高效敏感词过滤库 sensitive-words —— 智能安全的文本审查利器

项目地址:https://gitcode.com/jkiss/sensitive-words

在互联网内容审核、社交媒体监控或者企业内部信息安全领域，快速有效地检测和屏蔽敏感词汇是一项重要的任务。为此，我们向您推荐一个名为 sensitive-words 的高效敏感词过滤库，由开发者 jkiss 创建并维护。该项目提供了简洁易用的API，帮助您在各种环境中实现敏感词检测。

项目简介

sensitive-words 是一个基于 Python 的敏感词过滤工具，其核心算法采用了 Aho-Corasick 算法，这是一款经典且效率高的字符串匹配算法，可以在O(n+k)的时间复杂度内完成大量关键词的搜索工作，其中 n 为文本长度，k 为关键词的数量。

项目地址: https://gitcode.com/jkiss/sensitive-words

技术分析

Aho-Corasick 算法的主要优点在于构建了“失败指针”（Failure Link）的数据结构，使得当匹配到某位置没有找到关键词时，不需要重新开始搜索，而是沿着失败指针回溯，继续尝试匹配其他关键词，大大提升了查找效率。

sensitive-words 库在实现上，通过以下特性确保了其功能的强大和灵活性：

1. 灵活加载关键词：支持从文件或列表中加载敏感词库。
2. 多线程优化：利用Python的concurrent.futures模块，进行多线程处理，提高大规模文本扫描速度。
3. 自定义回调函数：发现敏感词时可以触发自定义函数，方便执行如替换、标记等操作。

使用场景

• 社交媒体监控：检测用户的发布内容是否包含敏感信息，防止不良信息传播。
• 在线聊天系统：实时过滤用户输入，保障沟通环境和谐。
• 教育平台：过滤不合适的学习内容，保护未成年人。
• 内部文档审查：企业内部文档分享前的安全检查，避免泄露敏感数据。

特点与优势

1. 高性能：借助Aho-Corasick算法，对大规模文本进行高速匹配。
2. 易用性：提供清晰的API接口，简单几行代码即可实现敏感词过滤功能。
3. 可扩展性强：支持动态添加、删除敏感词，适应不断变化的需求。
4. 社区活跃：持续更新维护，有良好的社区支持，问题反馈及时。

示例代码

from sensitive_words import SensitiveWords

sw = SensitiveWords()
with open('keywords.txt', 'r') as f:
    sw.load(f.read())

def on_match(word):
    print(f"发现敏感词: {word}")

text = "这是一个含有敏感词的示例文本。"
sw.search(text, callback=on_match)

总的来说，sensitive-words 是一个强大而高效的敏感词过滤库，无论您是初级开发者还是经验丰富的工程师，都能轻松地将其集成到您的项目中，提升您的文本审查能力。赶快试试看吧！

项目地址:https://gitcode.com/jkiss/sensitive-words