java 关键词过滤 关键字过滤
转载
- 因为过滤关键字机制到处可见,于是聪明的网友就会想到各种各样的方法突破,例如:
-
- 1、中文会用繁体字的方法避开关键字扫描
- 2、在关键字中间插入无意思的特殊字符,例如 * & # @ 等,而且个数可变
- 3、使用谐音或拆字法变换关键字
-
- 在实现自己的算法时也有些问题:
-
- 4、随着时间推移,关键字列表会越来越大,有些论坛常用的正则表达式N次扫描的方法显得效率很低。
- 5、关键字有不同的严重级别,有些需要禁止,有些只需要替换,还有一些可能记录一下即可。
-
-
- 针对这些问题,可采用的应对方法:
-
- 1、加载关键字列表时,将所有的关键字转换成繁体字一份,以扫描繁体版的关键字;
- 这个转换工作只需一句就可以实现了:
• s=Microsoft.VisualBasic.Strings.StrConv(word, Microsoft.VisualBasic.VbStrConv.TraditionalChinese, 0);
-
-
- 2、在扫描原文本时,如果遇到关键字的首个文字,忽略其后的特殊字符,直到下一个有意义的文字为止,当然这里需要在定义关键字列表时指定哪些才需要这样扫描,并不是所有关键字都采用这种方式;
- 例如有关键字 “你好”经常会被人输入成“你x好”或者“你xxxxx好”,那么在关键字列表里就需要定义成“你*好”,在匹配关键字时,如果遇到星号就忽略原文本下一个为特殊的字符。
-
- 3、遇到谐音和拆字时,没什么好办法了,只好将这些谐音词和拆分词也加入到关键字列表。
-
- 4、不用正则表达式或者 String.IndexOf方法,可以将所有关键字的首字相同的组成一个一个小组,然后在将首字放到一个散列表(HashTable/Dictionary<T>),在扫描原文本时先在散列表里扫描,如果碰到了首字再扫描同组的关键字,这样简单处理一下效率可以提高很多。
-
-
-
- 还有一个比用散列表更好的方法,将散列表改成一个大小为char.MaxValue的数组,然后将首个文字转成int,即char->int,然后将关键词集合放到相应下标里。这样在扫描原文本时,将被扫描的字符转成int,然后试探数组相应下标的元素是否不为NULL。这样比用散列表会更快一些。
-
- 5、在定义关键字时,同时给一个“级别”属性,例如使用 E,R,B分别表示只记录、替换、禁止等情况。
- 于是关键字的列表如下所示:
- 你滚 E
- 他niang的 R
-
- 这里贴一下关键的部分代码:
• Code
• private WordGroup[] _wordTable;
•
• public FilterResult Filter(ref string source,char replaceChar)
• {
• //NOTE::
• // 如果方法返回 FilterResult.Replace或者FilterResult.Banned,则原字符串的某些字会被替代为星号,替代后的字符串可以由source取得
•
• if (String.IsNullOrEmpty(source)) return FilterResult.Pass;
•
• FilterResult result = FilterResult.Pass;
• char[] tempString = null;
•
• int start = 0;
• for (; start < source.Length; start++)
• {
• WordGroup fw = _wordTable[fastToLower(source[start])];
• if (fw != null)
• {
• for (int idx = 0; idx < fw.Count; idx++)
• {
• WordEntity we = fw.GetItem(idx);
• int matchLength=0;
• if (we.Word.Length==0 || checkString(source, we.Word, start + 1, out matchLength))
• {
• FilterResult fr = we.HandleType;
• if (fr > result) result = fr; //记录最高级别的处理方法
• if (fr == FilterResult.Replace || fr == FilterResult.Banned)
• {
• //替换关键字
• if(tempString==null) tempString =source.ToCharArray();;
• for (int pos = 0; pos < matchLength + 1; pos++)
• {
• tempString[pos + start] = replaceChar;
• }
• }
• }
• }
• }
• }
•
• if (result > FilterResult.RecordOnly)
• {
• source = new string(tempString);
• }
•
• return result;
• }
•
• private bool checkString(string source, string keyword, int sourceStart, out int matchLength)
• {
• bool found = false;
• int sourceOffset = 0;
• int keyIndex = 0;
• for (; keyIndex < keyword.Length; keyIndex++)
• {
• if (sourceOffset + sourceStart >= source.Length) break; //原始字符串已经全部搜索完毕
•
• if (keyword[keyIndex] == '*')
• {
• //跳过可忽略的字符
• while (sourceOffset + sourceStart < source.Length)
• {
• if (isIgnorableCharacter_CN(source[sourceOffset + sourceStart]))
• sourceOffset++;
• else
• break;
• }
• }
• else
• {
• //比较字母
• if (fastToLower(source[sourceOffset + sourceStart]) == (int)keyword[keyIndex])
• {
• if (keyIndex == keyword.Length - 1)
• {
• found = true;
• break;
• }
• }
• else
• {
• break;
• }
•
• sourceOffset++;//移动原始字符串
• }
• }
•
• //如果匹配中关键字,则返回原字符串中被匹配中的文字的长度,否则返回0
• matchLength = sourceOffset + 1;
• return found;
• }
•
• private int fastToLower(char character)
• {
• //将大写英文字母以及全/半角的英文字母转化为小写字母
• int charVal = (int)character;
• if (charVal <= 90)
• {
• if (charVal >= 65) //字母A-Z
• return charVal - 65 + 97;
• }
• else if (charVal >= 65313)
• {
• if (charVal <= 65338)
• return charVal - 65313 + 97; //全角大写A-Z
• else if (charVal >= 65345 && charVal <= 65370)
• return charVal - 65345 + 97; //全角小写a-z
• }
• return charVal;
• }
•
• private bool isIgnorableCharacter_CN(char character)
• {
• //NOTE::
• // 中文表意字符的范围 4E00-9FA5
• int charVal = (int)character;
• return !(charVal >= 0x4e00 && charVal <= 0x9fa5);
• }
•
• // 单个过滤词条目
• class WordEntity
• {
• public string Word { get; set; }
• public FilterResult HandleType { get; set; }
• }
•
• // 过滤词的组
• class WordGroup
• {
• //NOTE::用于装载一组具有同一个字开头的过滤词
•
• private List<WordEntity> _words;
•
• public WordGroup()
• {
• _words = new List<WordEntity>();
• }
•
• public void AppendWord(string word, FilterResult handleType)
• {
• AppendWord(new WordEntity() { Word = word, HandleType = handleType });
• }
•
• public void AppendWord(WordEntity word)
• {
• _words.Add(word);
• }
•
• public int Count
• {
• get { return _words.Count; }
• }
•
• public WordEntity GetItem(int index)
• {
• return _words[index];
• }
• }
本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。