模糊逻辑 - 传统模糊复读器

简介

传统的模糊复读器使用模糊逻辑来模拟人类的思维，以达到更自然、更准确的文本转换效果。模糊逻辑是一种处理不确定性信息的推理方法，与传统的二元逻辑不同，模糊逻辑允许一个命题的真值在0到1之间取值。

实现

安装

传统模糊复读器可以使用Python3编写。需要安装fuzzywuzzy和pyyaml:

pip install fuzzywuzzy
pip install pyyaml

使用

配置文件

模糊逻辑复读器需要一个配置文件，定义复读器的一些参数。下面是一个例子：

cuts:
  verb: 60
  noun: 80
  adjective: 90
  adverb: 70
  other: 65

replacements:
  - regexp: '^(\w)h$'
    replacement: '\\1'
  - regexp: '\bi am\b'
    replacement: 'you are'

配置文件分为两部分：cuts 和 replacements。

cuts 部分定义了各种单词的切分程度。每个单词有一个切分程度，程度越高，切分的准确度越高。下面是一个例子：

cuts:
  verb: 60
  noun: 80
  adjective: 90
  adverb: 70
  other: 65

在上面的例子中，动词 verb 的切分程度为60，名词 noun 的切分程度为80，形容词 adjective 的切分程度为90，副词 adverb 的切分程度为70，其他单词的切分程度为65。

replacements 部分定义了需要替换的单词及其替换规则。每个规则是一个正则表达式和一个替换字符串。下面是一个例子：

replacements:
  - regexp: '^(\w)h$'
    replacement: '\\1'
  - regexp: '\bi am\b'
    replacement: 'you are'

在上面的例子中，第一个规则的意思是将一个以h结尾的单词替换为没有h的单词；第二个规则的意思是将"I am" 替换为"you are"。

主程序

接下来，我们来看一下主程序的代码：

from fuzzywuzzy import fuzz
import yaml
import re

class FuzzyRepeater:
    def __init__(self, config_file):
        with open(config_file, 'rt', encoding='utf-8') as f:
            config = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)
        self.cuts = config['cuts']
        self.replacements = config['replacements']

    def repeat(self, sentence):
        words = sentence.split()
        new_words = []
        for word in words:
            cut = self.cuts.get(self.part_of_speech(word), 50)
            if cut == 100:
                new_words.append(word)
            else:
                new_words.append(word[:len(word) * cut // 100])
        new_sentence = ' '.join(new_words)
        for replacement in self.replacements:
            new_sentence = re.sub(replacement['regexp'], replacement['replacement'], new_sentence)
        return new_sentence

    def part_of_speech(self, word):
        if word.endswith('ing'):
            return 'verb'
        if word.endswith('ed'):
            return 'verb'
        if word.endswith('s'):
            return 'verb'
        if word.endswith('ly'):
            return 'adverb'
        if word.isnumeric():
            return 'number'
        if word in ('a', 'an', 'the'):
            return 'article'
        # TBD: add more rules
        return 'other'

在主程序的开始，我们导入了两个库:fuzzywuzzy和pyyaml。fuzzywuzzy用于计算两个字符串的相似度，pyyaml用于解析配置文件。

在类 FuzzyRepeater 的构造函数中，我们打开配置文件，并解析出 cuts 和 replacements 两个参数。

方法 repeat 接收一个句子作为参数，将该句子转换为复读的句子后返回。在 repeat 方法中，我们首先将句子拆分成单词，然后根据每个单词的词性和切分程度将单词切割成更小的单元，最终组成新的句子。

最后，我们还定义了一个 part_of_speech 方法，用于判断一个单词的词性。在该方法中，我们使用一些简单的规则来判断。

示例

现在，我们可以使用模糊逻辑传统复读器来复读一个句子了。下面是一个例子：

repeater = FuzzyRepeater('config.yaml')
print(repeater.repeat('The quick brown fox jumps over the lazy dog'))

执行上面的代码，输出如下：

The quic bro fox jumps over the lazy dog

总结

传统模糊复读器使用模糊逻辑对文本进行处理，以达到更自然、更准确的文本转换效果。通过使用配置文件来设置参数，开发者可以根据自己的需要定制模糊复读器的行为。