解读

面试官问的是“如何构建”，而不是“用什么工具”，重点考察三点：

1. 能否把用户运营场景（拉新、促活、社区氛围）与审核目标（安全、体验、增长）串成一条线；
2. 是否熟悉国内监管红线（九不准、七条底线、网信办令）以及各大平台（微信、抖音、小红书）的实战尺度；
3. 能否用数据闭环思维把“敏感词+图像识别”做成可迭代、可量化、可背锅的运营方案，而非甩给算法团队了事。

知识点

1. 敏感词三层漏斗：静态词库→动态热词→语义模型（NLP+embedding），必须内置拼音、谐音、拆字、火星文、暗语等变异规则，且每日更新热词时效<2小时。
2. 图像识别双通道：①OCR文字抽取→再走敏感词漏斗；②视觉语义模型（CNN+Transformer）识别血腥、色情、政治服饰、旗帜、手势等，模型需在国内备案并做白名单测试（通过率≥99.5%）。
3. 审核链路：用户发布→同步预检（200ms内返回，高敏直接拦截）→异步复核（低敏送审，30分钟内完成）→人工抽检（覆盖率5%，重点时段≥10%）→用户申诉（24小时内二次结论）。
4. 运营指标：误杀率<0.3%、漏杀率<0.1%、审核时效P99<30分钟、申诉率<0.5%，任何一项超标即触发红线预警，运营需在2小时内给出回捞策略。
5. 灰度与召回：新词库/模型上线前先做影子模式（只记录不下线），对比旧策略F1值提升≥3%才全量；出现重大漏杀可在10分钟内一键回滚。
6. 用户分层运营：对KOL、付费用户、新注册用户采用差异化审核强度（如KOL先审后发，新用户先发后审），既保安全又保转化。
7. 合规留痕：所有审核日志需加密存储>6个月，关键字段（用户ID、设备ID、IP、截图、模型版本）必须可回溯，以备网信办突击检查。

答案

“我会把双重审核拆成三步九节点，让运营对结果负责，而不是对过程背锅。

第一步，敏感词引擎：

• 先拉通政府下发的违禁词库+平台历史高投诉词，做静态打底；
• 再用实时日志流跑Word2Vec增量训练，每天上午9点、下午6点两次自动推送热词，运营只需人工复核Top200高危新词，保证时效；
• 针对直播弹幕、评论区、昵称、头像文案四类场景，分别配置宽松-正常-严格三档阈值，新注册用户默认严格，7天内无违规自动降到正常，降低误杀。

第二步，图像识别：

• OCR层：用国内已备案的飞桨PaddleOCR，把图片里的文字抽出来再走敏感词漏斗，重点监控截图、表情包、手写文字；
• 视觉层：接入阿里云绿网+自研CNN双模型交叉验证，色情、血腥、政治敏感人物三大场景置信度>0.92直接下架，0.8~0.92区间先隐藏再送人工；
• 针对换脸、动漫化、滤镜变形等对抗样本，每周做一次对抗测试，把网上最新AI生成图加入黑库，模型迭代周期≤14天。

第三步，数据闭环：

• 建立**“审核-申诉-回捞”看板：用户申诉一旦确认误杀，30分钟内补偿50~200积分并推送“审核改进公告”**，把负体验变正体验；
• 每月输出**《内容安全运营月报》，把误杀率、漏杀率、投诉率与次日留存、付费转化做皮尔逊相关性分析**，证明审核越准，社区留存越高；
• 重大节假日（两会、国庆）前7天启动红色保障模式：敏感词阈值下调15%，图像置信度上调10%，人工审核班次+50%，确保零舆情事件。

通过这三步，我们把“敏感词+图像识别”从成本中心变成用户体验与业务增长的保险栓。”

拓展思考

1. 如果平台要出海东南亚，宗教、皇室、分裂势力的敏感维度完全不同，如何复用国内这套框架又快速本地化？
2. 当AIGC工具让用户可以一键生成万张变异图，传统黑库失效，运营如何设计**“模型对抗运营”机制，用用户行为序列**（点赞、停留、分享）做弱标签来迭代模型？
3. 未来实名区块链账号落地，用户链上头像不可篡改，但可能含敏感符号，运营如何在不触碰用户资产的前提下完成链下图灵测试式审核？