# sensitive-word
[sensitive-word](https://github.com/houbb/sensitive-word) 基于 DFA 算法实现的高性能敏感词工具。
[](http://mvnrepository.com/artifact/com.github.houbb/sensitive-word)
[](https://github.com/houbb/sensitive-word)
[](https://github.com/houbb/sensitive-word/blob/master/LICENSE.txt)
如果有一些疑难杂症，可以加入：[技术交流群](https://mp.weixin.qq.com/s/rkSvXxiiLGjl3S-ZOZCr0Q)
[sensitive-word-admin](https://github.com/houbb/sensitive-word-admin) 是对应的控台的应用，目前功能处于初期开发中，MVP 版本可用。
## 创作目的
大家好，我是老马。
一直想实现一款简单好用敏感词工具，于是开源实现了这个工具。
基于 DFA 算法实现，目前敏感词库内容收录 6W+（源文件 18W+，经过一次删减）。
后期将进行持续优化和补充敏感词库，并进一步提升算法的性能。
v0.24.0 开始内置支持对敏感词的分类细化，不过工作量比较大，难免存在疏漏。
欢迎 PR 改进， github 提需求，或者加入技术交流群沟通吹牛！
## 特性
- 6W+ 词库，且不断优化更新
- 基于 fluent-api 实现，使用优雅简洁
- [基于 DFA 算法，性能为 14W+ QPS，应用无感](https://github.com/houbb/sensitive-word#benchmark)
- [支持敏感词的判断、返回、脱敏等常见操作](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%96%B9%E6%B3%95)
- [支持常见的格式转换](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E7%89%B9%E6%80%A7)
全角半角互换、英文大小写互换、数字常见形式的互换、中文繁简体互换、英文常见形式的互换、忽略重复词等
- [支持敏感词检测、邮箱检测、数字检测、网址检测、IPV4等](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AD%96%E7%95%A5)
- [支持自定义替换策略](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E7%AD%96%E7%95%A5)
- [支持用户自定义敏感词和白名单](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E9%85%8D%E7%BD%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8)
- [支持数据的数据动态更新（用户自定义），实时生效](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E5%8A%A8%E6%80%81%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89)
- [支持敏感词的标签接口+内置分类实现](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E6%95%8F%E6%84%9F%E8%AF%8D%E6%A0%87%E7%AD%BE)
- [支持跳过一些特殊字符，让匹配更灵活](https://github.com/houbb/sensitive-word#%E5%BF%BD%E7%95%A5%E5%AD%97%E7%AC%A6)
- [支持黑白名单单个的新增/修改，无需全量初始化](https://github.com/houbb/sensitive-word?tab=readme-ov-file#%E9%92%88%E5%AF%B9%E5%8D%95%E4%B8%AA%E8%AF%8D%E7%9A%84%E6%96%B0%E5%A2%9E%E5%88%A0%E9%99%A4%E6%97%A0%E9%9C%80%E5%85%A8%E9%87%8F%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96)
- [支持词匹配模式的两种模式](https://github.com/houbb/sensitive-word?tab=readme-ov-file#wordfailfast-%E6%95%8F%E6%84%9F%E8%AF%8D%E5%8C%B9%E9%85%8D%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%A4%B1%E8%B4%A5%E6%A8%A1%E5%BC%8F)
## 项目推荐
下面是一些日志、加解密、脱敏安全相关的库推荐：
| 项目 | 介绍 |
|:----------------------------------------------------------------------|:----------------------|
| [sensitive-word](https://github.com/houbb/sensitive-word) | 高性能敏感词核心库 |
| [sensitive-word-admin](https://github.com/houbb/sensitive-word-admin) | 敏感词控台，前后端分离 |
| [sensitive](https://github.com/houbb/sensitive) | 高性能日志脱敏组件 |
| [auto-log](https://github.com/houbb/auto-log) | 统一日志切面组件，支持全链路traceId |
| [encryption-local](https://github.com/houbb/encryption-local) | 离线加密机组件 |
| [encryption](https://github.com/houbb/encryption) | 加密机标准API+本地客户端 |
| [encryption-server](https://github.com/houbb/encryption-server) | 加密机服务 |
## 变更日志
[CHANGE_LOG.md](https://github.com/houbb/sensitive-word/blob/master/CHANGE_LOG.md)
## 更多资料
### 敏感词控台
有时候敏感词有一个控台，配置起来会更加灵活方便。
> [java 如何实现开箱即用的敏感词控台服务？](https://mp.weixin.qq.com/s/rQo75cfMU_OEbTJa0JGMGg)
### 敏感词标签文件
梳理了大量的敏感词标签文件，可以让我们的敏感词更加方便。
这两个资料阅读可在下方文章获取：
> [v0.11.0-敏感词新特性及对应标签文件](https://mp.weixin.qq.com/s/m40ZnR6YF6WgPrArUSZ_0g)
目前 v0.24.0 已内置实现单词标签，需要的建议升级到最新版本。
# 支持开源
开源不易，如果本项目对你有帮助，你可以请老马喝一杯奶茶。
<img src="https://github.com/houbb/sensitive-word/raw/master/lmxxf_reword.png?raw=true" style="width: 300px; height: 200px;"/>
# 快速开始
## 准备
- JDK1.8+
- Maven 3.x+
## Maven 引入
```xml
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word</artifactId>
<version>0.29.4</version>
</dependency>
```
## 核心方法
`SensitiveWordHelper` 作为敏感词的工具类，核心方法如下：
注意：`SensitiveWordHelper` 提供的都是默认配置。如果你希望进行灵活的自定义配置，可参考 [引导类特性配置](https://github.com/houbb/sensitive-word/?tab=readme-ov-file#%E5%BC%95%E5%AF%BC%E7%B1%BB%E7%89%B9%E6%80%A7%E9%85%8D%E7%BD%AE)
| 方法 | 参数 | 返回值 | 说明 |
|:---------------------------------------|:-------------------------|:-------|:-------------|
| contains(String) | 待验证的字符串 | 布尔值 | 验证字符串是否包含敏感词 |
| replace(String, ISensitiveWordReplace) | 使用指定的替换策略替换敏感词 | 字符串 | 返回脱敏后的字符串 |
