过滤敏感词工具类SensitiveFilter
- 网上过滤敏感词工具类有的存在挺多bug,这是我自己改用的过滤敏感词工具类,目前来说没啥bug,如果有bug欢迎在评论指出
- 使用前缀树
Trie实现的过滤敏感词,树节点用静态内部类表示了,都写在一个SensitiveFilter一个文件里了
package top.linzeliang.util;
import org.apache.commons.lang3.CharUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
/**
* 敏感词过滤
*
* @Author: linzeliang
* @Date: 2021/12/8
*/
@Component
public class SensitiveFilter {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SensitiveFilter.class);
/**
* 替换符
*/
private static final String REPLACEMENT = "*";
/**
* 根节点,根节点是不带值的
*/
private final TrieNode ROOT_NODE = new TrieNode();
/**
* 初始化前缀树,读取敏感词文件构造前缀树
*
* @date 2021/12/9
*/
@PostConstruct
private void init() {
try (
InputStream inputStream = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("sensitive-words.txt");
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream))
) {
String keyword;
// 每次读取一行
while ((keyword = reader.readLine()) != null) {
// 添加到前缀树
this.addKeyword(keyword);
}
} catch (IOException e) {
LOGGER.error("加载敏感词文件失败: " + e.getMessage());
}
}
/**
* 将一个敏感词添加到前缀树中
*
* @param keyword 敏感词
* @date 2021/12/9
*/
private void addKeyword(String keyword) {
TrieNode tempNode = ROOT_NODE;
for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
//获取单个字符
char c = keyword.charAt(i);
// 先查询是否存在,就是是否有这个开头的敏感词
TrieNode subNode = tempNode.getSubNode(c);
// 如果子节点中不存在,就新建,并且添加到tempNode的子节点
if (null == subNode) {
subNode = new TrieNode();
tempNode.addSubNodes(c, subNode);
}
// 标记一下最后一个节点,即叶子节点
if (i == keyword.length() - 1) {
subNode.setKeywordEnd(true);
}
// 将指针指向子节点
tempNode = subNode;
}
}
/**
* 过滤敏感词
*
* @param text 待过滤文本
* @return java.lang.String
* @date 2021/12/9
*/
public String filter(String text) {
// 过滤文本为空返回 null
if (StringUtils.isBlank(text)) {
return null;
}
// 指针1,刚开始指向根节点
TrieNode tempNode = ROOT_NODE;
// 指针2
int start = 0;
// 指针3
int end = 0;
// 过滤结果
StringBuilder sb = new StringBuilder();
// 当指针3未到字符串末尾时,都进行过滤
while (end < text.length()) {
// 获取待过滤的每个字符
char c = text.charAt(end);
// 如果是无效符号就跳过
if (isSymbol(c) && end != text.length() - 1) {
// 若指针1处于根节点,就将此符号计入结果,让指针2向下走一步
if (tempNode == ROOT_NODE) {
sb.append(c);
start++;
}
// 无论符号在开头或中间,指针3都向下走一步
end++;
continue;
}
// 查看敏感字符对应的子节点是否存在
tempNode = tempNode.getSubNode(c);
// 如果没有敏感词对应的子节点,说明不包含,因此跳过这个字符
if (tempNode == null) {
// 以begin开头的字符串不是敏感词
sb.append(text.charAt(start));
// start 和 begin 都进入下一个位置
end = ++start;
// 重新指向根节点
tempNode = ROOT_NODE;
} else if (tempNode.isKeywordEnd()) {
// 遇到敏感词结束标识,即发现敏感词,将begin~position字符串替换掉
for (int i = start; i <= end; i++) {
sb.append(REPLACEMENT);
}
// 进入下一个位置
start = ++end;
// 重新指向根节点
tempNode = ROOT_NODE;
} else {
// 如果找到了敏感字符,但是又没结束,因此继续检查下一个字符
// 如果当前 start 字符到 end 末尾字符没有识别出敏感词,那么就从 start 的下一个开始进行查找
if (end < text.length() - 1) {
end++;
} else {
// 这里还是指向 start,并没有加 1,因为下一步循环就进入到 tempNode == null 判断里面了
// 因此 start 和 end 都会加 1,同时上一个字符也会被加入到sb中
end = start;
}
}
}
// 将最后一批字符计入结果
sb.append(text.substring(start));
return sb.toString();
}
/**
* 判断是否为符号
*
* @param c 待判断符号
* @return boolean
* @date 2021/12/9
*/
private boolean isSymbol(Character c) {
// 0x2E80~0x9FFF 是东亚文字范围
return !CharUtils.isAsciiAlphanumeric(c) && (c < 0x2E80 || c > 0x9FFF);
}
/**
* 前缀树节点
* 因为不需要用到外部类SensitiveFilter,所以设置成静态的就行,能提高性能
*/
private static class TrieNode {
/**
* 关键词结束标识符
*/
private boolean isKeywordEnd;
/**
* 存放子节点
* 因为子节点集合是固定的,只会往这个集合增删元素,而不会改变这个集合指针指向,所以使用final
*/
private final Map<Character, TrieNode> subNodes;
public TrieNode() {
this.isKeywordEnd = false;
this.subNodes = new HashMap<>();
}
public boolean isKeywordEnd() {
return isKeywordEnd;
}
public void setKeywordEnd(boolean keywordEnd) {
isKeywordEnd = keywordEnd;
}
/**
* 添加子节点
*
* @param c 节点名称
* @param node 节点
* @date 2021/12/9
*/
public void addSubNodes(Character c, TrieNode node) {
subNodes.put(c, node);
}
/**
* 获取子节点
*
* @param c 查询的字符
* @return top.linzeliang.community.util.SensitiveFilter.TrieNode
* @date 2021/12/9
*/
public TrieNode getSubNode(Character c) {
return subNodes.get(c);
}
}
}
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