Opencc4j

Opencc4j 支持中文繁简体转换，考虑到词组级别。

在线体验

Features 特点

• 严格区分「一简对多繁」和「一简对多异」。

• 完全兼容异体字，可以实现动态替换。

• 严格审校一简对多繁词条，原则为「能分则不合」。

• 词库和函数库完全分离，可以自由修改、导入、扩展。

• 兼容 Windows、Linux、Mac 平台。

• 支持自定义分词

• 支持判断单个字（词）是否为简体/繁体

• 支持返回字符串中简体/繁体的列表信息

• 支持中国台湾地区繁简体转换

v1.8.1 版本变更

• 修正 梁 的转换问题

变更日志

创作缘由

• OpenCC

OpenCC 的思想非常优秀，做的也特别棒。但是没有特别为 java 提供的工具。

• jopencc

jopencc 没有提供分词功能。

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• 快速开始
  • maven 引入
  • api 概览
  • 繁简体转换
    • 转为简体 toSimple
    • 转为繁体 toTraditional
  • 繁简体判断
    • 是否为简体 isSimple
    • 是否包含简体 containsSimple
    • 是否为繁体 isTraditional
    • 是否包含繁体 containsTraditional
  • 句子中包含的繁简体列表返回
    • 简体列表 simpleList
    • 繁体列表 traditionalList
  • 单个汉字对应的繁简体列表
    • 繁体字列表
    • 简体字列表
  • 中文工具方法
    • 是否为中文 isChinese
    • 是否包含中文 containsChinese
• 中国台湾繁简体转换
  • 工具类
  • 测试用例
• 配置引导类
  • 引导类说明
    • 默认配置
    • 中国台湾地区配置
  • 中文分词策略
    • 系统内置分词方式
    • 花瓣结巴分词
    • 自定义
  • 测试代码
    • 自定义分词实现类
    • 分词测试
  • 数据接口自定义
    • 接口说明
    • 自定义说明
• 技术鸣谢
  • OpenCC
  • 花瓣
• Issues & Bugs
• NLP 开源矩阵
• 后期 Road-Map

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快速开始

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>opencc4j</artifactId>
    <version>1.8.1</version>
</dependency>

api 概览

核心工具列表如下：

序号	工具类	简介
1	ZhConverterUtil	基础的繁简体转换
2	ZhTwConverterUtil	台湾地区的繁简体转换

所有的工具类方法具有相同的方法设计，便于记忆。

核心方法如下：

序号	api 方法	简介
1	toSimple(String)	转为简体
2	toTraditional(String)	转为繁体
3	simpleList(String)	返回包含的简体列表
4	traditionalList(String)	返回包含的繁体列表
5	toSimple(char)	返回单个汉字对应的所有简体字列表
6	toTraditional(char)	返回单个汉字对应的所有繁体字列表
7	isSimple(String)	是否全部为简体
8	isSimple(char)	单个字符是否为简体
9	containsSimple(String)	字符中是否为包含简体
10	isTraditional(String)	是否全部为繁体
11	isTraditional(char)	单个字符是否为繁体
12	containsTraditional(String)	字符中是否为包含繁体
13	isChinese(String)	是否全部为中文
14	isChinese(char)	单个字符是否为中文
15	containsChinese(char)	字符串中是否包含中文

繁简体转换

转为简体 toSimple

String original = "生命不息，奮鬥不止";
String result = ZhConverterUtil.toSimple(original);
Assert.assertEquals("生命不息，奋斗不止", result);

转为繁体 toTraditional

String original = "生命不息，奋斗不止";
String result = ZhConverterUtil.toTraditional(original);
Assert.assertEquals("生命不息，奮鬥不止", result);

繁简体判断

对单个字符或者词组进行繁简体判断。

是否为简体 isSimple

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isSimple('奋'));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isSimple("奋"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isSimple("奋斗"));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isSimple('奮'));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isSimple("奮"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isSimple("奮鬥"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isSimple("奮斗"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isSimple("beef"));

是否包含简体 containsSimple

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsSimple("奋"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsSimple("奋斗"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsSimple("奋斗2023"));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsSimple("編"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsSimple("編號"));

是否为繁体 isTraditional

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isTraditional('編'));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isTraditional("編"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isTraditional("編號"));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isTraditional('编'));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isTraditional("编"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isTraditional("编号"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isTraditional("编號"));

是否包含繁体 containsTraditional

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsTraditional("編"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsTraditional("編號"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsTraditional("編號2023"));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsTraditional("号"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsTraditional("编号"));

句子中包含的繁简体列表返回

返回字符串中繁简体对应的词、字列表，默认支持中文分词。

繁简体列表返回的词组和分词策略紧密相关。

简体列表 simpleList

final String original = "生命不息奋斗不止";
final List<String> resultList = ZhConverterUtil.simpleList(original);

Assert.assertEquals("[生, 命, 不, 息, 奋斗, 不, 止]", resultList.toString());

繁体列表 traditionalList

PS: 很多字是同体字。

final String original = "生命不息奮鬥不止";
final List<String> resultList = ZhConverterUtil.traditionalList(original);

Assert.assertEquals("[生, 命, 不, 息, 奮, 鬥, 不, 止]", resultList.toString());

单个汉字对应的繁简体列表

繁体字列表

Assert.assertEquals("[幹, 乾, 干]", ZhConverterUtil.toTraditional('干').toString());
Assert.assertEquals("[發, 髮]", ZhConverterUtil.toTraditional('发').toString());

