基于Android的汉英对照查询APP的设计与实现

段 顼，黄同成

(邵阳学院机械与能源工程系，湖南邵阳422000)

准确全面地查询到想要了解的信息，是用户最大的需求.现阶段有道词典、有道翻译以及其他翻译工具都能够实现汉字与各国语言的互译，基本能够满足用户自身的需求，但是大部分情况下仅仅是对汉字的翻译，而没有对汉字做过多的解释.如果用户想更进一步了解该汉字、词语或语句其他信息时，就不得不通过其他的手段去查询，然后将查询到的信息再翻译成英文或者其他的语言，诚然不能够最大程度地满足用户的需求，笔者设计并实现了一款基于Android的汉英对照查询APP.

众所周知，继计算机、互联网后，移动互联网已经成为IT行业的第三次浪潮袭向人们的日常生活.随着移动4G网络的逐渐成熟和推广，以及移动设备硬件技术的发展与提高，智能手机和平板等移动终端设备的不断普及，各种移动终端用户群体有了显著增加.移动设备作为一种新的媒介，由于它的方便实用性备受大众喜爱，从而在人们的生活中逐渐扮演着越来越重要的角色.而APP做为移动设备功能的扩展，现阶段已经受到大众越来越多的关注，使用APP的用户群体也逐渐增多，有将移动互联网APP化的趋势［1］.

Android良好的扩展性和丰富的硬件支持已广泛地扩展到平板电脑、可穿戴设备、智能家居等领域，Android已经超越Apple的IOS，成为全球用户最多的智能手机操作系统，其应用框架可以重复使用，组件可以替换，针对移动终端优化了Dalvik虚拟机，内嵌了基于WebKit引擎的手机浏览器，提供了嵌入式数据库SqLite保存结构化数据，支持Bluetooth通信和4G，WiFi联网，开发环境包含模拟器以及基于Eclipse的众多插件，为汉英对照查询APP的设计、实现和推广提供了很好的平台［2］.

1 APP主界面

基于Android的汉英对照查询APP主要由输入模块、选择汉字模块、查询结果模块等几部分组成，该APP的主界面如图1所示.

图1 APP主界面Fig.1 APP main interface

输入端实现汉英的输入，它主要提供手写输入、拼音、英文和五笔输入等输入法，其中手写输入功能很大程度上是针对一些用户不认识的汉字或者对拼音、五笔输入都不是很熟悉的用户，各种输入法的集成可满足不同用户群的需求.

选择汉字端主要是针对当用户选择手写输入法时，由于所写字迹图像不是很规范，首先得针对用户所写的字迹图像与字库中的汉字进行匹配和识别，然后把字库中与用户所写汉字最相近的汉字在该模块中显示出来，以供用户选择.

用户可以通过点击图1所示的查询按钮实现查询响应事件，删除按钮主要是对用户所写错误汉字和英文的删除，清除按钮实现的是用户输入、查询结果的一个清除，通过点击该按钮，用户可以重新输入其它想查询的信息.

查询结果模块用于显示查询结果，该APP主要是实现汉英的对照查询，用户通过输入端输入想查询的信息，然后点击查询按钮，该模块中将会显示该汉字是怎么拼写的，它是否是多音字以及有几个读音，各个读音的中文解释，并显示相关的英文翻译，这样用户不仅能够较全面地知道用户输入信息的中文信息，而且能够知道其英文翻译.除此之外，非汉语人群在学习中文或者在中国的旅途中难免会碰到一些不懂的汉字或者词语，该APP帮助他们更好地学习和理解中文.该APP较现有查询工具而言，其优势在于能够实现汉英的对照查询，并对汉字做一些相关解释，帮助用户更好地理解.

2 各模块的实现

2.1 输入模块

输入模块主要由手写输入和软键盘输入组成［3］，软键盘输入较手写输入而言容易实现，主要是对字库的提取和调用.而手写输入除此之外还涉及到了墨迹的识别［4］，手写输入主要由手写输入面板、可供选择汉字模块和信息输出等三个部分组成，其中手写输入面板主要是进行用户墨迹的收集和识别，并及时将结果传递给可供选择汉字模块，可供选择汉字模块根据图像与字库中的汉字进行匹配和识别，最终显示与图像相近的汉字供用户选择，通过信息输出实现用户选择结果的输出.

图2为该手写输入法的汉字识别流程图，用户在输入框中手写汉字后，即对手写字迹图像进行预处理，预处理主要是对汉字进行切分、细化以及规范化［5］.汉字经过预处理后将对其进行识别，识别主要是进行手写字迹图像特征选择与提取以及分类识别［6］［7］，由于汉字数量大，如果不对汉字分类而直接识别，一方面识别效果不会好，另一方面计算量往往会很大，因此，汉字识别通常都要对汉字做一级或多级分类.从目前的技术水平看，单字正确识别率实际上有一定的极限，不可能无限制地提高，要求识别系统的单字识别率达到100%是不切合实际的，所以利用上下文关系来检测、纠正手写识别过程中的错误字和拒识字是很有必要的，其实后处理阶段主要是通过利用实际汉字文本的相关信息，对识别阶段的结果做进一步处理，以便提高整个模块的识别率，最终能够更好地满足用户的需求.