| replace(String, char) | 使用指定的 char 替换敏感词 | 字符串 | 返回脱敏后的字符串 |
| replace(String) | 使用 `*` 替换敏感词 | 字符串 | 返回脱敏后的字符串 |
| findAll(String) | 待验证的字符串 | 字符串列表 | 返回字符串中所有敏感词 |
| findFirst(String) | 待验证的字符串 | 字符串 | 返回字符串中第一个敏感词 |
| findAll(String, IWordResultHandler) | IWordResultHandler 结果处理类 | 字符串列表 | 返回字符串中所有敏感词 |
| findFirst(String, IWordResultHandler) | IWordResultHandler 结果处理类 | 字符串 | 返回字符串中第一个敏感词 |
| tags(String) | 获取敏感词的标签 | 敏感词字符串 | 返回敏感词的标签列表 |
### 判断是否包含敏感词
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(SensitiveWordHelper.contains(text));
```
### 返回第一个敏感词
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("五星红旗", word);
```
SensitiveWordHelper.findFirst(text) 等价于：
```java
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text, WordResultHandlers.word());
```
### 返回所有敏感词
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());
```
返回所有敏感词用法上类似于 SensitiveWordHelper.findFirst()，同样也支持指定结果处理类。
SensitiveWordHelper.findAll(text) 等价于：
```java
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.word());
```
WordResultHandlers.raw() 可以保留对应的下标信息、类别信息：
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
// 默认敏感词标签为空
List<WordTagsDto> wordList1 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[]}]", wordList1.toString());
```
### 默认的替换策略
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text);
Assert.assertEquals("****迎风飘扬，***的画像屹立在***前。", result);
```
### 指定替换的内容
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
String result = SensitiveWordHelper.replace(text, '0');
Assert.assertEquals("0000迎风飘扬，000的画像屹立在000前。", result);
```
### 自定义替换策略
V0.2.0 支持该特性。
场景说明：有时候我们希望不同的敏感词有不同的替换结果。比如【游戏】替换为【电子竞技】，【失业】替换为【灵活就业】。
诚然，提前使用字符串的正则替换也可以，不过性能一般。
使用例子：
```java
/**
* 自定替换策略
* @since 0.2.0
*/
@Test
public void defineReplaceTest() {
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
ISensitiveWordReplace replace = new MySensitiveWordReplace();
String result = SensitiveWordHelper.replace(text, replace);
Assert.assertEquals("国家旗帜迎风飘扬，教员的画像屹立在***前。", result);
}
```
其中 `MySensitiveWordReplace` 是我们自定义的替换策略，实现如下：
```java
public class MyWordReplace implements IWordReplace {
@Override
public void replace(StringBuilder stringBuilder, final char[] rawChars, IWordResult wordResult, IWordContext wordContext) {
String sensitiveWord = InnerWordCharUtils.getString(rawChars, wordResult);
// 自定义不同的敏感词替换策略，可以从数据库等地方读取
if("五星红旗".equals(sensitiveWord)) {
stringBuilder.append("国家旗帜");
} else if("毛主席".equals(sensitiveWord)) {
stringBuilder.append("教员");
} else {
// 其他默认使用 * 代替
int wordLength = wordResult.endIndex() - wordResult.startIndex();
for(int i = 0; i < wordLength; i++) {
stringBuilder.append('*');
}
}
}
}
```
我们针对其中的部分词做固定映射处理，其他的默认转换为 `*`。
## IWordResultHandler 结果处理类
IWordResultHandler 可以对敏感词的结果进行处理，允许用户自定义。
内置实现见 `WordResultHandlers` 工具类：
- WordResultHandlers.word()
只保留敏感词单词本身。
- WordResultHandlers.raw()
保留敏感词相关信息，包含敏感词的开始和结束下标。
- WordResultHandlers.wordTags()
同时保留单词，和对应的词标签信息。
### 使用实例
所有测试案例参见 [SensitiveWordHelperTest](https://github.com/houbb/sensitive-word/blob/master/src/test/java/com/github/houbb/sensitive/word/core/SensitiveWordHelperTest.java)
1）基本例子
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList.toString());
List<String> wordList2 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.word());
Assert.assertEquals("[五星红旗, 毛主席, 天安门]", wordList2.toString());
List<IWordResult> wordList3 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.raw());
Assert.assertEquals("[WordResult{startIndex=0, endIndex=4}, WordResult{startIndex=9, endIndex=12}, WordResult{startIndex=18, endIndex=21}]", wordList3.toString());
```
2) wordTags 例子
我们在 `dict_tag_test.txt` 文件中指定对应词的标签信息。
```java
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
// 默认敏感词标签为空
List<WordTagsDto> wordList1 = SensitiveWordHelper.findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[]}]", wordList1.toString());
List<WordTagsDto> wordList2 = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(WordTags.file("dict_tag_test.txt"))
.init()
.findAll(text, WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='五星红旗', tags=[政治, 国家]}, WordTagsDto{word='毛主席', tags=[政治, 伟人, 国家]}, WordTagsDto{word='天安门', tags=[政治, 国家, 地址]}]", wordList2.toString());
