В чем смысл нейронных сетей / машинного обучения?
В том то и дело, что ваше решение не дает никаких гарантий. От слова вообще.
Статистика не дает ответов на конкретном случае.
Статистика дает ответы на на большом количестве случаев - типа, что 10% это синий, а 90% это зеленый. Но является ли синим или зеленым конкретный объект - не дает ответа ваш метод.
Ваш метод годится только как помощник, как предварительный фильтр для людей-модераторов. 
А обучение сети хоть какое то подобие человеческого анализа дает в этом случае.
Сеть - просто попытка подменить живого человека, когда вы не можете выцепить железные закономерности и запрограммировать эти закономерности.
Вы скармливаете сети пример того, что уже прошло проверку человеком, и получаете подобие живого модератора и т.п.
ИНС - это динамические веса для формирования логических заключений/выводов по входным параметрам. Т.е., на каждое новое входное сообщение веса ИНС постоянно пересчитываются, оптимизируя старый и создавая новый, более лучший фильтр.
Таким образом, всё зависит от схемы ИНС и входных данных: в данном случае - сообщений.
А статика - это и есть статика...
А теперь, визуально: