Java过滤敏感词

矫情吗；* 2023-06-12 05:22 27阅读 0赞

**落日楚天无际，凭栏目送飞鸿**

## 序 ##

现在很多项目都有发送短信的功能，我现在做的这个项目也不例外。在发送短信之前需要过滤掉敏感词，所以，在研究了网上的方法之后，我也写了这篇博客。下面分两个部分介绍敏感词过滤；

## 生成敏感词库 ##

先介绍一下我们生成敏感词库的算法，叫DFA算法，即Deterministic Finite Automaton，也就是确定有穷自动机。也就是将每个敏感词生成树结构，然后将每棵树存入map集合，在查找敏感词时，通过调用map.get（）方法查找。将敏感词生成树结构的代码：

public HashMap sensitiveWordMap;
    	/** * @date 2019/10/18 * 参数keyWordSet是敏感词集合 * @description 读取敏感词库，将敏感词放入map中 */
        private void addSensitiveWordToHashMap(Set<String> keyWordSet) { 
            //初始化敏感词容器，减少扩容操作
            sensitiveWordMap = new HashMap(keyWordSet.size());
            String key = null;
            Map nowMap = null;
            Map<String, String> newWordMap = null;
            //迭代keyWordSet
            Iterator<String> iterator = keyWordSet.iterator();
            while (iterator.hasNext()) { 
                //关键字
                key = iterator.next();
                //这里nowMap = sensitiveWordMap，是为了将两个map的引用地址指向同一个，以此，之后操作nowMap也就是相当于操作了sensitiveWordMap，因为它们指向同一个地址
                nowMap = sensitiveWordMap;
                for (int i = 0; i < key.length(); i++) { 
                    //转换成char型
                    char keyChar = key.charAt(i);
                    Object wordMap = nowMap.get(keyChar);
                    if (wordMap != null) { 
                        //如果存在该key，直接赋值
                        nowMap = (Map) wordMap;
                    } else { 
                        //不存在，则构建一个map，同时将isEnd设置为0，因为他不是最后一个
                        newWordMap = new HashMap<String, String>();
                        //不是最后一个
                        newWordMap.put("isEnd", "0");
                        nowMap.put(keyChar, newWordMap);
                        //重新给nowMap赋值的原因是：因为进入到此else时，已经确定当前字不在敏感词库中，那么他后面的字肯定也是不存在词库中的，
                        // 所以要给nowMap重新赋值，以便该字后面的字都进入该else，故加入敏感词库中
                        nowMap = newWordMap;
                    }
                    if (i == key.length() - 1) { 
                        //最后一个
                        nowMap.put("isEnd", "1");
                    }
                }
                System.out.println(sensitiveWordMap);
            }
        }

通过上面的方法，就可以将敏感词重组成在map里的数结构，我这里做了个实验：

public static void main(String[] args) { 
        Set<String> keyWordSet = new HashSet<>();
        keyWordSet.add("一个坏人");
        keyWordSet.add("一个好人");
        keyWordSet.add("中国人");
        SensitiveWordInit init = new SensitiveWordInit();
        init.addSensitiveWordToHashMap(keyWordSet);
    }

结果如下，通过isEnd判断是否到了末级。

{ 
    	一 = { 
    		个 = { 
    			坏 = { 
    				isEnd = 0,
    				人 = { 
    					isEnd = 1
    				}
    			},
    			isEnd = 0,
    			好 = { 
    				isEnd = 0,
    				人 = { 
    					isEnd = 1
    				}
    			}
    		},
    		isEnd = 0
    	}, 中 = { 
    		isEnd = 0,
    		国 = { 
    			isEnd = 0,
    			人 = { 
    				isEnd = 1
    			}
    		}
    	}
    }

好，敏感词库的生成说完，接下来看看查找敏感词的逻辑。

## 查找敏感词 ##

查找敏感词直接上代码：

import java.util.HashSet;
    import java.util.Iterator;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    
    /** * @date 2019/10/18 * @description 敏感词过滤 */
    public class SensitivewordFilter { 
    
        private Map sensitiveWordMap = null;
    
    
        /** * @date 2019/10/18 * @description 获取文字中的敏感词 */
        public Set<String> getSensitiveWord(String txt) { 
            Set<String> sensitiveWordList = new HashSet<String>();
            for (int i = 0; i < txt.length(); i++) { 
                //判断是否包含敏感字符
                int length = checkSensitiveWord(txt, i);
                //存在,加入list中
                if (length > 0) { 
                    sensitiveWordList.add(txt.substring(i, i + length));
                    //减1的原因，是因为for会自增
                    i = i + length - 1;
                }
            }
            return sensitiveWordList;
        }
    
        /** * @date 2019/10/18 * 参数中：txt为原文，replaceChar是替换敏感词字符 * @description 替换敏感字字符 */
        public String replaceSensitiveWord(String txt, String replaceChar) { 
            String resultTxt = txt;
            //获取所有的敏感词
            Set<String> set = getSensitiveWord(txt);
            Iterator<String> iterator = set.iterator();
            String word = null;
            String replaceString = null;
            while (iterator.hasNext()) { 
                word = iterator.next();
                replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length());
                resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString);
            }
            return resultTxt;
        }
    
        /** * @date 2019/10/18 * @description 获取替换字符串 */
        private String getReplaceChars(String replaceChar, int length) { 
            String resultReplace = replaceChar;
            for (int i = 1; i < length; i++) { 
                resultReplace += replaceChar;
            }
            return resultReplace;
        }
    
        /** * @date 2019/10/18 * @description 检查文字中是否包含敏感字符 */
        public int checkSensitiveWord(String txt, int beginIndex) { 
            //敏感词结束标识位：用于敏感词只有1位的情况
            boolean flag = false;
            //匹配标识数默认为0
            int matchFlag = 0;
            char word = 0;
            Map nowMap = sensitiveWordMap;
            for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) { 
                word = txt.charAt(i);
                //获取指定key
                nowMap = (Map) nowMap.get(word);
                //存在，则判断是否为最后一个
                if (nowMap != null) { 
                    //找到相应key，匹配标识+1
                    matchFlag++;
                    //如果为最后一个匹配规则,结束循环，返回匹配标识数
                    if ("1".equals(nowMap.get("isEnd"))) { 
                        //结束标志位为true
                        flag = true;
                    }
                } else { 
                    //不存在，直接返回
                    break;
                }
            }
            //长度必须大于等于1，为词
            if (matchFlag < 2 || !flag) { 
                matchFlag = 0;
            }
            return matchFlag;
        }
    }

通过上面的replaceSensitiveWord方法，就可以将一段文字的敏感词替换为指定的字符。  
这里我只做简单的介绍，具体词库和方法，我放百度云上了，请[点击下载][Link 1]。  
本文抛砖引玉，参考至：[Java实现敏感词过滤][Java]

[Link 1]: https://pan.baidu.com/s/1L4U3ylsK3QZr9CK_coby-Q
[Java]: https://blog.csdn.net/chenssy/article/details/26961957