Go?語(yǔ)言前綴樹實(shí)現(xiàn)敏感詞檢測(cè)
一、前言
大家都知道游戲文字、文章等一些風(fēng)控場(chǎng)景都實(shí)現(xiàn)了敏感詞檢測(cè)，一些敏感詞會(huì)被屏蔽掉或者文章無(wú)法發(fā)布。今天我就分享用Go實(shí)現(xiàn)敏感詞前綴樹來(lái)達(dá)到文本的敏感詞檢測(cè)，讓我們一探究竟！
二、敏感詞檢測(cè)
實(shí)現(xiàn)敏感詞檢測(cè)都很多種方法，例如暴力、正則、前綴樹等。例如一個(gè)游戲的文字交流的場(chǎng)景，敏感詞會(huì)被和諧成 * ，該如何實(shí)現(xiàn)呢？首先我們先準(zhǔn)備一些敏感詞如下：
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
由于文章審核原因敏感詞就換成別的了，大家能理解意思就行。
當(dāng)在游戲中輸入 什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb， 該如何檢測(cè)其中的敏感詞并和諧掉
暴力匹配
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
text := "什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb"
for _, word := range sensitiveWords {
text = strings.Replace(text, word, "*", -1)
}
println("text -> ", text)
這樣采用的Go的內(nèi)置的字符串替換的方法來(lái)進(jìn)行暴力替換結(jié)果如下：
text -> 什么*打野，*一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，*
但暴力替換的時(shí)間復(fù)雜度太高了O（N^2），不建議這樣，而且和諧的字符只有一個(gè) *，感覺像屏蔽了一個(gè)字一樣，因此改造一下并引出go中的 rune 類型。
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
text := "什么垃&圾打野，傻&逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，s&b"
for _, word := range sensitiveWords {
replaceChar := ""
for i, wordLen := 0, len(word); i < wordLen; i++ {
// 根據(jù)敏感詞的長(zhǎng)度構(gòu)造和諧字符
replaceChar += "*"
}
text = strings.Replace(text, word, replaceChar, -1)
}
println("text -> ", text)
>>>out
text -> 什么******打野，******一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，**
為什么中文的和諧字符多了這么？*
因?yàn)镚o中默認(rèn)采用utf-8來(lái)進(jìn)行中文字符編碼，因此一個(gè)中文字符要占3個(gè)字節(jié)
因此引出 Go 中的 rune 類型，它可以代表一個(gè)字符編碼的int32的表現(xiàn)形式，就是說(shuō)一個(gè)字符用一個(gè)數(shù)字唯一標(biāo)識(shí)。有點(diǎn)像 ASCII 碼一樣 a => 97， A => 65
源碼解釋如下
// rune is an alias for int32 and is equivalent to int32 in all ways. It is used, by convention, to distinguish character values from integer values.
type rune = int32
因此將敏感詞字符串轉(zhuǎn)換成rune類型的數(shù)組然后來(lái)計(jì)算其字符個(gè)數(shù)
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
text := "什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb"
for _, word := range sensitiveWords {
replaceChar := ""
for i, wordLen := 0, len([]rune(word)); i < wordLen; i++ {
// 根據(jù)敏感詞的長(zhǎng)度構(gòu)造和諧字符
replaceChar += "*"
}
text = strings.Replace(text, word, replaceChar, -1)
}
println("text -> ", text)
>>>out
text -> 什么**打野，**一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，**
正則匹配
// 正則匹配
func regDemo() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
text := "什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb"
// 構(gòu)造正則匹配字符
regStr := strings.Join(sensitiveWords, "|")
println("regStr -> ", regStr)
wordReg := regexp.MustCompile(regStr)
text = wordReg.ReplaceAllString(text, "*")
println("text -> ", text)
}
>>>out
regStr -> 傻逼|傻叉|垃圾|媽的|sb
text -> 什么*打野，*一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，*
再優(yōu)化下：
// 正則匹配敏感詞
func regDemo(sensitiveWords []string, matchContents []string) {
