使用java代码实现一个敏感词过滤

时间: 2023-02-08 21:16:59 浏览: 233
使用 Java 代码实现敏感词过滤可以采用以下步骤: 1. 建立一个存储敏感词的 Set 集合。 2. 读入需要过滤的文本。 3. 遍历文本中的每一个单词,如果是敏感词就替换成其他字符。 下面是一个示例代码: ```java import java.util.HashSet; import java.util.Scanner; public class SensitiveWordFilter { private static final String DEFAULT_REPLACEMENT = "***"; private HashSet<String> sensitiveWords = new HashSet<>(); public SensitiveWordFilter(String[] sensitiveWords) { for (String sensitiveWord : sensitiveWords) { this.sensitiveWords.add(sensitiveWord); } } public String filter(String text) { StringBuilder result = new StringBuilder(); String[] words = text.split(" "); for (String word : words) { if (sensitiveWords.contains(word)) { result.append(DEFAULT_REPLACEMENT + " "); } else { result.append(word + " "); } } return result.toString().trim(); } public static void main(String[] args) { SensitiveWordFilter filter = new SensitiveWordFilter(new String[] { "敏感词1", "敏感词2", "敏感词3" }); Scanner scanner = new Scanner(System.in); String text = scanner.nextLine(); System.out.println(filter.filter(text)); } } ``` 这是一个简单的敏感词过滤实现,用户可根据实际需求进行更改或优化.

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### 回答1: 可以使用 Java 中的正则表达式来实现文本内容敏感词过滤。具体步骤如下: 1. 定义敏感词列表,将所有需要过滤的敏感词保存到一个数组或列表中。 2. 构造正则表达式,将敏感词列表中的所有敏感词用竖线 "|" 连接起来,形成一个正则表达式。 3. 对文本内容进行过滤,使用 String 类的 replaceAll() 方法,将文本中的敏感词替换成指定的字符或字符串。 下面是一个简单的示例代码: java import java.util.regex.Pattern; public class SensitiveWordFilter { private static final String[] sensitiveWords = {"敏感词1", "敏感词2", "敏感词3"}; private static final String REPLACEMENT = "***"; private static final String REGEX = String.join("|", sensitiveWords); private static final Pattern PATTERN = Pattern.compile(REGEX); public static String filter(String text) { return PATTERN.matcher(text).replaceAll(REPLACEMENT); } public static void main(String[] args) { String text = "这是一段包含敏感词的文本,敏感词1和敏感词2都出现了。"; String filteredText = SensitiveWordFilter.filter(text); System.out.println(filteredText); } } 这个示例代码中,我们首先定义了敏感词列表 sensitiveWords,以及需要替换的字符串 REPLACEMENT。然后,我们将敏感词列表中的所有敏感词用竖线 "|" 连接起来,形成一个正则表达式 REGEX。最后,我们使用 Pattern 类将正则表达式编译成一个模式 PATTERN,然后在 filter() 方法中使用 PATTERN.matcher() 方法来匹配文本中的敏感词,并使用 replaceAll() 方法将敏感词替换成 REPLACEMENT。 在示例代码中,我们使用 main() 方法来演示如何使用 SensitiveWordFilter 类来过滤敏感词。在 main() 方法中,我们首先定义了一个包含敏感词的文本 text,然后调用 SensitiveWordFilter.filter() 方法对文本进行过滤,并将过滤后的结果打印出来。 ### 回答2: 在Java中实现文本内容的敏感词过滤可以通过以下步骤完成: 步骤1:构建敏感词字典 建立一个包含敏感词的字典,可以将敏感词保存在一个List或Set等数据结构中,也可以将敏感词保存在一个文本文件中,读取到内存中进行使用。 步骤2:读取待过滤的文本 读取待过滤的文本内容,可以将文本保存在一个字符串变量中。 步骤3:敏感词过滤 遍历敏感词字典,使用正则表达式等方式在文本中查找是否存在敏感词。可以使用Java提供的正则表达式类库,例如Java.util.regex类库,或者使用Apache Commons Lang等第三方类库。 步骤4:替换敏感词 通过替换或标记的方式将敏感词在文本中进行处理。可以使用String的replace方法将敏感词替换成指定的字符,例如“***”或“*”。也可以使用其他方式对敏感词进行处理,例如替换成全角空格等。 步骤5:返回过滤后的文本 返回过滤后的文本内容,可以直接输出结果或保存到文件等。 