Go+PHP实现敏感词检测

概述

广告，敏感词检测一直以来都是让人头疼的话题，仅仅通过添加敏感词列表是解决不了问题的。今天封禁了这个词，明天又会有新的违禁词冒出来，比起愚公无穷尽的子孙更甚。

敏感词匹配这种治标不治本的方法，在一定的语义下蛮有效的，但是这个场景对高并发，访问QPS高的服务来说，不是很合适。前段时间看到垃圾邮件检测用到的贝叶斯分类算法，这种“半学习”形式的方法的准确度依赖于先验概率的准确性，而公司长期以来整理到的违禁词列表就是一个很好的源，随着贝叶斯分类的数据越来越多，分类的准确性也会越来越高，后期仅仅需要对违禁词文件进行添加即可，方便又准确。

PHP做贝叶斯分类不能很好的利用内存，针对每一个请求都会创建一个进程，各个请求相互独立,所以每个请求都会重新来一遍贝叶斯分类数据集构建，这效率可想而知，因此不打算用PHP去实现。

go语言一直以来以快著称，就用它吧。那么问题又来了，怎么让go作为PHP的后端实现这个检测服务呢。进程间的数据通常来讲有这么几种方式：

• http
• rpc
• unix domain socket
• pipe

看完了 https://blog.csdn.net/lengyue... 这篇文章后，决定采用unix domain socket的形式，毕竟NGINX和php-fpm之间的通信都是这么搞起来的，效率应该还不赖。

实现

golang 后端

package main
 
import ( "src/github.com/ajph/nbclassifier-go" "log" "os" "bufio" "io" "net" "syscall" "fmt" "src/github.com/yanyiwu/gojieba" "strings" )
 
const SPAM_CHECK_SOCKET_FILE = "/tmp/spamcheck.sock" // 使用go 实现简单的贝叶斯分类 func getWords(filepath string)[]string {
file, err := os.Open(filepath) if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer file.Close()
reader := bufio.NewReader(file)
ret := []string{} for {
line, err := reader.ReadString('n') if err != nil || io.EOF == err { if line == "" { break }
}
line = strings.Trim(line, "n")
fmt.Println("处理单词：" + line)
ret = append(ret, line)
}
return ret
} func learn(){
m := nbclassifier.New()
 
m.NewClass("normal")
normalwords := getWords("normalwords.txt") //fmt.Println(normalwords)
m.Learn("normal", normalwords...) //m.Learn("normal", "a", "need")
 
m.NewClass("forbidden")
forbiddenwords := getWords("forbiddenwords.txt") //fmt.Println(forbiddenwords)
m.Learn("forbidden", forbiddenwords...) //m.Learn("forbidden", " design ", "banner", " picture", " logo ", "clip art", " ad ", "clipart", "hairstyles", " drawing", " rendering", " diagram ", " poster", "изображение")
 
 
m.NewClass("terror")
terrorwords := getWords("terrorwords.txt") //fmt.Println(terrorwords)
m.Learn("terror", terrorwords...) //m.Learn("terror", "...", "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "…", "image", "pinterest", ".c", "ltd.", "vector", "quote", "video", "search", "?", "click", "psd", "ai", "print", "file", "related", "download", "submit", "view", "buy", "how", "maker", "online", " on", "by")
 
 
m.SaveToFile("materiel.json")
 
} func reloadModel() *nbclassifier.Model{
model, _ := nbclassifier.LoadFromFile("materiel.json") //fmt.Println(model.Classes[0].Items[0]) //fmt.Println(model.Classes[1]) //fmt.Println(model.Classes[2])
return model
} func match(model *nbclassifier.Model, content string) string { // 分词
jieba := gojieba.NewJieba()
defer jieba.Free()
words := jieba.Cut(content, true)
cls, unsure,_ := model.Classify(words...)
fmt.Println("检测到分类为：" + cls.Id)
 
result := "normal" if unsure == false {
result = cls.Id
fmt.Println(cls, unsure)
}
return result
} func run() {
socket, _ := net.Listen("unix", SPAM_CHECK_SOCKET_FILE)
defer syscall.Unlink(SPAM_CHECK_SOCKET_FILE)
learn() // 训练物料
model := reloadModel() for {
client, _ := socket.Accept()
 
buf := make([]byte, 1024)
datalength, _ := client.Read(buf)
data := buf[:datalength]
fmt.Println("client msg:" + string(data))
 
checkret := match(model, string(data))
fmt.Println("check result: " + checkret)
response := []byte("") if len(checkret) > 0 {
response  = []byte(checkret)
}
_,_ = client.Write(response)
}
} func main() { // 开启sock，检测服务
run() //fmt.Println(reloadModel())
}

php 前端

<?php $msg = "你说谎， 你放屁，你这个傻子"; $SOCKET_FILE = "/tmp/spamcheck.sock"; $socket = socket_create(AF_UNIX, SOCK_STREAM, 0);
socket_connect($socket, $SOCKET_FILE);
socket_send($socket, $msg, strlen($msg), 0); $response = socket_read($socket, 1024);
socket_close($socket);
 
var_dump($response);

测试

开启服务

源码

https://github.com/guoruibiao...

总结整理

目前看起来，sock的形式还有蛮多局限性的。目前只是单机，后续可以考虑继续进行优化。先这么着吧后面应该还要继续跟进…