banWords := make([]string, 0) // 收集匹配到的敏感詞
// 構(gòu)造正則匹配字符
regStr := strings.Join(sensitiveWords, "|")
wordReg := regexp.MustCompile(regStr)
println("regStr -> ", regStr)
for _, text := range matchContents {
textBytes := wordReg.ReplaceAllFunc([]byte(text), func(bytes []byte) []byte {
banWords = append(banWords, string(bytes))
textRunes := []rune(string(bytes))
replaceBytes := make([]byte, 0)
for i, runeLen := 0, len(textRunes); i < runeLen; i++ {
replaceBytes = append(replaceBytes, byte('*'))
}
return replaceBytes
})
fmt.Println("srcText -> ", text)
fmt.Println("replaceText -> ", string(textBytes))
fmt.Println("sensitiveWords -> ", banWords)
}
}
func main() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
matchContents := []string{
"什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb",
}
regDemo(sensitiveWords, matchContents)
}
>>>out
regStr -> 傻逼|傻叉|垃圾|媽的|sb
srcText -> 什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，sb
replaceText -> 什么**打野，**一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，**
sensitiveWords -> [垃圾 傻逼 sb]
這里是通過(guò)敏感詞去構(gòu)造正則表達(dá)式然后再去匹配。
本文重點(diǎn)是使用Go實(shí)現(xiàn)前綴樹完成敏感詞的匹配，具體細(xì)節(jié)都在這里實(shí)現(xiàn)。
三、Go 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)敏感詞前綴樹
前綴樹結(jié)構(gòu)
前綴樹、也稱字典樹（Trie），是N叉樹的一種特殊形式，前綴樹的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)字符串（前綴）。每一個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)有多個(gè)子節(jié)點(diǎn)，通往不同子節(jié)點(diǎn)的路徑上有著不同的字符。子節(jié)點(diǎn)代表的字符串是由節(jié)點(diǎn)本身的原始字符串，以及通往該子節(jié)點(diǎn)路徑上所有的字符組成的。
如上圖所示，就是一顆前綴樹，注意前綴樹的根節(jié)點(diǎn)不存數(shù)據(jù)。那么我們?cè)撊绾伪硎疽活w前綴樹呢？
可以參考一下二叉樹的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)
type BinTreeNode struct {
Val string
LeftChild *BinTreeNode
RightChild *BinTreeNode
}
二叉樹，一個(gè)節(jié)點(diǎn)最多只能有兩個(gè)孩子節(jié)點(diǎn)，非常明確，而前綴是一顆多叉樹，一個(gè)節(jié)點(diǎn)不確定有多少子節(jié)點(diǎn)，因此可以用 切片Slice、Map 來(lái)存儲(chǔ)子節(jié)點(diǎn)，然后一般會(huì)設(shè)置標(biāo)志位 End 來(lái)標(biāo)識(shí)是否是字符串的最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)。結(jié)構(gòu)如下
// TrieNode 敏感詞前綴樹節(jié)點(diǎn)
type TrieNode struct {
childMap map[rune]*TrieNode // 本節(jié)點(diǎn)下的所有子節(jié)點(diǎn)
Data string // 在最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)保存完整的一個(gè)內(nèi)容
End bool // 標(biāo)識(shí)是否最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)
}
這里采用 Map 來(lái)存儲(chǔ)子節(jié)點(diǎn)，更方便找字節(jié)點(diǎn)。key是rune類型（字符），value是子節(jié)點(diǎn)。Data則是在最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)保存完整的一個(gè)內(nèi)容。
// SensitiveTrie 敏感詞前綴樹
type SensitiveTrie struct {
replaceChar rune // 敏感詞替換的字符
root *TrieNode
}
這里再用另一個(gè)結(jié)構(gòu)體來(lái)代表整個(gè)敏感詞前綴樹。
添加敏感詞
添加敏感詞用于構(gòu)造一顆敏感詞前綴樹。
相對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō) childMap 都是保存相同前綴字符的子節(jié)點(diǎn)
// AddChild 前綴樹添加
func (tn *TrieNode) AddChild(c rune) *TrieNode {
if tn.childMap == nil {
tn.childMap = make(map[rune]*TrieNode)
}
