一种基于多模态信息特征的不良内容过滤方法

摘要

本发明提出了一种基于多模态信息特征的不良内容过滤方法，将文本集划分为训练集与测试集，将分词结果和关键词输入到分类算法，提取文本特征，训练分类器；将训练好的分类器用于预测测试集，得到文本分类结果；将文本集和关键词集转为图像数据，将数据图像集与文本集相对应，划分为对应的训练集与测试集，进行相似度计算，得到相似度最大值集合以及最大值对应的关键词集合，如果该关键词集合的关键词满足阈值约束，则匹配成功，则该关键词为相似度最大值对应的关键词，作为图像分类结果；对比文本分类结果与图像分类结果，根据判别条件得到最终的类别预测结果，以过滤该不良内容。