检测文本是否违规需要结合技术手段和人工审核，具体方法如下：

一、技术检测方法

关键词过滤

建立包含敏感词汇的词库，通过匹配检测文本中是否出现政治、宗教、色情等违规词汇。常用开源工具如Open Source Monitor，或第三方服务如腾讯云内容安全产品。

自然语言处理（NLP）技术

利用机器学习模型识别违规内容模式，如情感分析判断是否含仇恨言论，或通过语法检查发现异常表达。

分词与词典匹配

将文本分解为词元（如“中国人”拆分为“我/是/中国人”），与动态更新的违禁词库进行比对。开源分词工具如ik中文分词器可辅助实现。

广告与敏感内容检测

专门工具可检测广告标识、涉黄/暴恐/政治敏感词汇等，部分平台（如微信公众号）提供内置自检功能。

二、人工审核与合规建议

专业审核团队

提交文本给经验丰富的编辑或合规人员审核，确保判断准确性。

结合行业规范

不同平台（如广告法、社交媒体）有具体规范，需对照最新政策调整检测标准。

持续学习与更新

定期更新违禁词库，关注法律法规变化（如《广告法》修订），避免遗漏新出台的禁限用词。

三、注意事项

工具局限性：

自动检测可能误判，建议结合人工复核。

隐私保护：使用第三方工具时注意数据安全，避免敏感信息泄露。

结果验证：部分平台（如微信公众号）的检测结果需通过官方申诉流程确认。

通过技术手段与人工审核的结合，可有效降低文本违规风险。