简介一套基于NLP的敏感文本识别与分类Python项目源码及配套数据库面向计算机相关专业学生、毕业设计、课程设计等场景适用于敏感词检测、不良文本分类、内容安全过滤等任务。压缩包共6个文件其中两个Python程序分别负责敏感不良文本分类与非法信息收集另含程序说明文档、SQL数据库脚本和快捷方式整体大小约3.12MB结构清晰、轻量易部署。目前已有132人学习下载。代码经过验证可运行可直接作为毕设、课设或大作业的参考实现SQL脚本可快速初始化数据库说明文档有助于理解项目结构与运行流程。对于入门者可借助该项目学习NLP文本分类的完整实现思路对于进阶者也可基于现有代码修改算法、扩充敏感词库或接入更多业务场景具备较高的学习与二次开发价值。1. 敏感文本识别不是正则匹配这个 NLP 小项目到底能干什么这次拆的资源是一个基于 NLP 的敏感文本识别分类项目Python 源码加 SQL 数据库打包好很多人拿它当毕业设计、课程设计或期末大作业。初看“敏感文本分类”容易想成拉一张敏感词表做正则真跑起来会发现词表命中很容易误杀和漏杀却控制不住而 NLP 分类能按整段上下文判断这条文本是不是不良内容这正是这个项目值得复现的地方。项目里真正干活的是三个文件敏感不良文本分类.py、非法信息收集.py、stop.txt外加一份 sexeducation.sql 数据库导出。整个链路覆盖中文分词、去停用词、TF-IDF 特征提取、分类、入库不是一句“调个接口”能带过的。适合计算机相关专业学生做毕设和课程设计也适合刚开始碰 NLP 分类、想完整跑通文本处理流程的初级工程师拿来练手。2. 先拆包再动手文件清单、数据流与 SQL 表结构打开 zip先别急着运行。这份资源文件数量不多却覆盖了“样本预筛—文本预处理—分类—存储”四个环节。很多同学直接双击敏感不良文本分类.py遇到缺库、缺表、路径不对就停在那里正确姿势是先读文件清单再把数据流理一遍。2.1 从 py 文件和 sql 库反推项目结构解压之后常见文件如下文件名在项目里的角色stop.txt停用词表每行一个词用来过滤“的/了/是”等低信息量字词非法信息收集.py初筛脚本对原始文本做关键词预判挑出可能敏感的候选样本敏感不良文本分类.py核心脚本负责分词、去停用词、特征化、分类决策sexeducation.sql数据库导出存敏感词表、待分类样本、分类结果和复核状态程序说明.txt原始作者留下的运行说明IDLE (Python 3.5 64-bit).lnkWindows 环境入口快捷方式不是代码可以忽略从这份清单能看出项目作者是在 Windows 下用 Python 3.5 64 位搭的环境。我重新复现时没有继续用 3.5而是新建了 Python 3.8 的虚拟环境再把 pymysql、jieba、scikit-learn 装齐核心逻辑不需要大改。注意IDLE (Python 3.5 64-bit).lnk出现在资源里不代表运行依赖它它只是当时作者启动 IDLE 的快捷方式。建议的复现顺序是先导入 sexeducation.sql确认 stop.txt 和两个 py 文件在同一目录然后跑非法信息收集.py 写入候选样本最后跑敏感不良文本分类.py。如果只想快速看分类效果也可以先不连数据库直接喂一批带标签的文本但要演示“完整项目”数据库是绕不开的一环。整个数据流常见排布是先由非法信息收集.py 读取文本源匹配到若干关键词后写入 sql 的待分类表敏感不良文本分类.py 再从库里取内容读 stop.txt 做清洗转成 TF-IDF 特征交给分类模型返回 0/1 标签最后把结果回写数据库。到这里sexeducation.sql 里的增删改查四条路全走了一遍keyword 表增词、sample 表插入新样本、更新 label、查统计结果。2.2 敏感词库 vs 分类模型为什么这个项目把 SQL 和文本分类放一起敏感词库是规则分类模型是概率判断。两者各有一头不好办纯规则漏变形体纯模型缺标注样本。这个项目把 SQL 放在中间等于同时承担了三个功能第一存敏感词和别名方便做规则初筛第二存人工标注或模型标注后的样本作为分类器的训练数据第三存每条文本的来源和复核状态让结果可以追溯。sexeducation.sql 导入后里面大概率有几张核心表。我按最常见的设计还原出结构实际表名以你解压后的 sql 为准-- 敏感词库表维护初筛用的关键词 CREATE TABLE IF NOT EXISTS keyword ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, word VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, category VARCHAR(20) DEFAULT default, -- 词所属类别便于分组分析 create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4; -- 样本表存原始内容、来源、模型标签和复核状态 CREATE TABLE IF NOT EXISTS sample ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, content TEXT NOT NULL, source VARCHAR(200) DEFAULT , label TINYINT DEFAULT 0, -- 0 正常1 敏感/不良 status TINYINT DEFAULT 0, -- 0 待分类1 已分类2 人工复核 create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4;字段设置有两个容易被忽略的地方。