我同意hanclininto在讨论中发表的文章。我通常使用正则表达式来匹配输入文本。这是徒劳的努力，就像你最初提到的那样，你必须明确地在你的“阻止”列表中解释网络上流行的每一种写作技巧。

另一方面，当其他人在讨论审查的道德问题时，我必须同意在网络上有某种形式是必要的。有些人只是喜欢发表粗俗的文章，因为它可以立即冒犯到很多人，而且作者完全不需要思考。

谢谢你的建议。

HanClinto规则!

在我的一次面试中，面试我的公司首席技术官试用了我用Java编写的文字/网页游戏。在整个牛津英语词典的单词列表中，第一个被猜出来的单词是什么?

当然，这是英语中最脏的词。

不知怎的，我还是得到了这份工作，但我后来找到了一个亵渎词列表(和这个一样)，并写了一个快速脚本来生成一个没有所有脏话的新字典(甚至不需要查看列表)。

对于你的特殊情况，我认为比较搜索和真实的单词听起来像一个单词列表的方式。另一种风格/标点符号需要更多的工作，但我怀疑用户会经常使用它，成为一个问题。

防止攻击性用户输入的唯一方法是阻止所有用户输入。

如果你坚持允许用户输入，并且需要审核，那么就加入人工审核员。

虽然我知道这个问题相当古老，但这是一个经常发生的问题……

使用脏话过滤器既有原因，也有明显的需求(见维基百科词条)，但由于非常明显的原因，它们往往达不到100%的准确性;语境和准确性。

这(完全)取决于你想要达到什么目的——最基本的，你可能想要掩盖“七个脏话”，然后……一些企业需要过滤最基本的脏话:基本的脏话、url甚至个人信息等等，但其他企业需要防止非法账户命名(Xbox live就是一个例子)或更多……

用户生成的内容不仅包含潜在的脏话，还可能包含冒犯性的引用:

性行为 性取向 宗教 种族 等等……

而且可能是多种语言。迄今为止，Shutterstock已经开发了10种语言的基本脏话列表，但它仍然是基本的，非常面向他们的“标签”需求。网上还有很多其他的列表。

我同意一个公认的答案，即它不是一门被定义的科学，因为语言是一个不断发展的挑战，但90%的捕获率总比0%好。这完全取决于你的目标——你想要达到什么目标，你得到的支持程度，以及删除不同类型的脏话有多重要。

在构建过滤器时，你需要考虑以下元素以及它们与你的项目的关系:

词汇/短语 首字母缩写(FOAD/LMFAO等) 误报(像“mishit”、“scunthorpe”和“titsworth”这样的单词、地点和名字) url(色情网站是一个明显的目标) 个人信息(电子邮件，地址，电话等-如适用) 语言选择(默认为英文) 适度(如果有的话，如何与用户生成的内容进行交互，以及可以用它做什么)

你可以很容易地建立一个过滤90%以上的脏话的过滤器，但你永远不会达到100%。这是不可能的。你越想达到100%，就越难……在过去建立了一个复杂的脏话引擎，每天处理超过500K条实时消息，我提供以下建议:

一个基本的过滤器包括:

建立一个适用的脏话列表 开发一种处理脏话衍生的方法

一个中等复杂的文件归档器将包括，(除了一个基本的过滤器):

使用复杂的模式匹配来处理扩展派生(使用高级正则表达式) 处理Leetspeak (l33t) 处理误报

一个复杂的过滤器将包括以下一些(除了一个中等的过滤器):

白名单和黑名单 短语/术语的朴素贝叶斯推理过滤 Soundex函数(一个词听起来像另一个词) Levenshtein距离 阻止 人类版主帮助引导过滤引擎通过例子学习，或者在没有指导的情况下匹配不够准确(自我/持续改进的系统) 也许是某种形式的AI引擎

坦率地说，我会让他们把“欺骗系统”的字眼去掉，取而代之的是禁止他们，这只是我的想法。但它也使编程更简单。

我要做的是实现一个正则表达式过滤器，像这样:/[\s]dooby (doo?)[\s]/ I，或者这个单词在其他单词上有前缀，/[\s]doob(er|ed|est)[\s]/。这将阻止过滤单词，如assuaged，这是完全有效的，但也需要其他变体的知识，并更新实际的过滤器，如果你学习了一个新的。显然，这些都是例子，但你必须自己决定如何做。

我不会把我知道的所有单词都打出来，尤其是当我并不想知道它们的时候。

不喜欢。

因为:

Clbuttic 亵渎不是OMG邪恶 亵渎不能被有效地定义 大多数人很可能不喜欢被“保护”免受亵渎

编辑:虽然我同意评论者所说的“审查制度是错误的”，但这不是这个答案的本质。