if trieNode, ok := tn.childMap[c]; ok {
// 存在不添加了
return trieNode
} else {
// 不存在
tn.childMap[c] = &TrieNode{
childMap: nil,
End: false,
}
return tn.childMap[c]
}
}
敏感詞前綴樹則是一個(gè)完整的敏感詞的粒度來(lái)添加
// AddWord 添加敏感詞
func (st *SensitiveTrie) AddWord(sensitiveWord string) {
// 將敏感詞轉(zhuǎn)換成rune類型(int32)
tireNode := st.root
sensitiveChars := []rune(sensitiveWord)
for _, charInt := range sensitiveChars {
// 添加敏感詞到前綴樹中
tireNode = tireNode.AddChild(charInt)
}
tireNode.End = true
tireNode.Data = sensitiveWord
}
具體是把敏感詞轉(zhuǎn)換成 []rune 類型來(lái)代表敏感詞中的一個(gè)個(gè)字符，添加完后再將最后一個(gè)字符節(jié)點(diǎn)的End設(shè)置True，Data為完整的敏感詞數(shù)據(jù)。
可能這樣還不好理解，舉個(gè)例子：
// SensitiveTrie 敏感詞前綴樹
type SensitiveTrie struct {
replaceChar rune // 敏感詞替換的字符
root *TrieNode
}
// TrieNode 敏感詞前綴樹節(jié)點(diǎn)
type TrieNode struct {
childMap map[rune]*TrieNode // 本節(jié)點(diǎn)下的所有子節(jié)點(diǎn)
Data string // 在最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)保存完整的一個(gè)內(nèi)容
End bool // 標(biāo)識(shí)是否最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)
}
// NewSensitiveTrie 構(gòu)造敏感詞前綴樹實(shí)例
func NewSensitiveTrie() *SensitiveTrie {
return &SensitiveTrie{
replaceChar: '*',
root: &TrieNode{End: false},
}
}
// AddWord 添加敏感詞
func (st *SensitiveTrie) AddWord(sensitiveWord string) {
// 將敏感詞轉(zhuǎn)換成utf-8編碼后的rune類型(int32)
tireNode := st.root
sensitiveChars := []rune(sensitiveWord)
for _, charInt := range sensitiveChars {
// 添加敏感詞到前綴樹中
tireNode = tireNode.AddChild(charInt)
}
tireNode.End = true
tireNode.Data = sensitiveWord
}
// AddChild 前綴樹添加子節(jié)點(diǎn)
func (tn *TrieNode) AddChild(c rune) *TrieNode {
if tn.childMap == nil {
tn.childMap = make(map[rune]*TrieNode)
}
if trieNode, ok := tn.childMap[c]; ok {
// 存在不添加了
return trieNode
} else {
// 不存在
tn.childMap[c] = &TrieNode{
childMap: nil,
End: false,
}
return tn.childMap[c]
}
}
func main() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
}
st := NewSensitiveTrie()
for _, word := range sensitiveWords {
fmt.Println(word, []rune(word))
st.AddWord(word)
}
}
>>>out
傻逼 [20667 36924]
傻叉 [20667 21449]
垃圾 [22403 22334]
添加前兩個(gè)敏感詞傻逼、傻叉，有一個(gè)共同的前綴 傻、rune-> 200667
- 前綴的root是沒有孩子節(jié)點(diǎn)，添加第一個(gè)敏感詞時(shí)先轉(zhuǎn)換成 []rune（可以想象成字符數(shù)組）
- 遍歷rune字符數(shù)組，先判斷有沒有孩子節(jié)點(diǎn)（一開始root是沒有的），沒有就先構(gòu)造，然后把 傻（200667） 存到 childMap中 key 為 傻(200667)，value 為 TrieNode 但沒有任何數(shù)據(jù)然后返回當(dāng)前新增的節(jié)點(diǎn)
TrieNode{
childMap: nil
End: false,
}
- 此時(shí)添加 逼（36924） ，同樣做2的步驟，傻逼這個(gè)敏感詞添加完成走出for循環(huán)，然后將End=true、Data=傻逼。
- 添加第二個(gè)敏感詞傻叉的時(shí)候又是從根節(jié)點(diǎn)開始，此時(shí)root有childMap，也存在傻（20667）節(jié)點(diǎn)，則是直接不添加把傻（20667）節(jié)點(diǎn)返回，然后再此節(jié)點(diǎn)上繼續(xù)添加 叉（21449），不存在添加到傻節(jié)點(diǎn)的childMap中。
- 添加第三個(gè)敏感詞垃 圾，又從根節(jié)點(diǎn)開始，垃（22403） ，根節(jié)點(diǎn)不存在該子節(jié)點(diǎn)，故添加到根節(jié)點(diǎn)的childMap中，然后返回新增的 垃（22403）節(jié)點(diǎn)
- 在垃節(jié)點(diǎn)基礎(chǔ)上添加 圾（22334） 節(jié)點(diǎn)，不存在子節(jié)點(diǎn)則添加并返回。
