在处理文本数据时，我们可能需要检查文本中是否包含敏感词。这在诸如论坛、评论系统等需要内容审查的场景中尤为重要。本文将介绍如何使用Python实现一个基于Trie Tree的敏感词过滤器。

定义 Trir Tree

首先，我们需要创建一个Trie树数据结构。Trie树是一种用于存储字符串的树形结构，它可以高效地查询字符串是否存在于树中。为了实现Trie树，我们需要创建一个表示Trie节点的类，如下所示：

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end_of_word = False

接下来，我们创建一个表示整个Trie树的类。这个类包含一个根节点，以及用于向树中插入字符串和搜索字符串的方法。

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for ch in word:
            if ch not in node.children:
                node.children[ch] = TrieNode()
            node = node.children[ch]
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, text):
        node = self.root
        for i, ch in enumerate(text):
            if ch in node.children:
                node = node.children[ch]
                if node.is_end_of_word:
                    return True
            else:
                node = self.root
        return False

使用方法

现在我们已经创建了Trie树数据结构，接下来需要实现敏感词过滤功能。我们定义一个函数，接受一个文本和一个敏感词列表作为参数。这个函数首先创建一个Trie树实例，然后将敏感词插入到Trie树中。最后，它调用Trie树的搜索方法来检查文本是否包含敏感词。

def sensitive_word_filter(text, sensitive_words):
    trie = Trie()
    for word in sensitive_words:
        trie.insert(word)
    return trie.search(text)

以下是一个使用这个敏感词过滤器的示例：

if __name__ == "__main__":
    sensitive_words = ["敏感词1", "敏感词2", "敏感词3"]
    text = "这是一个包含敏感词1的句子。"
    if sensitive_word_filter(text, sensitive_words):
        print("文本包含敏感词！")
    else:
        print("文本未包含敏感词。")

这个示例定义了一些敏感词，并测试了文本是否包含这些敏感词。

总结

基于Trie Tree的敏感词过滤器可以高效地检查文本中是否包含敏感词，适用于各种需要内容审查的应用场景。

sensitive_word_filter的实现十分粗糙，在实际应用中我通常会定义一颗单例树再定时拉取数据补充内容，更多方法就靠大家想象了。