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该敏感词过滤程序采用C++语言编写，结构相对简单。

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简介：
利用C++语言开发的这个程序，旨在提供一个相对简化的敏感词过滤功能。它涵盖了若干基础的算法以及对容器类别的合理运用，从而实现基本的文本内容筛选。

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  • 简单的C++编写的敏感词过滤程序
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    本简介介绍了一个用简单C++编写的小型敏感词过滤程序。该程序旨在检测并屏蔽文本中的不当词汇，适合初学者学习和实践使用。 用C++编写的简单敏感词过滤程序涉及几个基本算法及一些容器的使用。
     
  • Python简单敏感词过滤代码
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    本项目提供了一个简单的Python脚本用于实现文本中的敏感词检测与过滤。采用字典树（Trie）结构优化匹配效率，适用于网页内容管理、聊天监控等场景。 在IT行业中，尤其是在网络内容审查或信息安全领域，敏感词屏蔽是一项重要的技术。Python作为一种功能强大且易学的编程语言，常常被用来实现这样的功能。在一个名为“敏感词屏蔽.py”的文件中，我们可以预见到一个简单的Python程序用于检测和过滤文本中的敏感词汇。 要了解Python的基本语法和数据结构，在实现敏感词屏蔽时通常会用到字符串操作、字典以及正则表达式等工具。其中，字符串是存储和处理文本信息的基础类型之一。 1. **字典（Dictionary）**：Python的字典数据结构常用于存储敏感词汇库，因为可以通过键快速访问值。例如可以创建一个类似`sensitive_words = {关键词: None, ...}`形式的字典。 2. **字符串匹配**：对于简单的屏蔽任务，我们可以遍历预设好的字典检查文本中是否包含这些敏感词，并用星号或其他字符替换或直接删除该词汇。 3. **正则表达式（Regex）**：如果敏感词有特定模式如连续相同字符或组合形式，则可以使用Python的`re`模块进行更复杂的匹配。例如，利用`re.sub()`函数来替换符合条件的文本片段。 4. **滑动窗口方法**：为了处理连续出现的敏感词汇，可以通过逐个检查字符串中的子串确保不会漏掉任何连续排列的形式。 5. **分词处理**：在中文环境中需要对输入进行分词操作以识别独立单词。可以使用jieba等第三方库来进行此步骤，并在此基础上进一步查找和替换敏感内容。 6. **优化与性能提升**：面对庞大的词汇表时，考虑采用Trie树或Aho-Corasick算法来加速查询过程。 7. **错误处理机制**：在实际应用中需要具备良好的异常管理能力以应对诸如非字符串输入、字典加载失败等问题的发生。 敏感词屏蔽.py文件可能包含的代码部分包括： - 导入必要的库，如`re`或`jieba` - 定义词汇列表 - 编写一个函数接受文本参数并返回处理后的结果 - 设计测试用例以验证程序的有效性 通过这个简单的项目可以帮助初学者熟悉Python在文本分析中的应用，并为更复杂的任务打下基础。随着学习的深入，可以考虑扩展其功能包括支持模糊匹配、全词搜索以及多语言环境下的使用等。
     
  • C++/QT敏感词过滤器
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    本项目为基于C++和QT开发的敏感词过滤工具，采用高效的算法实现对文本内容中包含的敏感词汇进行检测与屏蔽，保障信息的安全性和合规性。 敏感词过滤功能在C++/QT中的实现方法涉及到了一些技术细节。进行此类开发时需要考虑如何高效地检测并处理文本中的敏感词汇，确保应用的安全性和用户体验。这通常包括设计一个灵活的字典系统来存储禁止使用的词语，并编写算法以最小化对性能的影响同时保证准确性。
     
  • 敏感词过滤：采用百度敏感词库，支持自定义扩展
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    本工具运用百度敏感词库进行高效准确的文本审查，并提供自定义扩展功能，满足特定场景下的严格要求，保障内容安全合规。 敏感词过滤功能是通过Java版DFA算法实现的，并直接移植过来而未作任何更改。使用的词库是从百度搜索得到的一个临时版本，可以替换为其他词库或自行添加词条。 在项目的初始化方法中调用ReadSwfDict来加载词库，在需要检查的地方则可以通过Match函数验证敏感内容，或者使用Repl函数进行替换处理。 具体如何使用请参考swf_test.go文件。
     
  • Java敏感词过滤
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    Java敏感词过滤是一种用于检测和屏蔽文本中包含的非法或不适宜词汇的技术。通过构建关键词库并运用算法分析输入内容，确保信息交流环境的安全与健康。 简单的Java小程序用于屏蔽敏感词。
     
  • 用C语言编写的简单绘图程序
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    这是一款使用C语言开发的简易绘图工具，用户可以通过编写简单的代码来绘制各种图形。它为初学者提供了一个学习C语言和计算机图形学的良好平台。 使用纯C语言编写的一个小程序，实现了简单的图形绘制显示及高亮选中的功能，并支持自定义结构文件的存储与读取。此程序主要用于学习链表和文件操作的相关知识。
     
