深度过滤是一种技术，可以用于去除文章中的违禁词。深度过滤通常使用自然语言处理技术，如词性标注和句法分析，来确定哪些词被认为是违禁的。这些词通常包括色情、暴力、仇恨、赌博等。

以下是一个简单的Python代码示例，使用了NLTK库来进行深度过滤：

```python import nltk from nltk.corpus import stopwords

创建一个停用词列表

stop_words = set(stopwords.words('english'))

定义一个函数，该函数接收一个字符串，返回其中的违禁词列表

def get违禁词(text): # 使用NLTK的分词器将文本分解为单词 words = nltk.word_tokenize(text)

# 删除停用词
words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 返回违禁词列表
return words

```

这个函数使用了NLTK的停用词列表来确定哪些词被认为是违禁的。它可以处理大部分的英文文本，但可能无法处理其他语言。此外，深度过滤可能无法准确地处理一些复杂的违禁词，如网络流行语或讽刺语言。