```
# 更多特性
后续的诸多特性，主要是针对各种针对各种情况的处理，尽可能的提升敏感词命中率。
这是一场漫长的攻防之战。
## 样式处理
### 忽略大小写
```java
final String text = "fuCK the bad words.";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("fuCK", word);
```
### 忽略半角圆角
```java
final String text = "ｆｕｃｋ the bad words.";
String word = SensitiveWordHelper.findFirst(text);
Assert.assertEquals("ｆｕｃｋ", word);
```
### 忽略数字的写法
这里实现了数字常见形式的转换。
```java
final String text = "这个是我的微信：9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄";
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance().enableNumCheck(true).init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[9⓿二肆⁹₈③⑸⒋➃㈤㊄]", wordList.toString());
```
### 忽略繁简体
```java
final String text = "我爱我的祖国和五星紅旗。";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[五星紅旗]", wordList.toString());
```
### 忽略英文的书写格式
```java
final String text = "Ⓕⓤc⒦ the bad words";
List<String> wordList = SensitiveWordHelper.findAll(text);
Assert.assertEquals("[Ⓕⓤc⒦]", wordList.toString());
```
### 忽略重复词
```java
final String text = "ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦ the bad words";
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
.ignoreRepeat(true)
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[ⒻⒻⒻfⓤuⓤ⒰cⓒ⒦]", wordList.toString());
```
## 更多检测策略
### 说明
v0.25.0 目前的几个策略，也支持用户引导类自定义。所有的策略都是接口，支持用户自定义实现。
| 序号 | 方法 | 说明 | 默认值 |
|:---|:---------------------|:-------------------------------------------|:------|
| 16 | wordCheckNum | 数字检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.num()` |
| 17 | wordCheckEmail | 邮箱检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.email()` |
| 18 | wordCheckUrl | URL检测策略(v0.25.0开始支持)，内置还是实现了 `urlNoPrefix()` | `(WordChecks.url()` |
| 19 | wordCheckIpv4 | ipv4检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.ipv4()` |
| 20 | wordCheckWord | 敏感词检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.word()` |
内置实现：
a) `WordChecks.urlNoPrefix()` 作为 url 的额外实现，可以不需要 `https://` 和 `http://` 前缀。
### 邮箱检测
邮箱等个人信息，默认未启用。
```java
final String text = "楼主好人，邮箱 sensitiveword@xx.com";
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance().enableEmailCheck(true).init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[sensitiveword@xx.com]", wordList.toString());
```
### 连续数字检测
一般用于过滤手机号/QQ等广告信息，默认未启用。
V0.2.1 之后，支持通过 `numCheckLen(长度)` 自定义检测的长度。
```java
final String text = "你懂得：12345678";
// 默认检测 8 位
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableNumCheck(true)
.init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[12345678]", wordList.toString());
// 指定数字的长度，避免误杀
List<String> wordList2 = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableNumCheck(true)
.numCheckLen(9)
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[]", wordList2.toString());
```
### 网址检测
用于过滤常见的网址信息，默认未启用。
v0.18.0 优化 URL 检测，更加严格，降低误判率
```java
final String text = "点击链接 https://www.baidu.com 查看答案";
final SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance().enableUrlCheck(true).init();
List<String> wordList = sensitiveWordBs.findAll(text);
Assert.assertEquals("[https://www.baidu.com]", wordList.toString());
Assert.assertEquals("点击链接 ********************* 查看答案", sensitiveWordBs.replace(text));
```
v0.25.0 内置支持不需要 http 协议的前缀检测：
```java
final String text = "点击链接 https://www.baidu.com 查看答案，当然也可以是 baidu.com、www.baidu.com";
final SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.enableUrlCheck(true) // 启用URL检测
.wordCheckUrl(WordChecks.urlNoPrefix()) //指定检测的方式
.init();
List<String> wordList = sensitiveWordBs.findAll(text);
Assert.assertEquals("[www.baidu.com, baidu.com, www.baidu.com]", wordList.toString());
Assert.assertEquals("点击链接 https://************* 查看答案，当然也可以是 *********、*************", sensitiveWordBs.replace(text));
```
### IPV4 检测
v0.17.0 支持
避免用户通过 ip 绕过网址检测等，默认未启用。
```java
final String text = "个人网站，如果网址打不开可以访问 127.0.0.1。";
final SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance().enableIpv4Check(true).init();
List<String> wordList = sensitiveWordBs.findAll(text);
Assert.assertEquals("[127.0.0.1]", wordList.toString());
```
# 引导类特性配置
## 说明
上面的特性默认都是开启的，有时业务需要灵活定义相关的配置特性。
所以 v0.0.14 开放了属性配置。
## 配置方法
为了让使用更加优雅，统一使用 fluent-api 的方式定义。
用户可以使用 `SensitiveWordBs` 进行如下定义：
注意：配置后，要使用我们新定义的 `SensitiveWordBs` 的对象，而不是以前的工具方法。工具方法配置都是默认的。
```java
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.ignoreCase(true)
.ignoreWidth(true)
.ignoreNumStyle(true)
.ignoreChineseStyle(true)
.ignoreEnglishStyle(true)
.ignoreRepeat(false)
.enableNumCheck(false)
.enableEmailCheck(false)
.enableUrlCheck(false)
.enableIpv4Check(false)
.enableWordCheck(true)
.wordFailFast(true)
.wordCheckNum(WordChecks.num())
.wordCheckEmail(WordChecks.email())
.wordCheckUrl(WordChecks.url())
.wordCheckIpv4(WordChecks.ipv4())
.wordCheckWord(WordChecks.word())
.numCheckLen(8)
.wordTag(WordTags.none())
.charIgnore(SensitiveWordCharIgnores.defaults())
.wordResultCondition(WordResultConditions.alwaysTrue())
.init();
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(wordBs.contains(text));
```
## 配置说明
其中各项配置的说明如下：
| 序号 | 方法 | 说明 | 默认值 |
|:---|:---------------------|:-----------------------------|:--------------------------|
| 1 | ignoreCase | 忽略大小写 | true |
| 2 | ignoreWidth | 忽略半角圆角 | true |
| 3 | ignoreNumStyle | 忽略数字的写法 | true |
| 4 | ignoreChineseStyle | 忽略中文的书写格式 | true |
| 5 | ignoreEnglishStyle | 忽略英文的书写格式 | true |
| 6 | ignoreRepeat | 忽略重复词 | false |
| 7 | enableNumCheck | 是否启用数字检测。 | false |
| 8 | enableEmailCheck | 是有启用邮箱检测 | false |
| 9 | enableUrlCheck | 是否启用链接检测 | false |
| 10 | enableIpv4Check | 是否启用IPv4检测 | false |
| 11 | enableWordCheck | 是否启用敏感单词检测 | true |
| 12 | numCheckLen | 数字检测，自定义指定长度。 | 8 |
| 13 | wordTag | 词对应的标签 | none |
| 14 | charIgnore | 忽略的字符 | none |
| 15 | wordResultCondition | 针对匹配的敏感词额外加工，比如可以限制英文单词必须全匹配 | 恒为真 |
| 16 | wordCheckNum | 数字检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.num()` |
| 17 | wordCheckEmail | 邮箱检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.email()` |
| 18 | wordCheckUrl | URL检测策略(v0.25.0开始支持) | `(WordChecks.url()` |
| 19 | wordCheckIpv4 | ipv4检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.ipv4()` |
| 20 | wordCheckWord | 敏感词检测策略(v0.25.0开始支持) | `WordChecks.word()` |
| 21 | wordReplace | 替换策略 | `WordReplaces.defaults()` |
| 22 | wordFailFast | 敏感词匹配模式是否快速返回 | true |
| 23 | wordFormatText | 文本整体级别的格式化处理策略(v0.28.0) | `WordFormatTexts.defaults()` |
| 24 | wordWarmUp | 预热策略(v0.29.0) | `WordWarmUps.defaults()` |
## wordFailFast 敏感词匹配快速失败模式
### 场景说明
v0.26.0 开始支持。
默认情况下，wordFailFast=true。匹配时快速返回，性能较好。
但是有时候不太符合人的直觉。
默认如下：
```java
SensitiveWordBs bs2 = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("我的世界", "我的");
}
}).init();
String text = "他的世界它的世界和她的世界都不是我的也不是我的世界";
List<String> textList2 = bs2.findAll(text);
Assert.assertEquals(Arrays.asList("我的", "我的"), textList2);
```
此时会优先匹配短的【我的】，导致后面的【我的世界】被跳过。
### failOver 模式
尽可能找到最长的匹配词。
```java
SensitiveWordBs bs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordFailFast(false)
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("我的世界", "我的");
}
}).init();
String text = "他的世界它的世界和她的世界都不是我的也不是我的世界";
List<String> textList = bs.findAll(text);
Assert.assertEquals(Arrays.asList("我的", "我的世界"), textList);
```
## 内存资源的释放
v0.16.1 开始支持，有时候我们需要释放内存，可以如下：
> [关于内存回收问题](https://github.com/houbb/sensitive-word/issues/53)
```java
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.init();
// 后续因为一些原因移除了对应信息，希望释放内存。
wordBs.destroy();
```
## 针对单个黑名单词的新增/删除，无需全量初始化
使用场景：在初始化之后，我们希望针对单个词的新增/删除，而不是完全重新初始化。这个特性就是为此准备的。
支持版本：v0.19.0
### 方法说明
`addWord(word)` 新增敏感词，支持单个词/集合
`removeWord(word)` 删除敏感词，支持单个词/集合
### 实例代码：
```java
final String text = "测试一下新增敏感词，验证一下删除和新增对不对";
SensitiveWordBs sensitiveWordBs =
SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.empty())
.wordDeny(WordDenys.empty())
.init();
// 当前
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增单个
sensitiveWordBs.addWord("测试");
sensitiveWordBs.addWord("新增");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除单个
sensitiveWordBs.removeWord("新增");
Assert.assertEquals("[测试]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
sensitiveWordBs.removeWord("测试");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增集合
