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FST ITN-ZH应用：智能合约文本标准化处理指南

1. 简介与背景

在自然语言处理（NLP）的实际工程落地中，逆文本标准化（Inverse Text Normalization, ITN）是语音识别、智能客服、合同解析等系统中的关键预处理环节。其核心任务是将口语化或非结构化的中文表达转换为标准格式的书面语，例如将“一百二十三”转为“123”，或将“早上八点半”转为“8:30a.m.”。

FST ITN-ZH 是一个基于有限状态转导器（Finite State Transducer, FST）架构的中文逆文本标准化工具，具备高精度、低延迟和可扩展性强的特点。本文介绍的是由开发者“科哥”进行WebUI 二次开发后的 FST ITN-ZH 应用版本，旨在提供更友好的交互界面与便捷的操作流程，特别适用于需要对大量非结构化文本（如智能合约、法律文书、日志记录等）进行自动标准化处理的场景。

该系统已在实际项目中验证其稳定性与实用性，支持日期、时间、数字、货币、分数、度量单位、数学符号及车牌号等多种常见表达形式的精准转换。

2. 系统部署与启动方式

2.1 部署环境说明

本系统以容器化方式运行于 Linux 服务器环境中，依赖 Python 及相关 NLP 工具链（如 OpenFst、Pynini），并通过 Gradio 框架构建 Web 用户界面。

默认服务端口为7860，可通过浏览器远程访问，适合本地调试或团队共享使用。

2.2 启动与重启指令

若需手动启动或重启服务，请执行以下命令：

/bin/bash /root/run.sh

此脚本会自动加载模型、初始化 FST 转导器并启动 WebUI 服务。首次运行时可能需要 3–5 秒完成模型加载，后续请求响应迅速。

提示：确保服务器防火墙已开放 7860 端口，并检查/root/run.sh脚本权限是否可执行（chmod +x /root/run.sh）。

3. 核心功能详解

3.1 功能一：单文本转换

使用流程

1. 访问地址：http://<服务器IP>:7860
2. 切换至「📝 文本转换」标签页
3. 在输入框中填写待转换的中文文本
4. 点击「开始转换」按钮
5. 查看输出框中的标准化结果

示例演示

输入: 二零零八年八月八日早上八点半 输出: 2008年08月08日 8:30a.m.

该功能适用于快速验证、小批量数据处理或集成测试。

3.2 功能二：批量文本转换

对于涉及成百上千条记录的数据集（如历史合同、交易日志等），推荐使用批量处理模式。

操作步骤

1. 准备.txt文件，每行一条原始文本
2. 进入「📦 批量转换」页面
3. 点击「上传文件」选择文件
4. 点击「批量转换」触发处理
5. 完成后点击「下载结果」获取标准化后的文本文件

输入文件示例

二零一九年九月十二日 一百二十三 早上八点半 一点二五元 二十五千克 京A一二三四五

输出结果

2019年09月12日 123 8:30a.m. ¥1.25 25kg 京A12345

优势：支持长文本混合多种类型表达式，系统能自动识别并分别转换，无需人工拆分。

4. 高级配置参数解析

系统提供三项关键开关，用于控制转换粒度，满足不同业务需求。

4.1 转换独立数字

• 开启效果：幸运一百→幸运100
• 关闭效果：幸运一百→幸运一百

适用场景：当“一百”作为数量词而非语义修饰时建议开启；若用于成语或固定搭配（如“百依百顺”），应关闭以避免误转。

4.2 转换单个数字 (0–9)

• 开启效果：零和九→0和9
• 关闭效果：零和九→零和九

应用场景：适用于技术文档、代码注释等需完全数字化的场合；日常对话类文本可关闭以保留可读性。

4.3 完全转换“万”

• 开启效果：六百万→6000000
• 关闭效果：六百万→600万

说明：开启后所有“万”单位均展开为完整数字形式，便于数值计算；关闭则保留“万”单位，符合中文阅读习惯。

建议：财务报表分析建议开启；普通文本展示建议关闭。

5. 支持的标准化类型与案例

5.1 日期转换

将汉字年月日转换为标准 YYYY-MM-DD 格式。

输入: 二零零八年八月八日 输出: 2008年08月08日 输入: 二零一九年九月十二日 输出: 2019年09月12日

支持世纪省略写法（如“二三年”→“2023年”）及农历自动识别（需额外模块）。

5.2 时间表达归一化

统一上午/下午时间为 a.m./p.m. 格式，并标准化分钟表述。

输入: 早上八点半 输出: 8:30a.m. 输入: 下午三点十五分 输出: 3:15p.m.

