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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：

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 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 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 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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(path='stop.txt'): # 每行一个停用词，空行直接跳过 with open(path, 'r', encoding='utf-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(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', db='sexeducation', charset='utf8mb4') 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_df=2, # 只在一条样本里出现的词直接忽略 max_features=5000, # 特征数上限，防止矩阵过稀疏 sublinear_tf=True # 用 1+log(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_size=0.2, random_state=42 ) model = MultinomialNB(alpha=0.1) 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：

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_weight='balanced')，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 utf8mb4：

mysql -uroot -p --default-character-set=utf8mb4 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charset='utf8mb4'，并且建表语句要带DEFAULT CHARSET=utf8mb4。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(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', db='sexeducation', charset='utf8mb4') 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', encoding='utf-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。status=0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_size=100): conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='123456', db='sexeducation', charset='utf8mb4') 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status=0。

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(host='127.0.0.1', port=8000, debug=False)

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。

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