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最近弄了一个用户发表评论的功能，用户上传了评论，再文章下可以看到自己的评论，但作为社会主义接班人，践行社会主义核心价值观，所以给评论敏感词过滤的功能不可少，在网上找了资料，发现已经有非常成熟的解决方案。 常用的方案用这么两种
1.全文搜索，逐个匹配。这种听起来就不够高大上，在数据量大的情况下，会有效率问题，文末有比较
2.DFA算法-确定有限状态自动机 附上百科链接确定有限状态自动机
DFA算法介绍
DFA是一种计算模型，数据源是一个有限个集合，通过当前状态和事件来确定下一个状态,即 状态+事件=下一状态，由此逐步构建一个有向图，其中的节点就是状态，所以在DFA算法中只有查找和判断，没有复杂的计算，从而提高算法效率
参考文章 Java实现敏感词过滤
实现逻辑
构造数据结构
将敏感词转换成树结构，举例敏感词有着这么几个 ['日本鬼子','日本人','日本男人'] ，那么数据结构如下（图片引用参考文章）
每个文字是一个节点，连续的节点组成一个词， 日本人 对应的就是中间的那条链，我们可以使用对象或者map来构建树，这里的栗子采用 map 构建节点，每个节点中有个状态标识，用来表示当前节点是不是最后一个，每条链路必须要有个终点节点，先来看下构建节点的流程图
判断逻辑
先从文本的第一个字开始检查，比如 你我是日本鬼子 ，第一个字 你 ，在树的第一层找不到这个节点，那么继续找第二个字，到了 日 的时候，第一层节点找到了，那么接着下一层节点中查找 本 ，同时判断这个节点是不是结尾节点，若是结尾节点，则匹配成功了，反之继续匹配
代码实现
####构造数据结构
/**
* @description
* 构造敏感词map
* @private
* @returns
*/
private makeSensitiveMap(sensitiveWordList) {
// 构造根节点
const result = new Map();
for (const word of sensitiveWordList) {
let map = result;
for (let i = 0; i < word.length; i++) {
// 依次获取字
const char = word.charAt(i);
// 判断是否存在
if (map.get(char)) {
// 获取下一层节点
map = map.get(char);
} else {
// 将当前节点设置为非结尾节点
if (map.get('laster') === true) {
map.set('laster', false);
}
const item = new Map();
// 新增节点默认为结尾节点
item.set('laster', true);
map.set(char, item);
map = map.get(char);
}
}
}
return result;
}
最终map结构如下
查找敏感词
/**
* @description
* 检查敏感词是否存在
* @private
* @param {any} txt
* @param {any} index
* @returns
*/
private checkSensitiveWord(sensitiveMap, txt, index) {
let currentMap = sensitiveMap;
let flag = false;
let wordNum = 0;//记录过滤
let sensitiveWord = ''; //记录过滤出来的敏感词
for (let i = index; i < txt.length; i++) {
const word = txt.charAt(i);
currentMap = currentMap.get(word);
if (currentMap) {
wordNum++;
sensitiveWord += word;
if (currentMap.get('laster') === true) {
// 表示已到词的结尾
flag = true;
break;
}
} else {
break;
}
}
// 两字成词
if (wordNum < 2) {
flag = false;
}
return { flag, sensitiveWord };
}
/**
* @description
* 判断文本中是否存在敏感词
* @param {any} txt
* @returns
*/
public filterSensitiveWord(txt, sensitiveMap) {
let matchResult = { flag: false, sensitiveWord: '' };
// 过滤掉除了中文、英文、数字之外的
const txtTrim = txt.replace(/[^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0061-\u007a\u0041-\u005a]+/g, '');
for (let i = 0; i < txtTrim.length; i++) {
matchResult = checkSensitiveWord(sensitiveMap, txtTrim, i);
if (matchResult.flag) {
console.log(`sensitiveWord:${matchResult.sensitiveWord}`);
break;
}
}
return matchResult;
}
效率
为了看出DFA的效率，我做了个简单的小测试，测试的文本长度为5095个汉字，敏感词词库中有2000个敏感词，比较的算法分别为 DFA算法 和 String原生对象提供的 indexOf API做比较
// 简单的字符串匹配-indexOf
ensitiveWords.forEach((word) => {
if (ss.indexOf(word) !== -1) {
console.log(word)
}
})
分别将两个算法执行100次，得到如下结果
可直观看出， DFA 的平均耗时是在1ms左右,最大为5ms； indexOf 方式的平均耗时在9ms左右,最大为14ms，所以DFA效率上还是非常明显有优势的。
总结
以上所述是小编给大家介绍的js实现敏感词过滤算法及实现逻辑，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对亿速云网站的支持！
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