  • 敏感词汇过滤.zip
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    敏感词汇过滤是一款实用工具软件，能够帮助用户自动检测并屏蔽文本中的敏感词，保障交流环境的文明与安全。适用于多种场景，保护个人及组织的网络信息安全。 在IT行业中，敏感词过滤是一项重要的技术应用，主要用于网络内容审查、社交媒体监控以及各种在线交互平台的安全管理。这项技术的目的是防止用户发布或传播含有特定敏感词汇的信息，以维护网络安全和社会秩序。 **敏感词列表** 敏感词过滤的核心在于一个包含禁止出现词汇集合的敏感词列表。这些词汇可能包括政治敏感词、违法内容、色情信息和恶意攻击等。管理员会定期更新这个列表，使其适应不断变化的需求。 **过滤算法** 为了实现有效的敏感词过滤，通常采用多种算法，如全词匹配、关键词部分匹配以及正则表达式匹配。其中最基础的方法是全词匹配，即只有当完整词汇出现时才进行拦截；而关键字部分匹配允许在文本中查找包含特定字符序列的词语，并且可以使用字典树（Trie）数据结构实现快速查找。此外，更为灵活的正则表达式方法也可以处理复杂模式和变体。 **动态过滤** 为了防止用户通过拼音、谐音或乱序等方式规避敏感词检测，系统会采用动态过滤技术考虑上下文及可能使用的规避策略。例如，利用自然语言处理中的词性标注与语义分析来识别以不同方式呈现的关键词。 **实时性和性能** 考虑到网络信息流动速度快的特点，敏感词过滤系统必须具备高效率和低延迟的能力。这通常意味着需要高效的并发处理能力和快速响应时间，可能还会使用到并行计算、分布式架构或云服务资源的支持。 **误判与漏判** 尽管有效的敏感词过滤能够阻止不良信息的传播，但也可能存在某些正常内容被错误地拦截或者一些不合规信息未被发现的情况。因此系统需具备自学习和持续优化的能力，并通过机器学习算法不断改进其规则集以减少此类问题的发生频率。 **隐私保护及法律法规遵从** 在实施敏感词过滤时还需要注意遵守相关法规并确保用户数据的安全性，比如欧盟的GDPR就对数据处理提出了明确的要求。因此，在设计这类系统的过程中应当充分考虑这些规定，并采取措施避免侵犯用户的个人隐私权。 **反馈机制** 建立有效的用户反馈渠道有助于改进系统的性能和准确性。当误封情况发生时，允许用户提供报告可以帮助更新过滤规则；同时合理的申诉流程也有助于增强公众对这一技术的信任度。 总之，敏感词过滤是一个复杂的技术体系，涵盖了词汇管理、算法设计、系统优化以及法律法规遵从等多个方面，并且随着技术的进步会变得更加智能化，在有效防止不良信息的同时也能更好地平衡用户体验和隐私保护的需求。
     
  • DFA敏感词过滤（QT版）
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    DFA敏感词过滤（QT版）是一款基于DFA算法实现高效敏感词检测的应用程序插件，适用于Qt开发环境，能够快速准确地识别并过滤文本中的违规内容。 该算法基于DFA并进行简化处理，主要步骤是将敏感词库按模块聚合构建为一个词树结构，然后逐字扫描目标文本。当遇到与敏感词树中索引字符匹配时，检查后续文本是否构成完整敏感词，若匹配成功则记录其位置（查找过程中如果发现多个可能的敏感词，则优先保留最长的那个）。此实现包括添加敏感词、设置敏感词等级以及确定不屏蔽的具体等级等功能，并能有效处理如“中国”、“中国人”和“中国人民”这类包含关系较强的敏感词汇。例如，输入句子为我是一个中国人民时，算法将准确匹配到完整的中国人民这一敏感词。
     
  • 采用C语言编写多线程Ping程序
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    本项目运用C语言开发一个多线程Ping工具，旨在高效地同时检测多个网络主机的连通性与响应时间，适用于网络性能监控。 本程序利用C语言实现多线程ping功能，运行效果良好。
     
  • SensitivePy: 用Python打造的简约敏感词过滤工具
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    SensitivePy是一款利用Python语言开发的简单高效的敏感词汇筛查工具。它能够帮助用户迅速检测并屏蔽不适宜的内容，保障网络环境的清朗与安全。 敏感词过滤系统使用Python开发的极简API清单如下： 1. 检测敏感词：请求类型为POST，参数名为“词语”，长度限制65535字节；返回格式为json { count: 1, data: [[0,6,\u6bcd\u5b5d]] }。 2. 过滤敏感词：请求类型同样为POST，参数名为“词语”，长度限制同上。此API的响应直接提供已经过滤后的文本内容。 安装说明： - 首先使用pip或easy_install工具安装Bottle框架； - 修改localbottle文件中的端口和域名设置； - 使用Python启动程序即可运行。 对于云环境部署，需要调整配置并保留wsgi.py以符合相应平台的指南要求。 更新记录： 2014/10/7：完成核心检测与过滤API；集成Bottle框架；使用DFA算法实现敏感词检查。