基于DFA算法实现的敏感词过滤

本文转自浅析敏感词过滤算法(C++)，自己也在其基础上根据自己的情况做了一点修改。

https://blog.csdn.net/u012755940/article/details/51689401?utm_source=app

为了提高查找效率，这里将敏感词用树形结构存储，每个节点有一个map成员，其映射关系为一个string对应一个WordNode。 
比如敏感词库里面有枪手、手枪这几个词，读入后就变成了如下图所示的树状结构。 

STL::map是按照operator<比较判断元素是否相同，以及比较元素的大小，然后选择合适的位置插入到树中。 
下面主要实现了WordNode类，进行节点的插入以及查询。

WordNode.h

#ifndef __WORDNODE_H__
#define __WORDNODE_H__

#define PACE       1

#include <string>
#include <map>
#include <stdio.h>

class CWordNode
{
public:
    CWordNode(std::string character);
    CWordNode(){ m_character = ""; };
    ~CWordNode();
    std::string getCharacter() const{ return m_character; };
    CWordNode* findChild(std::string& nextCharacter);
    CWordNode* insertChild(std::string& nextCharacter);
private:
    friend class CWordTree;
    typedef std::map<std::string, CWordNode> _TreeMap;
    typedef std::map<std::string, CWordNode>::iterator _TreeMapIterator;

    std::string m_character;
    _TreeMap m_map;
    CWordNode* m_parent;
};

#endif

WordNode.cpp

#include "WordNode.h"

using namespace std;

CWordNode::~CWordNode()
{

}

CWordNode::CWordNode(std::string character)
{
    if (character.size() == PACE)
    {
        m_character.assign(character);
    }
}

CWordNode* CWordNode::findChild(std::string& nextCharacter)
{
    _TreeMapIterator TreeMapIt = m_map.find(nextCharacter);
    if (TreeMapIt == m_map.end())
    {
        return NULL;
    }
    else
    {
        return &TreeMapIt->second;
    }
}

CWordNode* CWordNode::insertChild(std::string& nextCharacter)
{
    if (!findChild(nextCharacter))
    {
        m_map.insert(pair<std::string, CWordNode>(nextCharacter, CWordNode(nextCharacter)));
        return &(m_map.find(nextCharacter)->second);
    }
    return NULL;
}

另外，

#define PACE 1

这里的PACE原本是2，因为一个GBK汉字占两个字符，而且原文中也说了如果需要考虑英文或中英文结合的情况，将PACE改为１。 
不过我试过之后，觉得不管是中文、英文还是中英文，PACE为 1 都适用，结果都没错，只不过中文的情况下每个节点的string都不再是一个完整的汉字，而是汉字的一个字符。

接下来实现这个tree，在建立WordNode树时，以parent为根节点建立，一开始parent为m_emptyRoot，然后keyword按照规则添加到树中，假设一开始m_emptyRoot为空，keyword为”敏感词”，则会以”敏感词”为一条分支建立成为一颗树枝’敏’->’感’->’词’,此后，若想再添加”敏感度”，由于”敏感词”与”敏感度”的前两个字相同，则会在’敏’->’感’->’词’的基础上，从字’感’开始新生长出一颗分支，即’敏’->’感’->’度’,这两颗分支共用’敏’->’感’。

下面代码实现了WordTree类，进行树的构成及查询。

WordTree.h

#ifndef __WORDTREE_H__
#define __WORDTREE_H__

#include "WordNode.h"

class CWordTree
{
public:
    CWordTree();
    ~CWordTree();

    int nCount;
    CWordNode* insert(std::string &keyWord);
    CWordNode* insert(const char* keyword);
    CWordNode* find(std::string& keyword);
private:
    CWordNode m_emptyRoot;
    int m_pace;
    CWordNode* insert(CWordNode* parent, std::string& keyword);
    CWordNode* insertBranch(CWordNode* parent, std::string& keyword);
    CWordNode* find(CWordNode* parent, std::string& keyword);
};

#endif // __WORDTREE_H__

WordTree.cpp

#include "WordTree.h"

CWordTree::CWordTree()
:nCount(0)
{

}

CWordTree::~CWordTree()
{
}

CWordNode* CWordTree::insert(std::string &keyWord)
{
    return insert(&m_emptyRoot, keyWord);
}

CWordNode* CWordTree::insert(const char* keyWord)
{
    std::string wordstr(keyWord);
    return insert(wordstr);
}

CWordNode* CWordTree::insert(CWordNode* parent, std::string& keyWord)
{
    if (keyWord.size() == 0)
    {
        return NULL;
    }
    std::string firstChar = keyWord.substr(0, PACE);
    CWordNode* firstNode = parent->findChild(firstChar);
    if (firstNode == NULL)
    {
        return insertBranch(parent, keyWord);
    }
    std::string restChar = keyWord.substr(PACE, keyWord.size());
    return insert(firstNode, restChar);
}

CWordNode* CWordTree::find(std::string& keyWord)
{
    return find(&m_emptyRoot, keyWord);
}