简体字列表

Assert.assertEquals("[测]", ZhConverterUtil.toSimple('測').toString());

中文工具方法

是否为中文 isChinese

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isChinese("你"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isChinese("你好"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.isChinese('你'));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isChinese("你0"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isChinese("10"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isChinese('0'));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isChinese(""));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.isChinese(null));

是否包含中文 containsChinese

Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsChinese("你"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsChinese("你好"));
Assert.assertTrue(ZhConverterUtil.containsChinese("你0"));

Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsChinese("10"));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsChinese(""));
Assert.assertFalse(ZhConverterUtil.containsChinese(null));

中国台湾繁简体转换

工具类

为保证方法的一致性，引入 ZhTwConverterUtil 工具类，支持方法和 ZhConverterUtil 保持一致。

测试用例

简体到繁体：

String original = "使用互联网";
String result = ZhTwConverterUtil.toTraditional(original);
Assert.assertEquals("使用網際網路", result);

繁体到简体：

String original = "使用網際網路";
String result = ZhTwConverterUtil.toSimple(original);
Assert.assertEquals("使用互联网", result);

配置引导类

引导类说明

主要的可配置项包含了分词和数据集合。

二者都是可以配置，并且支持自定的。

默认配置

默认工具类等价于如下：

ZhConvertBootstrap.newInstance()
                .segment(Segments.defaults())
                .dataMap(DataMaps.defaults());

中国台湾地区配置

中国台湾地区配置等价于：

ZhConvertBootstrap.newInstance()
                .segment(Segments.defaults())
                .dataMap(DataMaps.taiwan());

中文分词策略

系统内置分词方式

你可以通过 Segments 工具类获取系统内置的分词实现。

序号	方法	准确性	性能	备注
1	defaults()	高	高	默认分词形式，暂时为 fastForward 策略
2	fastForward()	较高	高	fast-forward 分词策略
3	chars()	低	高	将字符串转换为单个字符列表，一般不建议使用
4	huaBan()	高	一般	花瓣的结巴分词策略

花瓣结巴分词

花瓣结巴分词在使用时，需要自行引入结巴分词依赖。

<dependency>
    <groupId>com.huaban</groupId>
    <artifactId>jieba-analysis</artifactId>
    <version>1.0.2</version>
</dependency>

自定义

你有时候可能除了上述的两种分词方式，会有更加适合自己业务的分词实现。

Opencc4j 支持自定义分词实现，只需要实现分词接口 Segment

• 接口内容

public interface Segment {

    /**
     * 分词
     * @param original 原始信息
     * @return 分词后的列表
     */
    List<String> seg(final String original);

}

测试代码

自定义分词实现类

/**
 * 一个最简单的分词实现。
 * 注意：仅仅做演示，不可实际使用。
 */
public class FooSegment implements Segment {
    @Override
    public List<String> seg(String original) {
        return Arrays.asList(original, "测试");
    }
}

分词测试

我们自定义的分词，直接在默认添加“测试”这样的信息。

final String original = "寥落古行宫，宫花寂寞红。白头宫女在，闲坐说玄宗。";
final Segment segment = new FooSegment();

final String result = ZhConvertBootstrap.newInstance()
        .segment(segment)
        .toTraditional(original);

Assert.assertEquals("寥落古行宮，宮花寂寞紅。白頭宮女在，閒坐說玄宗。測試", result);

数据接口自定义

不同的地区，对应的转换规则是不同的。

具体参考一下台湾地区的使用方式即可。

接口说明

IDataMap 的接口如下。

/**
 * 数据 map 接口
 * @author binbin.hou
 * @since 1.5.2
 */
public interface IDataMap {

    /**
     * 繁体=》简体 词组
     * @return 结果
     * @since 1.5.2
     */
    Map<String, List<String>> tsPhrase();

    /**
     * 繁体=》简体 单个字
     * @return 结果
     * @since 1.5.2
     */
    Map<String, List<String>> tsChar();

    /**
     * 简体=》繁体 词组
     * @return 结果
     * @since 1.5.2
     */
    Map<String, List<String>> stPhrase();

    /**
     * 简体=》繁体 单个字
     * @return 结果
     * @since 1.5.2
     */
    Map<String, List<String>> stChar();

    /**
     * 繁体字所有字符
     * @return 繁体字所有字符
     * @since 1.6.2
     */
    Set<String> tChars();

    /**
     * 简体字所有字符
     * @return 繁体字所有字符
     * @since 1.8.0
     */
    Set<String> sChars();

}

自定义说明

如果需要拓展对应的数据，建议继承原始的实现，然后添加额外的数据信息即可。

可以参考 中国台湾地区实现

ps: 后续考虑引入更加简单的实现方式，比如基于文本拓展，不过可扩展性没有接口灵活。

技术鸣谢

OpenCC

OpenCC 提供的原始数据信息。

花瓣

jieba-analysis 提供中文分词

Issues & Bugs

需求和 BUG 在这里，欢迎提供宝贵的建议。

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NLP 开源矩阵

pinyin 汉字转拼音

pinyin2hanzi 拼音转汉字

segment 高性能中文分词

opencc4j 中文繁简体转换

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 拼写检测

sensitive-word 敏感词

后期 Road-Map

• 数据字典插件化

• 考虑长文本分段，并行转换