如何实现拼音与汉字的互相转换，拼音汉字转换器彝

如何实现拼音与汉字的互相转换，拼音汉字转换器彝

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。
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，
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。

支持一下感觉挺不错的