敏感词 v0.24.0 新特性支持标签分类,内置实现多种策略

news2024/12/26 19:43:17

开源项目

敏感词核心 https://github.com/houbb/sensitive-word

敏感词控台 https://github.com/houbb/sensitive-word-admin

版本特性

大家好,我是老马。

敏感词标签分类一直是大家比较想要的一个功能特性,v0.24.0 了开始内置支持标签分类,同时实现了多种策略。

快速开始

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>sensitive-word</artifactId>
    <version>0.24.0</version>
</dependency>

敏感词标签

说明

有时候我们希望对敏感词加一个分类标签:比如社情、暴/力等等。

这样后续可以按照标签等进行更多特性操作,比如只处理某一类的标签。

主要特性支持版本:v0.24.0

标签接口

这里只是一个抽象的接口,用户可以自行定义实现。比如从数据库查询、文件读取、api 调用等。

public interface IWordTag {

    /**
     * 查询标签列表
     * @param word 脏词
     * @return 结果
     */
    Set<String> getTag(String word);

}

内置实现

方法列表

为了方便大部分情况使用,内置实现一些场景策略在 WordTags 类中

实现方法说明备注
none()空实现v0.10.0 支持
file(String filePath)指定文件路径v0.10.0 支持
file(String filePath, String wordSplit, String tagSplit)指定文件路径,以及单词分隔符、标签分隔符v0.10.0 支持
map(final Map<String, Set> wordTagMap)根据 map初始化v0.24.0 支持
lines(Collection lines)字符串列表v0.24.0 支持
lines(Collection lines, String wordSplit, String tagSpli)字符串列表,以及单词分隔符、标签分隔符v0.24.0 支持
system()系件文件内置实现,整合网络分类v0.24.0 支持
defaults()默认策略,目前为 systemv0.24.0 支持
chains(IWordTag… others)链式方法,支持用户整合实现多个策略v0.24.0 支持

格式约定

敏感词标签的格式我们默认约定如下 敏感词 tag1,tag2,代表这 敏感词 的标签为 tag1 和 tag2

比如

五星红旗 政治,国家

所有的文件行内容,和指定的字符串行内容也建议用这种方式。如果不满足,自定义实现即可。

系统内置实现(默认效果)

v0.24.0 版本开始,默认的单词标签为 WordTags.system()

说明:目前数据统计自网络,存在不少疏漏。也欢迎大家指正,持续改进中…

SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(WordTags.system())
.init();
Set<String> tagSet = sensitiveWordBs.tags("博彩");
Assert.assertEquals("[3]", tagSet.toString());

这里为了压缩大小优化,对应的类别用数字表示。

数字的含义列表如下:

0 政治
1 毒品
2 色情
3 赌博
4 违法

文件入门例子

这里以文件为例子,演示一下如何使用。

final String path = "~\\test\\resources\\dict_tag_test.txt";

// 演示默认方法
IWordTag wordTag = WordTags.file(path);
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordTag(wordTag)
        .init();

Set<String> tagSet = sensitiveWordBs.tags("零售");
        Assert.assertEquals("[广告, 网络]", tagSet.toString());


// 演示指定分隔符
IWordTag wordTag2 = WordTags.file(path, " ", ",");
SensitiveWordBs sensitiveWordBs2 = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordTag(wordTag2)
        .init();
Set<String> tagSet2 = sensitiveWordBs2.tags("零售");
        Assert.assertEquals("[广告, 网络]", tagSet2.toString());

其中 dict_tag_test.txt 我们自定义的内容如下:

零售 广告,网络

单词标签和敏感词发现的联动

我们在获取敏感词的时候,是可以设置对应的结果处理策略,从而获取对应的敏感词标签信息

// 自定义测试标签类
IWordTag wordTag = WordTags.lines(Arrays.asList("天安门 政治,国家,地址"));

// 指定初始化
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordTag(wordTag)
        .init()
        ;

List<WordTagsDto> wordTagsDtoList1 = sensitiveWordBs.findAll("天安门", WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='天安门', tags=[政治, 国家, 地址]}]", wordTagsDtoList1.toString());

