一点哲学探讨

DANGER

本页面充满了个人主观意见。请批判性阅读。

You could have invented Moran——魔然设计的逻辑

魔然方案可以看作是沿着「智能拼音挂接」路子走到尽头的产物。具体来说，整个设计是从一个根本出发点开始，依逻辑不断推演得到的产物：

• 想打词
• 为了打词轻松，词语编码应该以音码为主
• 为了词语码长短，以双拼为基础
• 为了词语编码空间尽可能大（双拼离散较差），选择不定长编码
• 为了不定长编码、兼容纯双拼、自动造词等功能，选择基于整句实现
• 为了解决整句的不确定性（在开启了用户词库时），设置固定简码
• 为了让简码的条反可以延续到整句，整句必须支持辅助码混输，并且整句用的辅助码必须和简码中用到的形码是一致的

（其实上面每一步都值得写一小节来解释我的理由，不过这里就从略了。）

因此，整个魔然方案是完整的一体，各模式其实并不能分开来看。（除了辅筛是例外，它可以干净利落地拆成别的方案。）

The Consistency Question——简繁字形的兼容性

虽然上面说得一套一套的，但是魔然最初的出发点并不是「我觉得市面上的方案都不适合我！我要做一个最强的输入方案！」，而是一个小小的想法：「我要实验一下有没有方案可以同时兼容简繁字形！」——当时，我还在使用形码。

这个想法最初来自于 2022 年笔者对小鹤音形的尝试，发现虽然小鹤音形的码表是简体字，但是转换成繁体后，大部分字的编码其实不变。再加上考虑另一个极端：纯音码可以无缝兼容简繁字形。那是不是只要形的部分越少，兼容性就越好？

在初期尝试的过程中，我很快确立了部首优先的原则，即第三码应该是部首，不是拆字拆出来的第一个部件。这是因为它有很多我最初甚至没有预料到的好处：

1. 汉字中部首不出现在左边或上面的情况比想象中得多，可以提高三码离散。
   1. 如：「栽载哉」分别可以用 zlm zli zlk 输入，「墓幕暮慕募」分别可以用 mut muj muo mux mul 输入，「形型」分别是 xyp 和 xyt 而不会被「开」干扰
2. 部首和字义有强关联，拆字时往往不用思考字形，而是只需要想到字义，就能打出这个字。
   1. 如：垄（与土有关），攀（与手有关），忧（与心有关），暮（与日有关）
3. 部首往往可以恰好把一类字的不同字形归类在一起。
   1. 如：「劝勧劝」都是qrl，「忧忧」都是ybx

最初的魔然字词码表是同时容纳简体和繁体的，但是后来发现虽然整体上一致性很高，但是高频字中还是有不少字三码不一致。很多用户反馈自己不会繁体字，需要一个纯简体的码表，于是这才另外制作了简化字版本。——笔者虽然日常打简化字不少，但是依然使用繁体版，所以笔者认为只要您不抗拒繁体字（碰到三码不一致的情况时，您的第一反应是「又学到了」而不是「又被坑到了」），都可以先尝试尝试繁体版，也许有意外之喜呢。

因此，我认为关于简繁字形的实验本身已经完结了。结论是：有限度地成功。

The Unreasonable Effectiveness——为什么魔然如此好用

背景

如果您读了上两节，可能会注意到魔然一开始并不是为了「降低码长」「提高打字速度」等目标设计的，而是作者个人的一个小小实验品，单纯是为了实验音形码对简繁字形的兼容性。从另一个方面说，也是为了解决作者个人一个极小众的需求。

而其他设计，也都恰好只是这个需求催生来的——我只是希望音的部分够多（哪怕我长时间不用，也可以快速捡起来），而恰好我想少点选重，所以选择以「挂接用法」为蓝本而已。

当时（2023年初），我使用的是一款名为虎码的形码方案。我做魔然单纯是一个实验，打算在得到结论后，就回到虎码。唯一没想到的是，这个实验竟然相当成功，以至于我逐渐「乐不思虎」，在魔然扎根了，至今已经使用快 2 年。

