高效敏感词过滤库 sensitive-words —— 智能安全的文本审查利器
在互联网内容审核、交际媒体监控或者企业内部信息安全领域，快速有效地检测和屏蔽敏感词汇是一项紧张的任务。为此，我们向您保举一个名为 sensitive-words 的高效敏感词过滤库，由开辟者 jkiss 创建并维护。该项目提供了简便易用的API，帮助您在各种环境中实现敏感词检测。
项目简介
sensitive-words 是一个基于 Python 的敏感词过滤工具，其核心算法采用了 Aho-Corasick 算法，这是一款经典且服从高的字符串匹配算法，可以在O(n+k)的时间复杂度内完成大量关键词的搜刮工作，此中 n 为文本长度，k 为关键词的数目。
项目地点: <>
技术分析
Aho-Corasick 算法的紧张优点在于构建了“失败指针”（Failure Link）的数据结构，使得当匹配到某位置没有找到关键词时，不需要重新开始搜刮，而是沿着失败指针回溯，继续实行匹配其他关键词，大大提升了查找服从。
sensitive-words 库在实现上，通过以下特性确保了其功能的强大和机动性：
- 机动加载关键词：支持从文件或列表中加载敏感词库。
- 多线程优化：使用Python的concurrent.futures模块，举行多线程处理，进步大规模文本扫描速度。
- 自界说回调函数：发现敏感词时可以触发自界说函数，方便实行如替换、标记等操作。
使用场景
- 交际媒体监控：检测用户的发布内容是否包罗敏感信息，防止不良信息传播。
- 在线聊天体系：实时过滤用户输入，保障沟通环境调和。
- 教育平台：过滤不合适的学习内容，掩护未成年人。
- 内部文档审查：企业内部文档分享前的安全查抄，克制泄露敏感数据。
特点与优势
- 高性能：借助Aho-Corasick算法，对大规模文本举行高速匹配。
- 易用性：提供清晰的API接口，简朴几行代码即可实现敏感词过滤功能。
- 可扩展性强：支持动态添加、删除敏感词，顺应不停变化的需求。
- 社区活跃：连续更新维护，有良好的社区支持，题目反馈实时。
示例代码
- from sensitive_words import SensitiveWords
- sw = SensitiveWords()
- with open('keywords.txt', 'r') as f:
- sw.load(f.read())
- def on_match(word):
- print(f"发现敏感词: {word}")
- text = "这是一个含有敏感词的示例文本。"
- sw.search(text, callback=on_match)
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