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文档简介

广告关键词自动审核系统的设计与实现的中期报告一、项目背景互联网广告在企业营销领域中占据了十分重要的地位，然而也带来了广告的滥竽充数和广告诈骗等问题。为了确保广告行业的健康发展，各大广告平台积极采取措施加强广告的审核与管理。这也促使我们思考一个问题：如何能够让广告审核更加高效、精准、自动化？为了解决这个问题，我们决定开发一个广告关键词自动审核系统。该系统能够自动识别广告信息中所使用的关键词，对这些关键词进行自动审核，从而帮助广告审核人员更加高效地完成日常工作。二、系统设计1.系统架构该系统主要分为以下几个模块：数据预处理模块、数据转换模块、模型训练模块、模型评估模块和审核模块。数据预处理模块：该模块主要负责对原始数据进行清洗和去重等预处理操作，使得数据能够更好地被后续的模块所使用。数据转换模块：该模块主要负责将原始数据转化成模型所需要的格式，为模型训练模块提供输入。模型训练模块：该模块主要负责对广告关键词进行分类，训练出模型并进行优化。模型评估模块：该模块主要负责对训练出的模型进行评估，判断模型的性能并进行优化。审核模块：该模块主要负责对广告信息进行审核，检测是否含有违规关键词。2.技术栈系统主要采用以下技术栈：(1)数据清洗和预处理：Python(2)数据转换：TensorFlow(3)模型训练：Keras(4)模型评估：Scikit-Learn(5)审核模块：Python三、技术实现1.数据清洗和预处理数据清洗是本系统的第一步操作，对于每个广告信息，我们需要先进行深度清洗和去重。清洗完成的广告信息被存储在数据库中，以备后续模块读取。2.数据转换对于广告信息中的每一个关键词，我们将其表示成一个向量，并使用TensorFlow库的EmbeddingAPI将向量转化成固定大小的矩阵输入到后续的模型中。3.模型训练为了训练出一个高效的模型，我们采用了深度学习算法。具体来说，我们使用了Keras构建了一个包含多个隐藏层的神经网络，并使用交叉熵损失函数进行训练。通过使用大量的训练数据，我们逐步优化了模型，提高了准确率。4.模型评估为了判断模型性能，我们使用了Scikit-Learn库的评估功能。通过对评估结果进行分析，我们可以得出模型的准确率、精准率、召回率和F1-score等指标。5.审核模块审核模块是本系统的核心部分。在该模块中，我们使用了深度学习所训练的模型，并应用于实际的广告审核中。具体来说，我们将与广告相关的信息输入到模型中，并通过模型的输出结果进行审核。如果模型检测到含有违规关键词，该广告将被认定为违规广告，并被拦截。否则，该广告将被通过审核。四、总结本中期报告介绍了我们设计并实现的广告关键词自动审核系统。该系统利用深度学习算法和Python等技术

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