敏感词过滤算法全套，包含敏感词库，希望能帮到大家吧。

本类库的敏感词替换算法，效率比str_replace高4倍（附6仟个敏感词），这个类库是没有学习过Trie树的时候写的，之后我接触了AC算法，我的算法和AC是类似的结构和逻辑，都是利用树，空间换时间，对搜索/替换海量数据帮助很明显。 strtr是KMP算法的代表，在对待海量词汇上面，并无优势，并且每次都要加载词库到内存。 使用AC算法写成扩展，将词库加载内存中，是最好的处理方式。 所以badword.src.php可供学习AC算法、学习查找替换等。

php做的敏感词过滤，功能很强大喔！神马敏感词都得过滤掉，一切讲究的是河蟹！吼吼

基于百度先进的自然语言处理技术，一站式检测识别文本中夹杂的色情、推广、辱骂、违禁违法等垃圾内容

敏感词分析课程设计 包含代码 报告 各类图 任意选择一个文本文件，分析该文件，如果存在敏感词汇（这些词汇保存在sensitive.txt文件中，每个词占一行），报告每个词出现的次数。

原创。对输入文本串过滤所有敏感词，所有敏感词字符以'*'替换后输出。C语言实现的。

NLP民工的乐园 最强大的NLP武器库 NLP民工的乐园：几乎最全的中文NLP资源库 词库 工具包 学习资料 在入门到熟悉NLP的过程中，用到了很多github上的包，遂整理了一下，分享在这里。 很多包非常有趣，值得收藏，满足大家的收集癖！如果觉得有用，请分享并star，谢谢！ 长期不定时更新，欢迎手表和叉子！ 涉及内容包括但不限于：中英文敏感词，语言检测，中外手机/电话归属​​地/运营商查询，名字，名称，性别，手机号撤回，身份证删除，邮箱删除，中日文人名库，中文缩写库，拆字字典，词汇情感值，替换词，反动词表，暴恐词表，繁简体转换，英文模拟中文最佳，汪峰歌词生成器，职业名称词库，词典库，反义词库，否定词库，汽车品牌词库，汽车零件词库，连续英语切割，各种中文词向量，公司名称大全，古诗词库，IT词库，财经词库，成语词库，地名库，历史名人词库，诗词词库，医学词库，饮食词库，法律词库，汽车词库，动

MyCommunity 项目介绍 MyCommunity 是一个模仿知乎的简单问答网站，基于SpringBoot+MyBatis实现。 用户可以发表帖子、评论、点赞、私信、相互关注、查看用户信息等。 同时，网站拥有敏感词过滤、热门帖子排行、搜索帖子、系统消息通知等功能。 项目演示 项目演示地址 (emmmmm...之前被我不小心把线上代码删了QAQ,网站展示暂时失败) 用户名: 时崎狂三 密码: 123456 (PS: 或者其它9个精灵名字) (PS: 项目现在已经不能注册，请使用现有账号密码登录 by.12.21) 项目截图 用到的技术 技术 名称 Spring Boot 容器+MVC框架 Spring Security 认证和授权框架 MyBatis ORM框架 Elasticsearch 搜索引擎 Redis 分布式缓存 Thymeleaf 模板引擎 Quartz 定时任务支持

敏感词过滤 python3 测试过滤效果 python -m speachless.test 输出json文件 至 dist python -m speachless.sensitive_tree 简介 speachless/lib 敏感词库, 三个种类，涉政, 色情, 自定义. speachless/sensitive_tree.SensitiveTree 根据词库中的敏感词构造检测tree speachless/sensitive_filter.SensitiveFilter 检测输入内容是否与敏感词匹配 使用 git archive master | tar -x -C /project/xxx/speachless ** 应该将以下对象 作为全局变量避免每次重新初始化 tree 造成额外开销 ** ** 当导入外部词库时， 应避免词库中存在特殊字符** sensit

敏感词过滤系统 更多详见 Ubuntu Linux下环境构建： sudo apt-get install python-pip pip install nltk pip install jieba pip install pymongo Config下config文件： 可以进行服务器配置，针对数据库中预定集合的不同区段列， 可以选择语言（中文，英文）， 可以设置要过滤的文章数量，时间替换从最近前推 添加邮件通知系统，SendMailFlag =“是”＃“否” 结果：细分filter_status为1表示通过过滤，为0表示不通过过滤 stopwords_chs和stopwords_eng为过滤词黑名单 可以随时添加要过滤的单词，一行一个 如果添加的过滤词无法正确被jieba分词，则同样方法将需要过滤的词和词频加入到主字典dict文件中或者用户字典user_dict，一行一