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Java实现文章中汉字关键词(违禁词)的识别

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简介：
本文介绍了如何使用Java编程语言来开发一个系统或工具，专门针对中文文本中的敏感词汇（也称为违禁词）进行检测和识别。该方法主要应用于内容审查与过滤场景，以确保合规性和安全性。通过构建高效的关键词匹配算法，可以有效地提高违禁词的识别效率和准确度。 需求很简单，就是从数据库中读取内容，包括资讯、产品、公司简介等信息，并检查其中是否存在违禁词。如果存在违禁词，则将这条记录的ID存入违禁词文档。这项功能可以应用于分词库匹配检索，如关键字和敏感词的标识，起到过滤的作用。

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  • Java实现文章中汉字关键词(违禁词)的识别
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    本文介绍了如何使用Java编程语言来开发一个系统或工具，专门针对中文文本中的敏感词汇（也称为违禁词）进行检测和识别。该方法主要应用于内容审查与过滤场景，以确保合规性和安全性。通过构建高效的关键词匹配算法，可以有效地提高违禁词的识别效率和准确度。 需求很简单，就是从数据库中读取内容，包括资讯、产品、公司简介等信息，并检查其中是否存在违禁词。如果存在违禁词，则将这条记录的ID存入违禁词文档。这项功能可以应用于分词库匹配检索，如关键字和敏感词的标识，起到过滤的作用。
     
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    本文为系列文章第二部分，详细介绍基于FPGA技术的关键词识别系统的设计与实现过程，探讨了优化算法、硬件架构及性能评估。 5 系统整体硬件实现与性能分析 在完成了各个模块的设计后，通过将这些模块组合起来实现了帧压缩功能，并利用接口逻辑将语音帧压缩模块与HMM识别模块集成在一起，形成了一个完整的关键词识别系统。 5.1 语音帧压缩模块实现 由于隐马尔可夫模型（HMM）的输入数据是VQ矢量量化标号序列，为了得到多帧语音对应的VQ编号，需要反复执行帧输出、特征参数提取和VQ矢量量化等三个步骤，直到所有语音帧都被转换为相应的VQ编码。为此，本段落设计了一个专门用于实现这一过程的帧压缩模块，该模块包含以下几个部分：帧输出单元、MFCC特征参数提取器、VQ矢量量化器以及计数器和接口逻辑电路。 通过使用MODELSIM工具对该模块进行了仿真测试。
     
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    本文章介绍了基于FPGA技术实现关键词识别系统的方法和步骤，探讨了其设计原理与应用前景。 随着微电子技术的进步，关键词识别系统的研究愈发受到关注，尤其是在语音处理领域。本段落介绍了一种基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的关键词识别系统的设计与实现方法。该系统使用Xilinx公司的VirtexII Pro开发板作为硬件基础，并结合ISE10.1集成开发环境来完成关键组件的设计和构建工作，包括语音帧输出、MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征提取、VQ（Vector Quantization）以及HMM（Hidden Markov Model）。 关键词识别是语音处理中的核心任务之一，它涉及检测并确认连续的语音流中是否含有特定词汇。这一技术在人机交互、安全监控和工业控制等领域有着广泛的应用前景。然而，传统的基于通用计算机的系统往往难以满足实时性、低能耗及便携性的需求。因此，转向FPGA硬件实现以提升性能与效率成为了新的研究方向。 该系统的开发过程包括了多个关键步骤，在MATLAB环境中进行初步可行性仿真后转至VirtexII Pro开发板上完成硬件实施。系统架构主要包括五个模块：端点检测、特征参数提取、矢量量化、HMM识别和状态机。其中，端点检测模块用于确定语音帧的起始与结束位置；特征参数提取模块利用MFCC算法抽取语音特征；VQ模块进行数据压缩处理；而HMM模块则负责执行关键词识别任务。 技术细节方面： - 为了实现高效的数据处理流程，文章提出了一种集成语音帧输出、MFCC和VQ的压缩模块设计，并通过流水线操作提高其运行速度同时减少内存需求。 - 在FPGA设计中，考虑到对性能与面积的要求，通常采用IEEE754标准下的浮点数表示法以确保数据精度。 实验结果表明，基于FPGA实现的关键词识别系统具有较高的识别率和实时性特点。这为后续硬件电路的设计提供了实例参考，并且通过在FPGA上实施这些功能可以显著提升系统的处理能力与响应速度，从而满足实际语音处理的应用需求。该技术对于未来智能设备及物联网应用中的语音交互有着重要的意义。 基于此方法的关键词识别系统通过优化设计和硬件实现，克服了传统软件系统中存在的一些局限性问题，在提高效率的同时也为语音领域的研究提供了新的解决方案。
     
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    本文介绍了在Java编程语言中广泛使用的关键词列表及其基本用法，帮助初学者快速掌握Java核心语法。 大家可以通过使用金山打字通之类的打字软件来熟悉Java中的常用关键字，并借此机会练习提高打字速度，从而在以后编写代码时提升效率。
     
  • 违禁词检测简易工具:BannedWords
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    BannedWords是一款简便实用的违禁词检测工具，帮助用户快速准确地识别文本中的敏感词汇，确保内容安全合规。 BandedWords仓库的内容基本上是fork的另一个GitHub项目。添加了Python转换base64的功能以及违禁词检测的Python实现，并删除了php文件。