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合合信息亮相PRCV：多模态文本智能与内容安全双擎驱动的技术突破与实践解析

news 2025/10/23 13:42:11

引言

在人工智能技术加速向产业落地的背景下，多模态（文本、图像、视频等跨模态数据融合）与内容安全（违规信息识别与风险防控）已成为数字经济发展的两大核心需求。202X年PRCV（中国模式识别与计算机视觉大会）上，合合信息凭借“多模态文本智能与内容安全双擎驱动”的创新成果引发关注——其通过融合NLP（自然语言处理）、计算机视觉（CV）与深度学习安全检测技术，不仅实现了复杂场景下文本信息的精准理解与生成，更构建了覆盖文本、图像、视频的全链路内容安全防护体系，为金融、政务、传媒等高敏感领域提供了关键技术支撑。

核心概念与技术双擎解析

多模态文本智能：跨模态数据的“翻译官”与“决策引擎”

多模态文本智能的核心是让AI理解并关联不同模态的数据。例如，一张包含文字的发票图片（图像模态），需要先通过OCR（光学字符识别）提取文字（文本模态），再结合发票模板规则（结构化知识）与业务上下文（如报销政策）进行语义分析（文本推理）。合合信息的技术突破在于：通过跨模态对齐模型（如CLIP改进版）将图像中的文字区域与文本语义映射到统一特征空间，同时利用**大语言模型（LLM）**完成复杂意图理解（如“这张合同里的付款条款是否存在风险？”）。

内容安全：从“规则匹配”到“认知级风险感知”

传统内容安全依赖关键词黑名单或简单规则（如“涉政词库匹配”），但面对谐音替换（如“法轮功→发轮功”）、图像隐写（文字嵌入二维码）、多模态诱导（视频中配文误导）等新型威胁时失效。合合信息的内容安全方案升级为**“感知-认知-决策”三层架构**：感知层通过CV模型检测图像/视频中的文字区域（如EAST文本检测器），认知层基于预训练语言模型（如BERT变体）分析文本语义（如情感倾向、敏感实体识别），决策层结合业务场景规则（如金融行业的“反欺诈话术库”）输出风险等级。

应用场景：从金融风控到内容平台治理

场景1：银行合同智能审核

银行需对海量贷款合同进行合规性审查（如利率上限、抵押物描述），传统人工审核效率低且易漏审。合合信息的多模态方案通过OCR提取合同文本中的关键条款（如“年利率XX%”“抵押房产地址”），结合金融领域的专业术语库（如“LPR基准”“最高法司法解释”）进行语义校验，同时通过内容安全模块检测是否存在“霸王条款”（如“乙方无条件放弃抗辩权”这类高风险表述）。

场景2：社交平台图文风险识别

社交平台每天产生数亿条图文内容，需实时拦截涉黄、暴恐、谣言等信息。合合信息的方案首先通过CV模型定位图片中的文字区域（如用户发布的广告图中的宣传语），再通过OCR提取文字后，利用多模态模型判断图文关联性（如图片为儿童玩具，但文字包含“成人用品促销”这类矛盾内容），最后结合内容安全模型的敏感实体识别（如违禁药品名称）与情感分析（如煽动性词汇密度）输出拦截建议。

核心代码案例分析：多模态文本风险检测模型实现

以下以“图文混合内容风险检测”为例，拆解合合信息技术方案中的关键代码逻辑（基于PyTorch框架简化实现）：

1. 图像文本提取模块（OCR+区域检测）

import cv2
from paddleocr import PaddleOCR  # 使用PaddleOCR作为OCR引擎# 初始化OCR模型（支持中英文多语言）
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  def extract_text_from_image(image_path):# 读取图像img = cv2.imread(image_path)  # 执行OCR检测（返回文本框坐标与识别结果）result = ocr.ocr(image_path, cls=True)  extracted_texts = []for line in result[0]:  # result[0]为检测到的文本行列表box, (text, confidence) = lineif confidence > 0.8:  # 置信度过滤extracted_texts.append({"text": text,"bbox": box,  # 文本框坐标 [左上x, 左上y, 右下x, 右下y]"confidence": confidence})return extracted_texts# 示例：提取图片中的文本
image_texts = extract_text_from_image("contract_sample.jpg")
print(f"提取到 {len(image_texts)} 段文本，示例：{image_texts[0]['text']}")

代码解析：此模块通过PaddleOCR完成图像中文字的检测与识别。ocr.ocr()返回每行文本的边界框坐标与识别文本，通过置信度阈值（0.8）过滤低质量识别结果。实际应用中，需结合业务场景调整坐标处理逻辑（如仅提取合同中的“金额”“签名”等关键区域文本）。

2. 多模态文本风险分析模块（语义理解+安全检测）

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch# 加载预训练的风险分类模型（基于BERT微调）
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
risk_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("./models/risk_detection_bert")  # 自定义微调模型
risk_model.eval()  # 设置为评估模式# 敏感实体词典（示例：金融场景的高风险词）
SENSITIVE_ENTITIES = ["高息揽储", "无条件兑付", "内部渠道", "绕过监管"]def analyze_text_risk(text):# 文本编码（输入BERT模型）inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算（推理阶段）outputs = risk_model(**inputs)logits = outputs.logits  # 模型输出的风险概率分布predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()  # 0=安全，1=低风险，2=高风险# 敏感实体匹配（补充规则检测）entity_risk = 0for entity in SENSITIVE_ENTITIES:if entity in text:entity_risk = max(entity_risk, 2)  # 实体命中直接标记高风险# 综合模型预测与规则检测（权重可调整）final_risk = max(predicted_class, entity_risk)risk_labels = {0: "安全", 1: "低风险", 2: "高风险"}return {"text": text,"model_risk": risk_labels[predicted_class],"entity_risk": risk_labels[entity_risk],"final_risk": risk_labels[final_risk]}# 示例：分析提取的合同文本
for text_data in image_texts[:3]:  # 检查前3段文本analysis_result = analyze_text_risk(text_data["text"])print(f"文本：{text_data['text']} | 最终风险：{analysis_result['final_risk']}")

代码解析：此模块是风险检测的核心逻辑，分为两个层次：

深度学习模型层：使用微调后的BERT模型（在金融合同/社交图文数据集上训练）对文本进行语义级风险分类。模型输入为文本的Token编码（通过BertTokenizer处理），输出为3个类别的概率（安全/低风险/高风险）。torch.argmax选取概率最高的类别作为模型预测结果。
规则补充层：通过预定义的敏感实体词典（如金融违规词、政治敏感词）进行精确匹配。若文本中出现词典中的关键词（如“无条件兑付”），直接标记为高风险（优先级高于模型预测）。最终风险等级取模型预测与规则检测的最大值（“就高原则”）。

技术亮点：该方案结合了深度学习的泛化能力（识别未在词典中的新型风险话术）与规则的精确性（覆盖已知的高危关键词），解决了单一方法的局限性。实际部署时，可通过在线学习（用户反馈修正模型）持续优化风险分类效果。