通过以上步骤,即可实现Java中文本内容的敏感词过滤。根据实际需要,可以进一步优化算法和数据结构,提高过滤性能和效果。 ### 回答3: Java语言可以通过正则表达式和基本的字符串操作来实现文本内容的敏感词过滤。 首先,我们需要准备一个敏感词库,将敏感词以字符串数组的形式存储起来。 使用Java的字符串类提供的replace方法可以将文本中的敏感词替换为指定的字符串。我们可以遍历敏感词库中的敏感词,然后使用replace方法将文本中的敏感词替换为“***”等符号。 另一种方法是使用Java的正则表达式工具包,如Pattern类和Matcher类,将文本中的敏感词进行匹配。首先,将敏感词库中的敏感词使用竖线“|”连接起来,形成一个正则表达式,然后使用Pattern类进行编译。编译后的Pattern对象可以用于对文本进行匹配。当匹配到敏感词时,可以使用Matcher类的replace方法将敏感词替换为指定的字符串。 另外,为了提高敏感词过滤的效率,可以使用Trie树(字典树)数据结构来存储敏感词库。Trie树可以将敏感词库构建成一个树状结构,使得在过滤文本时能够快速查找和匹配敏感词。 最后,我们可以将实现的文本内容敏感词过滤功能封装成一个方法,供其他程序调用。
### 回答1: 可以使用 Java 中的正则表达式来实现文本的敏感词过滤。首先,将需要过滤的敏感词汇存储在一个列表或者数组中,然后使用正则表达式来匹配文本中的敏感词并进行过滤。以下是一个示例代码: java import java.util.regex.*; public class SensitiveWordFilter { private static final String[] sensitiveWords = {"敏感词1", "敏感词2", "敏感词3"}; // 需要过滤的敏感词汇列表 public static String filter(String text) { StringBuilder sb = new StringBuilder(text); for (String sensitiveWord : sensitiveWords) { String regex = "(?i)" + sensitiveWord; // 忽略大小写匹配 Pattern pattern = Pattern.compile(regex); Matcher matcher = pattern.matcher(sb); while (matcher.find()) { int start = matcher.start(); int end = matcher.end(); sb.replace(start, end, "*".repeat(end - start)); // 将敏感词替换为 "*" } } return sb.toString(); } } 在上面的代码中,filter() 方法接收一个字符串参数 text,并返回一个过滤后的字符串。敏感词汇列表 sensitiveWords 存储了需要过滤的敏感词汇。在过滤时,使用正则表达式 regex 来匹配敏感词汇,然后使用 replace() 方法将敏感词汇替换为 *。最后返回过滤后的字符串。 ### 回答2: 敏感词过滤是一项常见的文本处理任务,可以通过简单的算法和数据结构来实现。下面我将以Java为例,介绍一种实现敏感词过滤的方法: 1. 首先,我们需要准备一个敏感词库,包含所有的敏感词。可以将敏感词存储在一个字符串数组中,或者从外部文件中读取。 2. 然后,我们可以使用Trie树(字典树)来构建敏感词的数据结构。Trie树是一种非常适合用于文本搜索的数据结构,可以高效地检查文本中是否包含敏感词。 3. 接下来,我们需要编写一个函数,用于将文本中的敏感词替换为特定的字符(例如符号"*")。该函数接收一个字符串参数,表示待处理的文本,返回替换完成后的文本。 4. 在函数内部,我们可以遍历待处理的文本,逐个字符地查找 Trie 树中是否存在匹配的字符序列。如果找到匹配的字符序列,则将相应的敏感词替换为特定字符。 5. 最后,我们将替换完成后的文本返回即可。 以下是一个简单的示例代码: java import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class SensitiveWordFilter { private TrieNode root; public SensitiveWordFilter() { root = new TrieNode(); } public void addSensitiveWord(String word) { TrieNode node = root; for (Character c : word.toCharArray()) { if (!node.containsKey(c)) { node.put(c, new TrieNode()); } node = node.get(c); } node.setEndOfWord(true); } public String filter(String text) { StringBuilder result = new StringBuilder(); int start = 0; // 匹配的起始位置 int end = 0; // 匹配的结束位置 TrieNode node = root; for (int i = 0; i < text.length(); i++) { char c = text.charAt(i); if (node.containsKey(c)) { if (start == 0) { start = i; // 记录匹配的起始位置 } node = node.get(c); if (node.isEndOfWord()) { // 匹配到敏感词 end = i + 1; // 记录匹配的结束位置 } } else { if (end > start) { // 将敏感词替换为 * result.append("*"); } else { result.append(c); } // 重置状态 node = root; start = 0; end = 0; } } if (end > start) { result.append("*"); } else { result.append(text.substring(start)); } return result.toString(); } private static class TrieNode { private TrieNode[] children; private boolean isEndOfWord; public TrieNode() { children = new TrieNode[26]; isEndOfWord = false; } public void put(Character c, TrieNode node) { children[c - 'a'] = node; } public boolean containsKey(Character c) { return children[c - 'a'] != null; } public TrieNode get(Character c) { return children[c - 'a']; } public void setEndOfWord(boolean isEndOfWord) { this.isEndOfWord = isEndOfWord; } public boolean isEndOfWord() { return isEndOfWord; } } public static void main(String[] args) { SensitiveWordFilter filter = new SensitiveWordFilter(); // 添加敏感词 filter.addSensitiveWord("敏感词1"); filter.addSensitiveWord("敏感词2"); String text = "这是一段包含敏感词1和敏感词2的文本。"; String filteredText = filter.filter(text); System.out.println(filteredText); // 输出:这是一段包含******和******的文本。 } } 以上代码实现了一个基于Trie树的敏感词过滤器。您可以根据需要,自定义敏感词库和替换字符,以满足具体的应用场景。 ### 回答3: 使用Java实现文本的敏感词过滤可以采取以下步骤: 1. 创建一个敏感词库,包含需要过滤的敏感词列表。可以使用数组、列表或者哈希表等数据结构保存敏感词。 2. 读取待过滤的文本内容。 3. 遍历文本内容,逐个字符或单词地进行匹配。 4. 对于每个字符或单词,与敏感词库进行比对。可以使用字符串匹配算法,如KMP算法或Boyer-Moore算法,提高匹配效率。 5. 如果匹配到敏感词,则进行相应的处理,如替换、移除或标记。 6. 继续遍历文本内容,直到结束。 7. 返回处理后的文本内容。 例如,假设敏感词库包含"敏感词1"和"敏感词2",待过滤的文本内容为"这是一个包含敏感词1和敏感词2的文本",则过滤后的文本内容可能为"这是一个包含**和**的文本"。 实现时,可以封装一个敏感词过滤的工具类,提供接口供调用。该工具类可以根据需求设置是否开启过滤、添加新的敏感词、清空敏感词库等功能。 需要注意的是,敏感词过滤是一个繁琐的工作,需要不断更新敏感词库,并考虑到词语变形、音近字、排列组合等情况,以提高过滤的准确性和效果。
在Java中,可以使用不同的方法来实现敏感词过滤。其中,常见的方法包括使用indexOf()方法和contains()方法。 方案一:使用indexOf()方法 可以使用indexOf()方法来判断字符串中是否包含敏感词,并返回对应的下标。例如,可以使用以下代码实现敏感词过滤: java public static void main(String\[\] args) { String a = "敏感词"; String b = "我的敏感词"; System.out.println(b.indexOf(a)); if (b.indexOf(a) > 0) { System.out.println("有敏感词"); } } 这段代码会输出敏感词在字符串中的下标,如果返回值大于0,则表示字符串中包含敏感词。 方案二:使用contains()方法 另一种方法是使用contains()方法来判断字符串中是否包含敏感词。例如,可以使用以下代码实现敏感词过滤: java public static void main(String\[\] args) { String a = "敏感词"; String b = "我的敏感词"; System.out.println(b.contains(a)); if (b.contains(a)) { System.out.println("有敏感词"); } } 这段代码会输出一个布尔值,表示字符串中是否包含敏感词。 需要注意的是,这两种方案在敏感词数量较少时性能较好,但当敏感词数量增多时,检测时间会呈线性增长,可能会导致性能问题。如果项目中有成千上万个敏感词,可以考虑使用DAF(Deterministic Finite Automaton)有穷自动机算法来实现敏感词过滤。这种算法可以提高敏感词检测的效率。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Java敏感词过滤](https://blog.csdn.net/qq_40618664/article/details/122623989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
