作者galaxy4552 (無聞)
看板IME
標題[閒聊] 一個語義候選輸入法的小實驗
時間Sat Jan 24 12:18:26 2026
這是我最近做的一個實驗用輸入法引擎：
https://github.com/galaxy4552/SOE_IME_OPEN
老實說這個方向滿爭議的，
把語義／句子層的東西放進 IME，
我自己也很清楚不是主流做法。
之前在其他板討論 AI 相關作品時，
也被提醒過這類東西容易被反感，
所以這次只是很單純地在玩一個想法。
動機其實沒有很複雜，
只是希望在日常用 IME 的時候，
能少打一點字、多省一點時間，
讓科技真的帶來一點輕鬆感。
目前是非商用的 prototype，
沒有整合進系統，只是在研究架構。
如果有人對這種方向有經驗或看法，
也歡迎交流。
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1F：推 kanru: 讚！我有實驗性的新酷音+embedding，但是感覺單純作相似性 01/24 16:30
2F：→ kanru: 的效果不是很好，你是用什麼樣的 model 呢？ 01/24 16:30
感謝回覆！
我一開始在實驗階段也有用過幾個中文開源 embedding model
（主要是 sentence embedding 類型），
但實際接到 IME 使用時，感覺跟你一樣，
單純做相似性效果並不理想。
後來卡住的一個問題其實是：
「我們到底要給 IME 多少『智慧』才算合適？」
例如 input 像是「我今天…」，
如果讓模型自由補語義，合理的延伸可能有上千種，
對 IME 這種需要快速、可預期選項的場景反而是災難。
所以我目前的方向是：
只有在**選項空間已經被限制得很小**的情況下，
語義層才介入輔助，
例如成語、固定句型或明確的錯誤訂正。
像「不入虎穴 → 焉得虎子」這種，
而不是自由生成一整個新句子。
我目前在實作上是用反向觸發的方式，
例如使用者只要打「虎穴」或「虎子」，
就會在候選中出現完整成語「不入虎穴，焉得虎子」。
這樣選項本身是被嚴格限制的，
語義層比較像是在確認「是否命中這個既有結構」，
而不是開放式地生成新內容。
純工程角度來看，
IME 還是非常講求「快速、準確、可預期」，
我自己目前覺得 embedding 比較適合用在
錯字／用詞訂正這類 bounded problem，
但這一塊本身工程複雜度也不低。
例如像：
「我因該要出門了」
偵測到「因該」後送進 embedding，
「我應該要出門了」的分數高於原句，
再以候選方式提示使用者確認。
目前這個實驗專案裡我甚至先把 model 拔掉了，
專注在候選生成與 rerank 的架構，
所以整個 core 非常小（加上些許資料 240KB），
模型反而是後續再考慮要不要加回來的選項。
※ 編輯: galaxy4552 (223.136.113.226 臺灣), 01/24/2026 21:14:17