用户评论审核机制建立

评论审核机制的建立主要包括以下几个方面：

1. AI技术的应用：随着人工智能技术的发展，AI已经被广泛应用于评论审核机制中。通过算法可以做到对每条评论、每个用户、每个视频进行严格的监控审核。AI自主学习，关键词屏蔽，对整段评论进行意思解读，能对表情、替换字、拼音等进行学习审核，同时对热评等进行进一步人工审核。

2. 用户层面的审核：评论审核机制可以从用户层面进行拆分。首先，可以判定是否登录用户、登录用户是否已实名登记，是否绑定手机号等，这样的机制可以限定用户身份发表评论，避免出现刷量情况，进行良好的内容生态。其次，限制发布每条内容的用户评论次数或发布评论时间间隔，同一时间下无限刷量刷屏会对其他用户造成不良体验。最后，针对用户类型进行限制，如未关注用户是否可发表评论、增加用户黑名单，限制黑名单用户评论权限。

3. 内容层面的审核：从内容层面上看，评论审核机制需要对涉政、暴力、色情、低俗、涉恐、违禁等不良内容传播进行审核。通常通过关键词结合机器学习NLP技术进行审核过滤。另外，还需要打击广告类内容，如筛查是否含广告宣传，其他平台引流，广告跳转链接等。

4. 多维度实时数据监测：建立多维度审核风险统计报表，全方面掌握平台跟帖评论发布数据以及不良信息分布，把握跟帖评论安全风险。分时段分区域实时监控审核业务数据，管理人员可以作出及时调整，合理分配审核平台人力和资源。

5. 评价机制的优化：为了促进用地审批规范高效运行，切实落实最严格的生态环境保护制度，评价机制的建立将有助于优化审批流程，提高审批效率。

综上所述，在当前时间背景下，评论审核机制的建立需要充分考虑AI技术的应用、用户层面的审核、内容层面的审核、多维度实时数据监测以及评价机制的优化。这将有助于构建一个健康、有序、高效的评论环境，为广大用户提供更好的互动体验。