一、前言

随着社交产品的普及，用户上传的文本内容愈加庞大，如何快速、高效地审核这些内容已经成为了一个重要的问题。传统的人工审核方式存在审核效率低、审核成本高等问题，在这个背景下，使用人工智能来实现内容审核已经成为了一种非常可行的方案。

本文主要介绍一种基于AI智能技术的内容审核产品中的文本审核方法，实现自动审核用户文本内容并拒绝不合规的内容。

二、AI智能技术在文本审核中的应用

AI智能技术在文本审核方面经常应用到机器学习、自然语言处理等领域。其中，自然语言处理是进行文本审核的重要组成部分。

自然语言处理技术的应用场景比较多，比如说自然语言处理、语音合成、情感分析、智能问答、语言基础功能等。在文本审核方面，自然语言处理技术主要用于文本分词、词性标注、文本情感分析、名词提取等操作。

1、文本分词

文本分词是将一段文本按照语言规则或统计方法分成一个个不同的词语或字词的操作，以便进行下一步的处理。文本分词主要有两种方法，基于词典匹配和基于统计模型。

基于词典匹配的分词方法主要是通过编写规则或使用已设计好的分词规则进行分词。例如，中文分词项目jieba就是一个基于词典匹配的分词项目。而基于统计模型的分词方法则是通过学习统计模型概率分析的方式进行分词。

2、文本词性标注

文本词性标注是对分词之后的语言单元进行分类并赋予相应的词性标记的一种操作。词性标记是对语言几种基本语法成分的总称，包括名词、动词、形容词