1.直接上代码: <?php //定义编码 header( 'Content-Type:text/html;charset=utf-8 '); $words=array('我','你','他'); $content="测一测我是不是违禁词"; $banned=generateRegularExpression($words); //检查违禁词 $res_banned=check_words($banned,$content); write_html($content,$res_b

在网络日益发达的现在,也伴随着有益信息与造成不稳定因素的信息也随之日益泛滥,为了网民的思想健康,也为了社会的和谐,在许多对外公共场合下,有些内容是要经过审查才能显示的.在网络审查初期,都是通过人工审核,这种审核方式虽然准确且智能,但与网络文字产生的速度相比,其效率就显示微不足道了!因此,自动化的系统处理方式的需求越来越强烈-- 而NLPIR大数据挖掘平台是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件,提供了中间件处理效果的可视化展示,也可以作为小规模数据的处理加工工具.用户可以使用该软件对自己的数

敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正则表达式.但是非常遗憾,这两种方法都是不可行的.当然,在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题,但是Googl

原文地址:http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3952405.html 在filter中可以得到代表用户请求和响应的request.response对象,因此在编程中可以使用Decorator(装饰器)模式对request.response对象进行包装,再把包装对象传给目标资源,从而实现一些特殊需求. 一.Decorator设计模式 1.1.Decorator设计模式介绍 当某个对象的方法不适应业务需求时,通常有2种方式可以对方法进行增强: 编写子类,覆盖需增强的

[主题敏感词PageRank] PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank(Topic-Sensitive PageRank)的折中方案.主题敏感PageRan

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/alibaba-broadcast-platform-technology-challenges 鏖战双十一-阿里直播平台面临的技术挑战 作者 陈康贤 发布于 2016年1月28日 | 2 讨论 分享到:微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享 稍后阅读 我的阅读清单   前言:一直以来双十一都是以交易为重心,今年当然也是如此,但是这并不妨碍万能的淘宝将双十一打造的让用户更欢乐.体验更丰富.玩法更多样.内容更

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近年来随着网络技术的飞速发展和用户的剧烈增长,网络传输数据量越来越大,网络用语越来越趋于多样化.如何快速的屏蔽用户的不当言论.过滤用户发表内容中的非法词汇已成为关键词匹配领域的一项重大难题. 目前主要过滤技术,即数据库过滤.关键字过滤.由于数据库过滤方法对许多寄生在综合性网站内的不良信息无法过滤,对一些经常性地更改IP.URL,或采取多级代理方式的含有不良信息网站也无法过滤;基于关键字的不良信息过滤技术能获得较快的过滤速度,但往往不考虑上下文的关联性,漏报.错报率高, 为了克服以上问题灵玖软件成

Jsp敏感词过滤 大部分论坛.网站等,为了方便管理,都进行了关于敏感词的设定. 在多数网站,敏感词一般是指带有敏感政治倾向(或反执政党倾向).暴力倾向.不健康色彩的词或不文明语,也有一些网站根据自身实际情况,设定一些只适用于本网站的特殊敏感词. 比如,当你发贴的时候带有某些事先设定的词时,这个贴是不能发出的.或者这个词被自动替换为星号(*)或叉号(X)等,或者说是被和谐掉了. 在我看来敏感词过滤最重要的是在写过滤词汇的算法,如何过滤出大批量的敏感词,我感觉DFA的思想不错 DFA简介 在实现文字

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参考文档 http://blog.csdn.net/chenssy/article/details/26961957 敏感词.文字过滤是一个网站必不可少的功能,如何设计一个好的.高效的过滤算法是非常有必要的.前段时间我一个朋友(马上毕业,接触编程不久)要我帮他看一个文字过滤的东西,它说检索效率非常慢.我把它程序拿过来一看,整个过程如下:读取敏感词库.如果HashSet集合中,获取页面上传文字,然后进行匹配.我就想这个过程肯定是非常慢的.对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个,更高级点就是正

摘要:开发者通过函数工作流,无需配置和管理服务器,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统.托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行,极大地提高了开发和运维效率,减小了运作成本. 函数工作流(FunctionGraph,FGS)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务,托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行.通过函数工作流,开发者无需配置和管理服务器,只需关注业务逻辑,编写函数代码,以无服务器的方式构建应用,便能开发出一个弹性高可用的后端系统,并按实

