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如何在 Discord 机器人中正确实现基于词表的敏感词检测与消息删除

心靈之曲

心靈之曲

发布时间:2026-01-24 10:51:11

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来源于php中文网

原创

如何在 Discord 机器人中正确实现基于词表的敏感词检测与消息删除

本文详解如何使用 `commands.cog.listener()` 正确检测用户消息中是否包含服务器配置的禁用词汇,并精准触发删除与提醒,避免误删、漏检及性能问题。

在 Discord.py 中实现敏感词过滤时,一个常见误区是错误地遍历字符串字符而非单词,或混淆了“子串匹配”与“精确词项匹配”。你原始代码中的核心问题在于这一行:

for word in ' '.join(x for x in xxx2):

这实际上将 xxx2(如 "cat dog mouse")转为单个字符串后,再对其每个字符进行迭代(即 'c', 'a', 't', ' ', 'd'…),而非按单词分割。因此 'noob' 被误删,是因为其中的 'o' 或 'b' 碰巧出现在 xxx2 字符串中——这完全违背了“匹配完整禁用词”的设计目标。

✅ 正确做法是:将禁用词存为 list 或 set,将消息内容按空格分词,然后检查消息中的任一完整单词是否精确存在于禁用词集合中。推荐写法如下:

@commands.Cog.listener()
async def on_message(self, message):
    if message.author.bot:
        return

    # ✅ 高效获取:建议提前缓存 bwl(见文末优化说明)
    bwl = GetWF(message.guild.id)  # 返回如 ['cat', 'dog', 'mouse']

    if not bwl:  # None 或空列表均跳过
        await self.bot.process_commands(message)
        return

    # ✅ 推荐:转为小写 set 提升查找效率 & 统一大小写匹配
    banned_set = {word.strip().lower() for word in bwl}

    # ✅ 精确单词匹配:split() 分词 + lower() 统一格式
    words_in_msg = message.content.lower().split()

    if any(word in banned_set for word in words_in_msg):
        try:
            await message.delete()
            await message.channel.send(f"`HEY {message.author.name}!\nThat word is banned!`")
        except discord.Forbidden:
            # 权限不足时静默处理(比 broad except 更安全)
            pass
        except Exception as e:
            # 其他异常建议记录日志,而非忽略
            print(f"[BWL Filter Error] {e}")

    # ⚠️ 必须调用,否则命令无法被识别
    await self.bot.process_commands(message)

? 关键改进点说明:

IBM Watson
IBM Watson

IBM Watson文字转语音

下载
  • banned_set = {...} 使用 set 实现 O(1) 查找,比 list in 快得多;
  • message.content.lower().split() 确保按单词粒度匹配(非子串),且忽略大小写;
  • any(...) 短路求值:一旦发现一个匹配词即触发动作,无需遍历全部;
  • 显式捕获 discord.Forbidden 而非泛用 except Exception,便于调试和维护。

⚠️ 重要注意事项:

  1. 性能优化:GetWF(guild.id) 若涉及数据库/网络请求,请不要在 on_message 中实时调用。应改用启动时预加载 + 缓存机制(例如 self.bwl_cache = {},配合定时刷新或事件更新),否则每条消息都查库将严重拖慢响应并增加延迟。
  2. 匹配精度局限:当前方案仅支持完整单词精确匹配。若需支持标点过滤(如 "mouse!")、词干变形(如 "dogs" → "dog")或模糊匹配,需引入正则(re.sub(r'[^\w]', ' ', msg))、NLP 库(如 nltk)或专用敏感词库(如 ahocorasick)。这类进阶需求建议单独设计模块,避免污染基础监听逻辑。
  3. 权限校验:确保机器人拥有 Manage Messages 权限,否则 message.delete() 必然失败。

? 总结:敏感词过滤的本质是「集合成员判断」,而非字符串扫描。坚持「数据结构合理化(set)+ 输入标准化(lower/split)+ 匹配语义明确化(in)」三原则,即可写出健壮、高效、易维护的过滤逻辑。

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