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license: mit
language:
  - zh
tags:
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  - traditional-chinese
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  - text-normalization
  - zh-tw
  - opencc
library_name: twlat
pipeline_tag: translation
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# Twinity-1

**中國大陸中文 → 臺灣正體中文的確定性轉換器。8.86M 參數，CPU 單執行緒 11,300 字/秒。**

Twinity-1 不生成文字。字典編譯成 conversion lattice，界定「哪些位置可以改、可以改成什麼」；
模型只在每個歧義位點裁決「這個語境該不該改」；Viterbi 選出全域一致的編輯集合，
最後對原文做**最小 splice**——編輯範圍以外的每一個位元組原樣保留。

因此它結構上**不可能**改寫語句、增刪內容、或破壞外語片段與程式碼。

```python
import twlat
twlat.convert("这个程序有bug，请在服务器上重新部署。")
# '這個程式有 bug，請在伺服器上重新部署。'
```

## 為什麼不用查表或 LLM

| | 查表（OpenCC） | LLM 改寫 | **Twinity-1** |
| --- | --- | --- | --- |
| 語境判斷 | ✗ 無 | ✓ | ✓ |
| 確定性 | ✓ | ✗ | ✓ 100% |
| 只改該改的 | ✓ | ✗ 會潤飾/增刪 | ✓ 最小 splice |
| 外語/程式碼保留 | ✓ | ✗ | ✓ 1,248/1,248 |
| 成本 | $0 | API | $0 |
| 延遲（p95） | <1 ms | 秒級 | 23 ms |

「程序」在軟體語境是**程式**、在法律語境就是**程序**；「里」在「那里」該轉**裡**、
在「公里」不能動。查表沒有語境；LLM 有語境但不確定且會多改。

## 評測

TWBench-Neutral（1,496 題／8,438 個歧義位點，gold = 臺灣正體語料原文，
不由任何系統產生；gold 自身誤差經分層盲審量測並逐條修正）：

| 系統 | site accuracy | 維持 | 改動 |
| --- | --- | --- | --- |
| OpenCC | 0.9176 | 0.9411 | 0.8604 |
| zhtw-mcp（規則層） | 0.9263 | 0.9510 | 0.8661 |
| 前代 V1（6.06M） | 0.9456 | 0.9694 | 0.8877 |
| 前代 V2（3.32M） | 0.9445 | 0.9565 | 0.9153 |
| **Twinity-1（8.86M）** | **0.9712** | **0.9941** | **0.9153** |

對前代顯著勝出（+2.7pp／+2.6pp，paired bootstrap p < 0.001）。
與 frontier LLM 基線在 320 題子集上**無顯著差異**（0.9782 vs 0.9709，p = 0.34）——
本模型不主張比 LLM 更準，而是在同等準確度下提供確定性、零成本與 23 ms 延遲。

盲測排序（103 題、14 位獨立評審、匿名、正反序雙輪）：Twinity-1 平均名次 **1.296**，
優於 V2（1.612）與 V1（2.199）。

## 怎麼訓練的

**Confusion-set cloze 自監督**，在 6.5 億字真實臺灣正體語料上：
每個 lattice 位點收合成單一 `[MASK]`，模型預測臺灣書寫者實際用了哪個形式。
這把無標註語料變成上億個監督事件，且消除了「相信輸入表面形式」的捷徑。

雙 pass 架構：masked pass 提供無洩漏的語境證據，clean pass（陸式汙染文本）
提供表面證據與文件級領域向量。候選一律由**與文本共用的字元 embedding**
動態編碼，沒有 per-candidate 查表參數——這是字典熱更新的前提。

架構：d=256，8 層（6 層 dilated TCN dilation 1..128 ＋ 2 層 local attention），
預訓練 120k 步 ＋ finetune 8k 步，RTX 4080 約 2.8 小時。

## 操作點

模型與字典相同，只差「要多少證據才動手」（τ 是對數勝算比門檻）：

| preset | 語意 | site acc |
| --- | --- | --- |
| `accuracy` | 20:1 勝算才改，benchmark 最佳 | 0.9712 |
| `balanced` | 2.7:1 即改，**預設** | 0.9668 |
| `taiwanize` | 額外壓制陸式專用詞（視頻/博客/實時） | 0.9640 |
| `aggressive` | 只靠字典硬過濾把關 | 0.9631 |

```python
conv = twlat.Converter(preset="taiwanize")
r = conv.explain("这个视频的信息量很大")
for d in r.decisions:
    print(d)   # Decision('視頻'→'影片' @[2,4) cross_strait u=2.75)
```

## 熱更新

新增字典條目只需重新編譯 `data/dict/lattice_lexicon.json`，**模型權重不動**。
實測：訓練時完全沒見過的 50 條規則，zero-shot change accuracy **0.71**
（前代架構同一量測為 0.12）。

## 檔案

| 檔案 | 用途 |
| --- | --- |
| `twinity-1.pt` | 模型權重（8.86M 參數） |
| `data/dict/lattice_lexicon.json` | 編譯後的字典（1,780 confusion group／3,977 詞形）——熱更新入口 |
| `data/dict/char_vocab_v3.json` | 字元表（4,096），OOV 走 hash bucket |
| `data/dict/rules/` | 簡繁字表、臺標變體表、必轉字表 |
| `data/model/tau.json` | 部署操作點的決策門檻 |
| `twlat/` | 推論程式碼（純 Python，相依：torch、numpy、regex、pyahocorasick、opencc） |

## 使用

```bash
pip install torch numpy regex pyahocorasick opencc-python-reimplemented
```

```python
from huggingface_hub import snapshot_download
import os, sys

path = snapshot_download("JacobLinCool/Twinity-1")
os.environ["TWLAT_HOME"] = f"{path}/data"
sys.path.insert(0, path)

import twlat
conv = twlat.Converter(ckpt=f"{path}/twinity-1.pt", device="cpu")
print(conv.convert("这个程序有bug，请在服务器上部署"))
```

CPU 單執行緒最快（`torch.set_num_threads(1)`）：11,300 字/秒、p95 23 ms。
執行緒開多反而慢 3–24 倍（小矩陣的執行緒同步成本壓倒運算）。

## 已知限制

1. **陸式專用詞的漏轉**：`服務器→伺服器`、`搜索→搜尋` 等在訓練語料中缺少
   change 方向訊號（網爬語料原生大量出現且被標為保留），模型高信心保留。
   約佔殘餘 change 錯誤的 25%。修正路徑明確但需重訓。
2. **INT8 量化未達標**（−1.33pp），交付 FP32。
3. **台/臺 由語境決定**而非固定政策——多數語境正確，但官方機關名語域仍有殘餘錯誤。
   若你的場景要求一律「臺」，請在後處理強制。
4. 訓練語料含 CC-100 網爬文本，可能帶有其偏誤。
5. 輸入超過 512 字會以滑動視窗處理（stride 384），跨窗的一致性未特別最佳化。

## 授權與致謝

模型權重 MIT。字典衍生自 [zhtw-mcp](https://github.com/sysprog21/zhtw-mcp)（MIT）
與 [OpenCC](https://github.com/BYVoid/OpenCC)（Apache-2.0）——本專案的核心主張之一
正是「這些字典裡的語意資訊被嚴重低估」。訓練語料：維基百科 zh-tw（CC BY-SA 4.0）、
臺灣立法院法律研究資料（OGDL-1.0）、CC-100 繁體。