1.数据收集和标注

收集包含暴力或恐怖主义内容的文本、图像和视频数据，并进行标注，将其分为正常和暴力/恐怖主义两类。这些标注数据将用于训练机器学习模型。

2.特征提取

从文本、图像和视频中提取有用的特征，如词频、词性、图像纹理特征、视频运动特征等。这些特征将用于训练和分类模型。

3.训练分类模型

使用机器学习算法（如卷积神经网络、支持向量机、深度学习等）训练文本、图像和视频分类模型。使用标注的数据作为训练集，模型将学习如何区分正常和暴力/恐怖主义内容。

4.模型评估和调优

对训练好的模型进行评估，使用测试数据集进行验证，并根据评估结果进行模型的调优和改进。

5.实时内容过滤

将训练好的模型应用于实时文本、图像和视频数据，对内容进行分类和过滤。模型将自动判断内容是否含有暴力或恐怖主义内容，并进行相应的处理，如删除、标记、报警等。

6.持续更新和改进

暴力和恐怖主义内容的形式和表达方式不断变化，因此需要持续更新和改进模型，以适应新的内容和情况