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极简版Java敏感词检测SDK

news 2025/7/13 2:18:33

敏感词工具

sensitive-word 基于 DFA 算法实现的高性能敏感词工具，开源在GitHub：https://github.com/houbb/sensitive-word。用于敏感词/违禁词/违法词/脏词等的识别和阻拦，是基于 DFA 算法实现的高性能 java 敏感词过滤工具框架。

使用场景：但凡是允许用户能将内容发布到网上的，任何地方理论上都应该要有一次内容审核，审核目的只要是否有违规违禁词等。之前开发过一款小程序，小程序的内容也有严格内容审核机制，当时采用的是小程序的API做的内容审核。而这款敏感词检测sdk，更加适合自己做内容平台开发等场景。

Maven引入

<dependency><groupId>com.github.houbb</groupId><artifactId>sensitive-word</artifactId><version>0.21.0</version>
</dependency>

快速使用

直接判断是否包含敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(SensitiveWordHelper.contains(text));

核心方法

在这里插入图片描述

返回第一个敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("五星红旗", word);

返回所有敏感词

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());

默认的替换策略

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text);
Assert.assertEquals("****迎风飘扬，***的画像屹立在***前。", result);

指定替换的内容

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text, '0');
Assert.assertEquals("0000迎风飘扬，000的画像屹立在000前。", result);

高级用法

自定义替换策略

场景说明：不同的敏感词有不同的替换结果。比如【游戏】替换为【电子竞技】，【失业】替换为【灵活就业】。

/*** 自定替换策略* @since 0.2.0*/
@Test
public void defineReplaceTest() {final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";ISensitiveWordReplace replace = new MySensitiveWordReplace();String result = SensitiveWordHelper.replace(text, replace);Assert.assertEquals("国家旗帜迎风飘扬，教员的画像屹立在***前。", result);
}public class MyWordReplace implements IWordReplace {@Overridepublic void replace(StringBuilder stringBuilder, final char[] rawChars, IWordResult wordResult, IWordContext wordContext) {String sensitiveWord = InnerWordCharUtils.getString(rawChars, wordResult);// 自定义不同的敏感词替换策略，可以从数据库等地方读取if("五星红旗".equals(sensitiveWord)) {stringBuilder.append("国家旗帜");} else if("毛主席".equals(sensitiveWord)) {stringBuilder.append("教员");} else {// 其他默认使用 * 代替int wordLength = wordResult.endIndex() - wordResult.startIndex();for(int i = 0; i < wordLength; i++) {stringBuilder.append('*');}}}}

使用实例

场景1：基本使用

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());
List<String> wordList2 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.word());
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList2.toString());List<IWordResult> wordList3 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.raw());
Assert.assertEquals("[WordResult{startIndex=0, endIndex=4}, WordResult{startIndex=9, endIndex=12}, WordResult{startIndex=18, endIndex=21}]", wordList3.toString());

场景2： wordTags例子

在 dict_tag_test.txt 文件中指定对应词的标签信息。

final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";// 默认敏感词标签为空
List<WordTagsDto> wordList1 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[]}]", wordList1.toString());List<WordTagsDto> wordList2 = SensitiveWordBs.newInstance().wordTag(WordTags.file("dict_tag_test.txt")).init().findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[政治, 国家]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[政治, 伟人, 国家]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[政治, 国家, 地址]}]", wordList2.toString());

其他特性

忽略大小写

final String text = "fuCK the bad words.";String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);

忽略半角圆角

final String text = "ｆｕｃｋ the bad words.";String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("ｆｕｃｋ", word);

忽略数字的写法

这里实现了数字常见形式的转换。

final String text = "这个是我的微信：9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄";List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance().enableNumCheck(true).init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄]", wordList.toString());

忽略繁简体

final String text = "我爱我的祖国和五星紅旗。";List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星紅旗]", wordList.toString());

忽略英文的书写格式

final String text = "Ⓕⓤc⒦ the bad words";List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[Ⓕⓤc⒦]", wordList.toString());

忽略重复词

final String text = "ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦ the bad words";List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance().ignoreRepeat(true).init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦]", wordList.toString());

引导类特性配置

为了让使用更加优雅，统一使用 fluent-api 的方式定义。

用户可以使用 SensitiveWordBs 进行如下定义：
注意：配置后，要使用我们新定义的 SensitiveWordBs 的对象，而不是以前的工具方法。工具方法配置都是默认的。

SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance().ignoreCase(true).ignoreWidth(true).ignoreNumStyle(true).ignoreChineseStyle(true).ignoreEnglishStyle(true).ignoreRepeat(false).enableNumCheck(false).enableEmailCheck(false).enableUrlCheck(false).enableIpv4Check(false).enableWordCheck(true).numCheckLen(8).wordTag(WordTags.none()).charIgnore(SensitiveWordCharIgnores.defaults()).wordResultCondition(WordResultConditions.alwaysTrue()).init();final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(wordBs.contains(text));

配置说明：
在这里插入图片描述

总结

更多内容，比如如何自定因黑白名单以及敏感词标签设置等，参考官方文档：https://github.com/houbb/sensitive-word