为了识别通过edittext或从服务器接收的敏感词，您可以在TensorFlow的帮助下通过ML模型过滤它们。
TensorFlow是Google开发的一个开源机器学习框架。它旨在促进机器学习模型的创建、训练和部署。TensorFlow提供了可用于此工作的预训练模型。
您必须实施自然语言处理（NLP）技术和预训练模型来分析文本并识别此特定问题的潜在有害或危险内容。
有两种更好的模型BERT（无监督）和LSTM（有监督）。现在是你的选择，你想选择哪一个根据您的要求。

如何集成TensorFlow？

1.在app.gradle中定义依赖项。
1.准备预训练模型：

• 获取TensorFlow Lite格式（.tflite）的预训练敏感文本检测模型。
• 将模型文件包含在Android项目的“assets”文件夹中。

1.加载模型：

private fun loadModelFile(): MappedByteBuffer {
     val assetFileDescriptor = assets.openFd("sensitiveModel.tflite")
     val inputStream = FileInputStream(assetFileDescriptor.fileDescriptor)
     val fileChannel = inputStream.channel
     val startOffset = assetFileDescriptor.startOffset
     val declaredLength = assetFileDescriptor.declaredLength
     return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength)
}

1.初始化TensorFlow Lite解释器并处理文本。