Java判断文本是否有敏感词_自定义实现文本错敏词检测java

Java判断文本是否有敏感词实现方法

一、总体流程

在Java中判断文本是否包含敏感词可以通过构建敏感词库并进行匹配来实现。下面是整个流程的表格表示：
整个流程的表格表示：

二、实现步骤

1、构建敏感词库

敏感词库是用来存储敏感词的地方。可以将敏感词以文件的形式存储在磁盘上，也可以使用数据结构存储在内存中。以下是使用内存数据结构存储敏感词库的示例代码：

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class SensitiveWordLibrary {
    private Set<String> sensitiveWords;

    public SensitiveWordLibrary() {
        sensitiveWords = new HashSet<>();
    }

    public void addSensitiveWord(String word) {
        sensitiveWords.add(word);
    }

    public boolean isSensitiveWord(String word) {
        return sensitiveWords.contains(word);
    }
}
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以上代码使用Set集合存储敏感词，通过addSensitiveWord方法添加敏感词，通过isSensitiveWord方法判断一个词是否为敏感词。

2、加载敏感词库

加载敏感词库的过程将敏感词数据读取到程序中。假设敏感词库以文本文件的形式存储，每行一个敏感词。以下是加载敏感词库的示例代码：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;

public class SensitiveWordLoader {
    public static void load(SensitiveWordLibrary library, String filePath) throws IOException {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            library.addSensitiveWord(line);
        }
        reader.close();
    }
}
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以上代码通过BufferedReader逐行读取敏感词文件，并将每一行的敏感词添加到敏感词库中。

3、文本分词

在进行敏感词匹配之前，需要将待检测的文本进行分词，将其切分成一个个词语。可以使用一些成熟的分词工具库，如Ansj、IK Analyzer等。以下是使用Ansj分词库进行分词的示例代码：

import org.ansj.domain.Result;
import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis;

public class TextSegmentation {
    public static String[] segment(String text) {
        Result result = NlpAnalysis.parse(text);
        return result.getTerms().stream()
                .map(term -> term.getName())
                .toArray(String[]::new);
    }
}
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以上代码使用Ansj NlpAnalysis进行分词，将分词结果转换成字符串数组。

4、敏感词匹配

对分词后的词语进行遍历，与敏感词库中的敏感词进行匹配。如果匹配到敏感词，则表示文本含有敏感词。以下是敏感词匹配的示例代码：

public class SensitiveWordFilter {
    public static boolean containsSensitiveWord(SensitiveWordLibrary library, String[] words) {
        for (String word : words) {
            if (library.isSensitiveWord(word)) {
                return true;
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