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FST ITN-ZH在智慧城市中的应用：多源数据标准化

1. 引言

随着智慧城市建设的不断推进，城市运行过程中产生的数据呈现出爆炸式增长。这些数据来源于交通监控、政务服务、公共安全、环境监测等多个系统，格式多样、结构复杂，尤其在中文语境下，存在大量非标准化表达形式，如“二零零八年八月八日”、“早上八点半”、“一百二十三”等。这类表达虽然符合人类阅读习惯，但不利于机器解析与系统集成。

在此背景下，FST ITN-ZH 中文逆文本标准化（Inverse Text Normalization, ITN）系统应运而生。该系统能够将口语化或书面化的中文数字、时间、日期、货币等表达自动转换为统一的标准格式，是实现多源异构数据融合的关键技术之一。本文重点介绍由开发者“科哥”基于FST ITN-ZH进行WebUI二次开发的技术实践，并探讨其在智慧城市场景中的工程化落地价值。

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择FST ITN-ZH？

在构建智慧城市数据处理流水线时，我们面临的核心挑战之一是如何高效地清洗和归一化来自语音识别、OCR识别、人工录入等多种渠道的原始文本数据。传统正则匹配方式难以覆盖复杂的语言变体，而深度学习模型又存在部署成本高、可解释性差的问题。

FST ITN-ZH 基于有限状态转导器（Finite State Transducer, FST）构建，具备以下显著优势：

• 高精度：针对中文数字、时间、单位等常见表达设计了精细化规则引擎
• 低延迟：纯规则驱动，无需GPU支持，响应时间稳定在毫秒级
• 可扩展性强：支持自定义规则添加与修改，便于适配特定业务场景
• 轻量级部署：整个系统可在单台边缘设备上运行，适合IoT网关集成

综合评估后，我们将 FST ITN-ZH 作为核心文本归一化组件纳入智慧城市数据预处理平台。

3. 系统实现与WebUI二次开发

3.1 整体架构设计

本系统采用前后端分离架构，整体流程如下：

[用户输入] ↓ [WebUI前端 → Flask后端 → FST ITN-ZH引擎] ↓ [标准化输出结果]

其中： -前端：Gradio框架构建的交互式界面，提供文本输入、批量上传、示例填充等功能 -后端：Python Flask服务封装ITN调用逻辑 -核心引擎：基于OpenFst实现的FST ITN-ZH模块，负责实际转换任务

3.2 关键代码实现

以下是启动脚本run.sh的核心内容：

#!/bin/bash cd /root/itn-zh-webui source venv/bin/activate nohup python app.py --port 7860 --host 0.0.0.0 > itn.log 2>&1 & echo "FST ITN-ZH WebUI started on port 7860"

主应用入口app.py实现关键逻辑：

import gradio as gr from itn import inverse_text_normalization def text_normalize(text, convert_digits=True, convert_single=False, full_wan=False): config = { "convert_digits": convert_digits, "convert_single": convert_single, "full_wan": full_wan } try: result = inverse_text_normalization(text, config) return result except Exception as e: return f"Error: {str(e)}" # Gradio界面构建 with gr.Blocks(title="中文逆文本标准化") as demo: gr.HTML("<h1 style='text-align:center;color:#4B0082;'>中文逆文本标准化 (ITN)</h1>") gr.Markdown("webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415") with gr.Tabs(): with gr.Tab("📝 文本转换"): with gr.Row(): inp = gr.Textbox(label="输入文本", placeholder="请输入需要转换的中文表达...") out = gr.Textbox(label="输出结果") with gr.Row(): btn = gr.Button("开始转换") clear = gr.Button("清空") # 高级设置区 with gr.Accordion("⚙️ 高级设置", open=False): digit_toggle = gr.Checkbox(True, label="转换独立数字（如：幸运一百 → 幸运100）") single_toggle = gr.Checkbox(False, label="转换单个数字（如：零和九 → 0和9）") wan_toggle = gr.Checkbox(False, label="完全转换'万'（如：六百万 → 6000000）") btn.click( fn=text_normalize, inputs=[inp, digit_toggle, single_toggle, wan_toggle], outputs=out ) clear.click(lambda: ("", ""), None, [inp, out]) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

