一种简单粗暴无需 NLP 的区分中文和日文文本的方法

首发于 1A23 Blog：https://blog.1a23.com/2020/03/03/yizhong-jiandan-cubao-wuxu-nlp-de-qufen-zhongwen-he-riwen-wenben-de-fangfa/

和博客里其他大多数的文章一样，这篇文章也是来自我平时开发个人项目时候的发现。在处理我的音乐库、歌词和其他数据的标音时，我需要一种简单的方式来区分中文文本和日文文本。因为我的曲库里面基本上只有中文、日文和其他拉丁字母构成的语种。而那些拉丁语种不需要太多复杂的处理就能够直接自然的排序，而中文和日文就没有这么简单，尤其是两种语言在对汉字的处理上有着截然不同的方法的时候。

正如标题里面所说的那样，这是一个简单粗暴的方法。这里面会有很多限制，判断效果也不会太精准，但是在大多数情况下还是勉强能用。当然，中日文本区分本身就存在着许多重合的情况，像「人生」这个词在中文里面和日文里面都是完全可以说得通的。如果这个词作为一个标题出现，仅靠这两个字也无法判断出它应该是什么语言。

使用这个方法的前提条件只有一个，那就是确定了这段文本只可能是中文或者日文，而且不会是两个语言的混合文本。太复杂的情况这个方法也没办法确定。

这个方法要说起来其实非常简单，总体来说就一句话：

找到日文独有的字符则判断文本为日文，找到中文独有的字符则判断文本为中文。

就这么简单。

众所周知，中文和日文里面都会出现一些另一个语言里面不会用到的字，比如：

1. 平假名、片假名
2. 日语的部分简化字（新字体）、国字
3. 中文的部分简化字

第一种的平假名片假名非常容易找到，在 Unicode 里面都有现成的两个区块给这两种文字。主要任务是在第二类和第三类。经过一番寻找，我在一些转换中日汉字的转换的开源库里面找到了一些常用的日文专用字。

我把这些平假名、片假名、变体假名、带圈字符、半角片假名、日式的组合假名和汉字、还有日本的国字和简化字放在了一起组了一个列表。如果字符串里面出现了这列表里面的任何一个字，就可以确定这个字符串是日文了。

