Java中怎么对文件进行敏感词检验

项目方案：Java中的文件敏感词检验

1. 简介

在很多应用场景中，我们需要对用户上传的文件进行敏感词检验，以确保文件中不包含任何违规信息。本项目方案将介绍如何使用Java编程语言来实现文件的敏感词检验功能。

2. 技术选型

• 编程语言：Java
• 开发环境：JDK、IDE（例如Eclipse、IntelliJ IDEA等）
• 第三方库：Apache Commons IO、Apache Commons Lang

3. 功能设计

本项目方案的主要功能如下：

• 从文件中读取文本内容；
• 对文本内容进行敏感词检验；
• 返回敏感词检验结果。

4. 方案实现

4.1 敏感词库准备

首先，我们需要准备一个敏感词库，用于存储敏感词。可以将敏感词库存储在一个文本文件中，每个敏感词占一行。

4.2 文件读取

在Java中，我们可以使用Apache Commons IO库来方便地读取文件内容。下面是读取文件内容的代码示例：

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class FileUtil {
    public static String readFileToString(String filePath) throws IOException {
        File file = new File(filePath);
        return FileUtils.readFileToString(file, "UTF-8");
    }
}

4.3 敏感词检验

敏感词检验的核心部分是对文本内容进行敏感词的匹配。我们可以使用字符串匹配算法，例如KMP算法或AC自动机算法，来实现高效的敏感词匹配。

下面是使用AC自动机算法来进行敏感词检验的代码示例：

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class SensitiveWordFilter {
    private TrieNode root;

    public SensitiveWordFilter(List<String> sensitiveWords) {
        root = new TrieNode('/');
        for (String word : sensitiveWords) {
            insertWord(word);
        }
        buildFailurePointer();
    }

    public List<String> filter(String text) {
        List<String> sensitiveWords = new ArrayList<>();
        TrieNode p = root;
        int n = text.length();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            int index = text.charAt(i) - 'a';
            while (p.children[index] == null && p != root) {
                p = p.fail;
            }
            p = p.children[index];
            if (p == null) {
                p = root;
            }
            TrieNode tmp = p;
            while (tmp != root) {
                if (tmp.isEndingChar) {
                    sensitiveWords.add(text.substring(i - tmp.length + 1, i + 1));
                    break;
                }
                tmp = tmp.fail;
            }
        }
        return sensitiveWords;
    }

    private void insertWord(String word) {
        TrieNode p = root;
        int n = word.length();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            int index = word.charAt(i) - 'a';
            if (p.children[index] == null) {
                p.children[index] = new TrieNode(word.charAt(i));
            }
            p = p.children[index];
        }
        p.isEndingChar = true;
        p.length = n;
    }

    private void buildFailurePointer() {
        Queue<TrieNode> queue = new LinkedList<>();
        root.fail = null;
        queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            TrieNode p = queue.poll();
            for (TrieNode pc : p.children) {
                if (pc == null) {
                    continue;
                }
                if (p == root) {
                    pc.fail = root;
                } else {
                    TrieNode q = p.fail;
                    while (q != null) {
                        TrieNode qc = q.children[pc.data - 'a'];
                        if (qc != null) {
                            pc.fail = qc;
                            break;
                        }
                        q = q.fail;
                    }
                    if (q == null) {
                        pc.fail = root;
                    }
                }
                queue.add(pc);
            }
        }
    }
}

class TrieNode {
    public char data;
    public TrieNode[] children = new TrieNode[26];
    public boolean isEndingChar = false;
    public int length = -1;
    public TrieNode fail;

    public TrieNode(char data) {
        this.data = data;
    }
}

4.4 敏感