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。
1import twlat
2twlat.convert("这个程序有bug，请在服务器上重新部署。")
3# '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 |
1conv = twlat.Converter(preset="taiwanize")
2r = conv.explain("这个视频的信息量很大")
3for d in r.decisions:
4 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
pip install torch numpy regex pyahocorasick opencc-python-reimplemented1from huggingface_hub import snapshot_download
2import os, sys
3
4path = snapshot_download("JacobLinCool/Twinity-1")
5os.environ["TWLAT_HOME"] = f"{path}/data"
6sys.path.insert(0, path)
7
8import twlat
9conv = twlat.Converter(ckpt=f"{path}/twinity-1.pt", device="cpu")
10print(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
- 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。
- INT8 量化未達標（−1.33pp），交付 FP32。
- 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。
- 訓練語料含 CC-100 網爬文本，可能帶有其偏誤。
- 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（MIT）
與
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。