sensitiveWordBs.addWord(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWord(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增数组
sensitiveWordBs.addWord("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWord("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
```
## 针对单个白名单词的新增/删除，无需全量初始化
使用场景：在初始化之后，我们希望针对单个词的新增/删除，而不是完全重新初始化。这个特性就是为此准备的。
支持版本：v0.21.0
### 方法说明
`addWordAllow(word)` 新增白名单，支持单个词/集合
`removeWordAllow(word)` 删除白名单，支持单个词/集合
### 使用例子
```java
final String text = "测试一下新增敏感词白名单，验证一下删除和新增对不对";
SensitiveWordBs sensitiveWordBs =
SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.empty())
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("测试", "新增");
}
})
.init();
// 当前
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增单个
sensitiveWordBs.addWordAllow("测试");
sensitiveWordBs.addWordAllow("新增");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除单个
sensitiveWordBs.removeWordAllow("测试");
Assert.assertEquals("[测试]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
sensitiveWordBs.removeWordAllow("新增");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增集合
sensitiveWordBs.addWordAllow(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWordAllow(Arrays.asList("新增", "测试"));
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 新增数组
sensitiveWordBs.addWordAllow("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
// 删除集合
sensitiveWordBs.removeWordAllow("新增", "测试");
Assert.assertEquals("[测试, 新增, 新增]", sensitiveWordBs.findAll(text).toString());
```
## 全量初始化
### 说明
此方式**已废弃**，建议使用上面增量添加的方式，避免全量加载。为了兼容，此方式依然保留。
使用方式：在调用 `sensitiveWordBs.init()` 的时候，根据 IWordDeny+IWordAllow 重新构建敏感词库。 因为初始化可能耗时较长（秒级别），所有优化为 init 未完成时**不影响旧的词库功能，完成后以新的为准**。
### 例子
```java
@Component
public class SensitiveWordService {
@Autowired
private SensitiveWordBs sensitiveWordBs;
/**
* 更新词库
*
* 每次数据库的信息发生变化之后，首先调用更新数据库敏感词库的方法。
* 如果需要生效，则调用这个方法。
*
* 说明：重新初始化不影响旧的方法使用。初始化完成后，会以新的为准。
*/
public void refresh() {
// 每次数据库的信息发生变化之后，首先调用更新数据库敏感词库的方法，然后调用这个方法。
sensitiveWordBs.init();
}
}
```
如上，你可以在数据库词库发生变更时，需要词库生效，主动触发一次初始化 `sensitiveWordBs.init();`。
其他使用保持不变，无需重启应用。
# wordResultCondition-针对匹配词进一步判断
## 说明
支持版本：v0.13.0
有时候我们可能希望对匹配的敏感词进一步限制，比如虽然我们定义了【av】作为敏感词，但是不希望【have】被匹配。
就可以自定义实现 wordResultCondition 接口，实现自己的策略。
系统内置的策略在 `WordResultConditions#alwaysTrue()` 恒为真，`WordResultConditions#englishWordMatch()` 则要求英文必须全词匹配。
## 内置策略
WordResultConditions 工具类可以获取匹配策略
| 实现 | 说明 | 支持版本 |
|:-------------------------------------------|:--------------------|:--------|
| defaults | 默认策略 | v0.29.4 |
| alwaysTrue | 恒为真 | |
| englishWordMatch | 英文单词全词匹配 | v0.13.0 |
| englishWordNumMatch | 英文单词/数字全词匹配 | v0.20.0 |
| wordTags | 满足特定标签的，比如只关注【广告】标签 | v0.23.0 |
| chains(IWordResultCondition ...conditions) | 支持指定多个条件，同时满足 | v0.23.0 |
## 使用例子
原始的默认情况：
```java
final String text = "I have a nice day。";
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Collections.singletonList("av");
}
})
.wordResultCondition(WordResultConditions.alwaysTrue())
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[av]", wordList.toString());
```
我们可以指定为英文必须全词匹配。
```java
final String text = "I have a nice day。";
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Collections.singletonList("av");
}
})
.wordResultCondition(WordResultConditions.englishWordMatch())
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[]", wordList.toString());
```
当然可以根据需要实现更加复杂的策略。
## wordTags 单词标签
支持版本： `v0.23.0`
我们可以只返回隶属于某一种标签的敏感词。
我们指定了两个敏感词：商品、AV
MyWordTag 是我们定义的一个敏感词标签实现：
```java
/**
* 自定义单词标签
* @since 0.23.0
*/
public class MyWordTag extends AbstractWordTag {
private static Map<String, Set<String>> dataMap;
static {
dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("商品", buildSet("广告", "中文"));
dataMap.put("AV", buildSet("色情", "单词", "英文"));
}
private static Set<String> buildSet(String... tags) {
Set<String> set = new HashSet<>();
for(String tag : tags) {
set.add(tag);
}
return set;
}
@Override
protected Set<String> doGetTag(String word) {
return dataMap.get(word);
}
}
```
测试用例如下，我们模拟了两个不同的实现类，每一个关注的单词标签不同。
```java
// 只关心SE情