ぁあぃいぅうぇえぉおかがきぎくぐけげこごさざしじすずせぜそぞただちぢっつづてでとどなにぬねのはばぱひびぴふぶぷへべぺほぼぽまみむめもゃやゅゆょよらりるれろゎわゐゑをんゔゕゖ゛゜ゝゞゟ゠ーｰ𛀁𛀂𛀃𛀄𛀅𛀆𛀇𛀈𛀉𛀊𛀋𛀌𛀍𛀎𛀏𛀐𛀑𛀒𛀓𛀔𛀕𛀖𛀗𛀘𛀙𛀚𛀛𛀜𛀝𛀞𛀟𛀠𛀡𛀢𛀣𛀤𛀥𛀦𛀧𛀨𛀩𛀪𛀫𛀬𛀭𛀮𛀯𛀰𛀱𛀲𛀳𛀴𛀵𛀶𛀷𛀸𛀹𛀺𛀻𛀼𛀽𛀾𛀿𛁀𛁁𛁂𛁃𛁄𛁅𛁆𛁇𛁈𛁉𛁊𛁋𛁌𛁍𛁎𛁏𛁐𛁑𛁒𛁓𛁔𛁕𛁖𛁗𛁘𛁙𛁚𛁛𛁜𛁝𛁞𛁟𛁠𛁡𛁢𛁣𛁤𛁥𛁦𛁧𛁨𛁩𛁪𛁫𛁬𛁭𛁮𛁯𛁰𛁱𛁲𛁳𛁴𛁵𛁶𛁷𛁸𛁹𛁺𛁻𛁼𛁽𛁾𛁿𛂀𛂁𛂂𛂃𛂄𛂅𛂆𛂇𛂈𛂉𛂊𛂋𛂌𛂍𛂎𛂏𛂐𛂑𛂒𛂓𛂔𛂕𛂖𛂗𛂘𛂙𛂚𛂛𛂜𛂝𛂞𛂟𛂠𛂡𛂢𛂣𛂤𛂥𛂦𛂧𛂨𛂩𛂪𛂫𛂬𛂭𛂮𛂯𛂰𛂱𛂲𛂳𛂴𛂵𛂶𛂷𛂸𛂹𛂺𛂻𛂼𛂽𛂾𛂿𛃀𛃁𛃂𛃃𛃄𛃅𛃆𛃇𛃈𛃉𛃊𛃋𛃌𛃍𛃎𛃏𛃐𛃑𛃒𛃓𛃔𛃕𛃖𛃗𛃘𛃙𛃚𛃛𛃜𛃝𛃞𛃟𛃠𛃡𛃢𛃣𛃤𛃥𛃦𛃧𛃨𛃩𛃪𛃫𛃬𛃭𛃮𛃯𛃰𛃱𛃲𛃳𛃴𛃵𛃶𛃷𛃸𛃹𛃺𛃻𛃼𛃽𛃾𛃿𛄀𛄁𛄂𛄃𛄄𛄅𛄆𛄇𛄈𛄉𛄊𛄋𛄌𛄍𛄎𛄏𛄐𛄑𛄒𛄓𛄔𛄕𛄖𛄗𛄘𛄙𛄚𛄛𛄜𛄝𛄞🈀〱〲〳〴〵゛゜゠ァアィイゥウェエォオカガキギクグケゲコゴサザシジスズセゼソゾタダチヂッツヅテデトドナニヌネノハバパヒビピフブプヘベペホボポマミムメモャヤュユョヨラリルレロヮワヰヱヲンヴヵヶヷヸヹヺ・ーヽヾヿㇰㇱㇲㇳㇴㇵㇶㇷㇸㇹㇺㇻㇼㇽㇾㇿ㋐㋑㋒㋓㋔㋕㋖㋗㋘㋙㋚㋛㋜㋝㋞㋟㋠㋡㋢㋣㋤㋥㋦㋧㋨㋩㋪㋫㋬㋭㋮㋯㋰㋱㋲㋳㋴㋵㋶㋷㋸㋹㋺㋻㋼㋽㋾･ｦｧｨｩｪｫｬｭｮｯｰｱｲｳｴｵｶｷｸｹｺｻｼｽｾｿﾀﾁﾂﾃﾄﾅﾆﾇﾈﾉﾊﾋﾌﾍﾎﾏﾐﾑﾒﾓﾔﾕﾖﾗﾘﾙﾚﾛﾜﾝ𛀀㌀㌁㌂㌃㌄㌅㌆㌇㌈㌉㌊㌋㌌㌍㌎㌏㌐㌑㌒㌓㌔㌕㌖㌗㌘㌙㌚㌛㌜㌝㌞㌟㌠㌡㌢㌣㌤㌥㌦㌧㌨㌩㌪㌫㌬㌭㌮㌯㌰㌱㌲㌳㌴㌵㌶㌷㌸㌹㌺㌻㌼㌽㌾㌿㍀㍁㍂㍃㍄㍅㍆㍇㍈㍉㍊㍋㍌㍍㍎㍏㍐㍑㍒㍓㍔㍕㍖㍗㍻㍼㍽㍾㍿増楽薬霊塡犠渓著雑祖猟槇祉栄畳福込帰朗鉱獣砕呉響碑捗僧繊粋瀬繁層厳隠変頬剰拠剤斎専琢廃匂巣転黒社舗蔵伝歩鋳餠愼験抜読猪廊郞曽仮駅譲欄酔桟済気斉囲択経乗満穀難錬嘆戻醸虜寛銭様歳毎奨艶帯侮挙逸署器両釈節墨挿従権憎嬢都倹豊戦庁謁卑歓駆観揺徴悪徳壌団暑営娯弾渇恵祝縁枠勤隣対漢謹検卽摂類視発緖壊拡粛掲涙穏総圏拝沢贈圧浄顔仏図陥歴亀壱梅眞煮闘髪円扱塩騒懐覚敏軽峠戸頼荘黙晩諸継蛍遅逓祥練喩応悩姫険齢撃聴覧痩値鉄禍塀続勉臭鶏辺縄悔絵郷捜懲者鬪海児実薫亜渚歯駄渋弐広姉巻剣証塁単顕価禎祐突穂暦払栃訳渉県労麺糸焼勲神舎縦賓髄丼暁桜滝脳稲勧鎭祈売​