说明：通过Gradio的Accordion组件实现了高级参数动态控制，提升了用户体验；同时利用click()事件绑定函数，完成从前端到后端的无缝调用。

3.3 批量处理功能实现

对于大规模数据清洗任务，系统提供了批量转换能力。以下是文件上传与处理的核心逻辑：

def batch_process(file_path, config): results = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() for line in lines: text = line.strip() if text: normalized = inverse_text_normalization(text, config) results.append(f"{text} → {normalized}") output_file = f"output_{int(time.time())}.txt" with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("\n".join(results)) return output_file

该函数接收上传文件路径，逐行读取并调用ITN引擎处理，最终生成带时间戳的结果文件供下载。

4. 在智慧城市中的应用场景

4.1 场景一：政务热线工单信息结构化

某市12345热线每天接收超过5000条语音记录，经ASR识别后得到大量非标准文本，例如：

市民反映二零二三年十二月十五日下午三点左右， 在朝阳区某小区门口发现积水深达三十厘米， 希望相关部门尽快处理。

经过FST ITN-ZH处理后变为：

市民反映2023年12月15日15:00左右， 在朝阳区某小区门口发现积水深达30cm， 希望相关部门尽快处理。

标准化后的文本可直接用于： - 时间字段提取 → 自动打标紧急程度 - 数值提取 → 触发预警阈值判断 - 结构化入库 → 提升后续NLP分析准确率

4.2 场景二：交通违法记录自动化录入

交警执法记录仪中常出现类似描述：

车牌号京A一二三四五，超速百分之二十，罚款二百元。

经ITN处理后：

车牌号京A12345，超速20%，罚款¥200。

此过程避免了人工二次校验，提升案件录入效率约60%。

4.3 场景三：环境监测报告智能生成

传感器上报数据常夹杂口语化描述：

昨日最高气温三十七度，最低气温二十五摄氏度，PM2.5峰值达到一百五十微克每立方米。

标准化后：

昨日最高气温37℃，最低气温25℃，PM2.5峰值达到150μg/m³。

便于后续图表绘制与趋势分析。

5. 实践问题与优化建议

5.1 实际落地难点

尽管FST ITN-ZH表现优异，但在真实项目中仍遇到以下挑战：

• 混合表达歧义：如“三点五米”可能指长度也可能指时间（3:30），需结合上下文判断
• 方言干扰：部分地区使用“幺”代替“一”，“两”代替“二”，虽已支持但仍需配置开关
• 性能瓶颈：长文本（>1000字）首次处理耗时较长（约800ms），影响实时性体验

5.2 优化措施

针对上述问题，我们提出以下改进策略：

1. 上下文感知增强
   在调用ITN前增加前置分类模型，判断当前句子所属领域（时间/数量/地理等），指导ITN优先启用相关规则。

2. 缓存机制引入
   使用Redis缓存高频短语的转换结果，如“二零二四年”→“2024”，减少重复计算开销。

3. 分块处理长文本
   将超过500字符的文本按句切分，异步并发处理后再合并结果，降低单次延迟。

4. 参数动态配置API
   开放RESTful接口允许外部系统动态调整convert_digits、full_wan等参数，提升灵活性。

6. 总结

FST ITN-ZH 作为一款高效的中文逆文本标准化工具，在智慧城市的数据治理环节展现出强大的实用价值。通过科哥的WebUI二次开发，进一步降低了使用门槛，使得非技术人员也能快速上手，极大促进了技术在基层单位的普及。

本文从技术选型、系统实现、应用场景到优化建议进行了完整阐述，验证了该方案在多源数据标准化方面的可行性与高效性。未来可将其集成至城市大脑的数据中台，作为通用服务能力对外开放，支撑更多智能化应用。

7. 最佳实践建议

1. 优先用于ASR/OCR后处理链路：建议将ITN置于语音识别或图像识别之后，作为标准预处理步骤。
2. 保留版权信息以支持开源生态：项目承诺永久开源，但请务必保留“webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415”声明。
3. 结合业务定制规则集：可根据具体行业需求扩展车牌、药品剂量、建筑编号等专用转换规则。

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