文本文档违规过滤及分析归类系统是一个基于NLP和机器学习技术的系统。通过合理的系统架构、技术工具和算法模型，系统可以实现高效的文本内容过滤和自动化分类功能。系统的配置和管理界面提供了灵活的方式来定义系统的行为和参数。安全和性能方面的考虑确保了系统运行的稳定性和可靠性。最后，系统的集成和部署方式使其能够与其他系统无缝集成，满足不同场景和需求的文本处理要求。
该系统采用客户端-服务器架构，客户端用于用户界面和文档输入，服务器用于处理和分析文档。
系统使用数据库和本地文件来存储文档数据和系统配置信息；数据库使用Sqlserver做数据存储。
系统使用自然语言处理（NLP）技术来识别文档中的违规内容。 NLP技术包括分词、词性标注、命名实体识别等。
系统通过文本分类算法对文档进行自动分类。
常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和深度学习模型（如卷积神经网络）。
系统可以与其他系统或服务进行集成，例如文档管理系统、社交媒体平台等。提供适当的API和接口，以便其他系统可以调用该系统的功能。部署可以选择在本地服务器上或云服务提供商上进行。
点击随机示例获取一条测试数据，系统可以根据用户输入的文章标题和文章内容对该文章进行分类和检测违规词汇。
点击上传文件，上传一个文档(支持txt/doc/docx/ppt/pptx/pdf等office文档)，系统会在后台读取该文档内容进行分析检测。
