读完这篇文章，你可以详细了解文字类内容审核的逻辑，还会了解一些图片和短视频审核的技术，足以补充一个运营或产品在这方面的知识储备了。来看看~

文章开始之前，给大家两条建议：

1. 除非你别无选择，尽可能不要从事纯粹内容审核岗位

2. 如果你的工作和运营或产品有关，都需要了解内容审核的逻辑

“儿童送养”这个话题在大多平台都是极为罕见的，但知乎最近就因此爆发了一场危及平台声誉的危机。

内容审核就是这样一种职业，违法违规信息覆盖范围极广，新的违规信息层出不穷。无论你多么有经验、无论审核系统多么先进，只要发生问题，看起来都是很基础甚至很愚蠢的问题。

知乎这样一个有很强的技术实力和内容审核经验的平台，也会在这个问题上摔跟头。并且可以预料的是，不知道在多久的以后，知乎一定还会发生一次又一次因为存在违规内容带来的危机事件，这事情无可避免。有人说，对于内容审核人员来说这是从入门到被门槛绊倒，一点都不夸张。

读完这篇文章，你可以详细了解文字类内容审核的逻辑，还会了解一些图片和短视频审核的技术，足以补充一个运营或产品在这方面的知识储备了。

在不同公司，对审核类职位的划分标准不同，比如有内容安全审核、内容推荐审核、内容质量审核等类似职位。虽然在侧重点和具体操作上有所不同，但有许多逻辑都是共通的。为了避免文章过于复杂，我们在这里侧重最常见的内容安全审核。

一、审核模块

不管是什么内容的审核，都应该包含以下四个基础模块：机器审核、人工审核、用户投诉审核、结果复审。

• 机器审核，是按照制定好的规则或机器学习算法对内容进行审核，通常，成熟的审核系统能将95%甚至99%以上的内容都自动审核并做出处理。确定有问题的会被自动删除，难以判断是否有问题的会被标注，进入人工审核程序。

• 人工审核，虽然用户投诉审核和结果复审大多时候也是人工审核，但这里所说的人工审核，特指审核机器无法判别的内容，通常占平台内容数量的比例不超过5%，但对于一些大型的内容平台，绝对数量已经很多了。在内容爆炸的时代，我们看到许多平台在全国都有多个审核中心，每个审核中心的员工数量都成千甚至上万。

• 用户投诉审核，是前两者的弥补，有很多违规内容以前没有出现过，所以不在规则可以过滤的范围内，或者非常隐蔽，规则难以严格过滤。用户的投诉是发现新问题的重要渠道。通过知乎的危机事件，我们更应该重视对投诉的审核，并及时据此对机器审核做出补充。

• 结果复审，通常采取抽查方式，比如通过复审机器删除的内容，看规则或算法是否过于严格；比如通过查看人工删除和通过的内容，看员工的工作是否按要求执行；比如通过内容的整体巡查，看是否存在新的问题未被注意到。

在文字类内容平台，比如知乎、简书、豆瓣以及各类论坛网站，机器审核主要是基于关键词过滤的逻辑，逻辑比较简单，但也没有想象的那么简单。

二、关键词过滤

一篇文章发布到平台后，需要至少经历以下环节：

词语过滤的环节，关键词主要分为三类：

禁止关键词，只要匹配到这个词，内容就被自动删除或禁止提交。通常只有极少数词会被纳入禁止关键词，比如明确的色情、邪教以及广告的专属关键词。

审核关键词，这是最常见的关键词种类，只要匹配到就会自动进入后台进行审核，文章中的关键词会被高亮并罗列出来，有助于审核人员快速判断。审核关键词也应该尽量是专属关键词，以防止太多内容被拦截到后台。

替换关键词，在许多平台，我们会在文中看到莫名的*号或字母缩写，这可能不是文章作者写的，而是这个词被系统自动替换。平台不希望出现这个关键词，但用别的代替读者通常也能读懂。比如一些政治、宗教、不文明用语类词语，都有可能被自动替换。

当然，管理员在添加关键词时，很多时候并不是直接把关键词添加到后台。否则用户用很简单的方式就可以避过关键词过滤，比如在关键词内加一个空格，系统就难以匹配到。

所以，一般后台都会支持限定符{x} 以限定相邻两字符间可忽略的文字，x 是忽略的字节数。在Discuz!网站后台有明确说明，如 “a{1}s{2}s”(不含引号) 可以过滤 “ass”也可过滤 “axsxs”和 “axsxxs”等等。对于中文字符，若使用 GBK、Big-5 版本，每个中文字符相当于 2 个字节；若使用 UTF-8 版本，每个中文字符相当于 3 个字节。

另外，关键词还可以支持正则表达式，来匹配具有一定模式的关键词，比如”/1d{10}([^d]+|$)/“（不包括引号）用来匹配手机号码。正则表达式的内容过多，大家有兴趣可以搜索学习一下。

