4.4 KiB

Raw Blame History

破词训练设计文档

背景

输入法用户在实际使用中通常是逐词输入的，而非逐字输入。例如输入"那边的特别漂亮的女孩是我的表姐"时，用户可能分词为：

那边 / 的 / 特别 / 漂亮 / 的 / 女孩 / 是 / 我 / 的 / 表姐

但为了增强模型的泛化能力，需要模拟用户从词中间断开的情况。例如用户可能只输入了"漂"就开始选字"亮"。

破词概念

术语定义

术语	说明
整词输入	用户输入完整词的拼音，如"piaoliang"
破词输入	用户只输入词的部分拼音，如"piao"
前缀	光标前的已确认文本
拼音	当前待选字的拼音（可能不完整）
后缀	光标后的原文内容

场景示例

以词"漂亮"为例：

整词模式（90%概率）：

光标前: 那边的特别
拼音:   piaoliang
预测:   漂 → 亮

破词模式（10%概率）：

光标前: 那边的特别漂
拼音:   liang
预测:   亮

实现方案

分词策略

使用 jieba 分词器进行词语边界识别：

import jieba
words = list(jieba.cut(text, HMM=False))
# "那边的特别漂亮的女孩是我的表姐。"
# → ['那边', '的', '特别', '漂亮', '的', '女孩', '是', '我', '的', '表姐', '。']

两阶段样本生成

每个词生成样本时分为两个阶段：

Phase 1：前缀/整词阶段

整词（90%）：prefix_positions = 整个词的所有字符
破词前缀（10%）：prefix_positions = 词的前 break_pos 个字符

if should_break:
    break_pos = random.randint(1, word_len_chars - 1)  # 随机破开位置
else:
    break_pos = word_len_chars  # 整词

Phase 2：破词续接阶段（仅当破词时）

当破词发生时，从断点位置开始继续采样：

if should_break and break_pos < word_len_chars:
    cont_start = char_positions[break_pos]
    # 从断点开始采样后续字符
    target_len = random_choice(1-8)  # 采样长度
    cont_positions = [cont_start, ...]  # 后续字符位置

样本结构

每个字符生成一个训练样本，包含：

字段	说明	示例
`part1` (prefix)	光标前文本	"那边的特别漂"
`part2` (pinyin)	当前字拼音	"liang"
`part3` (suffix)	光标后文本	"亮的女孩是我的表姐"
`part4`	专有词提示	"漂亮\|特别"
`label`	目标汉字ID	1234
`history_slot_ids`	历史已确认字	[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

拼音增强策略

根据 py_style_weight 参数，拼音有以下三种形式：

形式	概率	示例
完整拼音	75% (9/12)	"piaoliang"
仅声母	16.7% (2/12)	"pl" (通过 to_initials)
仅首字母	8.3% (1/12)	"p"

参数配置：py_style_weight=(9, 2, 1)

破词概率控制

word_break_prob 参数

控制每个词从中间断开的概率，默认为 10%：

self.word_break_prob = 0.10  # 10%概率从词中间破开

破词位置分布

对于长度为 N 的词，破开位置 break_pos 的分布：

break_pos = random.randint(1, N - 1)

2字词：break_pos = 1（100%在第1字后破开）
3字词：break_pos = 1 或 2（各50%）
4字词：break_pos = 1, 2, 或 3（各33%）

数据分布预期

理想分布

类别	预期比例
单字样本	~15%
2字词整词	~30%
3字词整词	~20%
破词样本	~10%
其他	~25%

拼音不完整率

由于 py_style_weight=(9, 2, 1)：

声母（initials）：~16.7%
首字母：~8.3%
总计不完整：~25%

代码实现位置

主要实现文件：src/model/dataset.py

函数/类	行号	功能
`segment_text()`	~30	jieba分词
`build_word_boundaries()`	~35	建立词边界映射
`PinyinInputDataset.__iter__()`	~280	核心迭代逻辑
`get_mask_pinyin()`	~215	拼音加强处理
`_add_word_samples()`	~240	样本构建

注意事项

破词仅针对多字词：单字词（如"的"、“是”）不会破词
破词保持语义完整：破词后仍能根据上下文预测正确汉字
历史槽位模拟逐步确认：同一词内已确认的字会填入 history_slot_ids
10% EOS标记：词尾有10%概率追加ID=0表示句子结束

4.4 KiB Raw Blame History Unescape Escape