敏感词检测 服务器端最常使用的算法是DFA算法.如果服务器端使用java实现常规的DFA算法,假若... 源码:https://github.com/qiyer/DFA_Cplusplus

有一个文件,里面有一些敏感词汇,如果输入这些词,就用**代替,然后输出.敏感词汇 dictionary.txt 文件内容: SB,傻B,傻逼,妈,日,shabi,操,sb,金三胖 代码实现主体: f = open('dictionary.txt', 'r', encoding='utf-8') dic = f.read().split(',') string = input("请发言:\n") for word in dic: if word in string: count = le

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成"***"就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成“***”就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在每个节点存

本例中敏感词ciku.txt放在C盘根目录下,采用的ActiveXObject插件获取本地文件内容.使用此插件不需网上下插件,直接用如下js代码即可. 浏览器需修改interner安全选项的级别,启用ActiveX才能获取到代码中的ActiveXObject插件.如下图所示: js代码实现如下: <script type="text/javascript"> // -------------- 全局变量,用来判断文本域中是否包含脏词,默认为false,即不包含脏词-----

一.需求 1. 有一个文件,里面有一些敏感词汇,用户输入一段话,若包含这些词,就用**代替,并输出 二.实现代码 f = open('lib.txt', 'r') result = '' f1 = input('请输入一段话: ') for line in f: #遍历每一个敏感词 if line.strip() in f1: #判断是否包含敏感词 result = f1.replace(line.strip(), '**') f1 = result f.close() print(result

原文:http://www.open-open.com/code/view/1435214601278 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import

项目需求-过滤敏感词 利用 Tire 树实现过滤敏感词 定义前缀树,根据敏感词初始化前缀树,编写过滤敏感词的方法 代码实现 我们首先把敏感词存到一个文件 sensitive.txt: 赌博 嫖娼 吸毒 开票 然后我们写一个工具 SensitiveFilter 实现这个功能: package com.nowcoder.community.util; import org.apache.commons.lang3.CharUtils; import org.apache.commons.lang3.

近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化.如何快速的屏蔽用户的不当言论.过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题. 目前主要过滤技术,即数据库过滤.关键字过滤.由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP.URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良信息过滤技术能获得较快的过滤速度,但往往不考虑上下文的关联性,漏报.错报率高, 为了克服以上问题灵玖软件成

IKAnalyzer 是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包. 官网: https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/ 本用例借助 IKAnalyzer 进行分词,通过遍历分词集合进行敏感词过滤. 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); 1.pom.xml 引入maven依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

小Alan在最近的开发中遇到了敏感词过滤,便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料,在这里也和大家分享一下自己的理解. 敏感词过滤应该是不用给大家过多的解释吧?讲白了就是你在项目中输入某些字(比如输入xxoo相关的文字时)时要能检 测出来,很多项目中都会有一个敏感词管理模块,在敏感词管理模块中你可以加入敏感词,然后根据加入的敏感词去过滤输 入内容中的敏感词并进行相应的处理,要么提示,要么高亮显示,要么直接替换成其它的文字或者符号代替. 敏感词过滤的做法有很多,我简单描述我现在理解的几种: ①查询数据库

原文地址:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3952405.html 在filter中可以得到代表用户请求和响应的request.response对象,因此在编程中可以使用Decorator(装饰器)模式对request.response对象进行包装,再把包装对象传给目标资源,从而实现一些特殊需求. 一.Decorator设计模式 1.1.Decorator设计模式介绍 当某个对象的方法不适应业务需求时,通常有2种方式可以对方法进行增强: 编写子类,覆盖需增强的

在项目开发中发现有个同事在做敏感词过滤的时候用循环在判断,其实是不用这样做的,用php的数组函数和字符串函数即可实现 function filterNGWords($string) { $badwords = array('fuck', 'cao', 'ri', 'ni ma'); $words = array_combine($badwords,array_fill(0,count($badwords),'*')); return strtr($string, $words); } var_d

[主题敏感词PageRank] PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank(Topic-Sensitive PageRank)的折中方案.主题敏感PageRan

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更

敏感词过滤在网站开发必不可少.一般用DFA,这种比较好的算法实现的. 参考链接:http://cmsblogs.com/?p=1031 一个比较好的代码实现: import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; /** * @title KeywordFilter * @description TODO * @author * @date

Lucene自带的中文分词器SmartChineseAnalyzer不太好扩展,于是我用了IKAnalyzer来进行敏感词和停用词的过滤. 首先,下载IKAnalyzer,我下载了 然后,由于IKAnalyzer已经很久不更新了,不兼容现在的Lucene6版本,所以我参考网上的资料,重写了IKTokenizer和IKAnalyzer两个类. package kidsearch; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import o

项目目录结构如下: 其中resources资源目录中: stopwd.txt :停顿词,匹配时间直接过滤. wd.txt:敏感词库. 1.WordFilter敏感词过滤类: package com.skyer.sensitivewdfilter; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; impor

在网络日益发达的现在,也伴随着有益信息与造成不稳定因素的信息也随之日益泛滥,为了网民的思想健康,也为了社会的和谐,在许多对外公共场合下,有些内容是要经过审查才能显示的.在网络审查初期,都是通过人工审核,这种审核方式虽然准确且智能,但与网络文字产生的速度相比,其效率就显示微不足道了!因此,自动化的系统处理方式的需求越来越强烈-- 而NLPIR大数据挖掘平台是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件,提供了中间件处理效果的可视化展示,也可以作为小规模数据的处理加工工具.用户可以使用该软件对自己的数

Java实现DFA算法进行敏感词过滤 封装工具类如下: 使用前需对敏感词库进行初始化: SensitiveWordUtil.init(sensitiveWordSet); package cn.swfilter.util; import java.util.*; /** * 敏感词处理工具 - DFA算法实现 * * @author sam * @since 2017/9/4 */ public class SensitiveWordUtil { /** * 敏感词匹配规则 */ public