简述：
关于敏感词过滤可以看成是一种文本反垃圾算法，例如
题目：敏感词文本文件 filtered_words.txt，当用户输入敏感词语，则用 星号 * 替换，例如当用户输入「北京是个好城市」，则变成「**是个好城市」
代码：
#coding=utf-8
def filterwords(x):
with open(x,'r') as f:
text=f.read()
print text.split('\n')
userinput=raw_input('myinput:')
for i in text.split('\n'):
if i in userinput:
replace_str='*'*len(i.decode('utf-8'))
word=userinput.replace(i,replace_str)
return word
print filterwords('filtered_words.txt')
再例如反黄系列：
开发敏感词语过滤程序，提示用户输入评论内容，如果用户输入的内容中包含特殊的字符：
敏感词列表 li = ["苍老师","东京热",”武藤兰”,”波多野结衣”]
则将用户输入的内容中的敏感词汇替换成***，并添加到一个列表中；如果用户输入的内容没有敏感词汇，则直接添加到上述的列表中。
content = input('请输入你的内容：')
li = ["苍老师","东京热","武藤兰","波多野结衣"]
i = 0
while i < 4:
for li[i] in content:
li1 = content.replace('苍老师','***')
li2 = li1.replace('东京热','***')
li3 = li2.replace('武藤兰','***')
li4 = li3.replace('波多野结衣','***')
else:
pass
i += 1
实战案例：
一道bat面试题：快速替换10亿条标题中的5万个敏感词，有哪些解决思路？
有十亿个标题，存在一个文件中，一行一个标题。有5万个敏感词，存在另一个文件。写一个程序过滤掉所有标题中的所有敏感词，保存到另一个文件中。
- DFA过滤敏感词算法
在实现文字过滤的算法中，DFA是比较好的实现算法。DFA即Deterministic Finite Automaton，也就是确定有穷自动机。
算法核心是建立了以敏感词为基础的许多敏感词树。
python 实现DFA算法：
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
time1=time.time()
# DFA算法
class DFAFilter():
def __init__(self):
self.keyword_chains = {}
self.delimit = '\x00'
def add(self, keyword):
keyword = keyword.lower()
chars = keyword.strip()
if not chars:
return
level = self.keyword_chains
for i in range(len(chars)):
if chars[i] in level:
level = level[chars[i]]
else:
if not isinstance(level, dict):
break
for j in range(i, len(chars)):
level[chars[j]] = {}
last_level, last_char = level, chars[j]
level = level[chars[j]]
last_level[last_char] = {self.delimit: 0}
break
if i == len(chars) - 1:
level[self.delimit] = 0
def parse(self, path):
with open(path,encoding='utf-8') as f:
for keyword in f:
self.add(str(keyword).strip())
def filter(self, message, repl="*"):
message = message.lower()
ret = []
start = 0
while start < len(message):
level = self.keyword_chains
step_ins = 0
for char in message[start:]:
if char in level:
step_ins += 1
if self.delimit not in level[char]:
level = level[char]
else:
ret.append(repl * step_ins)
start += step_ins - 1
break
else:
ret.append(message[start])
break
else:
ret.append(message[start])
start += 1
return ''.join(ret)
if __name__ == "__main__":
gfw = DFAFilter()
path="F:/文本反垃圾算法/sensitive_words.txt"
gfw.parse(path)
text="新疆骚乱苹果新品发布会雞八"
result = gfw.filter(text)
print(text)
print(result)
time2 = time.time()
print('总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's')
运行效果：
新疆骚乱苹果新品发布会雞八
****苹果新品发布会**
总共耗时：0.0010344982147216797s
- AC自动机过滤敏感词算法
AC自动机：一个常见的例子就是给出n个单词，再给出一段包含m个字符的文章，让你找出有多少个单词在文章里出现过。
简单地讲，AC自动机就是字典树+kmp算法+失配指针。
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
time1=time.time()
# AC自动机算法
class node(object):
def __init__(self):
self.next = {}
self.fail = None
self.isWord = False