可以使用Java的正则表达式和字符串处理函数来实现文本和视频的敏感词过滤。 首先,将需要过滤的敏感词存储在一个数组或者列表中。然后,读取文本或者视频的内容,使用Java的字符串处理函数将其转换成字符串类型。接着,使用正则表达式匹配敏感词,并将其替换成需要的内容,例如用“*”代替敏感词。最后,输出过滤后的文本或者视频内容。 以下是一个简单的Java代码实现: import java.util.ArrayList; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class SensitiveWordsFilter { private ArrayList<String> sensitiveWordsList; public SensitiveWordsFilter() { // 初始化敏感词列表 sensitiveWordsList = new ArrayList<String>(); sensitiveWordsList.add("敏感词1"); sensitiveWordsList.add("敏感词2"); sensitiveWordsList.add("敏感词3"); } public String filter(String content) { // 使用正则表达式匹配敏感词,并将其替换成“*” for (String word : sensitiveWordsList) { String regex = "(?i)" + Pattern.quote(word); Pattern pattern = Pattern.compile(regex); Matcher matcher = pattern.matcher(content); content = matcher.replaceAll("*"); } return content; } } 在上面的代码中,敏感词列表中的元素可以替换成需要过滤的敏感词。filter方法接受一个字符串参数content,并返回过滤后的字符串。该方法使用正则表达式匹配敏感词,并使用replaceAll函数将其替换成“*”。
以下是一个简单的 Java 代码示例,用于实现对千万级敏感词的快速过滤: java import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class SensitiveWordFilter { private Set<String> sensitiveWords; public SensitiveWordFilter() { this.sensitiveWords = new HashSet<>(); } public void initSensitiveWords(Set<String> words) { this.sensitiveWords.addAll(words); } public boolean containsSensitiveWord(String text) { for (String word : sensitiveWords) { if (text.contains(word)) { return true; } } return false; } public String filterSensitiveWords(String text, char replaceChar) { StringBuilder filteredText = new StringBuilder(text); for (String word : sensitiveWords) { int startIndex = 0; while (startIndex < filteredText.length()) { int wordIndex = filteredText.indexOf(word, startIndex); if (wordIndex == -1) { break; } int endIndex = wordIndex + word.length(); for (int i = wordIndex; i < endIndex; i++) { filteredText.setCharAt(i, replaceChar); } startIndex = endIndex; } } return filteredText.toString(); } public static void main(String[] args) { Set<String> sensitiveWords = new HashSet<>(); // 将千万级敏感词添加到 sensitiveWords 集合中 SensitiveWordFilter filter = new SensitiveWordFilter(); filter.initSensitiveWords(sensitiveWords); String text = "这是一段包含敏感词的文本"; if (filter.containsSensitiveWord(text)) { System.out.println("文本包含敏感词"); } else { System.out.println("文本不包含敏感词"); } String filteredText = filter.filterSensitiveWords(text, '*'); System.out.println("过滤后的文本:" + filteredText); } } 在上面的示例代码中,我们使用 HashSet 存储千万级敏感词,并提供了 initSensitiveWords 方法用于初始化敏感词集合。containsSensitiveWord 方法用于检查文本中是否包含敏感词,filterSensitiveWords 方法用于过滤文本中的敏感词并替换为指定的字符。 你需要将千万级敏感词添加到 sensitiveWords 集合中,并根据需要调用相应的方法进行过滤或检查。 希望以上代码对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
Java敏感词检验可以使用Trie树实现。Trie树是一种树形数据结构,用于快速检索字符串。敏感词检验可以将所有的敏感词存储在Trie树中,然后将需要检验的字符串转换成字符数组,并进行遍历和匹配。 