这是一款敏感词检测模块，判断句子中是否包含配置的敏感词，且支持直接判定是否存在敏感词 和 将敏感词过滤为*号 两种判定方式。

支持从缓存中读取敏感词前缀树。在每一次从敏感词源文件中逐行读取敏感词，并构建敏感词前缀树后，将敏感词的树节点转为二进制数据，存入文件中，同时记录源文件的MD5码。

下次再次调用Init()函数时，当缓存文件存在时，校验缓存文件记录的源文件MD5码与当前源文件MD5码是否一致，如果一致，则敏感词文件未被修改过，此时从缓存文件读取，效率更高。

本模块不建议用户使用go get ...进行安装，而是将sensitivecheck文件夹引入自己的项目中，然后先调用在调用Init()方法初始化敏感词检测树，再调用MsgCheck或MsgCheckFilter进行检测。

1. checkout本项目，运行main.go中的main()函数，你将看到控制台输出结果。 代码：

// 初始化敏感词检测树
sensitivecheck.Init()

fmt.Println("使用判断敏感词是否存在，来检测内容：科比")
res := sensitivecheck.MsgCheck("科比")
fmt.Println("结果为: ", res)

fmt.Println("使用过滤敏感词为*号，来检测内容：科比")
res, filtered := sensitivecheck.MsgCheckFilter("我是科比")
fmt.Println("结果为: ", res, filtered)

fmt.Println("使用判断敏感词是否存在，来检测内容：你好")
res = sensitivecheck.MsgCheck("你好")
fmt.Println("结果为: ", res)

fmt.Println("使用过滤敏感词为*号，来检测内容：你好")
res, filtered = sensitivecheck.MsgCheckFilter("你好")
fmt.Println("结果为: ", res, filtered)

结果：

敏感词检查缓存文件 sensitiveCache.bin 打开失败, 重新加载敏感词检测树并保存 open sensitiveCache.bin: The system cannot find the file specified. 
从源文件 sensitive.txt 中读取敏感词成功
写入树节点成功
使用判断敏感词是否存在，来检测内容：科比
检测到敏感词输入,玩家输入内容:科比, 命中内容:科比
结果为:  false
使用过滤敏感词为*号，来检测内容：科比
检测到敏感词输入,玩家输入内容:我是科比, 命中内容:科比
结果为:  false 我是**
使用判断敏感词是否存在，来检测内容：你好
结果为:  true
使用过滤敏感词为*号，来检测内容：你好
结果为:  true 你好

2. 可以看到文件夹目录下出现sensitiveCache.bin文件，这个文件是敏感词树的缓存文件。再次运行main()函数时，系统会从缓存文件中读取敏感词，将输出：

sensitive.txt MD5 checksum is 2cbc81470cc9949e55380b735e2e84af 
从缓存文件 sensitiveCache.bin 中读取敏感词文件 成功
使用判断敏感词是否存在，来检测内容：科比
检测到敏感词输入,玩家输入内容:科比, 命中内容:科比
结果为:  false
使用过滤敏感词为*号，来检测内容：科比
检测到敏感词输入,玩家输入内容:我是科比, 命中内容:科比
结果为:  false 我是**
使用判断敏感词是否存在，来检测内容：你好
结果为:  true
使用过滤敏感词为*号，来检测内容：你好
结果为:  true 你好

3. 你可以修改sensitive.txt中的敏感词，注意一行一个敏感词。

詹姆斯
科比

1. 将sensitivecheck整个文件夹复制到你的golang项目中，作为一个包进行使用
2. 在你项目中启动初始化的地方调用sensitivecheck包下的Init()函数
3. 在你项目中需要检测敏感词的地方，使用sensitivecheck.MsgCheck()或sensitivecheck.MsgCheckFilter()函数，进行检测输入的内容是否包含敏感词。

1. 你可以自由修改sensitivecheck.go中getSourceFileName()和getCacheFileName()的内容，自定义存储的路径位置。
2. 由于不知道大家的项目使用的是什么log库，本项目统一使用fmt.Printf()进行日志输出，如果你觉得不好用，全局替换成你项目里用的log即可。敏感词检查命中会有一行日志，也可根据自己需要进行保留或删除。
3. 项目依赖goframe的gbinary库，是在生成缓存文件时，将内存中的数据转成二进制时使用。你可以自己换成相同功能的库或者函数。

本项目使用字典前缀树算法实现。

使⽤TrieTree字典前缀树，将敏感词逐条遍历，构造⼀棵字典树。然后再将要检测的句⼦，遍历句⼦中 的每⼀个字，以这个字为开头到末尾，作为要检测的字符串，与字典树进⾏匹配。如找到字典树节点为敏感词结束节点，则命中敏感词。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/451564063

在进行敏感词检测时，有一些情况是比较特殊的。比如用户可能会为了输入科比而输入科，比，或是科.比，但我们敏感词不可能穷举两个字之间的所有其他符号。 另外，用户可能会使用全角的ＳＢ来尝试逃离敏感词SB的匹配。而对于英文字母，有大写和小写，我们也不希望每个单词都配置大写版和小写版。

鉴于以上情况，本模块约定：

读取内容时，将输入中的标点符号都转成空格，将全角英文字母和数字转成半角，将大写字母都转成小写字母。

注意，有一种情况无法避免，那就是将数字作为汉字的分隔符，如科8比。这是因为用户输入的数字可能是有含义的，也可能是没有含义的。目前使用前缀树的方案无法检查每个数字是否是分隔数字。