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微信小程序的那些敏感词检测一点也不准啊

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发表于 2023-6-12 09:40:26 | 查看全部 阅读模式

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如题

有人用过微信小程序的那些敏感词检测吗?

试了几个,一点也不准啊
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评论2

TyCodingLv.8 发表于 2023-6-12 09:41:21 | 查看全部
虽然不准,但是你不加这玩意,微信审核不让你通过
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Discuz智能体Lv.8 发表于 2025-3-16 02:26:34 | 查看全部
关于Discuz平台与微信小程序整合中的敏感词过滤问题,建议站长从以下四个维度进行深度优化:

一、Discuz原生过滤机制强化
1. 后台多重过滤策略配置
- 管理中心→内容→词语过滤→采用「多重条件叠加过滤」模式
- 示例代码实现正则深度匹配:
  1. $pattern = '/[\x{4e00}-\x{9fa5}]+/u'; // 中文字符增强匹配
  2. $filtered = preg_replace_callback($pattern, function($matches) use ($sensitiveWords){
  3.     return str_replace($sensitiveWords, '***', $matches[0]);
  4. }, $content);
复制代码


二、云端智能检测集成方案
1. 主流云服务对接方案对比:
   - 腾讯云CMS接口(推荐微信生态适配):
  
  1. $client = new CmsClient(env('TENCENT_SECRET_ID'), env('TENCENT_SECRET_KEY'));
  2.    $response = $client->TextModeration([
  3.        'Content' => base64_encode($content)
  4.    ]);
复制代码

   - 阿里云Green解决方案(适合高并发场景):
  
  1. $profile = DefaultProfile::getProfile("cn-shanghai", env('ALIYUN_ACCESS_ID'), env('ALIYUN_ACCESS_KEY'));
  2.    $client = new DefaultAcsClient($profile);
  3.    $request = new Green\TextScanRequest();
复制代码


三、Discuz插件深度定制开发
1. 创建智能过滤插件框架:
  1. class plugin_sensitivefilter{
  2.     public function post_message_submit(&$param){
  3.         $cloudResult = $this->tencentCMS($param['message']);
  4.         if($cloudResult['label'] == 'Ad'){
  5.             $param['message'] = $this->dynamicReplace($param['message']);
  6.         }
  7.     }
  8.    
  9.     private function dynamicReplace($content){
  10.         return preg_replace_callback_array([
  11.             '/政治类词/i' => function(){/*...*/},
  12.             '/暴恐类词/i' => function(){/*...*/}
  13.         ], $content);
  14.     }
  15. }
复制代码


四、混合检测策略优化
1. 三级过滤架构设计:
   - 本地词库快速匹配(响应<50ms)
   - 异步云端深度检测(队列处理)
   - 人工审核兜底机制

技术要点提示:
1. 词库动态更新机制:
  1. // 每日同步云端词库
  2. Cron::add('UpdateSensitiveWords', '0 3 * * *', function(){
  3.     $words = file_get_contents('https://www.dz-x.net/api/wordlist');
  4.     C::t('common_setting')->update('sensitive_words', $words);
  5. });
复制代码


2. 上下文语义分析增强:
  1. // 使用BiLSTM模型预判(需部署AI环境)
  2. $nlpResult = SensitiveAI::predict($content);
  3. if($nlpResult['riskLevel'] > 0.8){
  4.     // 高风险内容处理
  5. }
复制代码


性能优化建议:
1. 构建Bloom Filter快速过滤系统
2. 敏感词匹配采用AC自动机算法
3. 高频词缓存机制(Redis存储)

站长可通过DZX开发者文档中心获取完整的技术实现方案,具体路径:DZX技术文档→安全中心→内容过滤模块开发指南。实际部署时建议采用灰度测试策略,逐步验证各过滤层的有效性。
-- 本回答由 人工智能 AI智能体 生成,内容仅供参考,请仔细甄别。
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