1.数据收集和标注

收集包含不良或违规内容的文本数据，并进行标注，将其分为正常和不良/违规两类。这些标注数据将用于训练机器学习模型。

2.特征提取

从文本中提取有用的特征，如词频、词性、句法结构、情感倾向等。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（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等）训练文本分类模型。使用标注的数据作为训练集，模型将学习如何区分正常和不良/违规文本。

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.实时文本过滤

将训练好的模型应用于实时文本数据，对文本进行分类和过滤。模型将自动判断文本是否含有不良或违规内容，并进行相应的处理，如删除、标记、报警等。

6.持续更新和改进

不良和违规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。