构建用于内容审核的多模式模型

介绍

想象一下，当一个进攻性的帖子突然出现时，您正在浏览自己喜欢的社交媒体平台。在您甚至点击报告按钮之前，它已经消失了。这是操作中的内容。在幕后，平台依靠复杂的算法来阻止有害内容，人工智能的快速增长正在改变其完成方式。在本文中，我们将探讨内容审核的世界，从行业如何使用它来保护其社区，到使其可扩展的AI驱动工具。我们将研究启发式方法和基于AI的方法之间的差异，甚至指导您构建自己的AI驱动的多模式分类器，以调节音频和视频等复杂内容。让我们开始吧！

本文基于最近在2024年TheDatahack Summit上的社交媒体上的内容介绍，以提供社交媒体上的内容审核的多式模型。

学习成果

• 了解关键内容审核在维持安全的在线环境中的作用。
• 区分启发式和基于AI的内容的方法。
• 了解如何使用AI完成功能提取以及如何将多种模式中的内容分类。
• 在几种预训练的模型的帮助下，培养创建多模式分类器的实用技能。
• 了解未来AI内容中的威胁和潜力。

目录

• 什么是内容审核，为什么重要？
• 内容适中的行业用例
• 不良言语的含义
• 启发式与基于AI的基于内容的方法
• 利用AI的内容适度
• i3d - 膨胀的3D Convnet
• VGGISH：适应VGG架构进行高级音频分类
• 动手：构建多模式分类器
• 常见问题

什么是内容审核，为什么重要？

内容审查是审查，过滤和评估用户生成的内容的过程，以在特定标准的法律和社会标准的背景下清除不良材料。在新技术的帮助下，互联网迅速增长，人们使用社交媒体，视频托管，论坛等，每分钟都会上传许多材料。节制对于保护用户免受危险，淫秽或虚假信息的影响很重要，包括仇恨言论，暴力或虚假新闻。

因此，适度在确保对社交网络用户的安全性方面起着重要作用，因此会发展信任的互动。它还有助于避免进一步维护站点可靠性，符合法律框架要求并减少声誉损失的可能性。因此，有效的节制在维持对在线社区的积极论述中起着重要作用，并确保这是跨社交媒体，电子商务和游戏行业等任何行业成功的成功因素。

内容适中的行业用例

各种行业都依靠内容审核来保护其用户：

• 社交媒体： Facebook和Twitter等公司使用审核方法来阻止仇恨言论信息，暴力内容和虚假新闻。
• 电子商务：在线托管公司（例如eBay）以及亚马逊（Amazon）使用Mederation来使列出的产品合法且适合社区。
• 流媒体服务：基于与版权侵权和不雅材料有关的问题，例如YouTube审查视频。
• 游戏：多人游戏采用多种措施来避免骚扰案件以及在聊天设施中用户的不健康互动。
• 工作门户网站：筛选垃圾邮件，假伪造资料，未注册的用户以及不值得或与员工能力无关的工作。

不良言语的含义

有害或令人反感的内容的后果通常被称为“不良言论”，是巨大而多维的。从心理上讲，它会导致情绪困扰，导致心理健康问题并促进社会伤害。错误信息的不受组织的传播可能会引起暴力，而平台面临着法律和监管的影响。从经济上讲，不良的语音会降低内容质量，从而导致品牌损失，用户流失以及当局的审查增加。平台在道德上也负责平衡言论自由与用户安全，这使内容审核成为至关重要但具有挑战性的任务。

启发式与基于AI的基于内容的方法

内容节制始于基于启发式的方法，该方法依赖于规则和手动审核。虽然在某种程度上有效，但这些方法的规模和适应性受到限制，尤其是在处理大量内容时。

相反，基于AI的方法利用机器学习模型自动分析和分类内容，从而实现更大的可扩展性和速度。这些模型可以检测模式，对文本，图像，视频和音频进行分类，甚至可以处理不同的语言。多模式AI的引入进一步提高了更准确地适应复杂内容类型的能力。

利用AI的内容适度

在当今的数字景观中，AI在增强内容审核过程中起着关键作用，使其更有效和可扩展。这是AI革命性内容审核的方式：

使用AI提取功能

机器学习能够识别内容中的重要特征；文字，图像甚至视频。通过这种方式，可以识别关键字，短语，颜色和图像的模式以及分类中必不可少的声音。例如，有一些技术，例如自然语言处理来解析文本并理解它以及计算机视觉模型，以评估违反标准的图像和视频。

内容嵌入的预训练模型

AI利用预训练的模型生成嵌入，它们是捕获语义含义的内容的向量表示。这些嵌入有助于比较和分析不同方式的内容。例如，诸如bert and gpt for Text或图像剪辑之类的模型可用于理解上下文并根据预测模式检测有害内容。

多模型建模方法

AI通过通过多模式模型集成了多种数据类型（例如文本，图像和音频）来增强内容的适度。这些模型可以同时处理和分析不同的内容形式，从而更全面地了解上下文和意图。例如，多模式模型可以通过评估视觉内容和随附的音频来检测不当行为或语音来分析视频。

i3d - 膨胀的3D Convnet

Google研究人员在2017年推出的I3D（膨胀的3D Convnet）是一个专门设计的模型。它通过将传统的2D探测器夸大成3D来扩展，从而使对视频中的时间信息有更多细微的理解。事实证明，该模型可以有效地准确地识别各种行动和行为，从而使其对于视频环境中的内容适度特别有价值。

关键应用程序

• 监视：通过检测和识别特定行动，提高识别有害或不适当内容的能力来增强安全录像分析。
• 体育分析：分析运动视频中的球员运动和动作，为游戏玩法和性能提供详细的见解。
• 娱乐：通过基于上下文来区分适当和不适当的动作，可以改善娱乐视频中的内容和适度。