CWordNode* CWordTree::find(CWordNode* parent, std::string& keyWord)
{
    std::string firstChar = keyWord.substr(0, PACE);
    CWordNode* firstNode = parent->findChild(firstChar);
     if (firstNode == NULL)
    {
        nCount = 0;
        return NULL;
    }
    std::string restChar = keyWord.substr(PACE, keyWord.size());
    if (firstNode->m_map.empty())
    {
        return firstNode;
    }
    if (keyWord.size() == PACE)
    {
        return NULL;
    }
    nCount++;
    return find(firstNode, restChar);
}

CWordNode* CWordTree::insertBranch(CWordNode* parent, std::string& keyWord)
{
    std::string firstChar = keyWord.substr(0, PACE);
    CWordNode* firstNode = parent->insertChild(firstChar);
    if (firstNode != NULL)
    {
        std::string restChar = keyWord.substr(PACE, keyWord.size());
        if (!restChar.empty())
        {
            return insertBranch(firstNode, restChar);
        }
    }
    return NULL;
}

最后就是利用上述的Tree来实现敏感词过滤，WordFilter::censor(string &source) 函数用来进行敏感词过滤，source即输入的字符串，如果source包含敏感词，则用“**”替代掉。

WordFilter::load(const char* filepath) 函数通过文件载入敏感词，并构建WordTree，这里我用的是txt文件。

下面实现了WordFilter类。

WordFilter.h

#ifndef __WORDFILTER_H__
#define __WORDFILTER_H__

#include "WordTree.h"
#include "base/CCRef.h"

USING_NS_CC;

class CWordFilter : public Ref
{
public:
    ~CWordFilter();
    bool loadFile(const char* filepath);
    bool censorStr(std::string &source);
    bool censorStrWithOutSymbol(const std::string &source);
    static CWordFilter* getInstance();
    static void release();
private:
    std::string string_To_UTF8(const std::string & str);
    std::string UTF8_To_string(const std::string & str);
    CWordFilter();
    static CWordFilter* m_pInstance;
    CWordTree m_WordTree;
};

#endif // __WORDFILTER_H__

WordFilter.cpp

#include "WordFilter.h"
#include <ctype.h>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <istream>

using namespace std;

USING_NS_CC;

CWordFilter* CWordFilter::m_pInstance = nullptr;
CWordFilter::CWordFilter()
{
}

CWordFilter::~CWordFilter()
{
}

CWordFilter* CWordFilter::getInstance()
{
    if (m_pInstance == NULL)
    {
        m_pInstance = new CWordFilter();
    }
    return m_pInstance;
}

void CWordFilter::release()
{
    if (m_pInstance)
    {
        delete m_pInstance;
    }
    m_pInstance = NULL;
}

bool CWordFilter::loadFile(const char* filepath)
{
    ifstream infile(filepath, ios::in);

    if (!infile)
    {
        return false;
    }
    else
    {
        string read;
        while (getline(infile, read))
        {
#if (CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_ANDROID || CC_TARGET_PLATFORM == CC_PLATFORM_IOS)
            string s;
            s = read.substr(0, read.length() - 1);
            m_WordTree.insert(s);
#else
            m_WordTree.insert(read);
#endif
        }
    }

    infile.close();
    return true;
}

bool CWordFilter::censorStr(string &source)
{
    int lenght = source.size();
    for (int i = 0; i < lenght; i += 1)
    {
        string substring = source.substr(i, lenght - i);
        if (m_WordTree.find(substring) != NULL)
        {
            source.replace(i, (m_WordTree.nCount + 1), "**");
            lenght = source.size();
            return true;
        }
    }
    return false;
}

bool CWordFilter::censorStrWithOutSymbol(const std::string &source)
{
    string sourceWithOutSymbol;

    int i = 0;
    while (source[i] != 0)
    {
        if (source[i] & 0x80 && source[i] & 0x40 && source[i] & 0x20)
        {
            int byteCount = 0;
            if (source[i] & 0x10)
            {
                byteCount = 4;
            }
            else
            {
                byteCount = 3;
            }
            for (int a = 0; a < byteCount; a++)
            {
                sourceWithOutSymbol += source[i];
                i++;
            }
        }
        else if (source[i] & 0x80 && source[i] & 0x40)
        {
            i += 2;
        }
        else
        {
            i += 1;
        }
    }
    return censorStr(sourceWithOutSymbol);
}

这里说明一点，本人是做Cocos2d-x手游客户端开发的，程序是要移植到安卓或者iOS平台上。当逐行读取txt文件中的敏感词并构成树的时候，getline(infile, read)函数得到的read字符串后面带有结束符，比如“枪手\0”，这时跟我们需要检测的字符串“…枪手…”就明显不符合，这是检测不出来的。这种情况我现在只知道在安卓或者iOS平台存在，而在windows环境下VS中是不会出现这种问题的。所以我对读取到的字符串做了处理，把最后一个字符也就是结束符去掉，再进行下一步操作。

而我使用的是lua，lua发送给C++的字符串都是用utf-8编码的，所以再去除字符串的时候并不能简答的使用(a & 0x80)来判断