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porn_detection_lstm

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README.md

porn_detection_lstm

模型名称 senta_bilstm
类别 文本-文本审核
网络 LSTM
数据集 百度自建数据集
是否支持Fine-tuning 否
模型大小 1M
最新更新日期 2021-02-26
数据指标 -

一、模型基本信息

  • 模型介绍

    • 色情检测模型可自动判别文本是否涉黄并给出相应的置信度，对文本中的色情描述、低俗交友、污秽文案进行识别。
    • porn_detection_lstm采用LSTM网络结构并按字粒度进行切词，具有较高的分类精度。该模型最大句子长度为256字，仅支持预测。

二、安装

三、模型API预测

  • 1、命令行预测

    • $ hub run porn_detection_lstm --input_text "黄片下载"

    • 或者

    • $ hub run porn_detection_lstm --input_file test.txt
      • 其中test.txt存放待审查文本，每行仅放置一段待审核文本

    • 通过命令行方式实现hub模型的调用，更多请见 PaddleHub命令行指令

  • 2、预测代码示例

    • import paddlehub as hub

porn_detection_lstm = hub.Module(name="porn_detection_lstm")

test_text = ["黄片下载", "打击黄牛党"]

results = porn_detection_lstm.detection(texts=test_text, use_gpu=True, batch_size=1)

for index, text in enumerate(test_text):
    results[index]["text"] = text
for index, result in enumerate(results):
    print(results[index])

# 输出结果如下：
# {'text': '黄片下载', 'porn_detection_label': 1, 'porn_detection_key': 'porn', 'porn_probs': 0.9879, 'not_porn_probs': 0.0121}
# {'text': '打击黄牛党', 'porn_detection_label': 0, 'porn_detection_key': 'not_porn', 'porn_probs': 0.0004, 'not_porn_probs': 0.9996}

  • 3、API

    • def detection(texts=[], data={}, use_gpu=False, batch_size=1):

      • porn_detection_lstm预测接口，鉴定输入句子是否为黄文

      • 参数

        • texts(list[str]): 待预测数据，如果使用texts参数，则不用传入data参数，二选一即可
        • data(dict): 预测数据，key必须为text，value是带预测数据。如果使用data参数，则不用传入texts参数，二选一即可。建议使用texts参数，data参数后续会废弃。
        • use_gpu(bool): 是否使用GPU预测
        • batch_size(int): 批处理大小

      • 返回

        • results(list): 鉴定结果
    • def get_labels():

      • 获取porn_detection_lstm的可识别的类别及其编号

      • 返回

        • labels(dict): porn_detection_lstm的类别及其对应编号(二分类，是/不是)
    • def get_vocab_path():

      • 获取预训练时使用的词汇表

      • 返回

        • vocab_path(str): 词汇表路径

四、服务部署

  • PaddleHub Serving可以部署一个在线色情文案检测服务，可以将此接口用于在线web应用。

  • 第一步：启动PaddleHub Serving

    • 运行启动命令：

    • $ hub serving start -m porn_detection_lstm -p 8866

    • 这样就完成了服务化API的部署，默认端口号为8866。

    • NOTE: 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。

  • 第二步：发送预测请求

    • 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果

    • import requests
import json

# 待预测数据
text = ["黄片下载", "打击黄牛党"]

# 设置运行配置
# 对应本地预测porn_detection_lstm.detection(texts=text, batch_size=1, use_gpu=True)
data = {"texts": text, "batch_size": 1, "use_gpu":True}

# 指定预测方法为porn_detection_lstm并发送post请求，content-type类型应指定json方式
# HOST_IP为服务器IP
url = "http://HOST_IP:8866/predict/porn_detection_lstm"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 打印预测结果
print(json.dumps(r.json(), indent=4, ensure_ascii=False))

    • 关于PaddleHub Serving更多信息参考服务部署

五、更新历史

  • 1.0.0

    初始发布

  • 1.1.0

    大幅提升预测性能，同时简化接口使用

  • 1.2.0

    移除 Fluid API

    • $ hub install porn_detection_lstm==1.2.0