(2)社区反垃圾文本协调前言：在上面的博客中，我们谈到了通过计算重复率来识别文本是否是垃圾邮件。在本文中，我们将使用垃圾邮件文本库来识别垃圾邮件内容。前期准备：我们需要准备一个垃圾文本库，用来存放我们收集到的垃圾信息文本。您可以选择将它们存储在数据库中，或者以json或txt文件的形式存储。我提前准备了一个文本库。包含大约10,000多个垃圾邮件词和URL。场景：用户A和B在评论区留言如下：可以使用手头的词库直接协调。PHP代码如下：functionreplaceBadWord($text,$replace='*'){$file='Thesauruspath';如果(file_exists($file)){$contents=file_get_contents($file);$badWords=explode("\n",$contents);$badWords=array_map(function($badWord){$badWord=base64_decode($badWord);$badWord=str_replace(["\n","\r","\n\r",'"',';'],'',$badWord);返回$badWord;},$badWords);foreach($badWordsas$badWord){//if(strpos($text,$badWord)!==false){$len=mb_strlen($badWord,'utf8');$text=str_replace($badWord,str_repeat($replace,$len),$text);}}返回$文本；}}实际演示：协调脏话部分。结束：以上就是通过遍历词库完成一个脏话的调和过程。当然这样处理的效率可能会有点低，可以考虑将文本提前读入内存，这样就不用每次都重新读取文件，这样就可以使用PHP来完成简单的计算.缺点是需要维护脏字文库，需要不断维护和更新。但目前这种方法也是最简单粗暴的形式。它只需要保持脏话的特性就可以完成协调过程。但是对于项目级的产品，可以尝试使用阿里或者网易的文本检测技术，降低企业开发成本。长期的人力资源开发。就是这样，快乐编码。
