sensitive-word

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。

特性

• 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

• 支持英文大小写互换

快速开始

准备

• JDK1.7+

• Maven 3.x+

Maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>sensitive-word</artifactId>
    <version>0.0.4</version>
</dependency>

api 概览

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

使用实例

所有测试案例参见 SensitiveWordBsTest

判断是否包含敏感词

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));

返回第一个敏感词

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);

返回所有敏感词

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());

默认的替换策略

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);

指定替换的内容

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);

更多特性

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。

这是一场漫长的攻防之战。

忽略大小写

final String text = "fuCK the bad words.";

String word = SensitiveWordBs.newInstance().findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);

忽略半角圆角

final String text = "ｆｕｃｋ the bad words.";

String word = SensitiveWordBs.newInstance().findFirst(text);
Assert.assertEquals("ｆｕｃｋ", word);

后期 road-map

• 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

• 敏感词标签支持

拓展阅读

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