计算机工程与应用

作者：赵磊, 李志学, 樊翠芳, 李芳雅, 喻渡渡, 费有文

单位：央视国际网络有限公司，北京 100038；

关键词：新闻图文数据集,内容审核,多模态大模型

内容审核是新闻媒体信息传播过程中的重要环节，规范传播文本、图像、音频及视频等内容，可以避免误导公众，提升新闻媒体的引导力和公信力，促进社会稳定。现有人工内容审核效率低下，人工审核人员负担较大；现有智能内容审核基于面向特定专一场景的有监督的深度学习模型，在审核推理过程中缺乏主动学习的能力，难以获取先验知识之外的特征，无法对多模态内容进行理解。基于上述问题，针对具体内容审核场景，设计了一种基于多模态大模型的内容审核方法，通过大模型处理非结构化数据，比如图文数据的能力以及上下文理解能力，增强对文本和图像的深度理解。构建了4种场景的新闻图文数据集，用以大模型的训练和测试。与传统智能内容审核方法进行了对比实验。实验结果表明，基于多模态大模型的内容审核方法在处理非结构化数据方面具有显著优势，能够提升智能内容审核的准确率。

来源：2026年第7期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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