SensitiveWordBs sensitiveWordBsYellow = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("商品", "AV");
}
})
.wordAllow(WordAllows.empty())
.wordTag(new MyWordTag())
.wordResultCondition(WordResultConditions.wordTags(Arrays.asList("色情")))
.init();
// 只关心广告
SensitiveWordBs sensitiveWordBsAd = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new IWordDeny() {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("商品", "AV");
}
})
.wordAllow(WordAllows.empty())
.wordTag(new MyWordTag())
.wordResultCondition(WordResultConditions.wordTags(Arrays.asList("广告")))
.init();
final String text = "这些 AV 商品什么价格？";
Assert.assertEquals("[AV]", sensitiveWordBsYellow.findAll(text).toString());
Assert.assertEquals("[商品]", sensitiveWordBsAd.findAll(text).toString());
```
# 忽略字符
## 说明
我们的敏感词一般都是比较连续的，比如【傻帽】
那就有大聪明发现，可以在中间加一些字符，比如【傻!@#$帽】跳过检测，但是骂人等攻击力不减。
那么，如何应对这些类似的场景呢？
我们可以指定特殊字符的跳过集合，忽略掉这些无意义的字符即可。
v0.11.0 开始支持
## 例子
其中 charIgnore 对应的字符策略，用户可以自行灵活定义。
```java
final String text = "傻@冒，狗+东西";
//默认因为有特殊字符分割，无法识别
List<String> wordList = SensitiveWordBs.newInstance().init().findAll(text);
Assert.assertEquals("[]", wordList.toString());
// 指定忽略的字符策略，可自行实现。
List<String> wordList2 = SensitiveWordBs.newInstance()
.charIgnore(SensitiveWordCharIgnores.specialChars())
.init()
.findAll(text);
Assert.assertEquals("[傻@冒, 狗+东西]", wordList2.toString());
```
# 敏感词标签
## 说明
有时候我们希望对敏感词加一个分类标签：比如社情、暴/力等等。
这样后续可以按照标签等进行更多特性操作，比如只处理某一类的标签。
支持版本：v0.10.0
主要特性支持版本：v0.24.0
## 标签接口
这里只是一个抽象的接口，用户可以自行定义实现。比如从数据库查询、文件读取、api 调用等。
```java
public interface IWordTag {
/**
* 查询标签列表
* @param word 脏词
* @return 结果
*/
Set<String> getTag(String word);
}
```
## 内置实现
### 方法列表
为了方便大部分情况使用，内置实现一些场景策略在 `WordTags` 类中
| 实现方法 | 说明 | 备注 |
|:------------------------------------------------------------------|:---------------------|:-----------|
| none() | 空实现 | v0.10.0 支持 |
| file(String filePath) | 指定文件路径 | v0.10.0 支持 |
| file(String filePath, String wordSplit, String tagSplit) | 指定文件路径，以及单词分隔符、标签分隔符 | v0.10.0 支持 |
| map(final Map<String, Set<String>> wordTagMap) | 根据 map初始化 | v0.24.0 支持 |
| lines(Collection<String> lines) | 字符串列表 | v0.24.0 支持 |
| lines(Collection<String> lines, String wordSplit, String tagSpli) | 字符串列表，以及单词分隔符、标签分隔符 | v0.24.0 支持 |
| system() | 系件文件内置实现，整合网络分类 | v0.24.0 支持 |
| defaults() | 默认策略，目前为 system | v0.24.0 支持 |
| chains(IWordTag... others) | 链式方法，支持用户整合实现多个策略 | v0.24.0 支持 |
### 格式约定
敏感词标签的格式我们默认约定如下 `敏感词 tag1,tag2`，代表这 `敏感词` 的标签为 tag1 和 tag2
比如
```
五星红旗 政治,国家
```
所有的文件行内容，和指定的字符串行内容也建议用这种方式。如果不满足，自定义实现即可。
## 系统内置实现（默认效果）
v0.24.0 版本开始，默认的单词标签为 `WordTags.system()`。
说明：目前数据统计自网络，存在不少疏漏。也欢迎大家指正，持续改进中...
```java
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(WordTags.system())
.init();
Set<String> tagSet = sensitiveWordBs.tags("博彩");
Assert.assertEquals("[3]", tagSet.toString());
```
这里为了压缩大小优化，对应的类别用数字表示。
数字的含义列表如下：
```
0 政治
1 毒品
2 色情
3 赌博
4 违法
```
## 文件入门例子
这里以文件为例子，演示一下如何使用。
```java
final String path = "~\\test\\resources\\dict_tag_test.txt";
// 演示默认方法
IWordTag wordTag = WordTags.file(path);
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(wordTag)
.init();
Set<String> tagSet = sensitiveWordBs.tags("零售");
Assert.assertEquals("[广告, 网络]", tagSet.toString());
// 演示指定分隔符
IWordTag wordTag2 = WordTags.file(path, " ", ",");
SensitiveWordBs sensitiveWordBs2 = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(wordTag2)
.init();
Set<String> tagSet2 = sensitiveWordBs2.tags("零售");
Assert.assertEquals("[广告, 网络]", tagSet2.toString());
```
其中 `dict_tag_test.txt` 我们自定义的内容如下：
```
零售 广告,网络
```
## 单词标签和敏感词发现的联动
我们在获取敏感词的时候，是可以设置对应的结果处理策略，从而获取对应的敏感词标签信息
```java
// 自定义测试标签类
IWordTag wordTag = WordTags.lines(Arrays.asList("天安门 政治,国家,地址"));
// 指定初始化
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordTag(wordTag)
.init()
;
List<WordTagsDto> wordTagsDtoList1 = sensitiveWordBs.findAll("天安门", WordResultHandlers.wordTags());
Assert.assertEquals("[WordTagsDto{word='天安门', tags=[政治, 国家, 地址]}]", wordTagsDtoList1.toString());
```
我们自定义了 `天安门` 关键词的标签，然后通过指定 findAll 的结果处理策略为 `WordResultHandlers.wordTags()`，就可以在获取敏感词的同时，获取对应的标签列表。
# 动态加载（用户自定义）
## 情景说明
有时候我们希望将敏感词的加载设计成动态的，比如控台修改，然后可以实时生效。
v0.0.13 支持了这种特性。
