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平时工作中,只要涉及到用户可以自由发言(博客、文档、论坛),就要考虑内容的敏感性处理。
sensitive-word 基于 DFA 算法实现的高性能敏感词工具。工具使用 java 实现,帮助我们解决常见的问题。
6W+ 词库,且不断优化更新
基于 DFA 算法,性能较好
基于 fluent-api 实现,使用优雅简洁
支持敏感词的判断、返回、脱敏等常见操作
支持全角半角互换
JDK1.7+
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word</artifactId>
<version>0.0.4</version>
</dependency>
SensitiveWordBs
作为敏感词的引导类,核心方法如下:
方法 | 参数 | 返回值 | 说明 |
---|---|---|---|
newInstance() | 无 | 引导类 | 初始化引导类 |
contains(String) | 待验证的字符串 | 布尔值 | 验证字符串是否包含敏感词 |
findAll(String) | 待验证的字符串 | 字符串列表 | 返回字符串中所有敏感词 |
replace(String, char) | 使用指定的 char 替换敏感词 | 字符串 | 返回脱敏后的字符串 |
replace(String) | 使用 * 替换敏感词 |
字符串 | 返回脱敏后的字符串 |
所有测试案例参见 SensitiveWordBsTest
final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(SensitiveWordBs.newInstance().contains(text));
final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
String word = SensitiveWordBs.newInstance().findFirst(text);
Assert.assertEquals("五星红旗", word);
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 = SensitiveWordBs.newInstance().findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());
final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordBs.newInstance().replace(text);
Assert.assertEquals("****迎风飘扬,***的画像屹立在***前。", result);
final String text = "五星红旗迎风飘扬,毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordBs.newInstance().replace(text, '0');
Assert.assertEquals("0000迎风飘扬,000的画像屹立在000前。", result);
后续的诸多特性,主要是针对各种针对各种情况的处理,尽可能的提升敏感词命中率。
这是一场漫长的***之战。
final String text = "fuCK the bad words.";
String word = SensitiveWordBs.newInstance().findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);
final String text = "fuck the bad words.";
String word = SensitiveWordBs.newInstance().findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuck", word);
数字的转换处理
繁简体互换
重复词
停顿词
拼音互换
用户自定义敏感词和白名单
文字镜像翻转
敏感词工具实现思路
DFA 算法讲解
敏感词库优化流程
停止词的思考记录
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