我们自定义了 天安门 关键词的标签,然后通过指定 findAll 的结果处理策略为 WordResultHandlers.wordTags(),就可以在获取敏感词的同时,获取对应的标签列表。

单词标签与结果匹配联动

有时候我们可能希望对匹配的敏感词进一步限制,比如虽然我们定义了【av】作为敏感词,但是不希望【have】被匹配。

标签分类也可以和结果匹配联动。支持版本: v0.23.0

我们可以只返回隶属于某一种标签的敏感词。

我们指定了两个敏感词:商品、AV

MyWordTag 是我们定义的一个敏感词标签实现:

/**
 * 自定义单词标签
 * @since 0.23.0
 */
public class MyWordTag extends AbstractWordTag {

    private static Map<String, Set<String>> dataMap;

    static {
        dataMap = new HashMap<>();
        dataMap.put("商品", buildSet("广告", "中文"));
        dataMap.put("AV", buildSet("色情", "单词", "英文"));
    }

    private static Set<String> buildSet(String... tags) {
        Set<String> set = new HashSet<>();
        for(String tag : tags) {
            set.add(tag);
        }
        return set;
    }

    @Override
    protected Set<String> doGetTag(String word) {
        return dataMap.get(word);
    }

}

测试用例如下,我们模拟了两个不同的实现类,每一个关注的单词标签不同。

// 只关心SE情
SensitiveWordBs sensitiveWordBsYellow = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordDeny(new IWordDeny() {
            @Override
            public List<String> deny() {
                return Arrays.asList("商品", "AV");
            }
        })
        .wordAllow(WordAllows.empty())
        .wordTag(new MyWordTag())
        .wordResultCondition(WordResultConditions.wordTags(Arrays.asList("色情")))
        .init();

// 只关心广告
SensitiveWordBs sensitiveWordBsAd = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordDeny(new IWordDeny() {
            @Override
            public List<String> deny() {
                return Arrays.asList("商品", "AV");
            }
        })
        .wordAllow(WordAllows.empty())
        .wordTag(new MyWordTag())
        .wordResultCondition(WordResultConditions.wordTags(Arrays.asList("广告")))
        .init();

final String text = "这些 AV 商品什么价格?";
Assert.assertEquals("[AV]", sensitiveWordBsYellow.findAll(text).toString());
Assert.assertEquals("[商品]", sensitiveWordBsAd.findAll(text).toString());

小结

希望本文对你有所帮助,如果喜欢,欢迎点赞收藏转发一波。

我是老马,期待与你的下次相遇。

敏感词系列

sensitive-word-admin 敏感词控台 v1.2.0 版本开源

sensitive-word-admin v1.3.0 发布 如何支持分布式部署?

01-开源敏感词工具入门使用

02-如何实现一个敏感词工具?违禁词实现思路梳理

03-敏感词之 StopWord 停止词优化与特殊符号

04-敏感词之字典瘦身

05-敏感词之 DFA 算法(Trie Tree 算法)详解

06-敏感词(脏词) 如何忽略无意义的字符?达到更好的过滤效果

v0.10.0-脏词分类标签初步支持

v0.11.0-敏感词新特性:忽略无意义的字符,词标签字典

v0.12.0-敏感词/脏词词标签能力进一步增强

v0.13.0-敏感词特性版本发布 支持英文单词全词匹配

v0.16.1-敏感词新特性之字典内存资源释放

v0.19.0-敏感词新特性之敏感词单个编辑,不必重复初始化

v0.20.0 敏感词新特性之数字全部匹配,而不是部分匹配

v0.21.0 敏感词新特性之白名单支持单个编辑,修正白名单包含黑名单时的问题

v0.23.0 敏感词新特性之结果条件拓展,内置支持链式+单词标签

v0.24.0 新特性支持标签分类,内置实现多种策略

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2265992.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

KNN分类算法 HNUST【数据分析技术】(2025)

