自然语言分析之汉字拆解

汉字是记录汉语的文字。汉字对发展中华民族的优秀文化起了重大的作用。汉字是世界上最古老的文字之一。汉字以象形字为基础，形、音、义、结合于一体，成为独特的方块形的表意体系的文字。

汉字的特点：

• 汉字的主要特点是它属于表意体系的文字。一个汉字的读音是一个音节，但汉字不是一节文字。从汉字的象形、指事、会意等造字法可以证明汉字是从意义入手创造出来的。从甲骨文到楷书，一脉相承，字体改变了，但文字性质并没有改变。
• 汉字是形体复杂的方块结构。汉字不像拉丁字那样呈线形排列，有长有短。它无论笔画多的还是笔画少的，所有笔画都写在同样的方块字中。
• 汉字分化同音词能力强。汉字有同音语素比较多。汉字能使用千年，能不为容易读、容易写、容易排检的表音文字所代替，能分化同音词、辨义能力强是主要原因之一。

汉字字符特征提取器（featurizer）

在深度学习中，很多场合需要提取汉字的特征（发音特征、字形特征）。本项目提供了一个通用的字符特征提取框架，并内建了拼音、字形（四角编码）和部首拆解的特征。

特征提取器：

• 拼音特征提取器：提取汉字的拼音作为特征，发音相似的字在编码上应该相似。示例：胡->hú，福->fú
• 字形（四角编码）提取器：提取中文的外形作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。示例：门->37001，闩->37101
• 部首拆解提取器：提取汉字的偏旁部首拆解作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。示例：闩->[‘门’,’一’]，闫->[‘门’,’三’]

项目地址：https://github.com/howl-anderson/hanzi_char_featurizer

SimilarCharacter

对常用的6700个汉字进行音、形比较，输出一个相近字的列表。

• Character文件是汉字总列表
• Dict存放了四角码、相似音和结构字典
• WriteNum是爬取和输出笔画数字典的爬虫
• writenumDict是笔画数字典
• Symbol_Structure是爬取结构代码的爬虫
• JudgeSimilarity根据字形和音加权计算相似度输出相近字，是主函数
• TransChar2Img将汉字转化为图片并保存
• ProcessWithCV2将汉字图片进行对比，近似度超过阈值则写入文件

结构字典中，1为左右结构，2为上下结构，3为左中右结构，4为上中下结构，5为全包围结构。

项目地址：https://github.com/contr4l/SimilarCharacter

汉字拆字

拆字是指將一文字，以筆畫、字形等基本組成單位分解成多個文字。汉字拆字让字型相似的字具有相似的拆解结果。这种特性可以被深度学习模型用来作为字的特征之一：字形的特征。

项目地址：https://github.com/howl-anderson/hanzi_chaizi

char_featurizer

char_featurizer是一个汉字字符特征提取工具，他可以提取汉字的字音（包括声母、韵母、声调）、字形（偏旁、部首）、四角符号等信息。同时可以将这些特征信息转换为tensor，作为模型的输入特征。这个项目是在安德森大佬的字符提取工具的基础上做了优化整合

目前char_featurizer支持的功能有：

• 字形特征提取
• 字音特征提取
• 四角编码提取
• tensor转换

项目地址：https://github.com/charlesXu86/char_featurizer

ChineseCixing

ChineseCixing,针对中文词语的笔画拆解，偏旁查询，拼音转换接口．在当前的中文信息处理当中，语言外部形式上的特征在各个任务中扮演着越来越重要的角色，本项目目的是为提供这一接口。

项目地址：https://github.com/liuhuanyong/ChineseCixing

zi

汉字数据集，包括约20000个汉字的相关信息，具体字段包括：

项目地址：https://github.com/secsilm/zi-dataset