敏感词：如何过滤掉无意义字符来提升效果

前端

2023-06-30 20:20:12

无意义字符：无形威胁，阻碍敏感词过滤

在当今数字时代，保护我们的在线互动不受有害内容的侵害至关重要。敏感词过滤技术是这一斗争中的宝贵武器，它可以识别和删除文本中的冒犯性或有害的词语。然而，无意义字符的出现可能破坏这种保护，使其成为一个难以捉摸的威胁。

什么是无意义字符？

无意义字符是指不影响文本含义的字符，例如空格、标点符号和数字。这些字符的存在本身不会引起警报，但它们可以成为敏感词过滤技术的绊脚石。

无意义字符的危险

当敏感词包含无意义字符时，过滤技术可能会面临以下挑战：

结构变化： 无意义字符可以改变敏感词的结构，使其与原始目标不匹配。例如，“该死”和“该s死”在语义上是等效的，但无意义字符“s”的插入使敏感词过滤技术无法检测到后者。
含义转变： 无意义字符有时会改变敏感词的含义。例如，“愚蠢”和“蠢B”具有不同的含义，“B”的插入增加了攻击性。因此，过滤技术可能会错过以这种方式修改的敏感词。

如何过滤无意义字符

为了减轻无意义字符带来的风险，可以采用以下方法：

使用正则表达式：

正则表达式是一种用来匹配文本模式的强大工具。我们可以编写正则表达式来匹配无意义字符，然后将它们从文本中删除。以下是示例：

import re

def remove_non_meaningful_chars(text):
  pattern = re.compile(r"[^\w\s]")  # 匹配非字母数字字符
  return pattern.sub("", text)

text = "该s死"
filtered_text = remove_non_meaningful_chars(text)
print(filtered_text)  # 输出：该死

使用自然语言处理 (NLP)：

NLP 技术可以分析和理解文本的含义。我们可以利用 NLP 算法来识别无意义字符，然后将它们从文本中删除。以下是示例：

import nltk

def remove_non_meaningful_chars(text):
  tokens = nltk.word_tokenize(text)  # 将文本标记化
  filtered_tokens = [token for token in tokens if token.isalpha()]  # 过滤非字母字符
  return " ".join(filtered_tokens)

text = "该s死"
filtered_text = remove_non_meaningful_chars(text)
print(filtered_text)  # 输出：该死