前言
相信很多朋友跟我遇到過相同的問題，就是在開發(fā)一些筆記或者博客的時候，會遇到一些過濾敏感、時政、黃、賭、毒這類詞匯、句子等這種棘手問題。
今天我們看一下微信小程序提供的文本安全內(nèi)容識別，也可以減少一些我們的工作量。通過微信的接口來為我們過濾這些敏感詞以及容易被風(fēng)控的詞。
微信文檔
微信接口文檔請參照下圖：
應(yīng)用場景
- 用戶個人資料文字的違規(guī)檢測
- 媒體新聞類用戶發(fā)表ode文章以及評論內(nèi)容的檢測
- 一些用戶自己編輯后上傳的內(nèi)容檢測
注意事項
此處微信出于自己安全考慮對頻率進(jìn)行了限制，單個appid唄限制調(diào)用頻率如下：4000次/分鐘，2000000次/天
代碼實(shí)現(xiàn)
具體的出參入?yún)⒋蠹铱勺孕袇⒖嘉⑿判〕绦蜷_發(fā)文檔，接下來我們看一下具體代碼實(shí)現(xiàn)：
public static boolean msgSecCheck(String access_token,String openid,String content){
System.out.println(access_token);
String params = "{\n" +
" "openid": "OPENID",\n" +
" "scene": 1,\n" +
" "version": 2,\n" +
" "content":"CONTENT_STR"\n" +
" }";
String s = params.replaceAll("OPENID", openid).replaceAll("CONTENT_STR", content);
String msg_sec_check = MSG_SEC_CHECK.replaceAll("ACCESS_TOKEN", access_token);
String s1 = HttpUtils.httpsRequest(msg_sec_check, "POST", s);
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(s1);
JSONObject result = (JSONObject)jsonObject.get("result");
String suggest = (String)result.get("suggest");
System.out.println(suggest);
System.out.println(s1);
if("pass".equals(suggest)){
return true;
}
return false;
}
代碼解析：
上面代碼塊很簡單，我們可以很明白的讀懂內(nèi)容：
- 首先將參數(shù)拼接為一個字符串，將openid和content替換成我們對應(yīng)的請求數(shù)據(jù)
- 替換我們的請求地址中的access_token
- 發(fā)送POST請求，請求微信服務(wù)器獲取檢測結(jié)果
- 處理檢測結(jié)果，轉(zhuǎn)為JSONObject對象，在通過JSONObject對象來獲取我們對應(yīng)的相對應(yīng)的返回值數(shù)據(jù)進(jìn)行處理
好了，到這里關(guān)于文本內(nèi)容安全識別的講解就到這里，歡迎大家留言交流。
也歡迎大家關(guān)注我的工種昊《coder練習(xí)生》文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-485509.html
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