Opencc4j
Opencc4j[1] 支持中文繁简体转换，考虑到词组级别。
在线体验[2]
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
v1.8.0 版本变更
?
丰富工具类方法
?
优化繁简体判断逻辑
变更日志[3]
创作缘由
?OpenCC
OpenCC[4] 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[5] 没有提供分词功能。
快速开始
maven 引入
com.github.houbb
opencc4j
1.8.0
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 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 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。
com.huaban
jieba-analysis
1.0.2
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[6]
?接口内容
public interface Segment {
/**
* 分词
* @param original 原始信息
* @return 分词后的列表
*/
List 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 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> tsPhrase();
/**
* 繁体=》简体 单个字
* @return 结果
* @since 1.5.2
*/
Map> tsChar();
/**
* 简体=》繁体 词组
* @return 结果
* @since 1.5.2
*/
Map> stPhrase();
/**
* 简体=》繁体 单个字
* @return 结果
* @since 1.5.2
*/
Map> stChar();
/**
* 繁体字所有字符
* @return 繁体字所有字符
* @since 1.6.2
*/
Set tChars();
/**
* 简体字所有字符
* @return 繁体字所有字符
* @since 1.8.0
*/
Set 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[7]
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[8] 提供的原始数据信息。
花瓣
jieba-analysis[9] 提供中文分词
Issues & Bugs
需求和 BUG[10] 在这里，欢迎提供宝贵的建议。
如果对您有帮助，欢迎 Star 鼓励作者。
NLP 开源矩阵
pinyin 汉字转拼音[11]
pinyin2hanzi 拼音转汉字[12]
segment 高性能中文分词[13]
opencc4j 中文繁简体转换[14]
nlp-hanzi-similar 汉字相似度[15]
word-checker 拼写检测[16]
sensitive-word 敏感词[17]
后期 Road-Map
?
数据字典插件化
?
考虑长文本分段，并行转换
References
[1] Opencc4j: https://github.com/houbb/opencc4j
[2] 在线体验: https://houbb.github.io/opensource/opencc4j
[3] 变更日志: CHANGELOG.md
[4] OpenCC: https://github.com/BYVoid/OpenCC
[5] jopencc: https://github.com/carlostse/jopencc
[6] Segment: https://github.com/houbb/opencc4j/blob/master/src/main/java/com/github/houbb/opencc4j/support/segment/Segment.java
[7] 中国台湾地区实现: https://github.com/houbb/opencc4j#%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8F%B0%E6%B9%BE%E5%9C%B0%E5%8C%BA%E9%85%8D%E7%BD%AE
[8] OpenCC: https://github.com/BYVoid/OpenCC
[9] jieba-analysis: https://github.com/huaban/jieba-analysis
[10] 需求和 BUG: https://github.com/houbb/opencc4j/issues
[11] pinyin 汉字转拼音: https://github.com/houbb/pinyin
[12] pinyin2hanzi 拼音转汉字: https://github.com/houbb/pinyin2hanzi
[13] segment 高性能中文分词: https://github.com/houbb/segment
[14] opencc4j 中文繁简体转换: https://github.com/houbb/opencc4j
[15] nlp-hanzi-similar 汉字相似度: https://github.com/houbb/nlp-hanzi-similar
[16] word-checker 拼写检测: https://github.com/houbb/word-checker
[17] sensitive-word 敏感词: https://github.com/houbb/sensitive-word
本文暂时没有评论，来添加一个吧(●'◡'●)