网络app视频内容如何监测？检测方法有哪些？

现如今，网络视频也成为人们获取信息和发布信息的主渠道之一。由于其信息发布门槛较低，所以这其中不乏一些违规、负面、敏感等信息的发布和传播。因此，为了能够对视频内容的合法性进行排查，对于相关政务管理部门来说，亟须做好网络app视频内容监测工作。那么，问题是网络app视频内容如何监测？检测方法又有哪些呢？

网络app视频内容监测方法

1.机器学习

机器学习是指通过训练模型使其能够对大量输入数据进行分析、分类和预测。在视频内容检测中，通常采用卷积神经网络和循环神经网络来进行模型训练，以达到优化分类的效果。这种方式效率高、精度高，但需要大量的数据集和模型训练。

2. 自动过滤技术

这类技术通常基于机器学习和自然语言处理算法进行开发。这些算法可以自动识别视频内容中的有害信息，并采取适当的措施来屏蔽或删除这些内容。

3.人工审核

相关管理部门，可以安排专人专门负责网络app视频内容监测工作，但审核人员可能需要安排的比较多，因为视频内容更新快量大，且还需要做到24小时制。但是需要注意的是在分类和审核时考虑到一些复杂和微妙的问题，例如社区标准和文化因素。

4.短视频监测工具

除了上述三种方法外，还可以通过采用专门进行视频信息监测的系统工具，来实现对网络app视频内容进行自动监测。如蚁坊软件的短视频舆情监测系统，就支持自定义监测关键词或监测范围，系统会自动全天24小时不间断监测所需关注的关联信息内容，并对重点关注内容进行推送，可实现音频、图片、文字等内容的监测。（相关短视频舆情监测系统工具免费试用入口）

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