标签：prompt 拼音 AAC InitialConsonants 复杂度 VR 算法 LLM input

VR-LLM-AAC

方案测试

测试一：汉字聚类

hanzi_similar 算法 Github
Kmeans 算法

hanzi_similar 通过四角编码，汉字结构，偏旁部首，笔画数来判断两个汉字之间的相似度

将权重调整为

调高偏旁部首和汉字结构的权重

根据任意两个汉字之间的相似度，通过 Kmeans 算法构建相似度矩阵，取得两两之间边的数值，进行聚类，得到 hanzi_clusters.txt

测试采用随机给出 n 个空，每个空随机分配一个聚类的方法，同时将每一个聚类按照使用频率从大到小排序扔给 ChatGPT 进行选择

结果是无论 3.5-turbo 还是 4o 都不能很好的完成预测，主要问题还是无中生有，假如频率指标没有改善

方案二：音节思路

2024.6.12

由于最多有九种组合，尝试在键盘上再加入一行数字，这样打一个字需要操作三下（声母，韵母，选择组合）

例如 \(1 1 1\) 则输入 "ma"

将拼音作为 prompt 扔给 ChatGPT 让它进行预测能达到几乎百分百的效果

InitialConsonantPath = "./spelling/InitialConsonants.txt"
VowelPath = "./spelling/Vowels.txt"

def read_file_lines(filename):
	lines = []
	with open(filename, 'r') as file:
		for line in file:
			lines.append(line.strip()) 
	return lines

def combine(InitialConsonantNumber, VowelNumber, InitialConsonants, Vowels):
    combinations = ["{}{}".format(InitialConsonant.strip(), Vowel.strip()) for InitialConsonant in InitialConsonants[InitialConsonantNumber].split() for Vowel in Vowels[VowelNumber].split()]
    return combinations

InitialConsonants = read_file_lines(InitialConsonantPath)
Vowels = read_file_lines(VowelPath)

def enter():
	print(f"声母: {InitialConsonants}\n韵母: {Vowels}\n")
	message = ""
	while True:
		a = int(input()) - 1
		b = int(input()) - 1
		combination = combine(a, b, InitialConsonants, Vowels)
		print(combination)
		c = int(input()) - 1
		message += f"{combination[c]} "
		more = input("是否继续选择？(yes/no): ").lower()
		if more != "yes":
			break
	return message

def generate_prompt():
	prompt = ""
	prompt += f"你是一个擅长中文的汉语言学家,你的汉语发音也十分标准,我将给你一些线索，请你猜测我正在说什么。像你知道的那样，中文的一个汉字由一个声母音节和一个韵母音节构成,例如,\"虐\"的拼音是 \"nve\",一下面我将给出每个字可能的拼音,请你从这些音节中推测出一个字,要保证这些字会连成一我想说的话,逻辑清晰,语意连贯。\n"
	prompt += f"注意\"/\"代表空韵母\n"
	prompt += enter()
	return prompt

if __name__ == "__main__":
	a = int(input()) - 1
	b = int(input()) - 1
	combination = combine(a, b, InitialConsonants, Vowels)
	print(combination)
	c = int(input()) - 1
	print(combination[c])

ChatGPT 3.5-turbo 预测：