pyhon3.6 对输入敏感词识别

在Python编程语言中，敏感词识别是一个常见的需求，特别是在文本处理、社交媒体监控或者网络内容过滤等领域。Python3.6版本提供了丰富的字符串操作和文件处理功能，使得实现敏感词识别变得非常方便。本教程将深入探讨如何在Python3.6中进行最简单的敏感词识别。 我们需要一个敏感词列表，通常存储在一个文本文件（如`sensitive_words.txt`）中，每一行代表一个敏感词。例如： ``` 敏感词1 敏感词2 敏感词3 ``` 接下来，我们将编写Python代码来读取这个文件，并创建一个敏感词集合。集合是一种无序且不允许重复元素的数据结构，非常适合用来快速查找是否存在某个元素： ```python with open('sensitive_words.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: sensitive_words = set(word.strip() for word in f.readlines()) ``` 这段代码使用`open()`函数打开文件，并以读取模式（'r'）和UTF-8编码读取。`readlines()`方法读取所有行，然后我们使用列表推导式去除每行末尾的换行符，并将结果转换为集合。 现在我们有了敏感词集合，可以编写一个函数来检查输入文本中是否包含敏感词。如果找到敏感词，我们可以选择替换为星号或其他指定字符： ```python def check_and_mask(text): for word in sensitive_words: if word in text: text = text.replace(word, '*' * len(word)) return text ``` 这个函数遍历敏感词集合，如果在输入文本中发现敏感词，就用等数量的星号替换它。请注意，这种方法只考虑完全匹配，不考虑部分匹配或词组。如果需要更复杂的匹配规则，可以使用正则表达式。 以下是一个完整的例子，演示如何使用上述代码： ```python text = "这是一个包含敏感词的例子，比如：敏感词1和敏感词2。" clean_text = check_and_mask(text) print(clean_text) ``` 运行这段代码会输出： ``` 这是一个包含*星号**的例子，比如：*星号**和*星号**。 ``` 至此，我们已经实现了一个基本的敏感词识别系统，它可以读取敏感词列表并检测文本中是否存在这些词，一旦发现就会进行替换。然而，实际应用中可能需要考虑更多因素，如词组匹配、全角字符处理、同义词库等。为了提高性能和准确性，可以考虑使用更高效的数据结构（如Trie树）或利用自然语言处理（NLP）库。