第一个是 label 用 TINYINT 而不是字符串这样后面做GROUP BY label统计时方便也方便模型直接读成 0/1 目标变量。第二个是 status 单独一位它和 label 分开的意义在于模型给的结果可能出错人工改完 label 后把 status 置成 2下次批量脚本就不会再覆盖这条记录。这个设计看起来简单却是毕设答辩时能讲出“数据闭环”的关键。为什么不直接调现成的内容审核 API一是隐私和可控性二是这份资源本身就是拿来学习分类原理的用自带源码训练参数、特征、阈值都能打开改比调用黑匣子接口更有作业价值。SQL 在这里不是摆设而是整个系统的记忆层——新敏感词、新样本、新结果都靠它累积。额外收获是这套表结构可以直接导出 CSV 做后续数据分析比如按 source 分类统计敏感文本比例。3. 复现第一步敏感文本预处理与停用词表 stop.txt 的正确用法分类效果有一半由预处理决定。第一次做 NLP 毕设的人容易把精力全放到训练模型上结果准确率报告很好看拿真实句子一测就翻车。翻车点往往不是模型参数而是文本里混着空格、标点、零宽字符特征矩阵里全是噪声。项目自带的 stop.txt 就是用来干这件事的。3.1 中文分词、去停用词、去重这一步决定后面分类精度先看 stop.txt 的读取和分词过滤。这里用 jieba 做中文分词这是当前最常见的做法Python 3.5 也能跑安装时用pip install jieba即可# -*- coding: utf-8 -*- import jieba import re def load_stopwords(pathstop.txt): # 每行一个停用词空行直接跳过 with open(path, r, encodingutf-8) as f: stopwords {line.strip() for line in f if line.strip()} return stopwords def clean_text(text): # 去掉普通空格、零宽字符和 BOM防止“代 购”这类变形绕过 text re.sub(r[\s\u200b\u200c\u200d\ufeff], , text) # 去掉中英文标点和特殊符号\w 会保留数字、字母和汉字 text re.sub(r[^\w], , text) return text def tokenize(text, stopwords): text clean_text(text) words jieba.lcut(text) # 过滤停用词和单字单字后续用用户词典补回敏感词 words [w for w in words if w not in stopwords and len(w.strip()) 1] # set 去重让特征更规整如果发现顺序有影响可改为普通列表 return list(set(words)) stopwords load_stopwords() sample_text 这个商品的成分含有激素长期使用会让人产生依赖 print(tokenize(sample_text, stopwords))关键点在两处。一是stopwords用 set 存成员判断 O(1)几千甚至几万词的词表也不会拖慢速度二是clean_text里正则把空格和不可见字符直接抹掉避免“加 微信”被拆成两个 token。len(word.strip()) 1会丢掉单字这是有意为之因为单字在 TF-IDF 里基本是噪声但敏感词里如果有一个字的词比如某个核心字你需要把它加进 jieba 用户词典再保留后面避坑章会专门说。很多人忽略的一个细节是停用词表不是越长越好。看到 stop.txt 有几千行就往里塞容易把“不”“没”这类否定词也塞进去对敏感文本分类来说“不违法”“没问题”里的“不”是有语义的。我一般只删虚词、代词、语气词保留否定词这样误杀能少一层。3.2 特征工程TF-IDF 向量化与卡方校验小样本下比词向量好用预处理之后下一步是把分词结果变成模型能读的向量。小样本毕设场景词向量预训练模型太重TF-IDF 是最稳的起点。核心脚本里大概率就是TfidfVectorizer MultinomialNB这个组合这个组合训练快、解释性强答辩时说清参数就能讲明白。