Computational-Chinese-Historical-Phonology

Use Convex Optimization to solve problems in Chinese Historical Phonology, especially reconstruction. At present, only the Qie Yun system (Middle Chinese) is modeled by Linear Programming. In the future, I will use stronger mathematical methods and expand the scope of research to the entire history of Chinese Phonology.
本项目意在用凸优化方法研究汉语语音史。目前，我只用了线性规划给《切韵》音系建模（即version1文件夹），但后续会用更强的数学方法将研究范围扩大到整个汉语语音史。

Environment Requirement

Packages used in this project are as follows:
numpy==1.21.5
pandas==1.4.2
PuLP==2.6.0
tqdm==4.64.0
Moreover, a solver for linear programming called Groubi also needs to be installed. You can apply for its free academic version here.
The environment configuration of this project is complicated. It took me a lot of time to figure out how to use the GROUBI solver with the pulp package (You may need to read this), but I couldn't remember all the details since it has been a long time.

Code Structure

The structure of directory ./version1 is as follows:

• ./version1/data contains the content of Qie Yun.
  • 《切韵》电子版来自古音小镜。廣韻字音表 poem(20170209).xls是我从古音小镜拿到的原始文件。我去掉了其中用不上的列，得到了《广韵》全_便于处理版.xlsx。但《广韵》收字太多，不便计算，于是我取《平水韵》、魏晋南北朝诗歌和《广韵》的交集，得到《广韵》简化版_平水韵_魏晋南北朝隋诗歌.xlsx。这个简化版将字头数从三万多减少到了八千多。
• ./version1/ori_result contains the results I got before.
  • 202305简化_广韵建模1_建模结果_广韵反切_归部_韵图介音_异读.xlsx是我运行./version1/src/guangyun.py得到的结果，包含每个字的声母、韵系、声调、等、开合的计算结果，以及这个字在《广韵》中的“标准答案”。该文件各列含义详见其“说明”sheet。用的是简化版数据。
  • 202305结果分析_广韵反切_归部_韵图介音_异读.xlsx是对上一文件（即计算结果）的分析。该文件各列、各sheet含义详见其“说明”sheet。用的是简化版数据。
  • 全_广韵建模1_广韵反切_归部_韵图_异读.xlsx是我去年得到的结果，用了《广韵》的全部字头。
• ./version1/src contains source code.
  • global_var.py包含全局变量，定义了各字的声母、韵系、声调、等、开合变量及一些辅助变量。供其它模块引用。可以设置变量global_jianhua，若其为1，则使用简化版数据《广韵》简化版_平水韵_魏晋南北朝隋诗歌.xlsx，否则使用全部字头《广韵》全_便于处理版.xlsx，默认为1。如果使用简化版数据，只需要求解十分钟左右，否则需要四五个小时。
  • guangyun.py是计算各字音韵地位的主要代码，会将计算结果存到./version1/result。
  • tool_funcion.py包含辅助函数，供guangyun.py调用。
  • result_analyze.py用于分析guangyun.py的计算结果，并将分析结果存到./version1/result。

How to Run the Code

只需先运行guangyun.py，得到计算结果，再运行result_analyze.py分析结果即可。