IllegalWordsDetection 项目使用教程
2024-09-13 23:48:58作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目介绍
IllegalWordsDetection 是一个高效且简单的 Unity3D 手游客户端敏感词检测算法库。该项目能够应对大部分敏感词过滤需求,适用于需要对用户输入进行敏感词检测的 Unity3D 游戏项目。通过该库,开发者可以快速集成敏感词检测功能,确保游戏内容的安全性和合规性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了 Unity3D 开发环境,并且项目已经创建。
2.2 安装步骤
-
克隆项目:
git clone https://github.com/NewbieGameCoder/IllegalWordsDetection.git -
导入项目:
- 将克隆下来的
IllegalWordsDetection文件夹复制到你的 Unity 项目中的Assets目录下。
- 将克隆下来的
-
配置敏感词库:
- 在
IllegalWordsDetection文件夹中找到MinGanCi.txt文件,编辑该文件以添加或删除敏感词。
- 在
2.3 使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示如何在 Unity 脚本中使用 IllegalWordsDetection 进行敏感词检测。
using UnityEngine;
using IllegalWordsDetection;
public class SensitiveWordChecker : MonoBehaviour
{
void Start()
{
string inputText = "这是一个包含敏感词的测试文本。";
string[] sensitiveWords = IllegalWordDetection.FindAll(inputText);
if (sensitiveWords.Length > 0)
{
Debug.Log("检测到敏感词: " + string.Join(", ", sensitiveWords));
}
else
{
Debug.Log("文本中没有检测到敏感词。");
}
}
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
- 游戏聊天系统:在多人在线游戏中,聊天系统是玩家交流的重要途径。通过集成
IllegalWordsDetection,可以有效过滤玩家聊天内容中的敏感词,维护游戏社区的健康环境。 - 用户评论系统:在游戏论坛或评论系统中,用户可以发表评论。使用该库可以自动检测并过滤不当言论,提升用户体验。
3.2 最佳实践
- 定期更新敏感词库:随着时间的推移,新的敏感词可能会出现。建议定期更新敏感词库,以确保检测的准确性和全面性。
- 性能优化:在处理大量文本时,可以考虑将敏感词检测功能放在后台线程中执行,以避免阻塞主线程。
4. 典型生态项目
- Unity3D 游戏开发:
IllegalWordsDetection是 Unity3D 游戏开发中敏感词检测的理想选择,适用于各种类型的游戏项目。 - 聊天系统开发:无论是游戏内聊天还是社交应用中的聊天功能,都可以集成该库以实现敏感词过滤。
通过以上步骤,你可以快速集成并使用 IllegalWordsDetection 项目,确保你的 Unity3D 游戏项目内容的安全性和合规性。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0113
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
用Python打造高效自动升级系统,提升软件迭代体验【免费下载】 轻松在UOS ARM系统上安装VLC播放器:一键离线安装包推荐【亲测免费】 Minigalaxy:一个简洁的GOG客户端为Linux用户设计【亲测免费】 NewHorizonMod 项目使用教程【亲测免费】 Pentaho Data Integration (webSpoon) 项目推荐【免费下载】 探索荧光显微图像去噪的利器:FMD数据集与深度学习模型 v-network-graph 项目安装和配置指南【亲测免费】 免费开源的VR全身追踪系统:April-Tag-VR-FullBody-Tracker GooglePhotosTakeoutHelper 项目使用教程 sqlserver2pgsql 项目推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
486
3.6 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
297
331
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
266
113
暂无简介
Dart
736
177
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
863
458
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
295
343
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
149
880