大部分论坛、网站等,为了方便管理,都进行了关于敏感词的设定。
在多数网站,敏感词一般是指带有敏感政治倾向(或反执政党倾向)、暴力倾向、不健康色彩的词或不文明语,也有一些网站根据自身实际情况,设定一些只适用于本网站的特殊敏感词。
比如,当你发贴的时候带有某些事先设定的词时,这个贴是不能发出的。或者这个词被自动替换为星号(*)或叉号(X)等,或者说是被和谐掉了。
在我看来敏感词过滤最重要的是在写过滤词汇的算法,如何过滤出大批量的敏感词,我感觉DFA的思想不错
DFA简介
在实现文字过滤的算法中,DFA是唯一比较好的实现算法。DFA即Deterministic Finite Automaton,也就是确定有穷自动机,它是是通过event和当前的state得到下一个state,即event+state=nextstate。下图展示了其状态的转换
在这幅图中大写字母(S、U、V、Q)都是状态,小写字母a、b为动作。通过上图我们可以看到如下关系
a b b
S -----> U S -----> V U -----> V
在实现敏感词过滤的算法中,我们必须要减少运算,而DFA在DFA算法中几乎没有什么计算,有的只是状态的转换。
Java实现DFA算法实现敏感词过滤
在Java中实现敏感词过滤的关键就是DFA算法的实现。首先我们对上图进行剖析。在这过程中我们认为下面这种结构会更加清晰明了。
同时这里没有状态转换,没有动作,有的只是Query(查找)。我们可以认为,通过S query U、V,通过U query V、P,通过V query U P。通过这样的转变我们可以将状态的转换转变为使用Java集合的查找。
诚然,加入在我们的敏感词库中存在如下几个敏感词:日本人、日本鬼子、毛.泽.东。那么我需要构建成一个什么样的结构呢?
首先:query 日 ---> {本}、query 本 --->{人、鬼子}、query 人 --->{null}、query 鬼 ---> {子}。形如下结构:
下面我们在对这图进行扩展:
这样我们就将我们的敏感词库构建成了一个类似与一颗一颗的树,这样我们判断一个词是否为敏感词时就大大减少了检索的匹配范围。比如我们要判断日本人,根据第一个字我们就可以确认需要检索的是那棵树,然后再在这棵树中进行检索。
这个思想留着以后用,我先写一个过滤词汇的一些简单方法,没有涉及到算法
Java代码实现
基本思路:重写HttpServletRequestWrapper中的getParameter方法,让用户输入的字通过这个过滤,写一个类继承他,重写方法,在写一个过滤词汇的词典,来与输入的对比
先写一个jsp页面,js是用Ajax去刷新的,最近学的想用用试试看,感觉不错,Ajax是需要引js文件的
<body> <input type="text" name="word" onblur="filter(this.value);" id="filter"/> <input type="submit" value="敏感词过滤" /> <script type="text/javascript" src="/UploadFiles/2021-04-02/jquery.js">再继承HttpServletRequestWrapper在重写getParameter方法,
//主要思路是继承HttpServletRequestWrapper,去改写他的getParameter方法,让其有过滤的业务 public class WordFilter extends HttpServletRequestWrapper{ public WordFilter(HttpServletRequest request) { super(request); // TODO Auto-generated constructor stub } @Override public String getParameter(String name){ //先得到父亲的方法,传入值,得到的值在跟过滤字典中的比较看是否含有,有则替换,没有放过返回 String word=super.getParameter(name); //调用字典中的文字 List<String> list=Words.getList(); for (String string : list) { //判断是否含有这样字典中的文字 if (word.contains(string)) { //将字符串中含有的替换掉 word=word.replace(string, "**"); } } return word; } }再写一个Servlet,去获取用户输入的字,进行过滤操作
@WebServlet("/FilterWordServlet") public class FilterWordServlet extends HttpServlet { private static final long serialVersionUID = 1L; protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { //设置请求和编码格式 request.setCharacterEncoding("utf-8"); response.setCharacterEncoding("utf-8"); //自己创建的请求方法,继承与原来的,改写了getParameter方法让其有过滤的业务 WordFilter wFilter=new WordFilter(request); String string=wFilter.getParameter("num"); System.out.println("---------------"); //out的响应方法。输出在页面上,让ajax得到这个去处理一些业务 PrintWriter out=response.getWriter(); out.println(string); } protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { // TODO Auto-generated method stub doGet(request, response); } }我自己建了一个list集合的过滤词汇,以后修改可以从这里开始词汇的搜索算法,先建一个词汇类
public class Words { //过滤词汇的词典 static List<String> list=new ArrayList<>(); static{ list.add("你妹的"); list.add("sb"); list.add("滚"); } public static List<String> getList() { return list; } public static void setList(List<String> list) { Words.list = list; } }这只是最基础的一种。高级的需要算法的实现,可以思考一下这个DFA算法,我感觉很不错
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。
Jsp敏感词过滤
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新动态
- 华晨宇《华晨宇日出演唱会特辑》[Hi-Res][24bit 48kHz][FLAC/分轨][941.13MB]
- 刘俊麟 《美妙!我被五小只包围了》[320K/MP3][86.74MB]
- 刘俊麟 《美妙!我被五小只包围了》[FLAC/分轨][454.29MB]
- 群星《错位 影视原声带》[320K/MP3][63.65MB]
- 中国音乐地图之听见四川彝族民间歌曲乐曲集2020[WAV+分轨]
- 姚璎格《姚璎格的歌(24K纯金CD)》[正版原抓WAV+CUE]
- 高垣彩陽《melodia4》【Hi-Res】24bit-96kHz【flac】
- 王菀之《The Missing Something》[320K/MP3][67.2MB]
- 赵翊帆《LUNARFACE》[320K/MP3][88.81MB]
- 赵翊帆《LUNARFACE》[FLAC/分轨][464.62MB]
- 小野丽莎《OnoLisabest1997-2001》日本醇选辑[正版原抓WAV+CUE]
- 天籁之音NanaMouskouri《AtHerVeryBest》K2HD[正版原抓WAV+CUE]
- 古典吉他《鲁特琴-BachInspirations巴赫灵感》ThibautGarcia[24Bit/96kHz]
- 刘纬武《睡眠音乐家 缓解疼痛 赫兹白噪音》[320K/MP3][217.2MB]
- 刘纬武《睡眠音乐家 缓解疼痛 赫兹白噪音》[FLAC/分轨][870.69MB]