图2 手写输入汉字识别流程图Fig.2 Handwritten Chinese character recognition input flow chart

2.2 汉英互译模块

鉴于有道的 API［8］具有良好的开放性，可在 http://fanyi.youdao.com/openapi?Path=data-mode中申请Key，如图3所示为本文申请专门用于英文翻译和解释的API，通过http://fanyi.youdao.com/openapi.do?keyfrom=yingwenjieshi＆key=2063009627＆type=data＆doctype=json＆version=1.1＆q=实现英文解释网页的建立.如图4所示为本文申请专门 用 于 中 文 解 释 的 API，通 过 http://fanyi.youdao.com/openapi.do?keyfrom=zhongwenijieshi＆key=1392462385＆type=data＆doctype=json＆version=1.1＆q= 实现中文解释网页的建立.

Android与服务器端通信时需要一种合适的数据交换格式，本文采用了JSON作为Android客户端与服务器的数据交换格式［9］，其关键语句如下:

图3 英文解释接口Fig.3 English explanation interface

图4 中文解释接口Fig.4 Chinese explanation interface

上述关键语句中type表示返回结果的类型，一般固定为data;doctype表示返回结果的数据格式，一般有xml、json、jsonp等三种，在该APP中利用json格式进行解释;version表示版本;q表示要翻译的文本，必须是UTF-8编码，字符长度不能超过200个字符，需要进行urlencode编码.在HttpUtil中定义了getRuquest()和postRequest()两个方法，这两个方法用于向服务器发送请求，并返回相应的响应.

3 仿真实现

图5 汉英对照查询APP图标Fig.5 Chinese-English query APP icon

在Eclipse中选择手机、平板或者其它移动移动设备等真机进行仿真和测试，经过反复的测试和调整，最终生成了如图5所示的“汉英对照查询”APP，用户通过点击“汉英对照查询”图标，将会显示图1所示界面，通过在图1界面的输入框中，选择手写输入法然后输入“大”字，在选择汉字框中会显示与用户所写的“大”相近的字，用户通过点击事件实现选定其想查询的“大”字，接下来通过单击“查询”按钮，最终会出现图6所示界面，“大”主要有两个读音，平常我们常读“dà”是指面积、体积、容量、数量、强度、力量超过一般或超过所比较的对象，与“小”相对，同时显示其英文意思为Large:Refers to the object area，volume，capacity number，strength or power over general than comparison，and‘small’relative;“dài”一般是指大夫，英文翻译为doctor.用户也可以通过软键盘实现其想查询信息的输入，用户通过在输入框中输入“大学”，点击“查询”按钮，会出现图7所示界面，从中我们可以知道:大学是国家高等教育的学府，综合性的提供教学、研究条件和授权颁发学位的高等教育机关，其英文翻译为“university”、“college”.由此可见用户通过利用该APP不仅能够实现英文的查询而且可以知道其中文解释，也就说通过汉英的对照查询，让用户可以更加方便和全面地了解和认识其想查询的信息.

图6 手写输入查询效果图Fig.6 Handwritten input query rendering diagram

图7 软键盘输入效果图Fig.7 Soft keyboard input rendering diagram

4 结束语

基于Android的汉英对照查询APP能够便利地实现汉英对照提示，通过汉英的对照查询和显示，能够让用户更加全面、准确地了解和认识其所想获取信息;同时对于学生来讲，在学习英文的同时也一定程度上巩固了中文;除此之外，对于非汉语人群来说，通过汉英对照查询，让他们能够基于移动终端便捷地进行汉字信息处理;此外现阶段手机、平板以及其他设备的普及和利用为该APP的应用及推广提供了很好的平台.

［1］唐文捷，刘士成，张伍菲，等.轻应用(Lapp)-APP未来发展趋势［J］.三峡大学学报(人文社会科学版)，2014，36(S2)，27-29.

［2］贾树文，杨婷婷.Android 系统研究［J］.软件导刊，2014.13(03):7-9.

［3］刘瑞顺.基于Android平台的智能手机输入法研究与设计［D］.汕头:汕头大学，2011.

［4］何聪.基于Google Android和云计算的手写识别系统的研究与实现［D］.广州:华南理工大学，2011.

［5］侯艳平.脱机手写体汉字识别研究［D］.扬州:扬州大学，2008.

［6］郭向丹.特征提取技术在脱机手写体汉字识别领域的应用研究［D］.天津:河北工业大学，2011.

［7］Cheng-Lin Liu，Hiromichi Fujisawa.Classification and learning methods for character recognition:advances and remaining problems［J］.Machine Learning in Document Analysis and Recognition .2008，(90):139-161.

［8］黄皓.百度翻译和有道翻译API的封装与利用［J］.电脑编程技巧与维护，2014，08(14):12-15.

［9］吴亚峰，索伊娜.Android核心技术与实例详解［M］.北京:电子工业出版社，2010.