如何实现拼音与汉字的互相转换
2016-02-08
基于词库的汉字转拼音
词库中既要包含每个字的拼音，也要包含常用单词/短语的读音。有些字是多音字，所以至少要保存其最常用的读音，不常用的读音多出现在单词/短语里。
好了，词库准备好了，现在手头有一句话要转换要转换为拼音，这句话是：
你好世界杯 我们的词库是这样子的：
你：nǐ 好：hǎo,hào 世：shì 界：jiè 杯：bēi 世界：shì,jiè 你好：nǐ,hǎo 苦尽甘来：kǔ,jìn,gān,lái 词库中最长的词 苦尽甘来 包含4个字。所以 你好世界杯 从4个字开始匹配：
- 判断
你好世界是否在词库中，不在； - 判断
你好世是否在词库中，不在； - 判断
你好是否在词库中，在，得到nǐ,hǎo； - 判断
世界杯是否在词库中，不在； - 判断
世界是否在词库中，在，得到shì,jiè； - 判断
杯是否在词库中，在，得到bēi；
于是 你好世界杯 被转换为 nǐ,hǎo,shì,jiè,bēi 。
基于词库和分词工具的汉字转拼音
纯粹的基于词库的方法在实际的使用中会遇到问题，例如 提出了解决方案 这句话中 了解 会被当作一个单词，所以会得到错误的结果：
tí,chū,liǎo,jiě,jué,fāng,àn 更好的方法是先进行分词得到：
提出 了 解决 方案 然后基于词库对每个结果分别处理。
基于HMM的拼音转汉字
这里的拼音一般不带声调。
将汉字作为隐藏状态，拼音作为观测值，使用viterbi算法可以将多个拼音转换成合理的汉字。例如给出 ti,chu,le,jie,jue,fang,an ，viterbi算法会认为 提出了解决方案 是最合理的状态序列。
HMM需要三个分布，分别是：
- 初始时各个状态的概率分布
- 各个状态互相转换的概率分布
- 状态到观测值的概率分布
这个3个分布就是三个矩阵，根据一些文本库统计出来即可。
viterbi算法基于动态规划， 维基百科 - Viterbi algorithm 给出了很好的解释和示例。
基于词库的拼音转汉字
原则：
- 词的权重大于字的权重；
- 转换中匹配的词越多，权重越小。
词库的格式是：
拼音:单词:权重 例如：
ni:你:0.15 ni:泥:0.12 a:啊:0.18 hao:好:0.14 nihao:你好:0.6 假如输入是 ni,hao,a ，我们计算一下各种组合的权重：
| 组合 | 权重 |
|---|---|
| 你,好,啊 | 0.15×0.14×0.18 = 0.00378 |
| 泥,好,啊 | 0.12×0.14×0.18 = 0.003024 |
| 你好,啊 | 0.6×0.18 = 0.108 |
可以看出， 你好,啊 是最好的结果。
实际实现中需要用到 动态规划 ， 和求有向无环图中两点之间最短距离类似。
最后
基于上面的思路，我编写了两个工具，欢迎指教 ^^
拼音转汉字（就是个拼音输入法）：
汉字转拼音：
正文到此结束
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