19年11月8日 00:00
从NLP，尤其是目前大数据分析时代的角度来说，最难的当是使用量最少的语言，因为样本数最少。目前NLP最常用的deep vector embedding方案还是基于大数据训练的，所以汉语和英语是两大最容易审查的语言，而非洲和南美部落里的神必语言是最难审查的。除去deep learning式的审查，使用传统的NLP审查的话分析语其实是最难审查的，因为分析语不基于词根变化而是根据各种stop words改变词性，所以其实是相比分析语较难从句法学上找到规律的。
从人工或单纯的敏感词的角度来说，应该是使用者越少的语言越容易审查。使用者少导致语言演化缓慢，所以新词汇和语法不会被制造，进而使得人工审查无需更新自己的知识储备，更方便的找到审查员。
真正最难审查的其实是皮钦语（Pidgin），也就是多种语言混合起来的手法，比如：
原文：二ゴロ、俺はニデシンウェイをtolerate nai, now you a sein of usになれ。
翻译：你够了，我无法忍受你的行为，现在你将成为我们中的一员。
解析：二ゴロ(nigoro)，俺はニデシンウェイ(ni de shinuei) をtolerate nai（ない为日语否定后缀）, now you a sein（せいいん 成員） of usになれ（成れ，成为）。
谷歌翻译（检测到日文）：Nigoro，我可以成为一个宽容的奈。
其中还可以有各种用法，上面是把汉语拼音写成片假名，然后日语和英语混用，使用日语语法。也可以把汉语拼音写成日语汉字（万叶假名出口转内销并感），然后使用英文语法：
原文：ニ号郎、我cannot連署your真惠、now you will become和麺乗で胃炎。
解析：ニ号郎 (nigourou)、我 (wa) cannot 連署 (renshou) your 真惠 (shinwe)、now you will become和麺乗で胃炎 (wamen jou de ien)。
谷歌翻译（检测到中文）：倪乃南，我不能拥有自己的星座，现在您将成为日本面条和胃炎。
不过这种皮钦语要求有点高，至少要会两种语言，但是如果会官话以外的方言的话，也可以算两种语言。可以参考粤语的写法，其实就是其中一种。
19年8月27日 00:00