## 接口说明
为了实现这个特性，并且兼容以前的功能，我们定义了两个接口。
### IWordDeny
接口如下，可以自定义自己的实现。
返回的列表，表示这个词是一个敏感词。
```java
/**
* 拒绝出现的数据-返回的内容被当做是敏感词
* @author binbin.hou
* @since 0.0.13
*/
public interface IWordDeny {
/**
* 获取结果
* @return 结果
* @since 0.0.13
*/
List<String> deny();
}
```
比如：
```java
public class MyWordDeny implements IWordDeny {
@Override
public List<String> deny() {
return Arrays.asList("我的自定义敏感词");
}
}
```
### IWordAllow
接口如下，可以自定义自己的实现。
返回的列表，表示这个词不是一个敏感词。
```java
/**
* 允许的内容-返回的内容不被当做敏感词
* @author binbin.hou
* @since 0.0.13
*/
public interface IWordAllow {
/**
* 获取结果
* @return 结果
* @since 0.0.13
*/
List<String> allow();
}
```
如：
```java
public class MyWordAllow implements IWordAllow {
@Override
public List<String> allow() {
return Arrays.asList("五星红旗");
}
}
```
## 配置使用
**接口自定义之后，当然需要指定才能生效。**
为了让使用更加优雅，我们设计了引导类 `SensitiveWordBs`。
可以通过 wordDeny() 指定敏感词，wordAllow() 指定非敏感词，通过 init() 初始化敏感词字典。
### 系统的默认配置
```java
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(WordDenys.defaults())
.wordAllow(WordAllows.defaults())
.init();
final String text = "五星红旗迎风飘扬，毛主席的画像屹立在天安门前。";
Assert.assertTrue(wordBs.contains(text));
```
备注：init() 对于敏感词 DFA 的构建是比较耗时的，一般建议在应用初始化的时候**只初始化一次**。而不是重复初始化！
### 指定自己的实现
我们可以测试一下自定义的实现，如下:
```java
String text = "这是一个测试，我的自定义敏感词。";
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(new MyWordDeny())
.wordAllow(new MyWordAllow())
.init();
Assert.assertEquals("[我的自定义敏感词]", wordBs.findAll(text).toString());
```
这里只有 `我的自定义敏感词` 是敏感词，而 `测试` 不是敏感词。
当然，这里是全部使用我们自定义的实现，一般建议使用系统的默认配置+自定义配置。
可以使用下面的方式。
### 同时配置多个
- 多个敏感词
`WordDenys.chains()` 方法，将多个实现合并为同一个 IWordDeny。
- 多个白名单
`WordAllows.chains()` 方法，将多个实现合并为同一个 IWordAllow。
例子：
```java
String text = "这是一个测试。我的自定义敏感词。";
IWordDeny wordDeny = WordDenys.chains(WordDenys.defaults(), new MyWordDeny());
IWordAllow wordAllow = WordAllows.chains(WordAllows.defaults(), new MyWordAllow());
SensitiveWordBs wordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordDeny(wordDeny)
.wordAllow(wordAllow)
.init();
Assert.assertEquals("[我的自定义敏感词]", wordBs.findAll(text).toString());
```
这里都是同时使用了系统默认配置，和自定义的配置。
注意：**我们初始化了新的 wordBs，那么用新的 wordBs 去判断。而不是用以前的 `SensitiveWordHelper` 工具方法，工具方法配置是默认的！**
# 系统内置词库及如何排除
## 内置词库文件说明
v0.27.0 将词库和当前项目拆分开，词库可以在 [https://github.com/houbb/sensitive-word-data](https://github.com/houbb/sensitive-word-data) 项目查看。
对应的资源文件在 [https://github.com/houbb/sensitive-word-data/tree/main/src/main/resources](https://github.com/houbb/sensitive-word-data/tree/main/src/main/resources) 目录下
| 文件 | 说明 | 默认加载类
|:-----------------------------|:-----------|:-------------------|
| `sensitive_word_allow.txt` | 内置自定义白名单词库 | `WordAllowSystem` |
| `sensitive_word_deny.txt` | 内置自定义黑名单词库 | `WordDenySystem` |
| `sensitive_word_dict.txt` | 内置黑名单词库 | `WordDenySystem` |
| `sensitive_word_dict_en.txt` | 内置黑名单英文词库 | `WordDenySystem` |
| `sensitive_word_tags.txt` | 内置敏感词标签词库 | `WordTagSystem` |
## 如何排除
比如一些 android app 引入时不希望包中内置敏感的信息，希望对词库加解密或者是放在服务端初始化加载。
系统的内置词库通过下面的 maven 依赖导入
```xml
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word-data</artifactId>
<version>${sensitive-word-data.version}</version>
</dependency>
```
### 依赖排除
所以可以按照 maven 排除规范，如下将其排除
```xml
<dependency>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word</artifactId>
<version>${sensitive-word.version}</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>com.github.houbb</groupId>
<artifactId>sensitive-word-data</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
```
## 排除后自定义
不希望使用内置词库，那就需要将原来内置的词库依赖改为自己的依赖
默认配置项：
```java
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.defaults())
.wordDeny(WordDenys.defaults())
.wordTag(WordTags.defaults())
.init();
```
你可以将用到的这3个类，改为自己的实现。
可以通过加解密，或者加载远程服务的文件信息都可以。
# spring 整合
## 背景
实际使用中，比如可以在页面配置修改，然后实时生效。
数据存储在数据库中，下面是一个伪代码的例子，可以参考 [SpringSensitiveWordConfig.java](https://github.com/houbb/sensitive-word/blob/master/src/test/java/com/github/houbb/sensitive/word/spring/SpringSensitiveWordConfig.java)
要求，版本 v0.0.15 及其以上。
## 自定义数据源
简化伪代码如下，数据的源头为数据库。
MyDdWordAllow 和 MyDdWordDeny 是基于数据库为源头的自定义实现类。
```java
@Configuration
public class SpringSensitiveWordConfig {
