Java实现DFA算法对敏感词、广告词过滤功能示例
作者:Andyzty
一、前言
开发中经常要处理用户一些文字的提交,所以涉及到了敏感词过滤的功能,参考资料中DFA有穷状态机算法的实现,创建有向图。完成了对敏感词、广告词的过滤,而且效率较好,所以分享一下。
具体实现:
1、匹配大小写过滤
2、匹配全角半角过滤
3、匹配过滤停顿词过滤。
4、敏感词重复词过滤。
例如:
支持如下类型类型过滤检测:
fuck 全小写
FuCk 大小写
fuck全角半角
f!!!u&c ###k 停顿词
fffuuuucccckkk 重复词
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查询数据库当中的敏感词,循环每一个敏感词,然后去输入的文本中从头到尾搜索一遍,看是否存在此敏感词,有则做相
应的处理,这种方式讲白了就是找到一个处理一个。
优点:so easy。用java代码实现基本没什么难度。
缺点:这效率让我心中奔过十万匹草泥马,而且匹配的是不是有些蛋疼,如果是英文时你会发现一个很无语的事情,比如英文
a是敏感词,那我如果是一篇英文文档,那程序它妹的得处理多少次敏感词?谁能告诉我?
②传说中的DFA算法(有穷自动机),也正是我要给大家分享的,毕竟感觉比较通用,算法的原理希望大家能够自己去网上查查
资料,这里就不详细说明了。
优点:至少比上面那sb效率高点。
缺点:对于学过算法的应该不难,对于没学过算法的用起来也不难,就是理解起来有点gg疼,匹配效率也不高,比较耗费内存,
敏感词越多,内存占用的就越大。
③第三种在这里要特别说明一下,那就是你自己去写一个算法吧,或者在现有的算法的基础上去优化,这也是小Alan追求的至
高境界之一,如果哪位淫兄有自己的想法一定别忘了小Alan,可以加小Alan的QQ:810104041教小Alan两招耍耍。
二、代码实现
其目录结构如下:
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 org.andy.sensitivewdfilter; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.andy.sensitivewdfilter.util.BCConvert; /** * 创建时间:2016年8月30日 下午3:01:12 * * 思路: 创建一个FilterSet,枚举了0~65535的所有char是否是某个敏感词开头的状态 * * 判断是否是 敏感词开头 | | 是 不是 获取头节点 OK--下一个字 然后逐级遍历,DFA算法 * * @author andy * @version 2.2 */ public class WordFilter { private static final FilterSet set = new FilterSet(); // 存储首字 private static final Map<Integer, WordNode> nodes = new HashMap<Integer, WordNode>(1024, 1); // 存储节点 private static final Set<Integer> stopwdSet = new HashSet<>(); // 停顿词 private static final char SIGN = '*'; // 敏感词过滤替换 static { try { long a = System.nanoTime(); init(); a = System.nanoTime() - a; System.out.println("加载时间 : " + a + "ns"); System.out.println("加载时间 : " + a / 1000000 + "ms"); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("初始化过滤器失败"); } } private static void init() { // 获取敏感词 addSensitiveWord(readWordFromFile("wd.txt")); addStopWord(readWordFromFile("stopwd.txt")); } /** * 增加敏感词 * @param path * @return */ private static List<String> readWordFromFile(String path) { List<String> words; BufferedReader br = null; try { br = new BufferedReader(new InputStreamReader(WordFilter.class.getClassLoader().getResourceAsStream(path))); words = new ArrayList<String>(1200); for (String buf = ""; (buf = br.readLine()) != null;) { if (buf == null || buf.trim().equals("")) continue; words.add(buf); } } catch (Exception e) { throw new RuntimeException(e); } finally { try { if (br != null) br.close(); } catch (IOException e) { } } return words; } /** * 增加停顿词 * * @param words */ private static void addStopWord(final List<String> words) { if (words != null && words.size() > 0) { char[] chs; for (String curr : words) { chs = curr.toCharArray(); for (char c : chs) { stopwdSet.add(charConvert(c)); } } } } /** * 添加DFA节点 * @param words */ private static void addSensitiveWord(final List<String> words) { if (words != null && words.size() > 0) { char[] chs; int fchar; int lastIndex; WordNode fnode; // 首字母节点 for (String curr : words) { chs = curr.toCharArray(); fchar = charConvert(chs[0]); if (!set.contains(fchar)) {// 没有首字定义 set.add(fchar);// 首字标志位 可重复add,反正判断了,不重复了 fnode = new WordNode(fchar, chs.length == 1); nodes.put(fchar, fnode); } else { fnode = nodes.get(fchar); if (!fnode.isLast() && chs.length == 1) fnode.setLast(true); } lastIndex = chs.length - 1; for (int i = 1; i < chs.length; i++) { fnode = fnode.addIfNoExist(charConvert(chs[i]), i == lastIndex); } } } } /** * 过滤判断 将敏感词转化为成屏蔽词 * @param src * @return */ public static final String doFilter(final String src) { char[] chs = src.toCharArray(); int length = chs.length; int currc; int k; WordNode node; for (int i = 0; i < length; i++) { currc = charConvert(chs[i]); if (!set.contains(currc)) { continue; } node = nodes.get(currc);// 日 2 if (node == null)// 其实不会发生,习惯性写上了 continue; boolean couldMark = false; int markNum = -1; if (node.isLast()) {// 单字匹配(日) couldMark = true; markNum = 0; } // 继续匹配(日你/日你妹),以长的优先 // 你-3 妹-4 夫-5 k = i; for (; ++k < length;) { int temp = charConvert(chs[k]); if (stopwdSet.contains(temp)) continue; node = node.querySub(temp); if (node == null)// 没有了 break; if (node.isLast()) { couldMark = true; markNum = k - i;// 3-2 } } if (couldMark) { for (k = 0; k <= markNum; k++) { chs[k + i] = SIGN; } i = i + markNum; } } return new String(chs); } /** * 是否包含敏感词 * @param src * @return */ public static final boolean isContains(final String src) { char[] chs = src.toCharArray(); int length = chs.length; int currc; int k; WordNode node; for (int i = 0; i < length; i++) { currc = charConvert(chs[i]); if (!set.contains(currc)) { continue; } node = nodes.get(currc);// 日 2 if (node == null)// 其实不会发生,习惯性写上了 continue; boolean couldMark = false; if (node.isLast()) {// 单字匹配(日) couldMark = true; } // 继续匹配(日你/日你妹),以长的优先 // 你-3 妹-4 夫-5 k = i; for (; ++k < length;) { int temp = charConvert(chs[k]); if (stopwdSet.contains(temp)) continue; node = node.querySub(temp); if (node == null)// 没有了 break; if (node.isLast()) { couldMark = true; } } if (couldMark) { return true; } } return false; } /** * 大写转化为小写 全角转化为半角 * * @param src * @return */ private static int charConvert(char src) { int r = BCConvert.qj2bj(src); return (r >= 'A' && r <= 'Z') ? r + 32 : r; } }
其中:
isContains :是否包含敏感词
doFilter:过滤敏感词
2、WordNode敏感词节点
package org.andy.sensitivewdfilter; import java.util.LinkedList; import java.util.List; /** * 创建时间:2016年8月30日 下午3:07:45 * * @author andy * @version 2.2 */ public class WordNode { private int value; // 节点名称 private List<WordNode> subNodes; // 子节点 private boolean isLast;// 默认false public WordNode(int value) { this.value = value; } public WordNode(int value, boolean isLast) { this.value = value; this.isLast = isLast; } /** * * @param subNode * @return 就是传入的subNode */ private WordNode addSubNode(final WordNode subNode) { if (subNodes == null) subNodes = new LinkedList<WordNode>(); subNodes.add(subNode); return subNode; } /** * 有就直接返回该子节点, 没有就创建添加并返回该子节点 * * @param value * @return */ public WordNode addIfNoExist(final int value, final boolean isLast) { if (subNodes == null) { return addSubNode(new WordNode(value, isLast)); } for (WordNode subNode : subNodes) { if (subNode.value == value) { if (!subNode.isLast && isLast) subNode.isLast = true; return subNode; } } return addSubNode(new WordNode(value, isLast)); } public WordNode querySub(final int value) { if (subNodes == null) { return null; } for (WordNode subNode : subNodes) { if (subNode.value == value) return subNode; } return null; } public boolean isLast() { return isLast; } public void setLast(boolean isLast) { this.isLast = isLast; } @Override public int hashCode() { return value; } }
三、测试结果
项目包含敏感词库,源码,停顿词库等,只需运行maven打jar包直接可运行。
项目源码:sensitivewd-filter_jb51.rar
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。