关于Telegram Bot的过滤词功能，主要涉及消息内容审查和自动化处理机制，以下是关键要点分析：

一、过滤词的核心技术

1. 文本分类模型

Telegram可能采用向量空间模型或概率推理模型（如Bayes原理）对敏感词进行识别，通过特征项权重计算匹配度，中文场景还需处理分词歧义问题。

2. 协同过滤机制

结合用户行为数据（如举报频率）动态调整过滤策略，例如高频出现的违规词汇会被快速加入黑名单。

二、常见过滤场景与规避方法

1. 商业敏感词替换

例如将"付款"改为"资金处理"，"订单号"改为"交易编码"，避免触发电商相关词汇的自动拦截。

2. 政治/违法内容拦截

涉及暴力、或政治敏感词会直接触发封号，需严格遵守平台政策。

三、开发者注意事项

1. API调用限制

频繁发送含过滤词的消息可能导致Bot被限流或封禁，建议设置消息延迟（间隔1-2秒/条）。

2. 用户隐私设置影响

若接收方关闭"允许陌生人消息"，即使过滤通过的消息也无法送达，需提前验证用户权限。

如需实现自定义过滤功能，可参考Telegram Bot API的`getUpdates`方法结合正则表达式进行本地化词库匹配，但需注意合规性以避免账号风险。

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