由此一顆敏感詞前綴樹就構(gòu)造出來(lái)了。
總結(jié)：添加敏感詞字符節(jié)點(diǎn)存在不添加返回存在的節(jié)點(diǎn)，不存在添加新字符節(jié)點(diǎn)并返回新添節(jié)點(diǎn)，當(dāng)敏感詞的所有字符都添加完畢后，讓最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)，End=true，存儲(chǔ)一個(gè)完整的敏感詞。
匹配敏感詞
將待匹配的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成 []rune 類型，然后遍歷尋找前綴樹種第一個(gè)匹對(duì)的前綴節(jié)點(diǎn)，然后從后一個(gè)位置繼續(xù)，直到完整匹配到了敏感詞，將匹配文本的敏感詞替換成 *
// FindChild 前綴樹尋找字節(jié)點(diǎn)
func (tn *TrieNode) FindChild(c rune) *TrieNode {
if tn.childMap == nil {
return nil
}
if trieNode, ok := tn.childMap[c]; ok {
return trieNode
}
return nil
}
// replaceRune 字符替換
func (st *SensitiveTrie) replaceRune(chars []rune, begin int, end int) {
for i := begin; i < end; i++ {
chars[i] = st.replaceChar
}
}
// Match 查找替換發(fā)現(xiàn)的敏感詞
func (st *SensitiveTrie) Match(text string) (sensitiveWords []string, replaceText string) {
if st.root == nil {
return nil, text
}
textChars := []rune(text)
textCharsCopy := make([]rune, len(textChars))
copy(textCharsCopy, textChars)
for i, textLen := 0, len(textChars); i < textLen; i++ {
trieNode := st.root.FindChild(textChars[i])
if trieNode == nil {
continue
}
// 匹配到了敏感詞的前綴，從后一個(gè)位置繼續(xù)
j := i + 1
for ; j < textLen && trieNode != nil; j++ {
if trieNode.End {
// 完整匹配到了敏感詞，將匹配的文本的敏感詞替換成 *
st.replaceRune(textCharsCopy, i, j)
}
trieNode = trieNode.FindChild(textChars[j])
}
// 文本尾部命中敏感詞情況
if j == textLen && trieNode != nil && trieNode.End {
if _, ok := sensitiveMap[trieNode.Data]; !ok {
sensitiveWords = append(sensitiveWords, trieNode.Data)
}
sensitiveMap[trieNode.Data] = nil
st.replaceRune(textCharsCopy, i, textLen)
}
}
if len(sensitiveWords) > 0 {
// 有敏感詞
replaceText = string(textCharsCopy)
} else {
// 沒有則返回原來(lái)的文本
replaceText = text
}
return sensitiveWords, replaceText
}
這樣需要注意的是在內(nèi)容的末尾匹配到了的敏感詞處理，因?yàn)閖+1后，會(huì)等于textLen的從而不進(jìn)入for循環(huán)從而沒有處理末尾，因此需要特殊處理下末尾情況。具體測(cè)試如下
// AddWords 批量添加敏感詞
func (st *SensitiveTrie) AddWords(sensitiveWords []string) {
for _, sensitiveWord := range sensitiveWords {
st.AddWord(sensitiveWord)
}
}
// 前綴樹匹配敏感詞
func trieDemo(sensitiveWords []string, matchContents []string) {
trie := NewSensitiveTrie()
trie.AddWords(sensitiveWords)
for _, srcText := range matchContents {
matchSensitiveWords, replaceText := trie.Match(srcText)
fmt.Println("srcText -> ", srcText)
fmt.Println("replaceText -> ", replaceText)
fmt.Println("sensitiveWords -> ", matchSensitiveWords)
fmt.Println()
}
// 動(dòng)態(tài)添加
trie.AddWord("牛大大")
content := "今天，牛大大去挑戰(zhàn)灰大大了"
matchSensitiveWords, replaceText := trie.Match(content)
fmt.Println("srcText -> ", content)
fmt.Println("replaceText -> ", replaceText)
fmt.Println("sensitiveWords -> ", matchSensitiveWords)
}
func main() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
matchContents := []string{
"你是一個(gè)大傻逼，大傻叉",
"你是傻?叉",
"shabi東西",
"他made東西",
"什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，SB",
"正常的內(nèi)容?",
}