但与之相对的是一个显然的悖论：自然码本身并不是一个追求性能的方案。单字重码率不低，词重更是不低。以通常视角来看，它不应该好用啊！

理论预言错得这么离谱，让我不得不做了一些分析：魔然究竟为什么好用？传统的评价指标到底「错」在哪？

或许，我们选择的指标根本不对——一个新的输入法评价指标

笔者认为，在全拼都能满足大部分用户的大背景下，汉字输入最重要的指标已经不是硬性的「码长」「确定性」等，而是一种（虚无缥缈的）「轻松感」「流畅感」，或者说，是实际输入中「输入法本身存在感的稀薄程度」。

Note：我认为任何输入法方案作者都应该注意到这一点：如果输入法评测所用的硬性数据指标真的那么重要，那全拼根本不应该成为最流行的输入法。

因此，任何评价输入法的指标都应该接受全拼检验：你所预言的「好用程度」必须与全拼的流行程度一致。假设你选取的评价标准得到的结论是「全拼是最差的输入法」，那必须解释为什么你的预言和现实不符。

如果以「输入法本身的存在感稀薄程度」为标准，我们可以立即注意到：

1. 音码（以智能拼音和智能双拼为代表）的存在感在选重时会显现出来。
2. 形码的存在感在 (1) 拆字 (2) 选重 时显现出来。

并且存在感会随时间累加：上面提到的事件如果耗时越长，存在感就越强。

因此，为了让输入更流畅，我们需要最小化拆字和选重的负担。下面我们来看看各输入法是怎么做的：

1. 智能拼音：不断提高智能化程度，通过大量数据分析字词频率和关联，减少选字频率
2. 形码：
   1. 针对拆字的存在感：
      1. 强调训练高频字条反，从而降低拆字频率
      2. 设计更大的字根从而让拆字更直观，从而降低拆字用时
   2. 针对选重的存在感：设计更大的字根、更怪的拆字、乱序分布字根、出简让全、出简不出全等方法，从而降低选重率
      1. 或者可以直接打纯单，这样就完全没有词重带来的存在感了

那么魔然所属的双拼加形类别呢？

1. 针对拆字的存在感：
   1. 通过设置简码，降低了拆字频率（一简和二简不需要拆字）
   2. 通过只取首末、字根音托，降低拆字耗时（思维负担的减少体现在时间缩短上）
   3. 通过置前两码为音码，拆字与输入音码可以同步进行，降低拆字的实际耗时
2. 针对选重的存在感：
   1. 输入整句时，可以复用智能拼音的算法和一切成果
   2. 通过辅助码，可以降低选重的耗时
   3. 通过有策略地拆单，可以降低选重的频率

总的来说，双拼加形是对智能拼音的一个严格改进：它具有智能拼音的一切优势（从而有相同量级的选重频率），又有智能拼音所不具有的更多能力（这些能力可以降低选重频率），代价是一点学习成本。

在这里，我提出一个初步的量化方法：

存在感 = 选重频率 * 平均选重耗时 * w1 + 拆字频率 * 平均拆字耗时 * w2

（其中 w1 和 w2 是特定的加权系数，表示用户对这种存在感的厌恶程度：如果用户极度厌恶拆字（即提笔忘字还觉得这不是个事儿），那么他可以把 w2 设置为一个很大的数字。一般来说，为了讨论简便，不妨就设置 w1 = w2 = 1。）

「存在感」衡量了「仅仅因为输入法本身问题、导致用户额外付出的时间」（对不存在拆字和选重的方案也可以提出类似的指标），而在一个理想的输入法里，这个值应该是0。它并不衡量用户本身导致的输入错误问题（即键准不计入计算）。

事实上，在引入一些假设的前提下，存在感的确可以是 0：

• 智能拼音用户在合适的文本上，可以做到 0。
• 形码用户对所有字全部条反，只打纯单，可以做到 0。
• 双拼加形用户预判所有重码，单字条反，可以做到 0。

上面的公式中并没有出现码长、手感等很多输入法发烧友熟悉的指标。或许……这并不是一个巧合？事实上，我们可能都有过这样的体会：用过一个方案，觉得它非常顺手，但是绝对速度却不快；或者用过一个方案，绝对速度不低，但是怎么用怎么觉得不爽。