三、技术概览

以上讲述的，主要是文字类内容的审核和规则，逻辑简单，但应用最为广泛。近年随着短视频类产品的兴起，内容审核的逻辑需要更加深层的技术支持。

技术上的东西，对大多人来说如同天书，而且也没有必要深入了解。我们挑选几个容易理解的点，来窥探几分内容审核背后的技术。

来源：某相关产品宣传网页

OCR（文本识别技术），主要用来识别图片中存在的文字。许多违规内容，包括联系方式、色情信息、广告信息等为了规避审核，都会以图片的方式呈现。

人脸识别技术，通常用来识别政治、宗教类人物，识别到后可以直接删除或者进行风险标记。

语音识别技术，语音识别的应用场景比较多，但在内容审核领域仍然不是刚需，所以使用的较少。但也有些直播或音频平台比较重视音频对比、声纹识别技术，可以轻易识别到一些固定模式的违法违规声音。

视频识别≈图片识别，视频是画面与音频组成的以帧为单位的画面，通常采取截帧上传与服务器数据对比来识别。审核模式和图片审核相同，比如通过画面皮肤裸露状态来判断是否过于性感、是否是色情内容。

上下文语义识别技术，这种技术用来判断一句话是否能跟上下文结合，是否是一段垃圾文本。比如说，在评论区随便输入一串奇怪的文本，如果系统认为和上下文不相关，就有理由将内容放入审核区。

技术是很酷，用好了可以大量减少我们的工作，但内容审核技术的实施是一件很难一劳永逸的事情，其中的尺度和参数都需要人来不断维护，而且人工审核仍然是非常有必要的，并且需要的人工可能越来越多。内容审核技术的应用，仍然任重道远。

四、常见问题

1. 替代关键词不能太简单

我曾经在一款APP上看管理类文章，整篇文章多处说到给员工定绩效要遵循“**ART原则”，我迟疑了好几秒才明白，原来是“SMART原则”。

SM这个词只有两个字母，无论是作为禁止、审核还是替换关键词都不合适，都容易拦截或替换大量不应该处理的内容，一般的方法很难处理。

这时候，我们可以总结一下模式，如果sm这两个字母前面是英文字母，或者后面是英文字母，一般来说就是另一个英文单词，就不会有问题。我们就可以用正则表达式把这一规则写出来，再设置审核或替换就会好很多。

2. 审核时间与用户体验的权衡

去知乎和微博搜一下“审核”，被抱怨最多的问题就是审核时间长。用户提交内容到内容审核通过，这期间心情会剧烈波动，如果用户等了一两天时间，最后内容被莫名其妙地拒绝，而且不给任何明确的拒绝理由，用户的心情就会由期待变为焦虑，进而变成愤怒，这就是B站被up主抱怨最多的地方。

我们可以从以下角度优化用户体验：

1. 用户提交内容后，正常呈现已发布的内容状态，可以反复编辑，只是给出状态提示，提示内容正在审核，如果有必要可以提示一般多久可以审核完。

2. 用户提交内容后，如果进入审核，但觉得问题不大，或者用户历史记录良好，可以自动进入“限流”状态，即只允许自己和粉丝/好友观看。待审核通过后，开放给所有人。这期间不需要给用户任何提示。

3. 用户内容被拒后，原因是可以找到依据、可以确定的。很多平台都是让用户具体原因参考某某规范文档，但这个文档里又是一堆大而化之的空话。许多时候机器审核是存在误删的可能的，这时候如果申诉渠道也不能及时反馈，就会让人非常火大。

4. 优质账号设为信任账户或优先审核。比如官方账号、以前从没出现问题的老账号，至少应当做到优先审核，甚至直接放开，先放后审。

3. 理解内容审核的保守倾向

越是体量很大的平台，内容审核越是有保守倾向，这不只是因为盘子大了更加在意风险管理，还有一些现实的原因。内容数量太多，平台就不得不采用规则和算法去审核，这些规则和算法需要最终做出决策，就难免拿着标准一刀切，即使这把刀很小也会有误伤，这种标准对很多内容就显得过于严格。

比如皮肤裸露面积达到多少会有问题、裸露哪些位置会有问题，无论标准多么的细化，都会存在误判，被误判的内容比例可能很小，但绝对数量很大。据说很多图片和视频中如果存在加菲猫，都会被过滤掉，因为它黄色面积太大而且和人的皮肤很像。

在被审核的用户看来这些标准有点保守，有点不近人情，甚至可笑。平台的管理人员也知道问题，但他们很难做到很细致，为了快速把违规的内容剔除，只能牺牲掉一部分人的用户体验，毕竟违规内容一旦出现，对平台来说就是大问题。所以说，内容审核技术的应用还非常任重道远。

以上的内容，对于一个运营或产品工作者来说，已经足够了。但如果你真的需要对一款产品的内容审核规范负责，就需要去学习更多知识，需要有更加专业的精神和更谨慎的态度，未来还会有无数难以预料的坎坷等着你。

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