上面的文本如果使用正则表达式来写的话还可以精简不少。

用类似的方法，我们也可以列出一套中文简体字里面造出来的新字符来断定文本是否为简体中文。不过由于我的项目里面没有类似的需求，这里就略过了。

附：判断汉字的正则表达式。

const hasHan = /[\u4E00-\u9FA5\u9FA6-\u9FEF\u3400-\u4DB5\u{20000}-\u{2A6D6}\u{2A700}-\u{2B734}\u{2B740}-\u{2B81D}\u{2B820}-\u{2CEA1}\u{2CEB0}-\u{2EBE0}\u2F00-\u2FD5\u2E80-\u2EF3\uF900-\uFAD9\u{2F800}-\u{2FA1D}\uE815-\uE86F\uE400-\uE5E8\uE600-\uE6CF\u31C0-\u31E3\u2FF0-\u2FFB\u3105-\u312F\u31A0-\u31BA\u3007]/u; hasHan = /[\u4E00-\u9FA5\u9FA6-\u9FEF\u3400-\u4DB5\u{20000}-\u{2A6D6}\u{2A700}-\u{2B734}\u{2B740}-\u{2B81D}\u{2B820}-\u{2CEA1}\u{2CEB0}-\u{2EBE0}\u2F00-\u2FD5\u2E80-\u2EF3\uF900-\uFAD9\u{2F800}-\u{2FA1D}\uE815-\uE86F\uE400-\uE5E8\uE600-\uE6CF\u31C0-\u31E3\u2FF0-\u2FFB\u3105-\u312F\u31A0-\u31BA\u3007]/u;= /[\u4E00-\u9FA5\u9FA6-\u9FEF\u3400-\u4DB5\u{20000}-\u{2A6D6}\u{2A700}-\u{2B734}\u{2B740}-\u{2B81D}\u{2B820}-\u{2CEA1}\u{2CEB0}-\u{2EBE0}\u2F00-\u2FD5\u2E80-\u2EF3\uF900-\uFAD9\u{2F800}-\u{2FA1D}\uE815-\uE86F\uE400-\uE5E8\uE600-\uE6CF\u31C0-\u31E3\u2FF0-\u2FFB\u3105-\u312F\u31A0-\u31BA\u3007]/u; /[\u4E00-\u9FA5\u9FA6-\u9FEF\u3400-\u4DB5\u{20000}-\u{2A6D6}\u{2A700}-\u{2B734}\u{2B740}-\u{2B81D}\u{2B820}-\u{2CEA1}\u{2CEB0}-\u{2EBE0}\u2F00-\u2FD5\u2E80-\u2EF3\uF900-\uFAD9\u{2F800}-\u{2FA1D}\uE815-\uE86F\uE400-\uE5E8\uE600-\uE6CF\u31C0-\u31E3\u2FF0-\u2FFB\u3105-\u312F\u31A0-\u31BA\u3007]/u;/[\u4E00-\u9FA5\u9FA6-\u9FEF\u3400-\u4DB5\u{20000}-\u{2A6D6}\u{2A700}-\u{2B734}\u{2B740}-\u{2B81D}\u{2B820}-\u{2CEA1}\u{2CEB0}-\u{2EBE0}\u2F00-\u2FD5\u2E80-\u2EF3\uF900-\uFAD9\u{2F800}-\u{2FA1D}\uE815-\uE86F\uE400-\uE5E8\uE600-\uE6CF\u31C0-\u31E3\u2FF0-\u2FFB\u3105-\u312F\u31A0-\u31BA\u3007]/u;;
​