为了在海量的视频数据中快速、准确地识别出可能存在暴力、恐怖或极端主义内容的暴恐视频，本文基于卷积长短时记忆网络（ConvLSTM）构建了一个针对暴恐视频检测的深度学习模型。该模型通过对视频帧序列进行特征提取和时序建模，能够有效地检测出暴恐视频，具有较高的准确率和鲁棒性。实验结果表明，本文提出的模型在暴恐视频检测任务上取得了良好的表现，相比传统方法有了明显的提升。
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