对于前端的搜索内容进行控制,比如敏感词过滤,同样使用socket,这里使用Python语言做一个demo.这里不得不感叹一句,socket真是太神奇了,可以跨语言把功能封装,为前端提供服务. 下面就是一个Python通过socket提供敏感词过滤的demo:https://github.com/1049451037/sensitive_word_filter_socket_server 其中打开myserver.py开始监听,提供敏感词过滤服务.keywords里面存放敏感词,这里使用的敏感词过

前言 在上一篇“5分钟Serverless实践”系列文章中,我们介绍了什么是Serverless,以及如何构建一个无服务器的图片鉴黄Web应用,本文将延续这个话题,以敏感词过滤为例,介绍如何构建一个无服务器API,即无服务器的后端系统. 函数工作流 函数工作流(FunctionGraph,FGS)是一项基于事件驱动的函数托管计算服务,托管函数具备以毫秒级弹性伸缩.免运维.高可靠的方式运行.通过函数工作流,开发者无需配置和管理服务器,只需关注业务逻辑,编写函数代码,以无服务器的方式构建应用,便能开

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面临敏感词过滤的问题,最简单的方案就是对要检测的文本,遍历所有敏感词,逐个检测输入的文本是否包含指定的敏感词. 很明显上面这种实现方法的检测时间会随着敏感词库数量的增加而线性增加.系统会因此面临性能和CPU消耗的问题. 一.基于DFA敏感词算法解析 在计算理论中,确定有限状态自动机或确定有限自动机(deterministic finite automaton, DFA)是一个能实现状态转移的自动机,是表示有限个状态及在这些状态间转移和动作等行为的数学模型. 对于一个给定的属于该自动机的状态和一个

使用C#winform编写渗透测试工具--敏感目录扫描 由于之前在做渗透测试的时候,发现使用的工具较多,切换起来较麻烦,便萌生了开发一个包含各种渗透测试工具的小程序,包括敏感目录扫描.端口查询.子域名挖掘.旁站查询.密码暴力破解.SQL注入等功能.这一篇主要介绍敏感目录扫描部分的原理和设计,软件的整体效果如下图所示. 目录 使用C#winform编写客户端软件 使用python编写脚本实现网站敏感目录扫描 C#调用脚本的方法 效果展示 一.使用C#winform编写客户端软件 网上有许多这方面的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

小Alan在最近的开发中遇到了敏感词过滤,便去网上查阅了很多敏感词过滤的资料,在这里也和大家分享一下自己的理解. 敏感词过滤应该是不用给大家过多的解释吧?讲白了就是你在项目中输入某些字(比如输入xxoo相关的文字时)时要能检 测出来,很多项目中都会有一个敏感词管理模块,在敏感词管理模块中你可以加入敏感词,然后根据加入的敏感词去过滤输 入内容中的敏感词并进行相应的处理,要么提示,要么高亮显示,要么直接替换成其它的文字或者符号代替. 敏感词过滤的做法有很多,我简单描述我现在理解的几种: ①查询数据库

前几天写好了字典,又刚好重温了KMP算法,恰逢遇到朋友吐槽最近被和谐的词越来越多了,于是突发奇想,想要自己实现一下敏感词屏蔽. 基本敏感词的屏蔽说起来很简单,只要把字符串中的敏感词替换成"***"就可以了.对于子串的查找,就KMP算法就可以了.但是敏感词这么多,总不能一个一个地遍历看看里面有没有相应的词吧! 于是我想到了前几天写的字典树.如果把它改造一下,并KMP算法结合,似乎可以节约不少时间. 首先说明一下思路: 对于KMP算法,这里不过多阐述.对于敏感词库,如果把它存进字典树,并在

周末空余时间撸了一个敏感词过滤功能,下边记录下实现过程. 敏感词,一方面是你懂的,另一方面是我们自己可能也要过滤一些人身攻击或者广告信息等,具体词库可以google下,有很多. 过滤敏感词,使用简单的循环str_replace是性能很低效的,还会随着词库的增加,性能指数下降,而且简单的替换,不能解决一些不是完全匹配的词.这时候就需要先构建一个字典树(trie),单纯的字典树占用空间较大,使用Double-Array Trie或者Ternary Search Tree可以在保证性能的同时节省一部分