因此，我认为「存在感」可以较好地从用户侧终端衡量输入法的实际体感好用程度。每个输入法的存在感值甚至可以通过实验测量出来。

1. 这个指标可以用来测试用户本身。试设想以下场景：

   1. 某方案事实上是无理码，故在无外界帮助的情况下，拆字耗时可设想为无穷大，而用户不可避免地会碰到之前没打过的字，需要现拆，或
   2. 某拼音输入法每打一字都需要选字，且输入法的顺序完全错误，使得选字耗时极长

   则用户必然不会选择这样的方案。这意味着，用户必然存在一个「存在感耐受」的上限。
   上限可以用于选择最适合用户的方案：若用户通过估算或实验得到了自己的耐受上限，就可以选择存在感在该上限以下的、性能最佳的输入方案——也就是对自己来说最优的输入法。

2. 这个指标也提供了一个评价方案的新维度。如果在任何情况下，方案A的绝对性能都较方案B更差，且存在感都更高，那么我们就有必要严肃地质疑这样的方案的意义为何了。

3. 这个指标很有可能是不完备的。在本文中，我们假设 w1 和 w2 都只是用户本身的偏好，但这可能不对。例如，对拼音用户来说，选重是日常生活的一部分，所以碰到选重时不会有严重的抗拒心理；而对形码用户来说，任何一次非预期的选重都会带来严重的负反馈。这意味着上式中的 w1 和 w2 可能还与方案本身有关，而不只与用户有关。

或许，收益与难度不成正比——为易学性正名

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本节和下面的内容还未写完，不代表最终观点！

通常来说，我们会觉得收益与难度成正比。因此，一个追求「性能」的初学者会自然而然地忽视掉「易学」方案。但这种忽视对吗？

我们不妨假设一个人只要使用过一次某种信息（不论是字根键位还是读音），就永久条反了这个信息，从而得出一个最少的「形成条反」的时间下限：

• 四码形码：初次学习时间
  • = 编码时间 * 总字数
  • = 拆字时间 * 总字数 + 平均字根编码 * 总字根数
    • 可以进一步分成一二三简和全码
• 音码：初次学习时间
  • = 编码时间 * 总字数
  • = 读音时间 * 总字数 + 读音编码时间 * 总音节数
  • = 查询读音时间 * 不会读音的字数 + 读音编码时间 * 总音节数
  • ≈ 读音编码时间 * 总音节数
    • 在常用字范畴上，可以认为「不会读音的字数 ≈ 0」
• 音形码：初次学习时间
  • = 编码时间 * 总字数
  • = (读音时间 + 判断简码时间) * 总字数 + 读音编码时间 * 总音节数 + 拆字时间 * 三四码字数 + 平均字根编码时间 * 总字根数
  • = 判断简码时间 * 总字数 + 查询读音时间 * 不会读音的字数 + 拆字时间 * 三四码字数 + 平均字根编码时间 * 总字根数
  • ≈ 判断简码时间 * 总字数 + 读音编码时间 * 总音节数 + 拆字时间 * 三四码字数 + 平均字根编码时间 * 总字根数
    • 理由同音码

为了让这个时间下限更加接近实际时间，可以引入「使用频度」 ——一个信息用得越频繁，越不容易忘。标记为 字根i编码时间/字根i使用频度。在假设频度完全均匀的情况下（最理想情况），字根越多，每字根频度越低，实际成本增长超过线性。不妨把实际成本作为编码要素数 N 的函数，且这个函数增长速度快于 kN，但很有可能小于 kN^2。换句话说，若字根数量翻倍，则学习成本会是原来的2倍还多，但不会到达4倍。

INFO

上式中的 / 表示频度越低，实际花费的时间越高。但实际生活中很有可能并不是线性关系，而可能是其他某种函数关系。这里提示读者不要把 / 当作真正的「除法」，只作为一种简写。

经过估算，可以得到一个粗糙的结论：

• 难度一般与有关，
• 一般而言，音形码难度低于形码，高于音码
  • 在特定情况下，
• 但是当我们考虑词语输入时，音形码难度低于

或许，重码率没那么重要——双拼加形的特殊性

TODO

打字速度到哪才是头？——论确定性与性能

TODO

自然码/魔然本身的特有优势

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结论

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