@Autowired
private MyDdWordAllow myDdWordAllow;
@Autowired
private MyDdWordDeny myDdWordDeny;
/**
* 初始化引导类
* @return 初始化引导类
* @since 1.0.0
*/
@Bean
public SensitiveWordBs sensitiveWordBs() {
SensitiveWordBs sensitiveWordBs = SensitiveWordBs.newInstance()
.wordAllow(WordAllows.chains(WordAllows.defaults(), myDdWordAllow))
.wordDeny(myDdWordDeny)
// 各种其他配置
.init();
return sensitiveWordBs;
}
}
```
敏感词库的初始化较为耗时，建议程序启动时做一次 init 初始化。
# Benchmark
V0.29.2 以后，对应的 benchmark 测试。
> [BenchmarkTimesTest](https://github.com/houbb/sensitive-word/blob/master/src/test/java/com/github/houbb/sensitive/word/benchmark/BenchmarkTimesTest.java)
## 环境
测试环境为普通的笔记本:
```
处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1260P 2.10 GHz
机带 RAM 16.0 GB (15.7 GB 可用)
系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器
```
ps: 不同环境会有差异，但是比例基本稳定。
## 测试效果记录
测试数据：100+ 字符串，循环 10W 次。
| 序号 | 场景 | QPS | 备注 |
|:----|:-----------------|:--------------------|:--------------|
| 1 | 只做敏感词，无任何格式转换 | 781ms，接近 14W QPS | 追求极致性能，可以这样配置 |
| 2 | 只做敏感词，支持全部格式转换 | 1588ms，约 6.29W QPS | 满足大部分场景 |
# STAR
[](https://starchart.cc/houbb/sensitive-word)
# 后期 road-map
- [x] 各种其他涉及到 char 拆箱的地方改进
- [] 中文转换优化-opencc4j 内存+性能优化
# 拓展阅读
# 敏感词系列
[sensitive-word-admin 敏感词控台 v1.2.0 版本开源](https://mp.weixin.qq.com/s/7wSy0PuJLTudEo9gTY5s5w)
[sensitive-word-admin v1.3.0 发布 如何支持分布式部署？](https://mp.weixin.qq.com/s/4wia8SlQQbLV5_OHplaWvg)
[01-开源敏感词工具入门使用](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-00-overview)
[02-如何实现一个敏感词工具？违禁词实现思路梳理](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-01-intro)
[03-敏感词之 StopWord 停止词优化与特殊符号](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-02-stopword)
[04-敏感词之字典瘦身](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-03-slim)
[05-敏感词之 DFA 算法(Trie Tree 算法)详解](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-04-dfa)
[06-敏感词(脏词) 如何忽略无意义的字符？达到更好的过滤效果](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-05-ignore-char)
[v0.10.0-脏词分类标签初步支持](https://juejin.cn/post/7308782855941292058?searchId=20231209140414C082B3CCF1E7B2316EF9)
[v0.11.0-敏感词新特性：忽略无意义的字符，词标签字典](https://mp.weixin.qq.com/s/m40ZnR6YF6WgPrArUSZ_0g)
[v0.12.0-敏感词/脏词词标签能力进一步增强](https://mp.weixin.qq.com/s/-wa-if7uAy2jWsZC13C0cQ)
[v0.13.0-敏感词特性版本发布 支持英文单词全词匹配](https://mp.weixin.qq.com/s/DXv5OUyOs0y2dAq8nFWJ9A)
[v0.16.1-敏感词新特性之字典内存资源释放](https://mp.weixin.qq.com/s/zbeJR-OkWjxashtjiopnMA)
[v0.19.0-敏感词新特性之敏感词单个编辑，不必重复初始化](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-10-v0.19.0-deny-word-edit)
[v0.20.0 敏感词新特性之数字全部匹配，而不是部分匹配](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-11-v0.20.0-num-match)
[v0.21.0 敏感词新特性之白名单支持单个编辑，修正白名单包含黑名单时的问题](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-12-v0.21.0-allow-word-edit)
[v0.23.0 敏感词结果条件拓展，内置支持链式+单词标签](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-13-v0.23.0-result-condition-enhance)
[v0.24.0 新特性支持标签分类，内置实现多种策略](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-13-v0.24.0-word-tag-impl)
[v0.25.0 新特性之 wordCheck 策略支持用户自定义](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-14-v0.25.0-url-define)
[v0.25.1 新特性之返回匹配词，修正 tags 标签](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-14-v0.25.1-tags-match)
[v0.27.0 敏感词库独立拆分](https://houbb.github.io/2020/01/07/sensitive-word-15-v0.27.0-dict-split)
[v0.28.0+v0.29.0 敏感词性能优化值本地方法调用为何这么慢?](https://houbb.github.io/2025/08/29/sensitive-word-why-so-slow)
[v0.29.1 敏感词性能优化-0.29.1-内部类+迭代器内部类](https://houbb.github.io/2025/09/05/sensitive-word-v0.29.1-opt-init-iter)
[v0.29.2 基本类型拆箱、装箱的进一步优化的尝试](https://houbb.github.io/2025/09/05/sensitive-word-v0.29.2-basic-type-opt)
[vv0.29.3 依赖的繁简体转换 opencc4j 优化](https://houbb.github.io/2025/08/29/sensitive-word-v0.29.3-opencc4j-opt)
# NLP 开源矩阵
[pinyin 汉字转拼音](https://github.com/houbb/pinyin)
[pinyin2hanzi 拼音转汉字](https://github.com/houbb/pinyin2hanzi)
[segment 高性能中文分词](https://github.com/houbb/segment)
[opencc4j 中文繁简体转换](https://github.com/houbb/opencc4j)
[nlp-hanzi-similar 汉字相似度](https://github.com/houbb/nlp-hanzi-similar)
[word-checker 拼写检测](https://github.com/houbb/word-checker)
[sensitive-word 敏感词](https://github.com/houbb/sensitive-word)