给我写一个敏感词去除的python代码，敏感词是列表

这里是一个简单的敏感词过滤的 Python 代码，传入一个敏感词列表和待检查的文本，可以将文本中的敏感词替换成 "*":
def filter_words(words_list, text):
for word in words_list:
text = text.replace(word, '*' * len(word))
return text

使用示例：
sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']
text = '这段文本包含了敏感词1和敏感词3'
filtered_text = filter_words(sensitive_words, text)
print(filtered_text)
# 输出结果为："这段文本包含了*****和敏感词3"

请注意，这只是一个简单的过滤方法，可能无法完全覆盖所有情况。在实际使用中，您可能需要更复杂的算法来处理敏感词过滤。

相关问题

使用机器学习python对敏感词的识别，写出代码

使用Python和机器学习技术来识别敏感词，通常可以采用文本分类算法，比如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)或者深度学习模型如LSTM。以下是一个简单的示例，展示如何使用朴素贝叶斯进行敏感词检测：
首先，假设我们有一个包含敏感词的训练数据集，每个样本是一段文本，标签是"敏感"或"非敏感"。
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载数据
data = pd.read_csv('sensitive_words_data.csv', sep='\t') # 假设数据文件格式为tab分隔
texts = data['text']
labels = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 文本特征提取（这里使用词频）
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

# 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train_vec, y_train)

# 对新文本进行预测
def predict_sensitive(text):
new_text_vec = vectorizer.transform([text])
prediction = model.predict(new_text_vec)
return '敏感' if prediction[0] else '非敏感'

# 示例使用
test_text = "这是一个敏感词汇"
prediction = predict_sensitive(test_text)
print(f"文本'{test_text}'的预测结果是: {prediction}")

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要对文本进行预处理（去除停用词、标点等），调整模型参数，并评估性能。此外，对于敏感词识别，还需要权衡准确性和隐私保护，避免泄露个人隐私信息。

设计一个敏感词过滤程序，如果输入了敏感词，用“***”替代

设计一个敏感词过滤程序，通常涉及以下几个步骤：

准备敏感词列表：首先，你需要收集一组敏感词作为过滤的基础。这个列表可以包含预设的禁用词汇、特定的敏感短语或者是动态添加的黑名单。

文本处理：当接收到用户输入时，需要将其转化为适合比较的形式。例如，将字符串转为小写，并去除无关的字符（比如标点符号和空格）。

匹配检查：遍历敏感词列表，对于每个敏感词，检查其是否存在于处理后的输入字符串中。如果找到匹配，就替换为“***”。

替换操作：使用字符串的replace()方法或其他类似功能实现替换。将匹配到的部分替换为“***”。

返回结果：最后返回经过处理的文本，以便展示给用户。

下面是一个简单的Python示例：

def filter_sensitive_words(text, sensitive_list):
    for word in sensitive_list:
        text = text.replace(word, '***')
    return text
sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2']  # 这里仅作演示，实际应用中应从文件或数据库加载
input_text = "这是一条包含了敏感词1和敏感词2的句子"
filtered_text = filter_sensitive_words(input_text, sensitive_words)
print(filtered_text)