敏感词系列

sensitive-word-admin 敏感词控台 v1.2.0 版本开源

sensitive-word-admin v1.3.0 发布 如何支持分布式部署?

01-开源敏感词工具入门使用

02-如何实现一个敏感词工具?违禁词实现思路梳理

03-敏感词之 StopWord 停止词优化与特殊符号

04-敏感词之字典瘦身

05-敏感词之 DFA 算法(Trie Tree 算法)详解

06-敏感词(脏词) 如何忽略无意义的字符?达到更好的过滤效果

v0.10.0-脏词分类标签初步支持

v0.11.0-敏感词新特性:忽略无意义的字符,词标签字典

v0.12.0-敏感词/脏词词标签能力进一步增强

v0.13.0-敏感词特性版本发布 支持英文单词全词匹配

敏感词标签

说明

有时候我们希望对敏感词加一个分类标签:比如社情、暴/力等等。

这样后续可以按照标签等进行更多特性操作,比如只处理某一类的标签。

我们在 v0.10.0 版本,开始初步支持敏感词的标签分类,不过这个方法没有和以前的方法进行整合。

让我们先做一下回顾:

入门例子

接口

这里只是一个抽象的接口,用户可以自行定义实现。比如从数据库查询等。

public interface IWordTag {

    /**
     * 查询标签列表
     * @param word 脏词
     * @return 结果
     */
    Set<String> getTag(String word);

}

配置文件

我们可以自定义 dict 标签文件,通过 WordTags.file() 创建一个 WordTag 实现。

  • dict_tag_test.txt
五星红旗 政-治,国家

格式如下:

敏感词 tag1,tag2

实现

具体的效果如下,在引导类设置一下即可。

默认的 wordTag 是空的。

String filePath = "dict_tag_test.txt";
IWordTag wordTag = WordTags.file(filePath);

SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordTag(wordTag)
        .init();

Assert.assertEquals("[政-治, 国家]", sensitiveWordBs.tags("五星红旗").toString());;

后续会考虑引入一个内置的标签文件策略。

IWordResultHandler 结果处理类

功能说明

IWordResultHandler 可以对敏感词的结果进行处理,允许用户自定义。

内置实现目前有如下几种:

  • WordResultHandlers.word()

只保留敏感词单词本身。

  • WordResultHandlers.raw()

保留敏感词相关信息,包含敏感词的开始和结束下标。

  • WordResultHandlers.wordTags()

同时保留单词,和对应的词标签信息。

使用实例

1)基本例子

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";

List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());
List<String> wordList2 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.word());
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList2.toString());

List<IWordResult> wordList3 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.raw());
Assert.assertEquals("[WordResult{startIndex=0, endIndex=4}, WordResult{startIndex=9, endIndex=12}, WordResult{startIndex=18, endIndex=21}]", wordList3.toString());

2) wordTags 例子

我们在 dict_tag_test.txt 文件中指定对应词的标签信息。

比如:

五星红旗 政治,国家
毛主席 政治,国家,伟人
天安门 政治,国家,地址

使用方法如下:

final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";

// 默认敏感词标签为空
List<WordTagsDto> wordList1 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[]}]", wordList1.toString());

List<WordTagsDto> wordList2 = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordTag(WordTags.file("dict_tag_test.txt"))
        .init()
        .findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[政治, 国家]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[政治, 伟人, 国家]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[政治, 国家, 地址]}]", wordList2.toString());

这样就可以把此标签和我们以前的能力进行整合。

小结

敏感词标签的功能作用还是很大的,可以让我们根据不同的类别,进行不同的后续处理操作。

当然,最核心的还是对于标签数据的处理工作,具体可以参考:

v0.11.0-敏感词新特性:忽略无意义的字符,词标签

开源地址

为了便于大家学习,项目开源地址如下,欢迎 fork+star 鼓励一下老马~

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