1.理论知识 KNN&#xff08;K-Nearest Neighbor&#xff09;算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类&#xff0c;也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想&#xff1a; 对于任意n维输入向量&#xff0c;分别对应于特征…

使用 Three.js 创建一个 3D 人形机器人仿真系统

引言 在这篇文章中&#xff0c;我们将探讨如何使用 Three.js 创建一个简单但有趣的 3D 人形机器人仿真系统。这个机器人可以通过键盘控制进行行走和转向&#xff0c;并具有基本的动画效果。 技术栈 HTML5Three.jsJavaScript 实现步骤 1. 基础设置 首先&#xff0c;我们需要…

Android unitTest 单元测试用例编写(初始)

文章目录 了解测试相关库导入依赖库新建测试文件示例执行查看结果网页结果其他 本片讲解的重点是unitTest&#xff0c;而不是androidTest哦 了解测试相关库 androidx.compose.ui:ui-test-junit4: 用于Compose UI的JUnit 4测试库。 它提供了测试Compose UI组件的工具和API。 and…

【蓝桥杯——物联网设计与开发】拓展模块3 - 温度传感器模块

目录 一、温度传感器模块 &#xff08;1&#xff09;资源介绍 &#x1f505;原理图 &#x1f505;STS30-DIS-B &#x1f319;引脚分配 &#x1f319;通信 &#x1f319;时钟拉伸&#xff08;Clock Stretching&#xff09; &#x1f319;单次触发模式 &#x1f319;温度数据转…

如何在任何地方随时使用本地Jupyter Notebook无需公网IP

文章目录 1.前言2.Jupyter Notebook的安装2.1 Jupyter Notebook下载安装2.2 Jupyter Notebook的配置2.3 Cpolar下载安装 3.Cpolar端口设置3.1 Cpolar云端设置3.2.Cpolar本地设置 4.公网访问测试5.结语 1.前言 今天就来给大家安利一套神器组合&#xff1a;通过Windows系统本地部…

长沙景区数据分析项目实现

一、设计题目 长沙景区数据分析项目 二、设计目的 通过本项目让学生独立完成数据统计、数据可视化、数据分析的过程&#xff0c;并提高学生解决问题的能力。 三、设计要求 读取‘长沙景区信息.xlsx’文件&#xff08;读取Excel文件的方法为pandas.read_excel()&#xff0c…

Kafka可视化工具 Offset Explorer (以前叫Kafka Tool)

数据的存储是基于 主题&#xff08;Topic&#xff09; 和 分区&#xff08;Partition&#xff09; 的 Kafka是一个高可靠性的分布式消息系统&#xff0c;广泛应用于大规模数据处理和实时, 为了更方便地管理和监控Kafka集群&#xff0c;开发人员和运维人员经常需要使用可视化工具…

PHP后执行php.exe -v命令报错并给出解决方案

文章目录 一、执行php.exe -v命令报错解决方案 一、执行php.exe -v命令报错 -PHP Warning: ‘C:\windows\SYSTEM32\VCRUNTIME140.dll’ 14.38 is not compatible with this PHP build linked with 14.41 in Unknown on line 0 解决方案 当使用PHP8.4.1时遇到VCRUNTIME140.dll…

详解MySQL在Windows上的安装

目录 查看电脑上是否安装了MySQL 下载安装MySQL 打开MySQL官网&#xff0c;找到DOWNLOADS 然后往下翻&#xff0c;找到MySQL Community(GPL) Downloads>> 然后找到MySQL Community Server 然后下载&#xff0c;选择No thanks,just start my download. 然后双击进行…

Excel粘贴复制不完整的原因以及解决方法

在数据处理和分析的过程中&#xff0c;Excel无疑是不可或缺的工具。然而&#xff0c;在使用Excel进行复制粘贴操作时&#xff0c;有时会遇到粘贴不完整的情况&#xff0c;这可能会让人感到困惑和烦恼。本文将深入探讨Excel粘贴复制不完整的原因、提供解决方案&#xff0c;并给出…

