社群审查最新版本上线，社群管理更加规范，保障安全

今天跟大家唠唠我最近搞的这个社群审查系统，算是迭代到最新版本了，踩了不少坑，也学到不少东西，这里面门道还真不少。

老板说要搞一个自动审查的，减轻人工压力，我心想这还不简单，网上扒拉点敏感词库，再加点简单的图像识别，就能糊弄过去。结果？上线第一天就被用户骂成筛子，各种漏网之鱼，还有误判，简直没法用。

痛定思痛，开始研究！

• 第一步，扩充词库。不能只靠网上那些烂大街的，得结合咱们自己的社群特点，把用户经常发的违规词，变种词，谐音梗，全部收集起来。我发动了整个运营团队，每天盯着群里聊天记录，人工标注，花了整整一周时间，才算搞了个像样点的词库。
• 第二步，图像识别升级。原来的那个太low了，只能识别一些非常明显的色情图片。这回我接入了一个第三方的AI图像识别API，虽然要花钱，但是效果确实它能识别各种擦边球，甚至是一些隐晦的暗示，大大提高了准确率。

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• 第三步，加入人工复审环节。光靠机器肯定不行，总会有漏网之鱼，或者误判。我搞了一个人工复审的后台，把机器觉得可疑的内容，都提交给人工审核。这样既能保证效率，又能保证准确性。

具体实现过程：

1. 数据收集：我写了一个脚本，定时从社群里抓取聊天记录和图片。
2. 敏感词过滤：然后，用词库对聊天记录进行过滤，发现敏感词就标记出来。
3. 图像识别：对图片进行AI识别，判断是否违规，并给出置信度。
4. 人工复审：把标记出来的聊天记录和图片，以及AI识别结果，提交到人工复审后台。
5. 处理结果：人工审核后，可以对违规内容进行删除，对违规用户进行禁言，并记录到数据库。

踩坑记录：

• 误判问题：AI图像识别经常会把一些正常的图片误判成违规图片，比如一些穿着比较清凉的妹子自拍，或者是一些风景照。这个问题只能通过人工复审来解决。
• 性能问题：刚开始的时候，审查速度很慢，因为要对每一条聊天记录和每一张图片都进行分析。后来我做了优化，只对新发布的聊天记录和图片进行审查，并且使用了多线程技术，大大提高了审查速度。
• 数据库问题：一开始数据库设计的不合理，导致数据量大了之后，查询速度很慢。后来我对数据库进行了优化，加了索引，并且使用了缓存技术，解决了这个问题。

最终效果：

现在这个社群审查系统，效果还是不错的。违规内容基本都能被及时发现和处理，社群环境也变得更加和谐了。还有很多可以改进的地方，比如可以加入更多的AI模型，提高识别准确率，还可以根据用户行为，进行个性化审查等等。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！

搞这个社群审查系统，真不是一件容易的事情。需要不断学习，不断实践，不断总结经验。但是，当你看到自己的努力能够为社群带来积极的影响时，所有的付出都是值得的。

希望我的经验能对大家有所帮助，也欢迎大家多多交流！