基于5G新消息的不良信息风险将日趋加剧，现有的不良信息治理手段无法完全应对，需引入人工智能对现有不良信息治理技术手段进行升级。该文总结和介绍了人工智能在不良信息识别层面的远离及具体应用场景分析。

　　以上治理手段主要依靠不良样本本身或从不良样本中手动提取鉴别性特征进行不良信息的识别，缺乏自动化提取特征的手段。

　　相比现有不良信息内容识别手段，深度学习技术具有准确率高和泛化能力强的特点，和现有方法形成了很好的互补。深度学习技术与现有不良信息治理技术各有利弊，且能力互补。

　　■在不良信息治理中，深度图片分类可以应用于色情、恶心、恐怖和血腥等图片识别任务中。ayx爱游戏体育官方网站

　　■在不良信息治理中，目标检测技术可以用来识别图片中的不良目标，比如 logo、反动旗帜、违规电视台台标、人脸和文字区域等。

　　■使用深度学习技术可以自动学习词语在不同上下文的语义表示。这使得深度文本分类可以更好的处理隐晦的不良信息。

　　■在不良信息治理中，OCR 技术可以有效的识别图片中嵌入的不良文本信息，从而应对不良文本信息图片化的内容安全挑战。

　　■人脸识别和声纹识别都是属于生物识别技术，二者在不良信息治理中可以用来识别不良信息中的人物身份信息。

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