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Comment pouvons-nous mettre en œuvre et maintenir efficacement un filtre contre les grossièretés ?

Barbara Streisand

Dec 14, 2024 pm 07:58 PM

How Can We Effectively Implement and Maintain a Profanity Filter?

Mise en œuvre d'un filtre anti-blasphème efficace

Les filtres anti-blasphème visent à éliminer les propos répréhensibles des entrées des utilisateurs. Cependant, la création d'un filtre fiable pose des défis.

Sources de listes de grossièretés

Une ressource pour les listes de grossièretés est Dansguardian, un proxy open source avec des listes de grossièretés par défaut. De plus, une liste de phrases est disponible pour le proxy.

Méthodes de détection des grossièretés

Pour le filtrage de mots de base, deux approches existent en PHP :

Expressions régulières : Créez une expression régulière avec toutes les phrases interdites et effectuez une recherche/remplacement opération.
Filtrage basé sur les tableaux : Chargez les mots interdits dans des tableaux et utilisez des fonctions telles que preg_replace() pour manipuler la chaîne d'entrée.

Gestion des évasions

Les utilisateurs peuvent tenter de contourner les filtres en modifiant l'orthographe (par exemple, "a$$" pour "ass"). Pour résoudre ce problème, vous pouvez créer une liste de tentatives d'évasion courantes et les filtrer.

API pour la détection des grossièretés

Bien qu'il existe des API qui fournissent un simple résultat « propre » ou « sale » , ils peuvent ne pas être fiables pour toutes les langues et tous les dialectes.

Les défis liés aux grossièretés Filtres

Malgré ces solutions, les filtres anti-blasphèmes sont imparfaits. Ils ne peuvent pas détecter de manière fiable les sentiments ou le contexte, et ils peuvent être contournés par des utilisateurs déterminés.

L'examen humain en dernier recours

En fin de compte, aucun système automatisé ne peut remplacer l'examen humain. Un processus de contrôle ou d’examen par les pairs est souvent essentiel, en particulier dans les contextes communautaires sensibles.

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