使用ernie模型他是基于深度学习框架PaddlePaddle实现的。
通过自然语言处理和深度学习技术对用户发布的文本进行分析和检测，快速准确地判断其中是否含有恶意言论，在发现恶意言论
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后，系统可立即对其进行处理，例如删除相关文本或限制发布者的行为，同时在普通用户发表言论后，也可以使用该系统进行一遍
过滤。
功能一：文本数据上传与预处理
用户能够通过系统的用户界面上传待检测的文本数据，支持直接进行文本文本检测。在上传过程中，系统应对数据进行预处理，包
括去除无关字符、标准化文本、分词等操作，以便后续的模型处理。
功能二：文本文件上传与预处理
用户能够通过系统的用户界面上传待检测的文本文本文件数据，系统支持多种文件格式的上传，如文本文件、CSV、Excel等。在
上传过程中，系统应对数据进行预处理，以便后续的模型处理。
功能三：网页文本数据预处理
用户能通过系统的用户见面输入需要进行恶意语言检测的网页url地址，上传后系统会访问网页获取到网页的文本数据，通过对文
本的预处理，获得可以进行检测的文本提供给模型进行检测。
功能四：恶意语言检测
系统应使用深度学习模型对预处理后的文本数据进行恶意语言的检测。模型应具备分类能力，能够将文本分为恶意和非恶意两类。
同时，系统应提供实时的检测结果，以供用户及时了解文本数据的恶意程度。
功能五：检测结果展示
系统应以易于理解的方式展示检测结果，通过颜色编码方式将结果呈现给用户。用户应能够直观地查看哪些文本数据被识别为恶意
语言。