【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能内容审核技术，特别涉及一种结合ocr技术、ai图像与视频处理技术以及自然语言处理技术综合智能过程自动化(ipa)技术的内容审核方法及装置。
技术介绍
1、随着数字媒体的全球化和网络社交平台的普及，用户生成的内容(ugc)呈指数级增长。这些内容包括文本、图片、视频和音频等多种形式，为内容的监管和管理带来了巨大挑战。在全球范围内，不合规的内容—如暴力、色情、侮辱性言语、虚假信息和版权侵犯等—不仅可能伤害用户体验，也可能导致法律和道德责任问题。因此，如何有效地监控和审核海量内容，确保其符合法律法规和平台规则，已成为一项迫切需要解决的问题。
2、传统的内容审核方法主要依赖人工检查，但由于内容量巨大，此方法不仅耗时耗力，而且容易受到主观判断的影响，导致审核结果的不一致性。此外，对于图像和视频内容，需要专业的审核人员进行视觉检查，这进一步增加了审核的复杂性和成本。尽管已经有一些自动化工具被开发出来辅助内容审核，但它们往往缺乏足够的准确性和灵活性，不能很好地适应不同类型内容的审核需求。
3、例如，现有的文本审核系统可能在处理含有双关语、俚语或文化特定表达时遇到困难。图像审核工具可能无法准确识别图像中的微妙内容，如隐藏的文字或图形符号。视频审核更加复杂，因为它需要分析视频流中的每一帧，并结合音频信息进行综合判断。此外，现有技术往往无法有效处理不同地区对内容审核的不同法律和文化要求。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于智能过程自动化技
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种基于智能过程自动化技术的内容审核系统，包括自动化内容接收与分类模块、文本内容预处理与审核模块、图像内容审核模块、音频内容审核模块、审核决策和处理模块、智能学习和优化模块、安全性与隐私保护模块；
4、所述自动化内容接收与分类模块，用于接收上传到平台的内容，自动识别和分类内容类型，并分发至相应的审核模块；
5、所述文本内容预处理与审核模块，用于对文本进行分词、语义分析和情感分析，应用深度学习模型对特定关键词、表达和语境进行风险评估；
6、所述图像内容审核模块，用于使用ocr技术识别图像中的文本信息，并纳入文本内容审核流程，采用图像识别算法分析图像中的视觉对象，检测违规内容；
7、音频内容审核模块，用于对视频或音频文件中的语音内容进行提取，将语音内容转换为文本，并发送至文本内容预处理与审核模块进行分析；
8、审核决策和处理模块，用于根据各个审核模块的结果，自动进行内容的发布、打码、修剪或删除，对于不确定的情况，内容将被推送到人工审核队列，审核结果将被记录和存档，用于反馈学习和系统优化；
9、智能学习和优化模块，用于利用机器学习技术，从每一次的审核结果中学习，不断优化审核算法，通过分析审核日志，自我调整审核标准，适应不同地区的法规和文化。
10、进一步的，还包括安全性与隐私保护模块，用于确保所有数据传输和处理遵循高标准的加密和数据保护协议。
11、本专利技术还提供一种基于智能过程自动化技术的内容审核方法，包括以下步骤：
12、(1)内容接收与分类，自动接收上传的文本、图像、视频和音频文件，基于文件类型和元数据将内容分配到相应的预处理队列；
13、(2)文本内容预处理与审核，对文本内容执行分词、标注和语义分析，识别关键词和短语，应用机器学习模型，基于预设规则和历史数据评估文本的风险级别；
14、(3)图像内容审核，利用ocr技术从图像中提取文本信息并送入文本审核流程，利用训练有素的深度学习模型识别视觉对象，评估违规风险；
15、(4)以固定间隔对视频流进行抽帧，并将每帧视作独立图像进行审核；
16、(5)将音频内容转化为文本并送入文本审核流程；
17、(7)根据各审核流程的结果自动分类内容，并决定是否发布、打码或删除；
18、(8)审核人员对自动处理有疑义的内容进行复审。
19、进一步的，文本内容预处理与审核中，利用自然语言处理技术对文本进行分词、语义分析和情感分析，应用深度学习模型对特定关键词、表达和语境进行风险评估。
20、进一步的，图像内容审核中，建立审核规则文档、敏感对象库、输入给已经训练建立好的大模型智能应用进行学习，完成学习后应用对要审核的图像内容进行判断，判断是否包含敏感对象。
21、本专利技术的优点在于：
22、(1)通过自动化的内容接收、分类和预处理，显著减少了人工参与的环节，降低了人力资源和时间成本提高了审核流程的速度，利用批量处理和并行计算能力，大规模地处理上传内容，满足大数据环境下的需求。
23、(2)集成的深度学习和自然语言处理技术能够准确理解文本的语义和情感，减少误判，高级的图像和视频分析算法能够精确识别和分类复杂的视觉内容，包括隐性违规信息。
24、(3)一个统一的审核系统同时处理文本、图像、视频和音频内容，保证了审核的全面性和一致性，再结合多种传感器数据(如时间戳和元数据)，提供了更为丰富的上下文信息，用于增强内容审核的深度和广度。
25、(4)通过机器学习模型的不断训练和优化，提升了系统对新兴内容趋势的适应能力，反馈学习机制确保了审核标准的持续更新，提高了长期的审核性能。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于智能过程自动化技术的内容审核系统，其特征在于：包括自动化内容接收与分类模块、文本内容预处理与审核模块、图像内容审核模块、音频内容审核模块、审核决策和处理模块、智能学习和优化模块、安全性与隐私保护模块；
2.根据权利要求1所述的基于智能过程自动化技术的内容审核系统，其特征在于：还包括安全性与隐私保护模块，用于确保所有数据传输和处理遵循高标准的加密和数据保护协议。
3.一种基于智能过程自动化技术的内容审核方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于智能过程自动化技术的内容审核方法，其特征在于：文本内容预处理与审核中，利用自然语言处理技术对文本进行分词、语义分析和情感分析，应用深度学习模型对特定关键词、表达和语境进行风险评估。
5.根据权利要求3所述的基于智能过程自动化技术的内容审核方法，其特征在于：图像内容审核中，建立审核规则文档、敏感对象库、输入给已经训练建立好的大模型智能应用进行学习，完成学习后应用对要审核的图像内容进行判断，判断是否包含敏感对象。
【技术特征摘要】
1.一种基于智能过程自动化技术的内容审核系统，其特征在于：包括自动化内容接收与分类模块、文本内容预处理与审核模块、图像内容审核模块、音频内容审核模块、审核决策和处理模块、智能学习和优化模块、安全性与隐私保护模块；
2.根据权利要求1所述的基于智能过程自动化技术的内容审核系统，其特征在于：还包括安全性与隐私保护模块，用于确保所有数据传输和处理遵循高标准的加密和数据保护协议。
3.一种基于智能过程自动化技术的内容审核方法，其特征在于，包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建州，杨伟帆，杨兴海，杨兴荣，
申请(专利权)人：世纪恒通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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