随着社交媒体、在线论坛、电商等互联网应用的普及，内容审核已成为一个非常重要的问题。人工审核需要耗费大量的人力、时间成本，目前，越来越多的企业开始采用AI技术进行内容审核，以提高审核效率和精度。

那么，AI内容审核需要做哪些工作呢？本文将从以下几个方面进行解析：

1. 文字识别

在内容审核中，最基本的工作就是对包含文字的内容进行识别和分析。文本内容涉及到敏感词汇、非法内容、涉黄、涉政等多个方面，如何通过AI技术实现文本识别呢？

常用的文本识别算法有：

• 字符串匹配算法：最简单的一种方式就是采用KMP、BF匹配等算法进行字符串的模式匹配，判断是否出现敏感词汇。但是由于算法简单，容易被规避，无法应对所有情况。
• 机器学习算法：在训练为基础的机器学习算法中，可以通过学习模型来辨别哪些文本属于恶意文本。线性回归、SVM、决策树和神经网络等机器学习算法都可以用于文本分类。

示例代码：

# 基于线性回归模型的文本分类
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 建立CountVectorizer模型，构建向量化的词表
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=r'\b\w+\b', lowercase=True, stop_words='english')

# 构建模型并进行训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_predict = model.predict(X_test)

2. 图像识别

除了文本内容，一些图片、视频内容需要也需要进行审核，比如涉黄、暴力、恶意等。针对这些内容，我们需要进行图像识别。

常用的图像识别算法有：

• 卷积神经网络（