284 lines
13 KiB
Swift
284 lines
13 KiB
Swift
// (c) 2021 and onwards The vChewing Project (MIT-NTL License).
|
||
// Refactored from the ObjCpp-version of this class by:
|
||
// (c) 2011 and onwards The OpenVanilla Project (MIT License).
|
||
// ====================
|
||
// This code is released under the MIT license (SPDX-License-Identifier: MIT)
|
||
// ... with NTL restriction stating that:
|
||
// No trademark license is granted to use the trade names, trademarks, service
|
||
// marks, or product names of Contributor, except as required to fulfill notice
|
||
// requirements defined in MIT License.
|
||
|
||
import Foundation
|
||
|
||
extension vChewing {
|
||
/// 語言模組副本化模組（LMInstantiator，下稱「LMI」）自身為符合天權星組字引擎內
|
||
/// 的 LangModelProtocol 協定的模組、統籌且整理來自其它子模組的資料（包括使
|
||
/// 用者語彙、繪文字模組、語彙濾除表、原廠語言模組等）。
|
||
///
|
||
/// LMI 型別為與輸入法按鍵調度模組直接溝通之唯一語言模組。當組字器開始根據給定的
|
||
/// 讀音鏈構築語句時，LMI 會接收來自組字器的讀音、輪流檢查自身是否有可以匹配到的
|
||
/// 單元圖結果，然後將結果整理為陣列、再回饋給組字器。
|
||
///
|
||
/// LMI 還會在將單元圖結果整理成陣列時做出下述處理轉換步驟：
|
||
///
|
||
/// 1. 獲取原始結果陣列。
|
||
/// 2. 如果有原始結果也出現在濾除表當中的話，則自結果陣列丟棄這類結果。
|
||
/// 3. 如果啟用了語彙置換的話，則對目前經過處理的結果陣列套用語彙置換。
|
||
/// 4. 擁有相同讀音與詞語資料值的單元圖只會留下權重最大的那一筆，其餘重複值會被丟棄。
|
||
///
|
||
/// LMI 會根據需要分別載入原廠語言模組和其他個別的子語言模組。LMI 本身不會記錄這些
|
||
/// 語言模組的相關資料的存放位置，僅藉由參數來讀取相關訊息。
|
||
public class LMInstantiator: LangModelProtocol {
|
||
// 在函式內部用以記錄狀態的開關。
|
||
public var isPhraseReplacementEnabled = false
|
||
public var isCNSEnabled = false
|
||
public var isSymbolEnabled = false
|
||
|
||
/// 介紹一下幾個通用的語言模組型別：
|
||
/// ----------------------
|
||
/// LMCoreEX 是全功能通用型的模組，每一筆辭典記錄以 key 為注音、以 [Unigram] 陣列作為記錄內容。
|
||
/// 比較適合那種每筆記錄都有不同的權重數值的語言模組，雖然也可以強制施加權重數值就是了。
|
||
/// LMCoreEX 的辭典陣列不承載 Unigram 本體、而是承載索引範圍，這樣可以節約記憶體。
|
||
/// 一個 LMCoreEX 就可以滿足威注音幾乎所有語言模組副本的需求，當然也有這兩個例外：
|
||
/// LMReplacements 與 LMAssociates 分別擔當語彙置換表資料與使用者聯想詞的資料承載工作。
|
||
/// 但是，LMCoreEX 對 2010-2013 年等舊 mac 機種而言，讀取速度異常緩慢。
|
||
/// 於是 LMCoreNS 就出場了，專門用來讀取原廠的 plist 格式的辭典。
|
||
|
||
// 聲明原廠語言模組：
|
||
// Reverse 的話，第一欄是注音，第二欄是對應的漢字，第三欄是可能的權重。
|
||
// 不 Reverse 的話，第一欄是漢字，第二欄是對應的注音，第三欄是可能的權重。
|
||
var lmCore = LMCoreNS(
|
||
reverse: false, consolidate: false, defaultScore: -9.9, forceDefaultScore: false
|
||
)
|
||
var lmMisc = LMCoreNS(
|
||
reverse: true, consolidate: false, defaultScore: -1.0, forceDefaultScore: false
|
||
)
|
||
|
||
// 簡體中文模式與繁體中文模式共用全字庫擴展模組，故靜態處理。
|
||
// 不然，每個模式都會讀入一份全字庫，會多佔用 100MB 記憶體。
|
||
static var lmCNS = vChewing.LMCoreNS(
|
||
reverse: true, consolidate: false, defaultScore: -11.0, forceDefaultScore: false
|
||
)
|
||
static var lmSymbols = vChewing.LMCoreNS(
|
||
reverse: true, consolidate: false, defaultScore: -13.0, forceDefaultScore: false
|
||
)
|
||
|
||
// 聲明使用者語言模組。
|
||
// 使用者語言模組使用多執行緒的話，可能會導致一些問題。有時間再仔細排查看看。
|
||
var lmUserPhrases = LMCoreEX(
|
||
reverse: true, consolidate: true, defaultScore: 0, forceDefaultScore: false
|
||
)
|
||
var lmFiltered = LMCoreEX(
|
||
reverse: true, consolidate: true, defaultScore: 0, forceDefaultScore: true
|
||
)
|
||
var lmUserSymbols = LMCoreEX(
|
||
reverse: true, consolidate: true, defaultScore: -12.0, forceDefaultScore: true
|
||
)
|
||
var lmReplacements = LMReplacments()
|
||
var lmAssociates = LMAssociates()
|
||
var lmPlainBopomofo = LMPlainBopomofo()
|
||
|
||
// MARK: - 工具函式
|
||
|
||
public var isLanguageModelLoaded: Bool { lmCore.isLoaded() }
|
||