相关模型

• LSTM ：诸如长期短期内存（LSTM）之类的经常性网络用于处理顺序数据，通过处理视频数据中的时间序列来补充3D Convnet。
• 3D Convnet ：传统的3D卷积网络专注于时空特征提取，I3D通过将现有2D网络膨胀到3D框架中来建立。
• 两流网络：这些网络结合了视频中的空间和时间信息，通常与i3D集成以增强性能。
• 3D融合的两流网络：这些模型将来自多个流的信息融合，以提高动作识别精度。
• 两流3D Convnet ：结合了两流和3D Convnet方法的优势，以对视频内容进行更全面的分析。

VGGISH：适应VGG架构进行高级音频分类

VGGISH是VGG网络体系结构的专门变体，适用于音频分类任务。 Vggish由Google研究人员介绍，利用了最初为图像分类而设计的良好的VGG架构，并将其修改为有效地处理音频数据。

它如何工作

• 体系结构：Vggish利用基于VGG的卷积神经网络（CNN）模型，该模型是专门用于处理音频谱图的。这种适应性涉及使用VGG的层和结构，但量身定制以从音频信号而不是图像中提取有意义的特征。
• Layer Configuration: It consists of multiple convolution layers having the receptive field of 3 × 3 and stride 1 × 1 and max-pooling layers with the receptive field of 2 × 2 and stride of 2 × 2. The five layers in the network are global average pooling to decrease dimensionality, fully connected layers, dropout layers in order to minimize the overfitting and a softmax layer to yield the prediction.
• 特征提取：由于可以通过将声音转换为频谱图来分析声音，而频谱图显示了按频率按频率分布的图片，因此VGGISH可以通过使用声音分析不同事件来充当CNN。

申请

• 音频事件检测：识别不同上下文环境中的音频事件，包括城市音响环境，以增强在复杂环境中识别单个声音的机会。
• 语音识别：通过在给定语言中纳入各种口语和其他形式的短语来纳入有效的策略来改善当前的语音识别系统。
• 音乐流派分类：基于声学品质支持音乐流派的分类，这些品质可以轻松分组和搜索音乐内容。

动手：构建多模式分类器

构建多模式分类器涉及集成各种数据类型。这些包括音频，视频，文本和图像。这种方法提高了分类的准确性和鲁棒性。本节将指导您完成开发多模式分类器的基本步骤和概念。

该过程的概述

了解多模式方法

多模式分类类似于单个模态分类，该分类模型使用各种输入中的信息来做出预测。第一个目标是利用每种方式的协同作用来优化组织的绩效。

数据准备

• 音频和视频：准备您的输入：收集或提取音频和/或视频数据。对于音频，创建频谱图并从中得出功能向量。对于视频，首先提取帧。然后，使用CNN进行特征提取。
• 文本和图像：对于文本数据，请从令牌化开始。接下来，嵌入令牌化数据以进行进一步处理。对于图像，首先执行归一化。然后，使用预训练的CNN模型进行特征提取。

特征提取

• 音频功能：利用诸如Vggish之类的模型从音频谱图中提取相关功能。
• 视频功能：应用3D卷积网络（例如，i3d）捕获视频数据中的时间动态。
• 文本功能：使用预训练的语言模型（例如BERT或GPT）获取上下文嵌入。
• 图像功能：使用CNN体系结构（例如Resnet或VGG）提取功能。

注释

• 在数据集中包含多标签注释，该注释有助于根据多个类别对每个数据点进行分类。

预处理

• 时间填充：调整序列的长度，以确保跨不同输入的一致性。
• 数据类型转换：将数据转换为适合模型训练的格式，例如标准化图像或将音频转换为频谱图。

模型融合

• 特征串联：将不同模态的特征结合到统一特征向量。
• 模型体系结构：实现可以处理融合功能的神经网络体系结构。根据特定用例，这可能是完全连接的网络或更复杂的体系结构。

培训和评估

• 培训：使用标记的数据和适当的损失功能训练您的多模式模型。
• 评估：使用准确性，精度，召回和F1分数等指标评估模型的性能。

扩展到其他方式

• 文本和图像集成：通过遵循类似的预处理和特征提取步骤来合并文本和图像数据，如音频和视频所述。
• 改编：根据需要修改模型体系结构，以处理其他方式并确保正确融合功能。

结论

开发用于内容节制的多模式模型可增强网络安全性。这些系统将文本，音频和视频数据集成到一个统一模型中。这种集成有助于区分可接受和不可接受的内容。结合各种方法可提高内容审核的信誉。它解决了不同互动和内容挑战的细微差别。随着社交媒体的发展，多模式的交流也将需要进步。这种演变必须维持社区价值观并保护现代互联网交流的负面影响。

常见问题

Q1。多模式模型可以处理实时视频审核吗？

答：由于计算复杂性，A.多模型模型通常不是为实时实时视频审核而设计的，但是技术的进步可能会提高其在该领域的能力。

Q2。多模式模型是否适用于小型平台？

答：是的，可以将多模式模型缩放以适合各种平台尺寸，包括小规模的尺寸，尽管复杂性和资源要求可能会有所不同。

Q3。多模式模型如何提高内容的适度精度？

答：它们通过同时分析多种类型的数据（文本，音频，视频）来提高准确性，该数据（文本，音频，视频，视频）提供了对内容的更全面的了解。

Q4。这些模型可以用于英语以外的其他语言吗？

答：是的，只要为每种语言提供适当的培训数据，就可以培训多模式来处理多种语言。

Q5。构建多模式内容审核系统的主要挑战是什么？

答：关键挑战包括处理各种数据类型，确保模型的准确性，管理计算资源并维护系统可伸缩性。

以上是构建用于内容审核的多模式模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！