1人参与 • 2025-03-08 • Python
| 算法类型 | 时间复杂度 | 内存消耗 | 支持模糊匹配 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 正则表达式 | o(n*m) | 低 | 有限支持 | 简单规则匹配 |
| trie树 | o(k) | 中 | 不支持 | 精确匹配 |
| ac自动机 | o(n) | 高 | 支持 | 大规模词库 |
| dfa | o(1) | 极高 | 支持 | 超大规模实时检测 |
class actrie:
def __init__(self):
self.root = {'fail': none, 'children': {}}
def build_fail_pointers(self):
queue = deque()
for child in self.root['children'].values():
child['fail'] = self.root
queue.append(child)
while queue:
node = queue.popleft()
for char, child in node['children'].items():
fail = node['fail']
while fail and char not in fail['children']:
fail = fail['fail']
child['fail'] = fail['children'][char] if fail else self.root
queue.append(child)
def add_keyword(self, keyword):
node = self.root
for char in keyword:
node = node['children'].setdefault(char, {'children': {}, 'is_end': false})
node['is_end'] = true
def filter_text(self, text):
current = self.root
result = []
for i, char in enumerate(text):
while current and char not in current['children']:
current = current['fail']
if not current:
current = self.root
continue
current = current['children'][char]
if current['is_end']:
start = i - len(keyword) + 1
result.append((start, i+1))
return result
public class dfasensitivefilter {
private map<object, object> dfamap = new hashmap<>();
public void builddfa(set<string> sensitivewords) {
for (string word : sensitivewords) {
map nowmap = dfamap;
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
char keychar = word.charat(i);
map<string, string> submap = (map) nowmap.get(keychar);
if (submap == null) {
submap = new hashmap<>();
nowmap.put(keychar, submap);
}
nowmap = submap;
if (i == word.length() - 1) {
nowmap.put("isend", "1");
}
}
}
}
public string filter(string text) {
stringbuilder result = new stringbuilder();
for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
int length = checkdfa(text, i);
if (length > 0) {
result.append("***");
i += length - 1;
} else {
result.append(text.charat(i));
}
}
return result.tostring();
}
}
from pypinyin import lazy_pinyin
def detect_pinyin(text):
pinyin_text = ''.join(lazy_pinyin(text))
return trie.search(pinyin_text)
{
"⓪":"0", "①":"1", "②":"2",
"𝓪":"a", "𝓑":"b", "𝒄":"c",
"𝕯":"d", "è":"e", "ƒ":"f"
}
def homophone_replace(word):
mapping = {
'艹': 'cao',
'氵': 'shui',
'扌': 'ti'
}
return ''.join([mapping.get(c, c) for c in word])
| 优化手段 | 效果提升 | 实现难度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 多级缓存 | 50% qps提升 | ★★☆☆☆ | 高并发读取 |
| 分布式检测 | 线性扩展能力 | ★★★★☆ | 超大规模系统 |
| simd指令优化 | 3倍吞吐量提升 | ★★★★★ | 底层性能优化 |
| 预处理机制 | 降低90%计算量 | ★★☆☆☆ | 长文本处理 |
核心组件说明:
1.日志记录要求:
存储原始内容和检测结果
保留时间不少于6个月
3.审核流程设计:

3.法律风险规避:
业务需求:
技术选型:
性能指标:
压测结果:
qps: 238,000
p99延迟: 8ms
内存占用: 12gb(1亿关键词)
敏感词库:
检测工具:
字符编码问题:
性能陷阱:
安全防护:
权威数据:gartner报告显示,到2025年70%的内容审核将采用ai辅助方案,但核心过滤算法仍是基石!
到此这篇关于python实现高精度敏感词过滤的文章就介绍到这了,更多相关python敏感词过滤内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网!
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