public func loadLanguageModel(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmCore.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmCore: \(lmCore.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmCore: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public var isCNSDataLoaded: Bool { vChewing.LMInstantiator.lmCNS.isLoaded() }
|
||
public func loadCNSData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
vChewing.LMInstantiator.lmCNS.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmCNS: \(vChewing.LMInstantiator.lmCNS.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmCNS: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public var isMiscDataLoaded: Bool { lmMisc.isLoaded() }
|
||
public func loadMiscData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmMisc.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmMisc: \(lmMisc.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmMisc: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public var isSymbolDataLoaded: Bool { vChewing.LMInstantiator.lmSymbols.isLoaded() }
|
||
public func loadSymbolData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
vChewing.LMInstantiator.lmSymbols.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmSymbol: \(vChewing.LMInstantiator.lmSymbols.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmSymbols: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public func loadUserPhrasesData(path: String, filterPath: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmUserPhrases.close()
|
||
lmUserPhrases.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmUserPhrases: \(lmUserPhrases.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmUserPhrases: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: filterPath) {
|
||
lmFiltered.close()
|
||
lmFiltered.open(filterPath)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmFiltered: \(lmFiltered.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmFiltered: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public func loadUserSymbolData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmUserSymbols.close()
|
||
lmUserSymbols.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmUserSymbol: \(lmUserSymbols.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmUserSymbol: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public func loadUserAssociatesData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmAssociates.close()
|
||
lmAssociates.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmAssociates: \(lmAssociates.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmAssociates: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public func loadReplacementsData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmReplacements.close()
|
||
lmReplacements.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmReplacements: \(lmReplacements.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmReplacements: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
public func loadUserSCPCSequencesData(path: String) {
|
||
if FileManager.default.isReadableFile(atPath: path) {
|
||
lmPlainBopomofo.close()
|
||
lmPlainBopomofo.open(path)
|
||
IME.prtDebugIntel("lmPlainBopomofo: \(lmPlainBopomofo.count) entries of data loaded from: \(path)")
|
||
} else {
|
||
IME.prtDebugIntel("lmPlainBopomofo: File access failure: \(path)")
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// MARK: - 核心函式（對外）
|
||
|
||
/// 威注音輸入法目前尚未具備對雙元圖的處理能力，故停用該函式。
