В сегодняшней записи блога мы собираемся погрузиться в мир ненормативной лексики и изучить, как получить доступ к API нецензурных слов без ключа API. Хотя мы не поощряем и не одобряем использование ненормативной лексики, могут быть веские причины для работы с фильтрами ненормативной лексики или анализа языковых моделей. Пожалуйста, используйте эти знания ответственно и в рамках правовых и этических норм.

Метод 1: парсинг веб-страниц

Один из способов получить доступ к API нецензурных слов без ключа API — использовать методы очистки веб-страниц. Вы можете очистить веб-сайты или форумы, на которых размещены списки нецензурных слов, и сохранить их в своей собственной базе данных. Вот фрагмент кода на Python с использованием библиотеки BeautifulSoup:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://example.com/profanity-list"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
curse_words = []
for word in soup.find_all("li"):
    curse_words.append(word.text)
print(curse_words)

Не забудьте заменить « https://example.com/profanity-list » фактическим URL-адресом веб-страницы, содержащей список ненормативной лексики.

Метод 2: локальная база данных Word

Создайте локальную базу данных или текстовый файл, содержащий тщательно подобранный список нецензурных слов. Вот пример на Python:

curse_words = []
with open("curse_words.txt", "r") as file:
    for line in file:
        curse_words.append(line.strip())
print(curse_words)

Убедитесь, что файл «curse_words.txt» находится в том же каталоге, что и ваш скрипт, и содержит по одному слову в строке.

Метод 3: регулярные выражения

Вы можете использовать регулярные выражения для поиска и фильтрации нецензурных слов в заданном тексте. Вот пример Python:

import re
text = "This is a sentence containing a curse word like sh*t."
curse_words = re.findall(r"\b\w*([cC][uU][rR][sS][eE])\w*\b", text)
print(curse_words)

В данном тексте будут найдены такие слова, как «curse», «Curse», «cUrSe» и т. д.

Метод 4. Модели машинного обучения

Другой подход — обучить модель машинного обучения классификации ругательств. Вы можете собрать набор данных с помеченными ругательствами и словами без ругательств и использовать такие методы, как обработка естественного языка (НЛП), для построения модели. Однако этот метод требует значительных данных и опыта в области машинного обучения.

Хотя доступ к API нецензурной лексики без ключа API не всегда рекомендуется, методы, описанные в этой статье, предоставляют альтернативные способы фильтрации или анализа ненормативной лексики. Не забывайте использовать эти методы ответственно и в рамках правовых и этических границ. Приятного кодирования!