Python中jieba敏感词过滤教程

敏感词过滤在文本处理中是一项重要的任务，可以帮助我们过滤掉一些不良内容，保护用户的信息安全和提升用户体验。Python中的jieba库是一个强大的中文分词工具，可以用来进行文本处理和敏感词过滤。在本教程中，我们将介绍如何使用jieba库来进行敏感词过滤。

jieba库介绍

jieba是一个中文分词工具，可以帮助我们将中文文本按照词语划分成一个一个的词语。除了分词功能，jieba还提供了一些其他功能，比如关键词提取、词性标注等。在敏感词过滤中，我们可以利用jieba的分词功能来将文本进行划分，然后根据我们设置的敏感词列表来进行过滤。

安装jieba库

在使用jieba库之前，我们需要先安装jieba库。可以使用pip命令来进行安装：

pip install jieba

安装完成后，我们就可以开始使用jieba库进行文本处理和敏感词过滤了。

敏感词过滤示例

下面我们来看一个简单的示例，演示如何使用jieba库来进行敏感词过滤。

首先，我们需要导入jieba库：

import jieba

然后，我们定义一个敏感词列表，用来存放我们要过滤的敏感词：

sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']

接下来，我们定义一个函数来进行敏感词过滤：

def filter_sensitive_words(text):
    words = jieba.lcut(text)
    result = []
    for word in words:
        if word not in sensitive_words:
            result.append(word)
    return ''.join(result)

在这个函数中，我们首先使用jieba的分词功能将文本划分成词语，然后逐个判断词语是否为敏感词，如果不是敏感词则添加到结果列表中。最后将结果列表连接成字符串返回。

接下来，我们来测试一下这个函数：

text = '这是一段包含敏感词的文本，比如敏感词1和敏感词2。'
filtered_text = filter_sensitive_words(text)
print(filtered_text)

运行上面的代码，我们会发现输出的文本中敏感词已经被过滤掉了。

完整代码示例

下面是一个完整的敏感词过滤的代码示例：

import jieba

sensitive_words = ['敏感词1', '敏感词2', '敏感词3']

def filter_sensitive_words(text):
    words = jieba.lcut(text)
    result = []
    for word in words:
        if word not in sensitive_words:
            result.append(word)
    return ''.join(result)

text = '这是一段包含敏感词的文本，比如敏感词1和敏感词2。'
filtered_text = filter_sensitive_words(text)
print(filtered_text)

可视化敏感词关系图

为了更直观地展示敏感词之间的关系，我们可以使用关系图来展示。下面是一个使用mermaid语法中的erDiagram标识的关系图示例：

erDiagram
    SensitiveWord1 {
        string word1
    }
    SensitiveWord2 {
        string word2
    }
    SensitiveWord3 {
        string word3
    }

在关系图中，我们可以将敏感词按照不同的类别进行划分，更清晰地展现它们之间的关系。

敏感词过滤流程图

最后，我们可以使用流程图来展示敏感词过滤的流程。下面是一个使用mermaid语法中的flowchart TD标识的流程图示例：

flowchart TD
    A[输入