基于贝叶斯公式的拼音输入法二元模型实现

和英语的直接输入不同，汉语输入法是通过拼音转译输入，而由于不同的拼音可以对应同一个字，而不同的字也可能存在多个拼音，是一个多对多的关系，因此在获得拼音的时候，需要能够准确地将其转换为正确的汉字，这就是拼音输入法的作用。本文介绍了一种基于贝叶斯公式的全拼拼音输入法实现，全拼也就是输入完整的拼音，不考虑缩写等情况。

---

以下是一段拼音：

huan ying guan zhu wo de bo ke

对于我们人来说，可以很容易的知道每个拼音对应的是哪个字：

欢迎关注我的博客

但是对于计算机，拼音所对应的每个汉字都是等价的，比如huan可以是“欢”，也可以是“换”，那么如果让计算机知道在这个句子里huan是“欢”？参考一下人将拼音转化为汉字的过程，可以发现在判断某个拼音的时候，我们并不是仅仅根据那一个拼音去判断，而是将其放在整个句子的上下文环境里去判断，也就是说在给定拼音句子的情况下，找到最大概率的汉字句子。翻译成数学语言就是，令X为汉字句子，Y为拼音句子，求

根据贝叶斯公式

其中

为常量，因为拼音已经固定，

​​​​使用识别信度代替，

考虑到随着n的增加，该计算会越来越复杂，并且会增加数据稀疏性，因此使用二元模型，即每个字的概率只和它前一个字相关（当然也可以使用三元模型，即每个字的概率只和它前两个字相关），简化后

所以问题转化为

其中CF识别信度表示当汉字确定时，其拼音为该拼音的概率，在此可以默认为1，故问题的关键就是

又由概率公式

其中

可以根据统计的思想认为代表和在语料库同时出现的次数

代表出现的次数。考虑到和在语料库中可能从来没有同时出现过，因此将改写为

。

这样算法的思路就很清楚了，首先获得语料库，可以是大量的新闻稿，遍历所以新闻稿，统计每个字出现的次数以及每两个连续的字出现的次数，然后读入新的拼音句子从统计结果中选出最佳的汉字。需要注意的是我们需要最大化的是

而不是

也就是说需要找到是整个句子的概率最大的，而不是某个字概率最大的汉字，这一点可以通过动态规划实现。

---

以下上代码：

记录每个拼音对应的汉字集

private void initPinyin(){
    char[] cs = Utility.readStrFromFile(Utility.HANZI_TABLE).toCharArray();
    List ls = Utility.readListFromFile(Utility.PINYIN_TABLE);
    String[] ps = new String[ls.size()];
    String[] hs = new String[ls.size()];
    for (int i = 0; i < ls.size(); ++i){
        int border = ls.get(i).indexOf(" ");
        ps[i] = ls.get(i).substring(0, border);
        hs[i] = ls.get(i).substring(border + 1);
    }
    p_map = new HashMap>();
    for (int i = 1; i < cs.length; ++i){
        for (int j = 0; j < hs.length; ++j){
            if(hs[j].indexOf(cs[i]) != -1){
                if(!p_map.containsKey(ps[j])){
                    p_map.put(ps[j], new ArrayList());
                }
                p_map.get(ps[j]).add(cs[i]);
            }
        }
    }

    writeMap(p_map, Utility.PINYIN_MAP);
}

根据语料库进行统计（语料库为json格式）

private void initHanzi(){
    char[] cs = Utility.readStrFromFile(Utility.HANZI_TABLE).toCharArray();
    c_map = new HashMap();
    w_map = new HashMap>();
    for (int i = 1; i < cs.length; ++i){
        c_map.put(cs[i], 0);
        w_map.put(cs[i], new HashMap());
    }
    w_map.put('#', new HashMap());

    writeMap(c_map, Utility.HANZI_MAP);
    writeMap(w_map, Utility.TWO_HANZI_MAP);
}

private void updateHanzi(String news_file) {
    List ss = Utility.readListFromFile(news_file);
    c_map = readMap(Utility.HANZI_MAP);
    w_map = readMap(Utility.TWO_HANZI_MAP);
    for (String s: ss) {
        s = s.substring(s.indexOf("{\"html\":"));
        JSONObject object = new JSONObject(s);
        String content = object.getString("html");
        char[] hanzi = content.toCharArray();
        char before = '#';
        for (char h : hanzi) {
            if (isChinese(h)) {
                Integer count = c_map.get(h);
                if (count != null) {
                    c_map.replace(h, count + 1);
                    if ((count = w_map.get(before).get(h)) != null) {
                        w_map.get(before).replace(h, count + 1);
                    } else {
                        w_map.get(before).put(h, 1);
                    }
                    before = h;
                } else {
                    before = '#';
                }
            } else {
                before = '#';
            }
        }
     }
     writeMap(c_map, Utility.HANZI_MAP);
     writeMap(w_map, Utility.TWO_HANZI_MAP);
}

使用动态规划进行翻译

public String[] predict(String pinyin){
    String[] ps = pinyin.split(" ");
    Queue queue = new PriorityQueue();
    queue.add(new Possibility("#", Utility.INIT_POSSIBILITY));
    return dynamicPlanning(ps, 0, queue);
}
  
private String[] dynamicPlanning(String[] ps, int index, Queue queue){
    if(index == ps.length){
        String[] result = new String[Math.min(queue.size(), Utility.OUT_SIZE)];
        for (int i = 0; i < result.length; ++i){
            result[i] = queue.poll().str.substring(1);
        }
        return result;
    }
    Possibility[] before = new Possibility[Math.min(queue.size(), Utility.MAX_SIZE)];
    double norm = queue.peek().p;
    for (int i = 0; i < before.length; ++i){
        before[i] = queue.poll();
        before[i].p /= norm;
    }
    queue.clear();
    List cs = p_map.get(ps[index]);
    for (Possibility s : before) {
        for (Character c : cs) {
            Possibility possibility = s.generateNext(c);
            if(!Double.isNaN(possibility.p)){
                queue.add(possibility);
            }
        }
    }
    return dynamicPlanning(ps, index + 1, queue);
}

class Possibility implements Comparable {
        String str;
        double p;

    Possibility(String str, double p) {
        this.str = str;
        this.p = p;
    }

    Possibility generateNext(char next){
        char before = str.charAt(str.length() - 1);
        return new Possibility(str + next, p * getPossibility(before, next));
    }

    private double getPossibility(char before, char next){
        int n_count = c_map.get(next);
        if(before == '#'){
            return n_count / Utility.RATIO;
        }else {
            int b_count = c_map.get(before);
            Integer integer = w_map.get(before).get(next);
            int bn_count = integer == null ? 0 : integer;
            return Utility.ALPHA * bn_count / b_count + (1 - Utility.ALPHA) * n_count / Utility.RATIO;
        }
    }
    
    public int compareTo(Possibility o) {
        return Double.compare(o.p, p);
    }
}

按概率高低输出概率最高的5个汉字句子

项目地址https://github.com/ChenErTong/PinYin