sensitive-word 敏感词 v0.20.0 数字全部匹配,而不是部分匹配

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

view

wordResultCondition-针对匹配词进一步判断

说明

支持版本:v0.13.0

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。

就可以自定义实现 wordResultCondition 接口,实现自己的策略。

系统内置的策略在 WordResultConditions#alwaysTrue() 恒为真,WordResultConditions#englishWordMatch() 则要求英文必须全词匹配。

内置策略

WordResultConditions 工具类可以获取匹配策略

实现 说明 支持版本
alwaysTrue 恒为真
englishWordMatch 英文单词全词匹配 v0.13.0
englishWordNumMatch 英文单词/数字全词匹配 v0.20.0

使用例子

原始的默认情况:

final String text = "cp cpm trade deficit totaled 695 billion yen, or $4.9 billion";

List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordDeny(new IWordDeny() {
            @Override
            public List<String> deny() {
                return Arrays.asList("cp", "69");
            }
        })
        .wordResultCondition(WordResultConditions.englishWordMatch())
        .init()
        .findAll(text);
Assert.assertEquals("[cp, 69]", wordList.toString());

会导致匹配 69,但这并不是我们预期的场景。

我们可以指定为英文数字必须全词匹配,主要是 wordResultCondition(WordResultConditions.englishWordNumMatch())

final String text = "cp cpm trade deficit totaled 695 billion yen, or $4.9 billion";

List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
        .wordDeny(new IWordDeny() {
            @Override
            public List<String> deny() {
                return Arrays.asList("cp", "69");
            }
        })
        .wordResultCondition(WordResultConditions.englishWordNumMatch())
        .init()
        .findAll(text);
Assert.assertEquals("[cp]", wordList.toString());

当然也可以根据自己的需要,自定义实现更加复杂的策略。

小结

传统的敏感词都是直接部分匹配的,但是这在很多场景不符合。所以可以将这部分条件判断放开,让用户自己定义。

开源代码

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

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

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,928评论 6 509
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,748评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 166,282评论 0 357
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,065评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,101评论 6 395
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,855评论 1 308
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,521评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,414评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,931评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,053评论 3 340
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,191评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,873评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,529评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,074评论 0 23
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,188评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,491评论 3 375
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,173评论 2 357

推荐阅读更多精彩内容