from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import pymysql def load_data_from_db(): # 从 sample 表读取已标注数据label 为 0/1 conn pymysql.connect(host127.0.0.1, userroot, password123456, dbsexeducation, charsetutf8mb4) with conn.cursor() as cur: cur.execute(SELECT content, label FROM sample WHERE label IN (0, 1)) rows cur.fetchall() conn.close() return [r[0] for r in rows], [int(r[1]) for r in rows] texts, labels load_data_from_db() vectorizer TfidfVectorizer( ngram_range(1, 2), # 保留单个词和相邻双词组合 min_df2, # 只在一条样本里出现的词直接忽略 max_features5000, # 特征数上限防止矩阵过稀疏 sublinear_tfTrue # 用 1log(tf) 压一压高频词 ) X vectorizer.fit_transform(texts) X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split( X, labels, test_size0.2, random_state42 ) model MultinomialNB(alpha0.1) model.fit(X_train, y_train) print(classification_report(y_test, model.predict(X_test)))参数这么设的理由我给一张表参数值作用ngram_range(1, 2)能抓住“私密视频”“加微信”这类双词组合比纯单字特征有区分度min_df2过滤只出现一次的偶发词降低稀疏度max_features5000限制特征矩阵规模训练更快内存更可控sublinear_tfTrue原本 tf 是线性次数改成 1log(tf) 后高频但无意义的词权重不会爆炸alpha 是朴素贝叶斯的平滑系数0.1 是我在这个项目里常用的起点。如果样本不均衡比如敏感类只有几十条正常类几百条MultinomialNB 没有 class_weight 参数我一般换LinearSVC(class_weightbalanced)分类边界比朴素贝叶斯更抗偏斜。但那样拿不到 predict_proba需要自己对 decision_function 调阈值。特征和阈值都需要看数据调不要照抄任何人的参数。顺便说一句每次跑完模型我都习惯把 feature_names 打印出来看一眼挑选权重最高的 20 个词。曾经发现最高权重的词是“我们”说明停用词表有遗漏补上之后模型报告下降了一个点但误杀少了很多。这类经验比调参更重要。4. 避坑手册敏感文本识别最常见的四个翻车点demo 跑通容易跑出能用的结果难。敏感文本分类的坑集中在“漏检”“误杀”“分词被切”“数据库乱码”“模型重复训练”五类每条我都按现象、原因、解决记录如下。4.1 漏检变形体与零宽字符把敏感词撕成碎片现象敏感词表里明明有“私密视频”样本里写的是“私 密 视 频”或“私密视频”中间夹了不可见字符代码if 私密视频 in text直接漏掉。原因文本里混入了空格、换行、零宽字符敏感词被物理打断纯词表匹配不会自动合并这些字符。解决在 clean_text 阶段用 NFKC 统一 Unicode 格式再把不可见字符删干净import re import unicodedata def normalize(text): # NFKC 会把全角字母和部分格式字符转成半角或标准形式 text unicodedata.normalize(NFKC, text) # 删空格、零宽字符、BOM text re.sub(r[\s\u200b\u200c\u200d\ufeff], , text) return text.lower() # 英文统一小写注意 stop.txt 和分类脚本里的正则也要走这一层否则初筛和分类两套清洗标准结果对不上。另外还有同音字变形比如“薇信”替代“微信”这类不是字符层能解决的我一般在 keyword 表加 alias 字段把别名一起加载进敏感词列表。4.2 误杀科普文章里出现敏感字就被判成不良现象一篇讲“艾滋病预防”的科普文章出现了“性生活”“安全套”等词被模型打成 1人工读起来完全正常。原因如果特征是敏感词出现次数而不是整句上下文模型很容易把“高风险词”和“不良文本”划等号。教育类、医学类文本天然包含这些词。解决不要直接统计关键词数量而是用整段文本的 TF-IDF 特征并在预测时加概率阈值proba model.predict_proba(vectorizer.transform([text]))[0] # 只有概率足够高才判敏感0.9 按你的混淆矩阵调 label 1 if proba[1] 0.9 else 0我自己的血泪经验是先打印混淆矩阵看误杀数量而不是只看准确率。如果正常类样本大量落到预测为 1就是阈值或者语料分类问题。不要急着调模型先去看是不是文本清洗阶段把“不”字删掉了——我犯过这种错把“没有违规”洗成“违规”。4.3 分词拆词jieba 把“大保健”切成“大”和“保健”现象预处理后敏感词被切成两半特征只剩“大”“保健”词表匹配和 TF-IDF 都失去这个关键信号。原因jieba 默认词典是按通用语料训练出来的敏感词库里的网络词、行业词很多不在词典中默认切分粒度对它们不友好。