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最近對直播比較感興趣，被問到一個問題——如何屏蔽彈幕中的不良內容？于是便有了如下的學習內容。

一、什么是敏感詞匯？

1.分類

敏感詞可大致分為以下幾類：政治相關和人名、迷信邪教、黃賭毒、槍支彈藥類、罵人諷刺類、時事類、廣告和非法信息、其他類。

網上有很多專門的敏感詞庫，我在網盤里上傳了一份名為百度內部的敏感詞文件，僅供查看https://pan.baidu.com/s/1o8xtX1K。

2.常出沒的地方

所有傳播的信息都需要。發送這些垃圾信息的人或者團隊被稱為“垃圾蟲”。

敏感詞不僅出現在社區論壇、IM聊天、影音娛樂等內部的評論或上傳信息區域，還隱藏在頭像、昵稱和簽名這種地方，需要全面鑒別。

3.哪些地方需要屏蔽？

平常我們主要做的屏蔽是廣告過濾、黃賭毒、暴力恐怖、謠言排查等幾種。不同的場合屏蔽的級別不同，而且基于傳播時效性的不同，屏蔽方式分為同步過濾和異步召回。

比如微博的屏蔽就需要做到基礎和全面，甚至一些時事熱點也要納入屏蔽范圍。

再比如B站，為了保持彈幕的質量，它還需要屏蔽一些刷屏的、內容尷尬的彈幕，這些彈幕的內容不算敏感，只是讓人不喜歡。B站在彈幕方面算是鼻祖，做到了極致——用戶可以根據顏色、字體大小、展示方式甚至自定義的文本來進行屏蔽，同時，在視頻右邊還有專門的彈幕欄，也就是說，我可以彈幕內容當做評論一條條地看而不受其干擾。如圖所示：

二、目前有哪些手段可以進行屏蔽？

綜合說來，技術屏蔽手段主要通過特征庫、語義分析、機器學習等方法來展開。網易易盾上是分三類來寫的：垃圾發現、垃圾識別、垃圾處理，有點表意不明，所以下面具體來介紹一下。（以下綜合易盾和joylnwang的博客整理而成。）

1.垃圾發現——針對新垃圾

①用戶舉報：主要是指用戶在使用產品過程中遇到不良信息，于是進行投訴。

為了保證投訴的效果，我們需要在舉報的便捷性、顯眼展示和獎勵機制上花一些功夫去做，同時還需要建立科學的舉報分類，不僅方便用戶選擇，還能極大地幫助反垃圾訓練特征樣本，綜合來做才能有更好的效果。

②內容聚合：主要是通過判斷內容的相似性，從而確定是否為垃圾信息。

就文本來說，其相似度分為兩個層面，第一是基于編輯距離的文本相似度計算，這種算法是根據一段文字如何經過增刪、移動而轉化為另一段文字的操作步數，來計算兩段文字的相似程度，運算的時間和空間復雜度都很高，對于評論，標題這樣的短文本往往能獲得不錯的效果，缺點是對長文本不太適用，且沒有考慮文本中意群的重要性。

第二是需要在原始文本中切分出有意義的Term，然后對于兩篇文章的Term集合，運算得出文本的相似程度。復雜性上要高于前者，但在處理長文本的方面有優勢，而且更有可能從意義的角度識別出相似的文本族（來源于http://blog.csdn.net/joylnwang/article/details/6831565）。

③蜜罐系統：主要是針對專業的垃圾蟲團體。

通常垃圾蟲都有特定的工具協助，而這些工具大多會分析頁面元素并進行調用。如果在頁面中埋伏一些“蜜罐”，正常的用戶無法看到這些入口，但是程序會直接調用這些入口進行垃圾信息發送。比如某一些隱藏的評論主題，只有程序才會去抓取這些主題并對它們發送垃圾信息。那么進了這些“蜜罐”里的人，都可以被判斷為非正常的用戶。

2.垃圾識別

①特征匹配：主要是基于已有垃圾特征進行匹配。

對文本來說，建立敏感詞庫就可以直接屏蔽相關詞句，同時，對于文字的變種比如簡轉繁、加空格、形近字、音近字，都可以有效識別。

對圖片來說，主要是MD5，魯棒哈希，Sift特征識別等手段。對于音頻和視頻也支持MD5匹配。（原諒我實在不能理清后面幾種手段的具體技術實現，不能展開講，有興趣的可以百度。）總之，這幾種手段可以支持人像識別、動漫識別、相似匹配、圖片旋轉裁剪、改變亮度色調、水印識別等，基本囊括了所有的不良圖片。

②模型匹配：主要是基于機器學習，可以在沒有具體特征樣本庫的情況下識別內容的分類。

音頻文件也通過大量語料學習能把語音轉換成文本，然后進入文本匹配過程。視頻則通過截圖的方式轉換成為圖片識別。

③規則匹配：即模式匹配，分為正則表達式、多模式匹配算法、基于元數據的定制等。

百度給的定義是：模式匹配是數據結構中字符串的一種基本運算，給定一個子串，要求在某個字符串中找出與該子串相同的所有子串。比如自定義規則：同IP下5分鐘內發送內容相似度超80%的封禁1小時。

3.垃圾處理

①基礎處理：刪除內容，封禁內容，封禁用戶，刪除用戶，封禁IP，封禁設備等常規手段

②隱蔽操作：普通的屏蔽操作容易被垃圾蟲感知，當他們發現被屏蔽時，會想辦法來“破解”反垃圾。故需要進行隱蔽，比較常見的做法有：垃圾發送接口返回成功，但實際僅用戶自己可見。

比如直播中的彈幕，進行虛擬展示，僅用戶自己可見，其他人都看不到。

③后續操作：每天把刪除的垃圾內容匯總到內部分揀平臺，由專業人員進行分析和對數據的分揀標記，完成各種模型以及規則的升級。

4.介紹一種常用常見的屏蔽工具——Adblock

Adblock是Mozilla Firefox、Mozilla Application Suite以及Google Chrome瀏覽器所使用的擴展。

Adblock允許用戶攔截廣告在內的各種頁面元素，并使這些內容不被下載和顯示。右鍵單擊一個條幅廣告，在上下文菜單中選擇“Adblock”，它就再也不會被載入了；或者在側欄打開 Adblock Plus 查看頁面的所有元素，然后選擇阻止條幅廣告。您可以在過濾器中使用通配符或正則表達式來阻擋所有廣告。

以上內容可解決大部分的敏感內容屏蔽問題，如有疑議，請在評論區回復，歡迎一起探討~

本文由 @小喬（微信公眾號：蕎麥長長） 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。