负责开发和维护社交媒体平台的内容审核系统，旨在过滤虚假信息和不当内容。

项目职责：

• 管理审核团队，制定审核标准和流程，确保内容合规性。
• 集成AI模型，如使用BERT进行文本分类和情感分析，处理用户生成内容（UGC），包括图片和视频。
• 设计实时监控系统，使用Python和TensorFlow构建模型，检测暴力、仇恨言论和虚假新闻，提高审核效率。

技术难点：

• 处理多语言和多模态内容，模型需要处理中文、英文等语言，并识别隐含的不当信息，导致误报率较高，通过数据增强和fine-tuning降低了误报率约30%。
• 应对快速变化的内容类型，如新型病毒信息传播，使用增量学习技术动态更新模型，确保系统适应性。
• 优化审核流程，通过负载均衡和自动分级系统，减少人工审核负担，提高整体审核速度和准确性。

参与电商平台的产品评论审核项目，确保用户反馈符合社区规范，维护平台信誉。

项目职责：

• 审核数百万条评论，识别虚假评论、广告行为和侵权内容，使用NLP工具进行关键词提取和情感分析。
• 协调与AI团队合作，开发基于Hugging Face Transformers的模型，实现自动化初审和人工复核流程。
• 分析审核数据，生成报告以优化平台算法，减少恶意内容的传播。

技术难点：

• 处理评论的多样性，包括幽默、讽刺和隐晦表达，使用规则引擎和机器学习模型结合，准确率提升至92%以上。
• 应对跨境内容，处理不同语言和文化背景的评论，采用多语言模型（如mBERT）进行本地化审核，减少文化偏见。
• 平衡审核效率和准确性，通过A/B测试优化审核策略，实现90%的审核及时率，同时保持低误判率。

研究背景

在互联网内容审核领域，面对海量文本和多媒体数据，传统规则-based方法效率低下且准确率不足。本研究旨在通过深度学习技术优化审核算法，提升对有害内容的检测精度。

研究方法

采用卷积神经网络（CNN）和自然语言处理（NLP）模型，如BERT，构建端到端的审核系统。数据预处理包括文本清洗和特征提取，使用Transformer架构进行模型训练和优化。实验基于公开数据集如COCO Captions和MSR-CoNNery，结合交叉验证方法评估模型性能。

实验与结果

通过对比实验，本研究将审核准确率从基准水平的75%提升至92%，同时将误报率降低30%。研究成果已在国际期刊发表，并被应用于实际审核系统中，显著提高了内容审核的自动化水平和用户满意度。

研究背景

随着社交媒体和视频平台的兴起，内容审核需处理文本、图像和视频等多种模态。传统单模态方法难以应对复杂场景，本研究聚焦于多模态融合技术，以提升审核的全面性和鲁棒性。

研究方法

整合计算机视觉和NLP技术，设计多模态融合模型，如基于注意力机制的跨模态学习框架。数据收集包括YouTube-8M视频数据集和ImageNet图像集，采用端到端训练策略。创新点在于引入自适应融合机制，根据内容类型动态调整权重。

实验与结果

实验结果表明，该系统在多模态内容审核任务中的F1分数达到0.89，比单一模态方法高出15%。研究成果获得专利，并成功部署于企业级内容审核平台，显著减少了人工审核成本，同时提升了对虚假和有害内容的检测能力。