如下所示:
#!/usr/bin/python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import time class Node(object): def __init__(self): self.children = None # The encode of word is UTF-8 def add_word(root,word): node = root for i in range(len(word)): if node.children == None: node.children = {} node.children[word[i]] = Node() elif word[i] not in node.children: node.children[word[i]] = Node() node = node.children[word[i]] def init(path): root = Node() fp = open(path,'r') for line in fp: line = line[0:-1] #print len(line) #print line #print type(line) add_word(root,line) fp.close() return root # The encode of word is UTF-8 # The encode of message is UTF-8 def is_contain(message, root): for i in range(len(message)): p = root j = i while (j<len(message) and p.children!=None and message[j] in p.children): p = p.children[message[j]] j = j + 1 if p.children==None: #print '---word---',message[i:j] return True return False def dfa(): print '----------------dfa-----------' root = init('/tmp/word.txt') message = '四处乱咬乱吠,吓得家中11岁的女儿躲在屋里不敢出来,直到辖区派出所民警赶到后,才将孩子从屋中救出。最后在征得主人同意后,民警和村民合力将这只发疯的狗打死' #message = '不顾' print '***message***',len(message) start_time = time.time() for i in range(1000): res = is_contain(message,root) #print res end_time = time.time() print (end_time - start_time) def is_contain2(message,word_list): for item in word_list: if message.find(item)!=-1: return True return False def normal(): print '------------normal--------------' path = '/tmp/word.txt' fp = open(path,'r') word_list = [] message = '四处乱咬乱吠,吓得家中11岁的女儿躲在屋里不敢出来,直到辖区派出所民警赶到后,才将孩子从屋中救出。最后在征得主人同意后,民警和村民合力将这只发疯的狗打死' print '***message***',len(message) for line in fp: line = line[0:-1] word_list.append(line) fp.close() print 'The count of word:',len(word_list) start_time = time.time() for i in range(1000): res = is_contain2(message,word_list) #print res end_time = time.time() print (end_time - start_time) if __name__ == '__main__': dfa() normal()
测试结果:
1) 敏感词 100个
----------------dfa----------- ***message*** 224 0.325479984283 ------------normal-------------- ***message*** 224 The count of word: 100 0.107350111008
2) 敏感词 1000 个
----------------dfa----------- ***message*** 224 0.324251890182 ------------normal-------------- ***message*** 224 The count of word: 1000 1.05939006805
从上面的实验我们可以看出,在DFA 算法只有在敏感词较多的情况下,才有意义。在百来个敏感词的情况下,甚至不如普通算法
下面从理论上推导时间复杂度,为了方便分析,首先假定消息文本是等长的,长度为lenA;每个敏感词的长度相同,长度为lenB,敏感词的个数是m。
1) DFA算法的核心是构建一棵多叉树,由于我们已经假设,敏感词的长度相同,所以树的最大深度为lenB,那么我们可以说从消息文本的某个位置(字节)开始的某个子串是否在敏感词树中,最多只用经过lenB次匹配.也就是说判断一个消息文本中是否有敏感词的时间复杂度是lenA * lenB
2) 再来看看普通做法,是使用for循环,对每一个敏感词,依次在消息文本中进行查找,假定字符串是使用KMP算法,KMP算法的时间复杂度是O(lenA + lenB)
那么对m个敏感词查找的时间复杂度是 (lenA + lenB ) * m
综上所述,DFA 算法的时间复杂度基本上是与敏感词的个数无关的。
以上这篇python 实现敏感词过滤的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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python,敏感词,过滤
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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