摘要
本发明公开了一种基于精细分级的多模态媒资内容审核方法及其系统，解决现有媒资审核技术局限性，提出一种从数据采集、预处理、精细分级、场景深度分析、标签自动添加到持续优化的全流程方法。通过深度学习技术对多模态数据进行清洗和特征提取，确保数据质量；运用自然语言处理、多模态数据处理等技术对处理后的内容进行多层次和多维度分类，实现内容精细分级；再对分类后的媒资内容进行深度解析，识别敏感场景，结合决策树模型进行合规性判断；自动添加标签准确识别并标记出违规类型。实时监控审核结果并持续优化模型，形成闭环学习和优化流程。该方法及其系统适用于处理大规模多模态媒资内容，提高内容审核的准确性和效率。