//fmt.Println("--------- 普通暴力匹配敏感詞 ---------")
//normalDemo(sensitiveWords, matchContents)
//
//fmt.Println("\n--------- 正則匹配敏感詞 ---------")
//regDemo(sensitiveWords, matchContents)
fmt.Println("\n--------- 前綴樹匹配敏感詞 ---------")
trieDemo(sensitiveWords, matchContents)
}
結(jié)果如下：
--------- 前綴樹匹配敏感詞 ---------
srcText -> 你是一個(gè)大傻&逼，大傻 叉
replaceText -> 你是一個(gè)大傻&逼，大傻 叉
sensitiveWords -> []
srcText -> 你是傻?叉
replaceText -> 你是傻?叉
sensitiveWords -> []
srcText -> shabi東西
replaceText -> shabi東西
sensitiveWords -> []
srcText -> 他made東西
replaceText -> 他made東西
sensitiveWords -> []
srcText -> 什么垃 圾打野，傻 逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，傻 逼東西，S B
replaceText -> 什么**打野，**一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，**
sensitiveWords -> [垃圾 傻逼]
srcText -> 正常的內(nèi)容?
replaceText -> 正常的內(nèi)容?
sensitiveWords -> []
過(guò)濾特殊字符
可以發(fā)現(xiàn)在敏感詞內(nèi)容的中間添加一些空格、字符、表情都不能正確的在前綴樹中匹配到。因此我們?cè)谶M(jìn)行匹配的時(shí)候應(yīng)該過(guò)濾一些特殊的字符，只保留漢字、數(shù)字、字母，然后全部以小寫來(lái)進(jìn)行匹配。
// FilterSpecialChar 過(guò)濾特殊字符
func (st *SensitiveTrie) FilterSpecialChar(text string) string {
text = strings.ToLower(text)
text = strings.Replace(text, " ", "", -1) // 去除空格
// 過(guò)濾除中英文及數(shù)字以外的其他字符
otherCharReg := regexp.MustCompile("[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]")
text = otherCharReg.ReplaceAllString(text, "")
return text
}
感覺這里去除空格是多余的步驟，正則以已經(jīng)幫你排除了。
- \u4e00-\u9fa5a 代表所有的中文
- a-zA-Z 代表大小寫字母
- 0-9 數(shù)字
- 連起來(lái)在最前面加上一個(gè) ^ 就是進(jìn)行一個(gè)取反
添加拼音檢測(cè)
最后就是添加中文的拼音檢測(cè)，讓輸入的拼音也能正確的匹配到，拼音檢測(cè)是把我們的敏感詞轉(zhuǎn)換成拼音然后添加到前綴樹中。
實(shí)現(xiàn)中文轉(zhuǎn)拼音可以用別人造好的輪子
go get github.com/chain-zhang/pinyin
查看源碼整體的思路就是用文件把文字的rune和拼音對(duì)應(yīng)上，具體細(xì)節(jié)自行查看
測(cè)試一下
// HansCovertPinyin 中文漢字轉(zhuǎn)拼音
func HansCovertPinyin(contents []string) []string {
pinyinContents := make([]string, 0)
for _, content := range contents {
chineseReg := regexp.MustCompile("[\u4e00-\u9fa5]")
if !chineseReg.Match([]byte(content)) {
continue
}
// 只有中文才轉(zhuǎn)
pin := pinyin.New(content)
pinStr, err := pin.Convert()
println(content, "->", pinStr)
if err == nil {
pinyinContents = append(pinyinContents, pinStr)
}
}
return pinyinContents
}
func main() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
// 漢字轉(zhuǎn)拼音
pinyinContents := HansCovertPinyin(sensitiveWords)
fmt.Println(pinyinContents)
}
>>>out
傻逼 -> sha bi
傻叉 -> sha cha
垃圾 -> la ji
媽的 -> ma de
[sha bi sha cha la ji ma de]
然后再測(cè)試敏感詞匹配的效果
// Match 查找替換發(fā)現(xiàn)的敏感詞
func (st *SensitiveTrie) Match(text string) (sensitiveWords []string, replaceText string) {
if st.root == nil {
return nil, text
}
// 過(guò)濾特殊字符
filteredText := st.FilterSpecialChar(text)
sensitiveMap := make(map[string]*struct{}) // 利用map把相同的敏感詞去重
textChars := []rune(filteredText)
textCharsCopy := make([]rune, len(textChars))
copy(textCharsCopy, textChars)
for i, textLen := 0, len(textChars); i < textLen; i++ {
...
