Sensitive-lexicon：一个持续更新的中文敏感词词库

Sensitive-lexicon 是一个开源的中文敏感词词库项目，它以纯文本文件的形式提供了一个包含数万条词汇的列表。这个项目旨在帮助开发者和内容管理者快速地在其应用程序或网站中集成一个基础的文本审核功能。词库覆盖了政治、色情、暴力等多个主流的敏感领域，并且通过社区的力量保持更新，以适应网络语言环境的不断变化。由于其简单的文本格式，该词库可以很方便地被各种编程语言和框架读取和使用，开发者可以根据自己的业务需求，结合如DFA、Trie树或正则表达式等不同算法来实现对文本内容的过滤和审查。

功能列表

• 广泛的词汇覆盖：词库收录了数万个敏感词汇，覆盖了包括政治、暴力、色情在内的多个常见敏感内容领域。
• 持续社区更新：项目依赖社区成员的贡献（Issues 和 Pull Requests）来不断添加新词和修正错误，确保词库能跟上网络用语的变化，保持其有效性。
• 易于集成：提供的是纯文本（.txt）文件，这种格式通用性极强，开发者可以轻松地将其集成到任何编程语言或项目框架中，无需复杂的解析过程。
• 多种实现方式：开发者可以根据具体的业务场景和性能要求，灵活选择不同的字符串匹配算法来使用这个词库，例如DFA（确定性有限自动机）、Trie树或基础的正则表达式匹配等。
• 开放透明：作为一个开源项目，其词库内容和更新历史都是公开的，用户可以审查、贡献和自由下载。

使用帮助

该项目本身是一个词库文件集合，而非一个可以直接运行的软件，因此没有传统的“安装”流程。它的核心是提供数据，开发者需要自己编写代码来读取和使用这些数据。

如何获取和使用词库

1. 下载词库文件
   最直接的方式是通过 Git 克隆整个仓库，这样能方便地获取更新。打开你的终端或命令行工具，执行以下命令：

   git clone https://github.com/konsheng/Sensitive-lexicon.git
   

   如果你不熟悉 Git，也可以直接在 GitHub 项目主页上点击 “Code” 按钮，然后选择 “Download ZIP” 来下载整个项目的压缩包。

2. 选择合适的词库文件
   在下载的项目文件中，核心文件是 sensitive-lexicon.txt，它包含了所有类型的敏感词。项目可能还会提供按不同敏感领域分类的独立词库文件，你可以根据自己的需求选择加载全部词汇或仅加载特定类别的词汇。
3. 在代码中集成
   集成词库的核心步骤是在你的程序中读取 sensitive-lexicon.txt 文件，并将里面的每一行（即一个敏感词）加载到一个数据结构中（例如列表、集合或Trie树的节点）。

   基础实现：使用正则表达式
   这是一个简单但效率较低的方法，适用于文本量不大或对性能要求不高的场景。

   • 步骤：
     1. 从 sensitive-lexicon.txt 中逐行读取所有敏感词。
     2. 将这些词拼接成一个大的正则表达式模式，用 | (或) 分隔。例如，如果词库里有“词语一”和“词语二”，则模式为 (词语一|词语二)。
     3. 使用这个正则表达式模式去匹配你需要审核的文本。

   高效实现：使用DFA（确定性有限自动机）或Trie树
   对于需要处理大量文本和高频审核的生产环境，使用DFA或Trie树是更理想的选择。这类算法具有极高的匹配效率，时间复杂度与待匹配文本的长度成正比，而与词库的大小无关。

   • 步骤：
     1. 构建数据结构：在你的应用程序启动时，读取 sensitive-lexicon.txt 文件，并将所有敏感词构建成一个Trie树或DFA。许多编程语言都有现成的库来实现这两种数据结构，你无需从零开始。
     2. 执行匹配：将需要审核的文本输入到构建好的Trie树或DFA中进行匹配。
     3. 处理结果：算法会返回文本中是否存在敏感词，以及它们的位置。你可以根据业务需求选择将敏感词替换为星号 *，或者直接拒绝发布包含敏感词的内容。

   示例（伪代码）

   # 伪代码，展示基本逻辑
   # 1. 加载词库
   sensitive_words = set()
   with open("sensitive-lexicon.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
   for line in f:
   sensitive_words.add(line.strip())
   # 2. 构建高效的匹配器（如此处使用第三方Trie库）
   from some_trie_library import Trie
   trie = Trie()
   for word in sensitive_words:
   trie.add_word(word)
   # 3. 检查文本
   def check_text(text):
   found_words = trie.search_all(text)
   if found_words:
   print(f"发现敏感词: {found_words}")
   return False # 包含敏感词
   return True # 文本安全
   # 4. 应用
   user_input = "这是一段用户输入的测试文本。"
   is_safe = check_text(user_input)
   if is_safe:
   print("内容发布成功。")
   else:
   print("内容包含不当信息，发布失败。")
   

注意事项

• 遵守法规：在使用此词库进行内容过滤时，务必遵守你所在国家或地区的相关法律法规。
• 语境问题：敏感词的判断标准在很大程度上受文化、地域和具体语境的影响。开发者在实际应用中，需要结合自己的业务场景对词库进行评估和调整，避免误伤正常内容。
• 性能考量：对于大型高并发应用，务必选择高性能的匹配算法（如DFA）来避免内容审核成为系统瓶颈。

应用场景

1. 社区论坛和社交媒体
   用于自动审核用户发布的帖子、评论和私信，过滤掉涉及辱骂、色情、广告等不当言论，以维护社区的健康氛围和网络环境的洁净。
2. 在线游戏
   用于过滤游戏内的聊天内容、角色命名、公会名称等，防止玩家使用不文明或违规的词汇，提升游戏体验并满足监管要求。
3. 内容发布平台
   博客、新闻网站、视频平台等可以使用此词库对用户上传的内容（如标题、描述、评论、弹幕）进行初步筛选，减少人工审核的压力。
4. 教育和儿童产品
   在面向未成年人的应用或网站中，可以用来屏蔽暴力、色情等不适宜内容，保护青少年免受有害信息的影响。
5. 企业内部通讯
   用于监控企业内部聊天工具或邮件系统，防止敏感数据泄露或不当言论的传播，保障信息安全。

QA

1. 这个项目只是一个词库文件吗？有没有可以直接调用的API？
   是的，这个项目本身的核心就是一个纯文本格式的词库文件（sensitive-lexicon.txt）。它不提供可以直接调用的API或现成的软件服务。使用者需要自己编写代码来读取这个文件，并实现具体的文本过滤逻辑。
2. 这个词库多久更新一次？
   该项目是一个由社区驱动的开源项目，没有固定的更新周期。它的更新依赖于社区成员的贡献。当有人提交了新的词汇（通过Issue或Pull Request）并且被项目维护者合并后，词库就会更新。
3. 我该如何为这个项目贡献新的敏感词？
   你可以在GitHub的项目页面上创建一个新的 “Issue”，在其中列出你建议添加的词汇。更规范的方式是 “Fork” 这个项目，在你自己的副本中修改 sensitive-lexicon.txt 文件，然后向原项目发起一个 “Pull Request”，等待维护者审核合并。
4. 使用这个词库会导致正常的词语被错误地过滤吗？
   有可能。因为词库是进行直接的字符串匹配，可能会出现“误伤”的情况（例如，“计算机”可能会因为包含“计算”而被某些过于宽泛的规则过滤）。因此，在实际应用中，建议根据业务需求对词库进行调整，并结合更智能的算法（如自然语言处理技术）来理解语境，以提高准确率。