ToolGood.Words

一款高性能非法词(敏感词)检测组件，附带繁体简体互换，支持全角半角互换，获取拼音首字母，获取拼音字母，拼音模糊搜索等功能。

C#语言，使用StringSearchEx2.Replace过滤，在48k敏感词库上的过滤速度超过3亿字符每秒。（cpu i7 8750h）

csharp 文件夹说明：

ToolGood.Pinyin.Build:          生成词的拼音
ToolGood.Pinyin.Pretreatment:   生成拼音预处理，核对拼音，词组最小化
ToolGood.Transformation.Build： 生成简体繁体转换文档，更新时文档放在同一目录下，词库参考 https://github.com/BYVoid/OpenCC
ToolGood.Words.Contrast:        字符串搜索对比
ToolGood.Words.Test:            单元测试
ToolGood.Words:                 本项目源代码

非法词(敏感词)检测（字符串搜索）

非法词(敏感词)检测类：StringSearch、StringSearchEx、StringSearchEx2、WordsSearch、WordsSearchEx、WordsSearchEx2、IllegalWordsSearch;

• StringSearch、StringSearchEx、StringSearchEx2、StringSearchEx3: 搜索FindFirst方法返回结果为string类型。
• WordsSearch、WordsSearchEx、WordsSearchEx2、WordsSearchEx3: 搜索FindFirst方法返回结果为WordsSearchResult类型, WordsSearchResult不仅仅有关键字，还有关键字的开始位置、结束位置，关键字序号等。
• IllegalWordsSearch: 过滤非法词（敏感词）专用类，可设置跳字长度，默认全角转半角，忽略大小写，跳词，重复词，黑名单， 搜索FindFirst方法返回为IllegalWordsSearchResult,有关键字，对应原文，开始、位置，黑名单类型。
• IllegalWordsSearch、StringSearchEx、StringSearchEx2、WordsSearchEx、WordsSearchEx2 使用Save、Load方法，可以加快初始化。
• 共同方法有：SetKeywords、ContainsAny、FindFirst、FindAll、Replace
• IllegalWordsSearch独有方法：SetSkipWords（设置跳词）、SetBlacklist（设置黑名单）。
• IllegalWordsSearch字段UseIgnoreCase：设置是忽略否大小写,必须在SetKeywords方法之前，注：使用Load方法则该字段无效。
• StringSearchEx3、WordsSearchEx3为指针版优化版，实测时发现性能浮动比较大。

    string s = "中国|国人|zg人";
    string test = "我是中国人";

    StringSearch iwords = new StringSearch();
    iwords.SetKeywords(s.Split('|'));
    
    var b = iwords.ContainsAny(test);
    Assert.AreEqual(true, b);

    var f = iwords.FindFirst(test);
    Assert.AreEqual("中国", f);

    var all = iwords.FindAll(test);
    Assert.AreEqual("中国", all[0]);
    Assert.AreEqual("国人", all[1]);
    Assert.AreEqual(2, all.Count);

    var str = iwords.Replace(test, '*');
    Assert.AreEqual("我是***", str);

非法词(敏感词)检测（字符串搜索）（支持通配符）

非法词(敏感词)检测类：StringMatch、StringMatchEx、WordsMatch、WordsMatchEx。

支持部分正则表达式类型：.（点）?(问号) [](方括号) (|)(括号与竖线)

    string s = ".[中美]国|国人|zg人";
    string test = "我是中国人";

    WordsMatch wordsSearch = new WordsMatch();
    wordsSearch.SetKeywords(s.Split('|'));

    var b = wordsSearch.ContainsAny(test);
    Assert.AreEqual(true, b);

    var f = wordsSearch.FindFirst(test);
    Assert.AreEqual("是中国", f.Keyword);

    var alls = wordsSearch.FindAll(test);
    Assert.AreEqual("是中国", alls[0].Keyword);
    Assert.AreEqual(".[中美]国", alls[0].MatchKeyword);
    Assert.AreEqual(1, alls[0].Start);
    Assert.AreEqual(3, alls[0].End);
    Assert.AreEqual(0, alls[0].Index);//返回索引Index,默认从0开始
    Assert.AreEqual("国人", alls[1].Keyword);
    Assert.AreEqual(2, alls.Count);

    var t = wordsSearch.Replace(test, '*');
    Assert.AreEqual("我****", t);