|
||
// public func bigramsFor(preceedingKey: String, key: String) -> [Megrez.Bigram] { }
|
||
|
||
/// 給定讀音字串，讓 LMI 給出對應的經過處理的單元圖陣列。
|
||
/// - Parameter key: 給定的讀音字串。
|
||
/// - Returns: 對應的經過處理的單元圖陣列。
|
||
public func unigramsFor(key: String) -> [Megrez.Unigram] {
|
||
/// 給空格鍵指定輸出值。
|
||
if key == " " { return [.init(value: " ")] }
|
||
|
||
/// 準備不同的語言模組容器，開始逐漸往容器陣列內塞入資料。
|
||
var rawAllUnigrams: [Megrez.Unigram] = []
|
||
|
||
// 如果有檢測到使用者自訂逐字選字語料庫內的相關資料的話，在這裡先插入。
|
||
if mgrPrefs.useSCPCTypingMode {
|
||
rawAllUnigrams += lmPlainBopomofo.valuesFor(key: key).map { Megrez.Unigram(value: $0, score: 0) }
|
||
}
|
||
|
||
// 用 reversed 指令讓使用者語彙檔案內的詞條優先順序隨著行數增加而逐漸增高。
|
||
// 這樣一來就可以在就地新增語彙時徹底複寫優先權。
|
||
// 將兩句差分也是為了讓 rawUserUnigrams 的類型不受可能的影響。
|
||
rawAllUnigrams += lmUserPhrases.unigramsFor(key: key).reversed()
|
||
|
||
// LMMisc 與 LMCore 的 score 在 (-10.0, 0.0) 這個區間內。
|
||
rawAllUnigrams += lmMisc.unigramsFor(key: key)
|
||
rawAllUnigrams += lmCore.unigramsFor(key: key)
|
||
|
||
if isCNSEnabled {
|
||
rawAllUnigrams += vChewing.LMInstantiator.lmCNS.unigramsFor(key: key)
|
||
}
|
||
|
||
if isSymbolEnabled {
|
||
rawAllUnigrams += lmUserSymbols.unigramsFor(key: key)
|
||
rawAllUnigrams += vChewing.LMInstantiator.lmSymbols.unigramsFor(key: key)
|
||
}
|
||
|
||
// 新增與日期、時間、星期有關的單元圖資料
|
||
rawAllUnigrams.append(contentsOf: queryDateTimeUnigrams(with: key))
|
||
|
||
// 準備過濾清單。因為我們在 Swift 使用 NSOrderedSet，所以就不需要統計清單了。
|
||
var filteredPairs: Set<String> = []
|
||
|
||
// 載入要過濾的 KeyValuePair 清單。
|
||
for unigram in lmFiltered.unigramsFor(key: key) {
|
||
filteredPairs.insert(unigram.value)
|
||
}
|
||
|
||
return filterAndTransform(
|
||
unigrams: rawAllUnigrams,
|
||
filter: filteredPairs
|
||
)
|
||
}
|
||
|
||
/// 根據給定的索引鍵來確認各個資料庫陣列內是否存在對應的資料。
|
||
/// - Parameter key: 索引鍵。
|
||
/// - Returns: 是否在庫。
|
||
public func hasUnigramsFor(key: String) -> Bool {
|
||
if key == " " { return true }
|
||
|
||
if !lmFiltered.hasUnigramsFor(key: key) {
|
||
return lmUserPhrases.hasUnigramsFor(key: key) || lmCore.hasUnigramsFor(key: key)
|
||
}
|
||
|
||
return !unigramsFor(key: key).isEmpty
|
||
}
|
||
|
||
public func associatedPhrasesFor(pair: Megrez.Compositor.KeyValuePaired) -> [String] {
|
||
lmAssociates.valuesFor(pair: pair)
|
||
}
|
||
|
||
public func hasAssociatedPhrasesFor(pair: Megrez.Compositor.KeyValuePaired) -> Bool {
|
||
lmAssociates.hasValuesFor(pair: pair)
|
||
}
|
||
|
||
// MARK: - 核心函式（對內）
|
||
|
||
/// 給定單元圖原始結果陣列，經過語彙過濾處理＋置換處理＋去重複處理之後，給出單元圖結果陣列。
|
||
/// - Parameters:
|
||
/// - unigrams: 傳入的單元圖原始結果陣列。
|
||
/// - filteredPairs: 傳入的要過濾掉的鍵值配對陣列。
|
||
/// - Returns: 經過語彙過濾處理＋置換處理＋去重複處理的單元圖結果陣列。
|
||
func filterAndTransform(
|
||
unigrams: [Megrez.Unigram],
|
||
filter filteredPairs: Set<String>
|
||
) -> [Megrez.Unigram] {
|
||
var results: [Megrez.Unigram] = []
|
||
var insertedPairs: Set<String> = []
|
||
for unigram in unigrams {
|
||
var theValue: String = unigram.value
|
||
if filteredPairs.contains(theValue) { continue }
|
||
if isPhraseReplacementEnabled {
|
||
let replacement = lmReplacements.valuesFor(key: theValue)
|
||
if !replacement.isEmpty { theValue = replacement }
|
||
}
|
||
if insertedPairs.contains(theValue) { continue }
|
||
results.append(Megrez.Unigram(value: theValue, score: unigram.score))
|
||
insertedPairs.insert(theValue)
|
||
}
|
||
return results
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|