以下是示例代码: java public class SensitiveWordFilter { private TrieNode root; public SensitiveWordFilter() { root = new TrieNode(); } public void addSensitiveWord(String word) { TrieNode node = root; for (char c : word.toCharArray()) { if (!node.containsKey(c)) { node.put(c, new TrieNode()); } node = node.get(c); } node.setEnd(); } public boolean isSensitiveWord(String word) { TrieNode node = root; for (char c : word.toCharArray()) { if (node.containsKey(c)) { node = node.get(c); if (node.isEnd()) { return true; } } else { node = root; } } return false; } private class TrieNode { private Map<Character, TrieNode> children; private boolean isEnd; public TrieNode() { children = new HashMap<>(); isEnd = false; } public boolean containsKey(char c) { return children.containsKey(c); } public TrieNode get(char c) { return children.get(c); } public void put(char c, TrieNode node) { children.put(c, node); } public void setEnd() { isEnd = true; } public boolean isEnd() { return isEnd; } } } 使用示例: java SensitiveWordFilter filter = new SensitiveWordFilter(); filter.addSensitiveWord("敏感词1"); filter.addSensitiveWord("敏感词2"); filter.addSensitiveWord("敏感词3"); String text = "这是一段带有敏感词1的文本"; if (filter.isSensitiveWord(text)) { System.out.println("文本中包含敏感词"); } else { System.out.println("文本中不包含敏感词"); } 此外,还可以使用开源的敏感词过滤框架,如IKAnalyzer、ansj_seg等。这些框架已经实现了敏感词检验的功能,可以直接使用。
在Spring Boot中,可以使用过滤器(Filter)或拦截器(Interceptor)来进行敏感词及特殊字符的过滤处理。以下是两种方式的简单介绍: 1. 过滤器(Filter):可以使用javax.servlet.Filter接口来实现自定义过滤器,具体实现步骤如下: - 创建一个实现javax.servlet.Filter接口的类; - 在类上添加@WebFilter注解,指定过滤器要拦截的URL地址; - 在doFilter方法中对请求参数进行敏感词及特殊字符的过滤处理。 示例代码如下: java @Component @WebFilter(urlPatterns = "/*") public class SensitiveWordFilter implements Filter { @Override public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request; String param = req.getParameter("param"); if (StringUtils.isNotBlank(param)) { // 进行敏感词及特殊字符的过滤处理 } chain.doFilter(request, response); } } 2. 拦截器(Interceptor):可以使用Spring MVC提供的HandlerInterceptor接口来实现自定义拦截器,具体实现步骤如下: - 创建一个实现HandlerInterceptor接口的类; - 在类上添加@Component注解,使其成为Spring Bean; - 在实现类中重写preHandle方法,在该方法中对请求参数进行敏感词及特殊字符的过滤处理。 示例代码如下: java @Component public class SensitiveWordInterceptor implements HandlerInterceptor { @Override public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception { String param = request.getParameter("param"); if (StringUtils.isNotBlank(param)) { // 进行敏感词及特殊字符的过滤处理 } return true; } } 以上两种方式都可以实现敏感词及特殊字符的过滤处理,但是过滤器(Filter)可以拦截所有请求,而拦截器(Interceptor)只能拦截Spring MVC中的请求。具体使用哪种方式,可以根据实际情况进行选择。
评论敏感词屏蔽功能可以通过以下步骤实现: 1. 在 MySQL 数据库中创建一个敏感词表,用于存储所有需要屏蔽的敏感词。 2. 在 Spring Boot 中使用 MyBatis 或 JPA 等框架,将敏感词表映射为一个实体类,并创建一个 DAO 层用于操作该表。 3. 在后端编写一个过滤器,用于过滤评论中的敏感词。过滤器可以在评论提交到后端之前进行拦截,并根据敏感词表进行屏蔽。 4. 在前端使用 Vue3,通过 AJAX 请求将评论提交到后端,并接收后端返回的结果。如果评论中包含敏感词,前端可以弹出提示框进行提醒。 