繁体简体互换、全角半角互换、数字转成中文大写、拼音操作

    // 转成简体
    WordsHelper.ToSimplifiedChinese("我愛中國");
    WordsHelper.ToSimplifiedChinese("我愛中國",1);// 港澳繁体 转 简体
    WordsHelper.ToSimplifiedChinese("我愛中國",2);// 台湾正体 转 简体
    // 转成繁体
    WordsHelper.ToTraditionalChinese("我爱中国");
    WordsHelper.ToTraditionalChinese("我爱中国",1);// 简体 转 港澳繁体
    WordsHelper.ToTraditionalChinese("我爱中国",2);// 简体 转 台湾正体
    // 转成全角
    WordsHelper.ToSBC("abcABC123");
    // 转成半角
    WordsHelper.ToDBC("ａｂｃＡＢＣ１２３");
    // 数字转成中文大写
    WordsHelper.ToChineseRMB(12345678901.12);
    // 中文转成数字
    WordsHelper.ToNumber("壹佰贰拾叁亿肆仟伍佰陆拾柒万捌仟玖佰零壹元壹角贰分");
    // 获取全拼
    WordsHelper.GetPinyin("我爱中国");//WoAiZhongGuo   
    WordsHelper.GetPinyin("我爱中国",",");//Wo,Ai,Zhong,Guo   
    WordsHelper.GetPinyin("我爱中国",true);//WǒÀiZhōngGuó

    // 获取首字母
    WordsHelper.GetFirstPinyin("我爱中国");//WAZG
    // 获取全部拼音
    WordsHelper.GetAllPinyin('传');//Chuan,Zhuan
    // 获取姓名
    WordsHelper.GetPinyinForName("单一一")//ShanYiYi
    WordsHelper.GetPinyinForName("单一一",",")//Shan,Yi,Yi
    WordsHelper.GetPinyinForName("单一一",true)//ShànYīYī

拼音分支

ToolGood.Words.Pinyin 追求更快的加载速度（目前只有C#代码）。

拼音匹配

PinyinMatch：方法有SetKeywords、SetIndexs、Find、FindIndex。

PinyinMatch<T>：方法有SetKeywordsFunc、SetPinyinFunc、SetPinyinSplitChar、Find。

    string s = "北京|天津|河北|辽宁|吉林|黑龙江|山东|江苏|上海|浙江|安徽|福建|江西|广东|广西|海南|河南|湖南|湖北|山西|内蒙古|宁夏|青海|陕西|甘肃|新疆|四川|贵州|云南|重庆|西藏|香港|澳门|台湾";

    PinyinMatch match = new PinyinMatch();
    match.SetKeywords(s.Split('|').ToList());

    var all = match.Find("BJ");
    Assert.AreEqual("北京", all[0]);
    Assert.AreEqual(1, all.Count);

    all = match.Find("北J");
    Assert.AreEqual("北京", all[0]);
    Assert.AreEqual(1, all.Count);

    all = match.Find("北Ji");
    Assert.AreEqual("北京", all[0]);
    Assert.AreEqual(1, all.Count);

    all = match.Find("S");
    Assert.AreEqual("山东", all[0]);
    Assert.AreEqual("江苏", all[1]);

    var all2 = match.FindIndex("BJ");
    Assert.AreEqual(0, all2[0]);
    Assert.AreEqual(1, all.Count);

性能对比

执行10万次性能对比，结果如下：

注:C#自带正则很慢，StringSearchEx2.ContainsAny是Regex.IsMatch效率的8.8万倍多，跟关键字数量有关。

Regex.Matches的运行方式跟IQueryable的类似，只返回MatchCollection,还没有计算。

在 Find All测试中,

FastFilter只能检测出7个: [0]: "主席" [1]: "赵洪祝" [2]: "中国" [3]: "铁道部" [4]: "党" [5]: "胡锦涛" [6]: "倒台"

StringSearch检测出14个: [0]: "党" [1]: "党委" [2]: "西藏" [3]: "党" [4]: "党委" [5]: "主席" [6]: "赵洪祝" [7]: "中国" [8]: "铁道部" [9]: "党" [10]: "胡锦涛" [11]: "锦涛" [12]: "倒台" [13]: "黑社会"

插曲：在细查Regex.Matches神奇3ms，我发现Regex.Matches有一个小问题，

Regex.Matches只能检测出11个: [0]: "党" [1]: "西藏" [2]: "党" [3]: "主席" [4]: "赵洪祝" [5]: "中国" [6]: "铁道部" [7]: "党" [8]: "胡锦涛" [9]: "倒台" [10]: "黑社会"

猜想

非法词(敏感词)检测方法可用于电脑病毒检测及基因检测。

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