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Glin Profanity

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.NET 9.0

支持Leet语、Unicode同形字及机器学习检测的脏话检测与内容审核库。适用于过滤用户生成内容、审核评论、检查脏话、屏蔽消息或在应用中构建内容审核功能。支持24种语言。

Glin Profanity - 内容调和库

功能概述

Glin Profanity - 内容调和库是一项面向实际任务的技能,主要用于Profanity 检测库可以捕捉到诸如 Leetspeak( f4ck , sh1t), Unicode 诡计( Cyrilic lookalikes) 等逃避尝试, 以及被模糊的文本。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
  • 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

使用与执行

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Glin Profanity — 内容审核库

一款用于检测不当用语的库,可识别各类规避手段,例如 leetspeak(如 f4ck、sh1t)、Unicode 技巧(如西里尔字母形近字)以及混淆文本。

安装

# JavaScript/TypeScript
npm install glin-profanity

# Python
pip install glin-profanity

快速上手

JavaScript/TypeScript

import { checkProfanity, Filter } from 'glin-profanity';

// 简单检测
const result = checkProfanity("您的文本内容", {
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true,
  languages: ['english']
});

result.containsProfanity  // boolean
result.profaneWords       // 检测到的违禁词数组
result.processedText      // 已屏蔽处理后的文本

// 使用 Filter 实例
const filter = new Filter({
  replaceWith: '***',
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true
});

filter.isProfane("text")           // boolean
filter.checkProfanity("text")      // 完整结果对象

Python

from glin_profanity import Filter

filter = Filter({
    "languages": ["english"],
    "replace_with": "***",
    "detect_leetspeak": True
})

filter.is_profane("text")           # True/False
filter.check_profanity("text")      # 完整结果字典

React Hook

import { useProfanityChecker } from 'glin-profanity';

function ChatInput() {
  const { result, checkText } = useProfanityChecker({
    detectLeetspeak: true
  });

  return (
     checkText(e.target.value)} />
  );
}

核心特性

特性 说明
leetspeak 检测 识别 f4ck、sh1t、@$$ 等模式
Unicode 标准化 将西里尔字母 fսck 转换为 fuck
支持 24 种语言 包括阿拉伯语、中文、俄语、印地语等
上下文白名单 适配医疗、游戏、技术等专业领域
机器学习集成 可选集成 TensorFlow.js 毒性检测模型
结果缓存 采用 LRU 缓存提升性能

配置选项

const filter = new Filter({
  languages: ['english', 'spanish'],     // 待检测的语言列表
  detectLeetspeak: true,                 // 启用 leetspeak 检测(如 f4ck、sh1t)
  leetspeakLevel: 'moderate',            // 可选值:basic | moderate | aggressive
  normalizeUnicode: true,                // 启用 Unicode 标准化以识别 Unicode 规避手段
  replaceWith: '*',                      // 屏蔽替换字符
  preserveFirstLetter: false,            // 是否保留首字母(f*** vs ****)
  customWords: ['badword'],              // 自定义违禁词列表
  ignoreWords: ['hell'],                 // 白名单词汇(不视为违禁词)
  cacheSize: 1000                        // LRU 缓存条目数
});

上下文感知分析

import { analyzeContext } from 'glin-profanity';

const result = analyzeContext("该患者患有乳腺肿瘤", {
  domain: 'medical',        // 可选值:medical | gaming | technical | educational
  contextWindow: 3,         // 匹配项前后纳入分析的词数
  confidenceThreshold: 0.7  // 触发标记所需的最低置信度
});

批量处理

import { batchCheck } from 'glin-profanity';

const results = batchCheck([
  "评论 1",
  "评论 2",
  "评论 3"
], { returnOnlyFlagged: true });

机器学习驱动检测(可选)

import { loadToxicityModel, checkToxicity } from 'glin-profanity/ml';

await loadToxicityModel({ threshold: 0.9 });

const result = await checkToxicity("你是最差劲的");
// { toxic: true, categories: { toxicity: 0.92, insult: 0.87 } }

常见使用场景

聊天/评论审核

const filter = new Filter({
  detectLeetspeak: true,
  normalizeUnicode: true,
  languages: ['english']
});

bot.on('message', (msg) => {
  if (filter.isProfane(msg.text)) {
    deleteMessage(msg);
    warnUser(msg.author);
  }
});

发布前内容校验

const result = filter.checkProfanity(userContent);

if (result.containsProfanity) {
  return {
    valid: false,
    issues: result.profaneWords,
    suggestion: result.processedText  // 已屏蔽版本
  };
}

资源链接

  • 文档:https://www.typeweaver.com/docs/glin-profanity
  • 在线演示:https://www.glincker.com/tools/glin-profanity
  • GitHub:https://github.com/GLINCKER/glin-profanity
  • npm:https://www.npmjs.com/package/glin-profanity
  • PyPI:https://pypi.org/project/glin-profanity/
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