教你如何實現Python 過濾敏感詞

導讀	本文主要介紹了Python 敏感詞過濾的實現示例，文中透過示例程式碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小夥伴們可以參考一下

主要是透過迴圈和replace的方式進行敏感詞的替換

class NaiveFilter():
 
    '''Filter Messages from keywords
 
    very simple filter implementation
 
    >>> f = NaiveFilter()
    >>> f.parse("filepath")
    >>> f.filter("hello sexy baby")
    hello **** baby
    '''
 
    def __init__(self):
        self.keywords = set([])
 
    def parse(self, path):
        for keyword in open(path):
            self.keywords.add(keyword.strip().decode('utf-8').lower())
 
    def filter(self, message, repl="*"):
        message = str(message).lower()
        for kw in self.keywords:
            message = message.replace(kw, repl)
        return message

對於搜尋查詢進行了最佳化，對於英語單詞，直接進行了按詞索引字典查詢。對於其他語言模式，我們採用逐字元查詢匹配的一種模式。

BFS：寬度優先搜尋方式

class BSFilter:
 
    '''Filter Messages from keywords
 
    Use Back Sorted Mapping to reduce replacement times
 
    >>> f = BSFilter()
    >>> f.add("sexy")
    >>> f.filter("hello sexy baby")
    hello **** baby
    '''
 
    def __init__(self):
        self.keywords = []
        self.kwsets = set([])
        self.bsdict = defaultdict(set)
        self.pat_en = re.compile(r'^[0-9a-zA-Z]+$')  # english phrase or not
 
    def add(self, keyword):
        if not isinstance(keyword, str):
            keyword = keyword.decode('utf-8')
        keyword = keyword.lower()
        if keyword not in self.kwsets:
            self.keywords.append(keyword)
            self.kwsets.add(keyword)
            index = len(self.keywords) - 1
            for word in keyword.split():
                if self.pat_en.search(word):
                    self.bsdict[word].add(index)
                else:
                    for char in word:
                        self.bsdict[char].add(index)
 
    def parse(self, path):
        with open(path, "r") as f:
            for keyword in f:
                self.add(keyword.strip())
 
    def filter(self, message, repl="*"):
        if not isinstance(message, str):
            message = message.decode('utf-8')
        message = message.lower()
        for word in message.split():
            if self.pat_en.search(word):
                for index in self.bsdict[word]:
                    message = message.replace(self.keywords[index], repl)
            else:
                for char in word:
                    for index in self.bsdict[char]:
                        message = message.replace(self.keywords[index], repl)
        return message

DFA即Deterministic Finite Automaton，也就是確定有窮自動機。

使用了巢狀的字典來實現。

class DFAFilter():
 
    '''Filter Messages from keywords
 
    Use DFA to keep algorithm perform constantly
 
    >>> f = DFAFilter()
    >>> f.add("sexy")
    >>> f.filter("hello sexy baby")
    hello **** baby
    '''
 
    def __init__(self):
        self.keyword_chains = {}
        self.delimit = '\x00'
 
    def add(self, keyword):
        if not isinstance(keyword, str):
            keyword = keyword.decode('utf-8')
        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(keyword.strip())
 
    def filter(self, message, repl="*"):
        if not isinstance(message, str):
            message = message.decode('utf-8')
        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)

到此這篇關於Python 敏感詞過濾的實現示例的文章就介紹到這了。

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