项目-8-过滤敏感词
接下来我们开始实现发布帖子的功能,但是在实现该功能之前,需要实现过滤敏感词的功能,这是防止用户发布一些不良的信息词语。
过滤敏感词
使用前缀树实现敏感词的过滤:
- 前缀树
- 名称:Trie、字典树、查找树
- 特点:查找效率高,消耗内存大
- 应用:字符串检索、词频统计、字符串排序等
前缀树:
-
根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符;
-
从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串;
-
每个节点的所有子节点包含的字符都不相同。
1. 定义敏感词
为简便处理定义一个敏感词文件,resources目录下新建一个sensitive-words.txt文件
抽烟
喝酒
烫头
2. 实现过滤敏感词
因为不会被外界访问,所以在util包下的SensitiveFilter类中定义了内部类
具体的流程如下:
package com.guo.util;
import org.apache.commons.lang3.CharUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Component
public class SensitiveFilter {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SensitiveFilter.class);
// 替换符
private static final String REPLACEMENT = "***";
// 根节点
private TrieNode rootNode = new TrieNode();
@PostConstruct //服务启动初始化bean时构造器之后执行
public void init() {
try (
InputStream is = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("sensitive-words.txt");
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
) {
String keyword;
while ((keyword = reader.readLine()) != null) {
// 添加到前缀树
this.addKeyword(keyword);
}
} catch (IOException e) {
logger.error("加载敏感词文件失败: " + e.getMessage());
}
}
// 将一个敏感词添加到前缀树中
private void addKeyword(String keyword) {
TrieNode tempNode = rootNode;
for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
char c = keyword.charAt(i);
TrieNode subNode = tempNode.getSubNode(c);
if (subNode == null) {
// 初始化子节点
subNode = new TrieNode();
tempNode.addSubNode(c, subNode);
}
// 指向子节点,进入下一轮循环
tempNode = subNode;
// 设置结束标识
if (i == keyword.length() - 1) {
tempNode.setKeywordEnd(true);
}
}
}
/**
* 过滤敏感词
*
* @param text 待过滤的文本
* @return 过滤后的文本
*/
public String filter(String text) {
if (StringUtils.isBlank(text)) {
return null;
}
// 指针1
TrieNode tempNode = rootNode;
// 指针2
int begin = 0;
// 指针3
int position = 0;
// 结果
StringBuilder sb = new StringBuilder();
while (position < text.length()) {
char c = text.charAt(position);
// 跳过符号
if (isSymbol(c)) {
// 若指针1处于根节点,将此符号计入结果,让指针2向下走一步
if (tempNode == rootNode) {
sb.append(c);
begin++;
}
// 无论符号在开头或中间,指针3都向下走一步
position++;
continue;
}
// 检查下级节点
tempNode = tempNode.getSubNode(c);
if (tempNode == null) {
// 以begin开头的字符串不是敏感词
sb.append(text.charAt(begin));
// 进入下一个位置
position = ++begin;
// 重新指向根节点
tempNode = rootNode;
} else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
// 发现敏感词,将begin~position字符串替换掉
sb.append(REPLACEMENT);
// 进入下一个位置
begin = ++position;
// 重新指向根节点
tempNode = rootNode;
} else {
// 检查下一个字符
position++;
}
}
// 将最后一批字符计入结果
sb.append(text.substring(begin));
return sb.toString();
}
// 判断是否为符号
private boolean isSymbol(Character c) {
// 0x2E80~0x9FFF 是东亚文字范围
return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (c < 0x2E80 || c > 0x9FFF);
}
// 前缀树
private class TrieNode {
// 关键词结束标识
private boolean isKeywordEnd = false;
// 子节点(key是下级字符,value是下级节点)
private Map<Character, TrieNode> subNodes = new HashMap<>();
public boolean isKeywordEnd() {
return isKeywordEnd;
}
public void setKeywordEnd(boolean keywordEnd) {
isKeywordEnd = keywordEnd;
}
// 添加子节点
public void addSubNode(Character c, TrieNode node) {
subNodes.put(c, node);
}
// 获取子节点
public TrieNode getSubNode(Character c) {
return subNodes.get(c);
}
}
}
到此,我们就通过前缀树实现了敏感词的过滤,接下来让我们一起实现发帖帖子的功能吧!!
本文介绍了如何使用前缀树(Trie)来过滤敏感词,以防止用户在发布帖子时输入不良信息。首先创建了一个敏感词文件,然后在`SensitiveFilter`类中实现了前缀树的数据结构,并在服务启动时加载敏感词。通过遍历文本并检查每个字符是否构成敏感词,实现了过滤功能。这个方法提高了查找效率,适用于字符串检索和过滤场景。
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