了解我的小伙伴都知道我最近自己在做一个社区的小程序，希望能帮助大家能无代码创建一个社区小程序。社区里内容是很重要的一块，但往往很多时候会有人来发一些开车（麻烦前面右拐 P 站，谢谢）内容，所以最基本的防控还是要有的。

作者本人独立开发者，接各种前后端外包、兼职工作。无论是工作、技术交流、项目讨论，都欢迎加我进行交流

词库的准备

首先我们可以从网上下载词库，不过我下载的词库有些时候了，谁有新版的词库也可以告知我一下，我好更新下。

DFA 算法

一般想到的是遍历匹配，但这样效率太差了。另外一种是正则表达式，直观上感觉也很差。

查了下资料，比较简单容易实现的是 DFA 算法。DFA（Deterministic Finite Automaton，即确定有穷自动机。其原理为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，某些状态是终态。但不同于不确定的有限自动机，DFA 中不会有从同一状态出发的两条边标志有相同的符号。

因为只有状态的变化，没任何运算，在效率上还是相对比较可观，要说唯一的缺点嘛，那应该就是比较吃内存，因为相当于你需要把一整棵树都存在内存上。

就上图来说，通过查找，一步步从 S 查找到 P。

例子

假设我们词库里有以下 2 个敏感词：成人论坛、成人电影，首先我们要建立一个这样的结构。

这样就能大幅度的减少我们检索的范围了。那我们怎么判断一个敏感词的检测已经结束了呢，那就需要加一个标志位来确认。

具体流程

1.清洗数据

假设我们有一段 如下内容

*-`J情成&^人电影在**$#线观看

这个时候我们第一步是对内容做清洗，把特殊的标点符号去除，变成纯文字

J情成人电影在线观看

2.字符穷举

首页我们对上面的文字进行穷举，列出我们需要检测的所有的可能性

J
J情
J情成
J情成人
J情成人电
J情成人电影
J情成人电影在
J情成人电影在线
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检测

前两次检测不出来，在第三次，字符”成“命中了上图的关键字。

那我们就再次把当前检测的节点从”成“换成了”人“这个节点，以此类推。

下面附上源码的实现

源码

require “set"
require “pry”
require ‘active_support/core_ext’

Word = Struct.new(:is_end, :value)

class FilterSensitiveWord
  attr_accessor :words
  MIN_MATCH_TYPE = 1
  MAX_MATCH_TYPE = 2

  def initialize()
    @hash = Hash.new
  end

  def load(file_path)
    @words = Set[]
    f = File.open(file_path, “r”)
    f.each_line do |line|
      @words.add(line)
    end
    f.close
    to_hash(@words)
  end

  def to_hash(words)
   words.map do |word|
      word_hash = @hash
      word.strip.chars.to_a.map.with_index do |c,index|
        if word_hash[c].blank?
          if word.strip.length - 1 == index
            word_hash[c] = Word.new(true,Hash.new)
          else
            word_hash[c] = Word.new(false,Hash.new)
            word_hash = word_hash[c].value
          end
        else
          word_hash = word_hash[c].value
        end
      end
    end
    @hash
  end

  def check_sensitive_word(txt, index, match_tpye) 
    match_flag = 0
    word_hash = @hash
    flag = false
    txt.each do |w|
      if word_hash[w].blank?
        break
      else
        match_flag = match_flag + 1
        if word_hash[w].is_end
          flag = true
          if match_tpye == MIN_MATCH_TYPE
            break
          end
        else 
          word_hash = word_hash[w].value
        end
      end
    end
    unless flag
      match_flag = 0
    end
    match_flag
  end


  def check(text,match_tpye)
    words = []
    skip_len = 0
    text = text.strip.gsub(/[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\\[\]\.<>\/?~！@#￥……&*（）——|{}【】'；：""'。，、？]/,'')
    if text.present?
      text.chars.each_with_index do |c, i| 
        if skip_len > i
          next
        end
        len = check_sensitive_word(text.chars.drop(i), i, match_tpye)
        if len > 0
          words.push text[i, len]
          skip_len = i + len - 1
        end 
      end
    end

    words
  end

end


$filter_sensitive_word = FilterSensitiveWord.new()
$filter_sensitive_word.load("./words/广告.txt")
$filter_sensitive_word.load("./words/政治类.txt")
$filter_sensitive_word.load("./words/涉枪涉爆违法信息关键词.txt")
$filter_sensitive_word.load("./words/色情类.txt")
puts $filter_sensitive_word.check("*-`J情成&^人电影在**$#线观看",1)

总结

总的来说，除了内存的问题，性能上没任何问题。

在 2020 年，这种检测方式显然很落后，但如果作为第一层过滤，效果还是蛮可观的。进来的内容，最好的方式肯定是基于深度学习和 NLP 自然语义分析，这些可以去调各大厂云平台的接口。最后一层还是人工，前端举报和后端抽查和内容审核。

参考资料

• java 敏感词之 DFA 算法 (Tire Tree 算法)
• java 实现敏感词过滤（DFA 算法）