下面是一个简单的示例代码,仅供参考: MySQL敏感词表: sql CREATE TABLE sensitive_words ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, word varchar(255) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; Spring Boot 实体类: java @Entity @Table(name = "sensitive_words") public class SensitiveWord { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Integer id; @Column(name = "word") private String word; // getter 和 setter 方法 } Spring Boot DAO 层: java @Repository public interface SensitiveWordDao extends JpaRepository<SensitiveWord, Integer> { List<SensitiveWord> findAll(); } Spring Boot 过滤器: java @WebFilter(filterName = "sensitiveWordFilter", urlPatterns = "/comment/*") public class SensitiveWordFilter implements Filter { private List<String> sensitiveWords = new ArrayList<>(); @Autowired private SensitiveWordDao sensitiveWordDao; @Override public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { List<SensitiveWord> words = sensitiveWordDao.findAll(); for (SensitiveWord word : words) { sensitiveWords.add(word.getWord()); } } @Override public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request; String comment = httpRequest.getParameter("comment"); for (String word : sensitiveWords) { if (comment.contains(word)) { HttpServletResponse httpResponse = (HttpServletResponse) response; httpResponse.setStatus(400); httpResponse.getWriter().write("评论中包含敏感词"); return; } } chain.doFilter(request, response); } @Override public void destroy() { } } Vue3 组件: vue <template> <textarea v-model="comment"></textarea> <button @click="submitComment">提交</button> </template> <script> import axios from 'axios'; export default { data() { return { comment: '' } }, methods: { submitComment() { axios.post('/comment', { comment: this.comment }).then(response => { alert('评论成功'); }).catch(error => { alert(error.response.data); }); } } } </script>
实现评论敏感词替换成*号的功能,可以分为以下几个步骤: 1. 定义敏感词列表 首先,需要定义一个敏感词列表,包含需要过滤的敏感词,可以将这些敏感词存储在数据库或者配置文件中,这里以配置文件为例进行说明。 properties sensitive.words=政治,色情,暴力 2. 在后端添加过滤器 在后端,可以使用过滤器来对评论内容进行过滤和替换。具体实现方式如下: java public class SensitiveWordFilter implements Filter { private Set<String> sensitiveWords = new HashSet<>(); @Override public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException { String words = filterConfig.getInitParameter("sensitiveWords"); if (words != null && !words.isEmpty()) { sensitiveWords.addAll(Arrays.asList(words.split(","))); } } @Override public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException { HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request; if ("POST".equalsIgnoreCase(httpRequest.getMethod())) { ContentCachingRequestWrapper requestWrapper = new ContentCachingRequestWrapper(httpRequest); String requestBody = new String(requestWrapper.getContentAsByteArray(), requestWrapper.getCharacterEncoding()); String filteredRequestBody = filterSensitiveWords(requestBody); requestWrapper.setContent(filteredRequestBody.getBytes(requestWrapper.getCharacterEncoding())); } chain.doFilter(request, response); } private String filterSensitiveWords(String content) { for (String sensitiveWord : sensitiveWords) { content = content.replaceAll(sensitiveWord, "***"); } return content; } @Override public void destroy() { } } 上述代码中,我们定义了一个过滤器 SensitiveWordFilter,该过滤器在 doFilter 方法中对请求进行拦截,并在其中对 POST 请求的请求体进行过滤和替换。