检测敏感词汇是内容审核、信息过滤等场景中的重要任务，以下是综合多种方法和技术实现的关键步骤及建议：

一、基础方法：敏感词库匹配

构建敏感词库

将已知的敏感词汇（如辱骂词、歧视性词汇、暴力描述等）整理成文本文件，每行一个词，使用`HashSet`等数据结构存储以提高查找效率。

```java

import java.util.HashSet;

import java.io.BufferedReader;

import java.io.FileReader;

import java.io.IOException;

public classSensitiveWordDetector {

private Set sensitiveWords;

public void loadWords(String filePath) throws IOException {

sensitiveWords = new HashSet<>();

try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {

String line;

while ((line = reader.readLine()) != null) {

sensitiveWords.add(line.trim());

}

}

}

public boolean containsSensitiveWord(String text) {

return sensitiveWords.contains(text);

}

}

```

规则引擎与正则表达式

使用正则表达式匹配敏感词，或通过规则引擎（如DFA算法）实现高效匹配。DFA算法在处理复杂字符重组时表现更优。

二、进阶技术：机器学习与自然语言处理

机器学习模型

训练分类模型（如朴素贝叶斯、支持向量机）识别敏感词汇，需大量标注数据。可结合深度学习模型（如LSTM）提升准确性。

自然语言处理（NLP）技术

- 分词与词性标注：

通过分词工具（如jieba）将文本切分，并标注词性，提高检测精度。

- 上下文分析：结合词向量（如Word2Vec）或预训练模型（如BERT）判断词汇在具体语境中的敏感性。

三、优化与验证

敏感词库维护

- 定期更新词库，添加新出现的敏感词汇。

- 使用拼音替换、同义词替换等技术规避检测（需结合人工审核确认）。

人工审核机制

- 对机器检测结果进行二次审核，修正误判（如将“医疗广告”误判为敏感词）。

- 结合人工标注数据集持续优化模型。

四、应用场景扩展

短信群发检测：

通过分段测试或代理工具排查敏感词。

社交媒体监控：实时监控用户生成内容，过滤违规言论。

新闻内容审核：结合关键词统计与机器学习实现大规模合规性检测。

注意事项

敏感词汇的界定需结合具体场景（如医疗、教育等领域的专业术语可能被误判）。

技术方法需与人工审核结合，避免过度依赖自动化工具导致漏检或误判。

通过以上方法，可构建多层次的敏感词汇检测体系，满足不同场景的合规需求。