Java DFA算法实现敏感词与广告词高效过滤示例

本文档详细介绍了如何使用Java语言实现DFA（有限状态自动机）算法来实现敏感词和广告词的过滤功能。针对常见的问题和挑战，作者首先概述了开发中遇到的过滤需求，特别是在处理用户提交的文字时，确保内容合规性。 文章分为以下几个部分： 1. **前言**： - 开发中常见的敏感词过滤功能是为了避免不当内容出现，DFA算法在此场景中展示了其高效性，尤其适合处理大量的文本过滤任务。 - DFA通过创建有向图模型，支持多种过滤规则，如大小写不敏感、全角半角字符识别、停顿词过滤和重复词检测。 2. **具体实现**： - **大小写过滤**：忽略大小写的敏感词匹配，简化用户输入的处理。 - **全角半角过滤**：考虑汉字和西文字符的不同形式，进行统一处理。 - **停顿词过滤**：从停顿词列表中直接排除，提高过滤速度。 - **敏感词重复词过滤**：避免连续多次出现的敏感词被视为单独的词汇。 3. **敏感词过滤方法**： - **数据库查询**：简单易实现，但效率低，特别是对于大规模数据或非英语文本，处理效率显著下降。 - **DFA算法**：相比数据库查询，DFA更高效，但可能需要一定算法基础，并且内存消耗随着敏感词数量增加。 - **自定义算法优化**：高级阶段，鼓励读者自定义算法或改进现有算法以提高性能和内存管理。 4. **代码实现**： - 文档提供了一个简单的Java实现，包括`WordFilter`类，以及停顿词和敏感词的文本文件（`stopwd.txt`和`wd.txt`）。 - 实现中涉及到`BufferedReader`等IO操作，用于读取文本文件并进行过滤。 总结来说，这篇文章提供了一个实用的Java实现案例，利用DFA算法来解决敏感词和广告词过滤问题，不仅展示了技术应用，还提供了不同方法的优缺点分析，对开发人员理解和实践敏感词过滤具有较高的参考价值。通过这个示例，开发者可以学习到如何处理文本输入的规范化，提高程序性能和用户体验。