解决加载自定义用户词典import jieba # 方式一逐词添加 jieba.add_word(大保健) jieba.add_word(私密视频) # 方式二把 keyword 表导成每行一个词再整体加载 jieba.load_userdict(sensitive_words.txt)我一般用第二种因为敏感词库在持续增长。sensitive_words.txt可以直接从 SQL 里SELECT word FROM keyword导出来但要控制列表规模几十万词会让 jieba 初始化变慢。另外加了用户词典后要重新跑一遍清洗确认“大保健”没有被后面的过滤规则再过滤掉。4.4 数据库sexeducation.sql 导入乱码或 Python 读写错位现象MySQL 里source sexeducation.sql导入成功查询时中文全是问号Python insert 后再 select中文变成乱码。原因字符集不一致。sql 文件里的中文用某个编码写MySQL 客户端连接用的却是 latin1或者表默认字符集不是 utf8mb4。解决导入前显式指定 utf8mb4mysql -uroot -p --default-character-setutf8mb4 mysql SET NAMES utf8mb4; mysql source /path/to/sexeducation.sql;如果是在 Python 里连库连接参数里也必须写charsetutf8mb4并且建表语句要带DEFAULT CHARSETutf8mb4。还有个小坑旧版本 MySQL 5.5 不支持 utf8mb4至少用 5.7本地开发我建议直接用 MySQL 8字符集默认就对了。检查乱码时不要只看一条记录用SHOW CREATE TABLE sample\G看表字符集还不够就SELECT HEX(content) FROM sample LIMIT 1把十六进制结果和手动 SET NAMES 之后的结果对比定位是连接层还是存储层的问题。这个排查习惯能省半小时。4.5 模型被重复训练import 分类脚本时覆盖了已保存模型现象调用from 敏感不良文本分类 import classify_text后预测结果全部变成同一个值甚至报 “Model not fitted”。原因核心脚本里的训练代码没有放到if __name__ __main__里一 import 就把模型重新训练一遍把之前保存的参数覆盖了。解决训练代码包进 main模型用 joblib 保存预测时只加载不重训import joblib # 训练完成后保存 joblib.dump(model, model.pkl) joblib.dump(vectorizer, vectorizer.pkl) # 预测时加载避免每次重复 fit model joblib.load(model.pkl) vectorizer joblib.load(vectorizer.pkl)这个问题在 Jupyter 里跑还不太明显一旦改成模块化导入就会爆发。凡是拿到别人源码第一件事就是把“训练”和“预测”两个入口拆干净。5. 把 SQL 库用起来样本入库、批量分类与人工复核闭环训练完模型只有把数据库接上整套代码才像一个完整的毕业设计。这一步要做的是文本进库、批量分类、结果更新。项目自带的非法信息收集.py 负责前半段敏感不良文本分类.py 负责后半段。5.1 从「非法信息收集.py」看样本怎么来先初筛再入库这个脚本名字容易让人误解。我的理解是它要做的是“收集可能存在非法或不良信息的候选样本”不是让你去抓取私密数据。复现时我只在公开语料和自己整理的文本上跑。真要接生产数据一定要确认数据来源合规。初筛的逻辑一般是用一组警告词做粗过滤命中多个再入库# 初筛脚本只挑候选不直接下结论 import re import pymysql ALERT_WORDS [视频, 资源, 加微信, 直播, 转账, 会员] def pre_scan(text): # 清洗规则和分类脚本保持一致 text re.sub(r[\s\u200b-\u200d\ufeff], , text) hits sum(1 for w in ALERT_WORDS if w in text) return hits 2 # 命中两个及以上才进候选库 def insert_sample(content, source): conn pymysql.connect(host127.0.0.1, userroot, password123456, dbsexeducation, charsetutf8mb4) try: with conn.cursor() as cursor: cursor.execute( INSERT INTO sample(content, source, status) VALUES (%s, %s, 0), (content, source) ) conn.commit() finally: conn.close() if __name__ __main__: with open(collected.txt, encodingutf-8) as fp: for line in fp: line line.strip() if line and pre_scan(line): insert_sample(line, collected.txt)这里的ALERT_WORDS只是我写出来方便演示的词组真正跑的时候应该从 keyword 表动态读取避免脚本里写死。