敏感词过滤 python

敏感词过滤是指在对用户输入的文本进行处理时，检测其中是否包含敏感词汇，并将其过滤或替换掉。在 Python 中，可以通过一些库实现敏感词过滤的功能，例如 re、string、jieba 等。

其中，常用的方法是使用正则表达式来匹配敏感词，并使用 replace() 方法将其替换为其他字符或者空格。同时，也可以使用 jieba 分词库来进行分词，然后匹配敏感词，实现更加精确的过滤。

另外，在实际应用中，还可以通过构建敏感词词库的方式来提高过滤的效率和准确度。敏感词词库可以从多个渠道获取，例如公安部门发布的涉及暴力、色情等方面的黑名单，以及网民自发整理的各类敏感词汇等。

相关问题

敏感词过滤python

在 Python 中进行敏感词过滤可以通过多种方式实现。以下是一种简单的方法：

def filter_sensitive_words(text, sensitive_words):
    for word in sensitive_words:
        if word in text:
            text = text.replace(word, '*' * len(word))
    return text

# 示例用法
sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']
text = '这是一段包含敏感词1和敏感词2的文本。'
filtered_text = filter_sensitive_words(text, sensitive_words)
print(filtered_text)

在上面的例子中，`filter_sensitive_words` 函数接受一个文本字符串和一个敏感词列表作为输入。它会遍历敏感词列表，如果任何一个敏感词出现在文本中，就用相同长度的星号替换该敏感词。最后返回过滤后的文本。

请注意，这只是一个简单的示例，并不能处理所有可能的情况。在实际应用中，可能需要更复杂的算法或结合自然语言处理技术来进行更精确的敏感词过滤。

敏感词过滤python代码

在Python中，敏感词过滤通常涉及到文本处理和关键字检测。为了实现这个功能，你可以使用一些库，如`re`（正则表达式）和自定义列表来匹配敏感词，或者使用第三方库如`jieba`（分词库）配合黑名单机制。以下是一个简单的示例，展示了如何使用正则表达式进行基础的敏感词过滤：

import re

# 定义敏感词列表
sensitive_words = ["敏感词1", "敏感词2", r"\b(辱骂|攻击)\b"]

# 假设我们有一个待检查的文本
text = "这个字符串包含敏感词1和攻击行为"

# 使用re.findall查找敏感词
filtered_text = re.sub(r'\b(?:{})\b'.format('|'.join(sensitive_words)), '****', text)

print(filtered_text)

在这个例子中，`re.sub`函数会查找并替换所有匹配的敏感词。