}
if len(sensitiveWords) > 0 {
// 有敏感詞
replaceText = string(textCharsCopy)
} else {
// 沒有則返回原來(lái)的文本
replaceText = text
}
return sensitiveWords, replaceText
}
// 前綴樹匹配敏感詞
func trieDemo(sensitiveWords []string, matchContents []string) {
// 漢字轉(zhuǎn)拼音
pinyinContents := HansCovertPinyin(sensitiveWords)
fmt.Println(pinyinContents)
trie := NewSensitiveTrie()
trie.AddWords(sensitiveWords)
trie.AddWords(pinyinContents) // 添加拼音敏感詞
for _, srcText := range matchContents {
matchSensitiveWords, replaceText := trie.Match(srcText)
fmt.Println("srcText -> ", srcText)
fmt.Println("replaceText -> ", replaceText)
fmt.Println("sensitiveWords -> ", matchSensitiveWords)
fmt.Println()
}
// 動(dòng)態(tài)添加
trie.AddWord("牛大大")
content := "今天，牛大大去挑戰(zhàn)灰大大了"
matchSensitiveWords, replaceText := trie.Match(content)
fmt.Println("srcText -> ", content)
fmt.Println("replaceText -> ", replaceText)
fmt.Println("sensitiveWords -> ", matchSensitiveWords)
}
func main() {
sensitiveWords := []string{
"傻逼",
"傻叉",
"垃圾",
"媽的",
"sb",
}
matchContents := []string{
"你是一個(gè)大傻逼，大傻叉",
"你是傻?叉",
"shabi東西",
"他made東西",
"什么垃 圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，SB",
"正常的內(nèi)容?",
}
fmt.Println("\n--------- 前綴樹匹配敏感詞 ---------")
trieDemo(sensitiveWords, matchContents)
}
結(jié)果如下：
--------- 前綴樹匹配敏感詞 ---------
srcText -> 你是一個(gè)大傻逼，大傻叉
replaceText -> 你是一個(gè)大**大**
sensitiveWords -> [傻逼 傻叉]
srcText -> 你是傻?叉
replaceText -> 你是**
sensitiveWords -> [傻叉]
srcText -> shabi東西
replaceText -> *****東西
sensitiveWords -> [shabi]
srcText -> 他made東西
replaceText -> 他****東西
sensitiveWords -> [made]
srcText -> 什么垃圾打野，傻逼一樣，叫你來(lái)開龍不來(lái)，SB
replaceText -> 什么**打野**一樣叫你來(lái)開龍不來(lái)**
sensitiveWords -> [垃圾 傻逼 sb]
srcText -> 正常的內(nèi)容?
replaceText -> 正常的內(nèi)容?
sensitiveWords -> []
srcText -> 今天，牛大大挑戰(zhàn)灰大大
replaceText -> 今天***挑戰(zhàn)灰大大
sensitiveWords -> [牛大大]
整體效果還是挺不錯(cuò)的，但是一些諧音或者全部英文句子時(shí)有空格還是不能去除空格不然可能會(huì)存在誤判還是不能檢測(cè)出，要想充分的進(jìn)行敏感詞檢測(cè)，首先要有完善的敏感詞庫(kù)，其次就是特殊情況特殊處理，最后就是先進(jìn)行敏感詞匹配然后再進(jìn)行自然語(yǔ)言處理NLP完善，訓(xùn)練風(fēng)控模型等檢測(cè)效果才更只能。
四、源代碼
敏感詞前綴樹匹配：gitee.com/huiDBK/sens…
以上就是Go 語(yǔ)言前綴樹實(shí)現(xiàn)敏感詞檢測(cè)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Go前綴樹敏感詞檢測(cè)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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