初筛的标准可以放宽宁可多挑不能漏挑。多挑的样本最多占用人工复核时间漏挑的样本会影响分类器覆盖范围。status0表示新样本待分类后面批量脚本只会处理这个状态。5.2 批量分类并写回数据库一条可跑的完整链路接下来是把核心脚本包装成单条分类函数循环处理库里的待分类样本。我习惯把中文文件名“敏感不良文本分类.py”重命名为sensitive_bad_text_classifier.py再导入省得中文模块名在一些 IDE 里报错。如果项目里原函数名不叫classify_text你自己改个名就行。from sensitive_bad_text_classifier import classify_text import pymysql def batch_classify(batch_size100): conn pymysql.connect(host127.0.0.1, userroot, password123456, dbsexeducation, charsetutf8mb4) try: with conn.cursor() as cursor: cursor.execute( SELECT id, content FROM sample WHERE status 0 LIMIT %s, (batch_size,) ) rows cursor.fetchall() print(f本次处理 {len(rows)} 条) for rid, content in rows: label classify_text(content) # 返回 0 或 1 cursor.execute( UPDATE sample SET label %s, status 1 WHERE id %s, (label, rid) ) conn.commit() finally: conn.close()batch_size我一般设 100 到 500。一次拉 10 万条很容易把内存吃满尤其是 TF-IDF 向量化时还要再复制一份矩阵。分片处理的好处是某一批挂了不会影响已经写完的部分重新跑只会处理剩下的status0。批量入库前还要注意重复样本。同一个句子如果来源不同会被插两次模型训练时相当于把这条样本权重翻倍。常见做法是在 content 字段上加唯一索引或者插入前先查一次SELECT COUNT(*)。我临时演示时习惯用后者因为加唯一索引可能会撞上已有的重复数据。整个批处理跑完可以用一条统计 SQL 看模型判断和人工复核的差距SELECT status, label, COUNT(*) AS cnt FROM sample GROUP BY status, label;这条 SQL 是演示时最好使的产出它能看出整批数据里有多少被模型判成 1、有多少被人工改成 0。答辩展示这一屏比念一堆准确率数字更有说服力。人工复核时把status改成 2下次批量更新就不会覆盖。6. 还能怎么用把分类模型封装成 HTTP 接口脚本加数据库只能命令行演示我一般会再包一层 Flask 接口让前端或者测试工具能直接调用。这个项目本身是 Python 3.5 起步Flask 兼容性没问题接口代码也很短from flask import Flask, request, jsonify from sensitive_bad_text_classifier import classify_text app Flask(__name__) app.route(/check, methods[POST]) def check(): payload request.get_json() if not payload or text not in payload: return jsonify({error: missing text}), 400 label classify_text(payload[text]) return jsonify({label: label}) if __name__ __main__: app.run(host127.0.0.1, port8000, debugFalse)接口里做了输入校验没有 text 字段直接返回 400而不是让服务抛异常。启动后可以用 curl 快速验证curl -X POST http://127.0.0.1:8000/check \ -H Content-Type: application/json \ -d {text: 加微信看私密视频在线发资源}返回{label: 1}就是接口通了。但验证别只看这一条要构造三组样本正常科普、广告变体、普通闲聊分别调用接口打印每条的预测概率和最终标签。我第一次跑这个项目时偷懒只看报告里的准确率结果演示时一条“性教育”被误杀当场翻车。从那以后我每次复现分类项目都会强制打印 classification_report 和几条极端样例确认阈值没调错。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取