具体实现中,我们使用了 ContentCachingRequestWrapper 类来获取请求体,并使用 filterSensitiveWords 方法对敏感词进行过滤和替换。 3. 在前端对评论内容进行过滤和替换 在前端,可以在发送评论请求之前对评论内容进行过滤和替换。具体实现方式如下: javascript function filterSensitiveWords(content) { const sensitiveWords = ['政治', '色情', '暴力']; for (const sensitiveWord of sensitiveWords) { content = content.replaceAll(sensitiveWord, '***'); } return content; } function postComment(content) { content = filterSensitiveWords(content); // 发送评论请求 // ... } 上述代码中,我们定义了一个函数 filterSensitiveWords,该函数使用了 JavaScript 的 replaceAll 方法来对敏感词进行过滤和替换。在 postComment 函数中,我们在发送评论请求之前先对评论内容进行过滤和替换。
以下是SensitiveWordUtil工具类的示例代码,仅供参考: java import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * 敏感词过滤工具类 */ public class SensitiveWordUtil { /** * 构建敏感词库 */ private static Map sensitiveWordMap = null; /** * 构建敏感词库 * * @param sensitiveWordSet 敏感词集合 */ public static synchronized void buildSensitiveWordMap(Set sensitiveWordSet) { sensitiveWordMap = new HashMap(sensitiveWordSet.size()); String key = null; Map nowMap = null; Map<String, String> newWorMap = null; Iterator iterator = sensitiveWordSet.iterator(); while (iterator.hasNext()) { key = (String) iterator.next(); nowMap = sensitiveWordMap; for (int i = 0; i < key.length(); i++) { char keyChar = key.charAt(i); Object wordMap = nowMap.get(keyChar); if (wordMap != null) { nowMap = (Map) wordMap; } else { newWorMap = new HashMap<String, String>(); newWorMap.put("isEnd", "0"); nowMap.put(keyChar, newWorMap); nowMap = newWorMap; } if (i == key.length() - 1) { nowMap.put("isEnd", "1"); } } } } /** * 判断文字是否包含敏感字符 * * @param txt 文字 * @return true-包含 false-不包含 */ public static boolean contains(String txt) { boolean flag = false; for (int i = 0; i < txt.length(); i++) { int matchFlag = checkSensitiveWord(txt, i); if (matchFlag > 0) { flag = true; } } return flag; } /** * 获取文字中的敏感词 * * @param txt 文字 * @return 敏感词集合 */ public static Set<String> getSensitiveWord(String txt) { Set sensitiveWordSet = new HashSet(); for (int i = 0; i < txt.length(); i++) { int length = checkSensitiveWord(txt, i); if (length > 0) { sensitiveWordSet.add(txt.substring(i, i + length)); i = i + length - 1; } } return sensitiveWordSet; } /** * 替换敏感字字符 * * @param txt 文本 * @param replaceChar 替换字符,默认* * @return 替换后的文本 */ public static String replaceSensitiveWord(String txt, char replaceChar) { String resultTxt = txt; Set<String> set = getSensitiveWord(txt); Iterator<String> iterator = set.iterator(); String word = null; String replaceString = null; while (iterator.hasNext()) { word = iterator.next(); replaceString = getReplaceChars(replaceChar, word.length()); resultTxt = resultTxt.replaceAll(word, replaceString); } return resultTxt; } /** * 校验敏感词 * * @param txt 文本 * @param beginIndex 开始位置 * @return 返回0-不是敏感词,返回大于0的值-敏感词的长度 */ private static int checkSensitiveWord(String txt, int beginIndex) { boolean flag = false; int matchFlag = 0; char word = 0; Map nowMap = sensitiveWordMap; for (int i = beginIndex; i < txt.length(); i++) { word = txt.charAt(i); nowMap = (Map) nowMap.get(word); if (nowMap == null) { break; } else { matchFlag++; if ("1".equals(nowMap.get("isEnd"))) { flag = true; break; } } } if (matchFlag < 2 || !flag) { matchFlag = 0; } return matchFlag; } /** * 获取替换字符串 * * @param replaceChar 替换字符 * @param length 长度 * @return 替换后的字符串 */ private static String getReplaceChars(char replaceChar, int length) { String resultReplace = String.valueOf(replaceChar); for (int i = 1; i < length; i++) { resultReplace += replaceChar; } return resultReplace; } } 这段代码使用了 Trie 树数据结构来实现敏感词过滤,通过建立敏感词库,并使用 Trie 树实现敏感词的匹配和替换,最终可以实现文本的敏感词过滤。您可以根据实际需求对该工具类进行修改和优化。
引用中的代码展示了一个名为SysFilter的Java类,该类实现了Filter接口,用于进行登录拦截的过滤器。该过滤器的作用主要是拦截用户访问网站或管理员中心的请求,并根据用户的登录状态做出不同的响应。如果用户没有登录,则会将其重定向到错误页面;如果用户已登录但不是管理员,则同样不能进入管理员中心。 引用中提到了过滤器的一些常见用途,其中包括处理请求字符集、控制网页资源的访问权限以及敏感词屏蔽等功能。 过滤器的工作流程一般包括三个步骤:初始化(init)、拦截请求并处理(doFilter)、销毁(destroy)。在初始化阶段,可以进行一些必要的配置操作。在拦截请求并处理的阶段,可以对请求进行必要的验证、修改或重定向等操作。在销毁阶段,可以进行一些资源的释放或清理操作。 要实现一个登录拦截的过滤器,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个过滤器类,实现Filter接口,并完善其中的init、doFilter等方法。特别是在doFilter方法中,根据需要进行登录状态的判断和响应处理。 2. 如果使用注解的方式进行配置,可以在过滤器实现类的开头添加@WebFilter注解;如果使用web.xml进行配置,可以像配置Servlet一样进行配置。 3. 在过滤器中实现相应的登录拦截逻辑,根据用户的登录状态进行不同的处理,如重定向到登录页面或错误页面。 这样,当用户访问需要登录才能访问的网页资源时,过滤器会拦截请求并进行相应的登录拦截处理。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [javaweb网站登录框架实现:使用Filter过滤器实现登录拦截+使用JavaScript实现登录限制等(分管理员和用户)](https://blog.csdn.net/Xmumu_/article/details/120919687)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【JavaWeb】用过滤器实现字符集设置和登录拦截](https://blog.csdn.net/csdn_inside/article/details/89081938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
对于Vue3和WebSocket的聊天室,可以根据以下步骤进行实现: 1. 首先,创建一个Vue3的项目并安装Vue3和WebSocket的依赖。可以使用Vue CLI来创建项目,并使用npm或yarn来安装依赖。 2. 在Vue3的项目中,可以使用Vue的Composition API来处理WebSocket的逻辑。通过引入WebSocket库,可以在Vue组件中创建WebSocket实例,并使用其提供的方法进行连接、发送消息和接收消息。 3. 在Vue组件中,可以创建一个WebSocket连接,并在组件的生命周期钩子中进行连接的初始化。可以使用onopen事件监听连接是否成功,onmessage事件监听接收到的消息,以及onclose事件监听连接关闭的情况。 4. 在Vue组件中,可以定义发送消息的方法,将要发送的消息作为参数传入WebSocket的send方法。 5. 在Vue模板中,可以使用v-for指令来循环渲染消息列表,可以使用v-model指令来双向绑定输入框的内容,并在发送按钮上绑定发送消息的方法。 6. 可以在Vue组件中使用计算属性来对接收到的消息进行处理,例如格式化时间、过滤敏感词等。 7. 最后,可以在Vue组件中使用样式和布局来美化聊天室的界面,例如设置消息框的样式、聊天框的大小等。 通过以上步骤,你可以实现一个基于Vue3和WebSocket的聊天室。这样的聊天室可以实现实时通信,并且不需要轮询服务器,节省了资源并提高了效率。如果你需要更具体的代码示例和详细的配置说明,可以参考提供的使用Java和Vue2.0开发的WebSocket聊天室Demo。

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