5.3 数字转写

将中文数字序列转换为阿拉伯数字。

输入: 一百二十三 输出: 123 输入: 一千九百八十四 输出: 1984

支持“零”、“幺”、“两”等变体识别。

5.4 货币格式化

添加对应货币符号并标准化金额表示。

输入: 一点二五元 输出: ¥1.25 输入: 一百美元 输出: $100

5.5 分数与比例

将“X分之Y”结构转换为数学分数形式。

输入: 五分之一 输出: 1/5 输入: 三分之二 输出: 2/3

5.6 度量单位标准化

结合数值与国际单位缩写。

输入: 二十五千克 输出: 25kg 输入: 三十公里 输出: 30km

5.7 数学表达式处理

识别正负号与小数点表达。

输入: 负二 输出: -2 输入: 正五点五 输出: +5.5

5.8 车牌号码规范化

将汉字数字替换为阿拉伯数字，保持字母不变。

输入: 京A一二三四五 输出: 京A12345 输入: 沪B六七八九零 输出: 沪B67890

6. 实际应用技巧与最佳实践

6.1 技巧一：长文本多类型混合处理

系统支持在同一段文本中同时处理多种表达类型，无需预先分割。

输入: 这件事发生在二零一九年九月十二日的晚上，大概八点半左右，涉及金额为一万二千元。 输出: 这件事发生在2019年09月12日的晚上，大概8:30左右，涉及金额为12000元。

适用场景：智能合约条款提取、司法文书结构化、会议纪要自动化整理。

6.2 技巧二：高效批量处理大规模数据

针对上万条文本的批处理任务，建议：

1. 将数据按千行切分为多个.txt文件
2. 依次上传处理，避免内存溢出
3. 下载结果文件后合并分析

性能参考：平均处理速度约 500 条/秒（视硬件配置而定）

6.3 技巧三：结果持久化与追溯管理

点击「保存到文件」按钮，系统将当前输出内容写入带时间戳的文本文件（如result_20250405_1432.txt），存储于服务器指定目录，便于后期审计与归档。

7. 常见问题与解决方案

8. 界面布局与操作说明

8.1 主界面结构

┌─────────────────────────────────────────┐ │ [紫蓝渐变] 中文逆文本标准化 (ITN) │ │ webUI二次开发 by 科哥 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ [📝 文本转换] [📦 批量转换] │ │ │ │ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ │ │ 输入框 │ → │ 输出框 │ │ │ │ │ │ │ │ │ └───────────┘ └───────────┘ │ │ │ │ [开始转换] [清空] [复制] [保存] │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 🎯 快速示例 │ │ [日期] [时间] [数字] [货币] ... │ └─────────────────────────────────────────┘

8.2 操作按钮功能说明

9. 总结

FST ITN-ZH 中文逆文本标准化系统通过有限状态转导器实现了高效、准确的中文表达归一化能力。经由“科哥”的 WebUI 二次开发，极大提升了易用性与工程适用性，尤其适合以下场景：

• 智能合约中非结构化条款的结构化提取
• 法律文书、合同文本的自动化预处理
• 语音识别后处理（ASR output cleaning）
• 数据清洗与ETL流程中的文本标准化环节

其支持多类型混合转换、提供灵活的高级配置选项，并具备良好的批量处理性能，是一款值得在实际项目中推广使用的开源工具。

未来可进一步拓展方向包括：

• 支持更多方言与行业术语
• 集成 OCR 文本纠错能力
• 提供 API 接口供第三方系统调用

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