嵌入式轻量级开源操作系统:HeliOS的使用

嵌入式轻量级开源操作系统:HeliOS的使用 &#x1f4cd;项目地址&#xff1a;https://github.com/heliosproj/HeliOS HeliOS项目是一个社区交付的开源项目&#xff0c;用于构建和维护HeliOS嵌入式操作系统&#xff08;OS&#xff09;。HeliOS是一个功能齐全的操作系统&#xff0…

Linux复习3——管理文件系统2

修改文件权限命令 chmod 功能&#xff1a; chmod 命令主要用于修改文件或者目录的权限 只有文件所有者和超级用户可以修改文件或目录的权限 (1)使用数字表示法修改权限 所谓数字表示法是指将读取(r)、写入(w)和执行(x)分别以4、2、1来表示&#xff0c;没有授予的部分就表示…

ECharts散点图-气泡图,附视频讲解与代码下载

引言&#xff1a; ECharts散点图是一种常见的数据可视化图表类型&#xff0c;它通过在二维坐标系或其它坐标系中绘制散乱的点来展示数据之间的关系。本文将详细介绍如何使用ECharts库实现一个散点图&#xff0c;包括图表效果预览、视频讲解及代码下载&#xff0c;让你轻松掌握…

嵌入式驱动开发详解21(网络驱动开发)

文章目录 前言以太网框架ENET 接口简介MAC接口MII \ RMII 接口MDIO 接口RJ45 接口 PHY芯片以太网驱动驱动挂载wifi模块挂载后续 前言 linux驱动主要是字符设备驱动、块设备驱动还有网络设备驱动、字符设备驱动在本专栏前面已经详细将解了&#xff0c;网络设备驱动本文会做简要…

论文解读 | EMNLP2024 一种用于大语言模型版本更新的学习率路径切换训练范式

点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入&#xff01; 点击 阅读原文 观看作者讲解回放&#xff01; 作者简介 王志豪&#xff0c;厦门大学博士生 刘诗雨&#xff0c;厦门大学硕士生 内容简介 新数据的不断涌现使版本更新成为大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff…

FFmpeg 的常用API

FFmpeg 的常用API 附录&#xff1a;FFmpeg库介绍 库介绍libavcodec音视频编解码核心库编码 (avcodec_send_frame, avcodec_receive_packet)。解码 (avcodec_send_packet, avcodec_receive_frame)。libavformat提供了音视频流的解析和封装功能&#xff0c;多种多媒体封装格式&…

trap命令

信号 linux信号是由一个整数构成的异步消息&#xff0c;可以由某个进程发给其他的进程&#xff0c;也可以在用户按下特定键发生某种异常事件时&#xff0c;由系统发给某个进程 信号列表 kill -l trap -l 在使用信号名时&#xff0c;需要省略SIG前缀 trap trap命令用于指定…

Visual Studio 使用 GitHub Copilot 与 IntelliCode 辅助编码 【AI辅助开发系列】

&#x1f380;&#x1f380;&#x1f380;【AI辅助编程系列】&#x1f380;&#x1f380;&#x1f380; Visual Studio 使用 GitHub Copilot 与 IntelliCode 辅助编码Visual Studio 安装和管理 GitHub CopilotVisual Studio 使用 GitHub Copilot 扩展Visual Studio 使用 GitHu…

Llama 3 模型系列解析(一)

目录 1. 引言 1.1 Llama 3 的简介 1.2 性能评估 1.3 开源计划 1.4 多模态扩展 ps 1. 缩放法则 2. 超额训练&#xff08;Over-training&#xff09; 3. 计算训练预算 4. 如何逐步估算和确定最优模型&#xff1f; 2. 概述 2.1 Llama 3 语言模型开发两个主要阶段 2.2…

【多时段】含sop的配电网重构【含分布式电源】【已更新视频讲解】

1 主要内容 之前分享了很多配电网重构的程序&#xff0c;每个程序针对场景限定性比较大&#xff0c;程序初学者修改起来难度较大&#xff0c;本次分享一个基础程序&#xff0c;针对含sop的配电网重构模型&#xff0c;含风电和光伏&#xff0c;优化了33节点网络电压合理性&…