FST ITN-ZH保姆级教程：服务器部署全流程

1. 简介与背景

中文逆文本标准化（Inverse Text Normalization, ITN）是语音识别、自然语言处理和智能对话系统中的关键预处理环节。其核心任务是将口语化或非标准表达的中文文本转换为结构清晰、格式统一的标准形式，例如将“一百二十三”转为“123”，或将“早上八点半”转为“8:30a.m.”。

FST ITN-ZH 是基于有限状态转导器（Finite State Transducer, FST）架构实现的高性能中文ITN工具，具备高精度、低延迟和可扩展性强等优势。本文介绍的是由开发者“科哥”进行WebUI二次开发后的完整部署方案，旨在帮助用户快速在本地或云服务器上搭建可视化中文ITN服务。

本教程适用于希望将该模型集成至生产环境的技术人员、AI工程师及研究者，内容涵盖从环境配置到功能使用的全流程指导。

2. 部署准备

2.1 硬件与系统要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS（推荐）
• CPU：Intel/AMD 多核处理器（最低2核）
• 内存：≥4GB RAM（建议8GB以上用于批量处理）
• 磁盘空间：≥10GB 可用空间
• 网络：可访问公网以下载依赖包

2.2 软件依赖项

确保系统已安装以下基础组件：

sudo apt update && sudo apt install -y \ git \ python3 \ python3-pip \ python3-venv \ build-essential \ libatlas-base-dev

2.3 获取项目代码

克隆包含WebUI界面和核心逻辑的仓库：

git clone https://github.com/kege/fst-itn-zh-webui.git cd fst-itn-zh-webui

注意：当前版本为社区维护的二次开发分支，请勿修改原始版权信息。

3. 环境配置与服务启动

3.1 创建虚拟环境并安装依赖

使用Python虚拟环境隔离依赖，避免冲突：

python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt

常见依赖包括：

• OpenFST或Pynini：FST建模核心库
• Flask或Gradio：Web接口框架
• jieba：中文分词辅助模块（部分实现中使用）

3.2 检查模型文件完整性

确认项目目录下存在以下关键资源：

models/ ├── itn_zh.fst # 主FST模型文件 ├── lexicon.txt # 词典映射表 config.yaml # 参数配置文件 run.sh # 启动脚本 app.py # Web应用入口

若缺少itn_zh.fst文件，请联系原作者获取授权模型。

3.3 编写启动脚本 run.sh

创建/root/run.sh并赋予执行权限：

#!/bin/bash cd /root/fst-itn-zh-webui source venv/bin/activate nohup python app.py --host 0.0.0.0 --port 7860 > itn.log 2>&1 &

设置可执行权限：

chmod +x /root/run.sh

3.4 启动或重启服务

运行以下命令启动服务：

/bin/bash /root/run.sh

可通过日志查看启动状态：

tail -f /root/fst-itn-zh-webui/itn.log

预期输出包含类似信息：

Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 Started server extension for: fst-itn-zh-webui Model loaded successfully.

4. WebUI 功能详解

4.1 访问地址与界面概览

打开浏览器访问：

http://<服务器IP>:7860

页面顶部显示标题：“中文逆文本标准化 (ITN)”以及开发者标识“webUI二次开发 by 科哥”。

主界面采用简洁卡片式布局，包含两个主要功能标签页：

• 📝 文本转换
• 📦 批量转换

右侧提供多个快捷示例按钮，便于测试不同场景。

4.2 功能一：单条文本转换

使用流程

1. 在「输入文本」区域输入待转换内容，如：二零零八年八月八日早上八点半
2. 点击「开始转换」按钮
3. 输出框实时返回结果：2008年08月08日 8:30a.m.

支持的转换类型

4.3 功能二：批量文本转换

文件格式要求

• 文件扩展名：.txt
• 编码格式：UTF-8
• 每行一条独立文本，无额外标点或编号

示例文件内容：

二零零八年八月八日 一百二十三 早上八点半 一点二五元

操作步骤

1. 点击「上传文件」选择本地.txt文件
2. 点击「批量转换」触发处理流程
3. 完成后自动生成下载链接，点击即可保存结果文件

输出文件命名规则：result_YYYYMMDD_HHMMSS.txt

4.4 高级设置参数说明

通过勾选选项可调整转换行为：

这些开关直接影响语义保留程度，建议根据下游任务需求灵活配置。

5. 实际使用技巧与最佳实践

5.1 长文本综合处理能力

系统支持在同一段落中识别并转换多种实体类型：

输入: 这件事发生在二零一九年九月十二日的晚上，大概八点半左右，涉及金额为一万二千元。 输出: 这件事发生在2019年09月12日的晚上，大概8:30左右，涉及金额为12000元。

此特性特别适用于语音识别后处理、客服日志清洗等场景。

5.2 批量数据高效处理策略

对于超过千行的数据集，建议采取以下优化措施：

1. 分片上传：每批控制在500行以内，减少内存压力
2. 异步调用：结合Shell脚本循环调用API接口，提升自动化水平
3. 结果归档：启用“保存到文件”功能，按时间戳分类存储历史记录

5.3 结果复制与清空操作

界面上的实用按钮说明如下：

6. 常见问题与解决方案

6.1 转换结果不准确

可能原因及对策：

• 输入文本含错别字或非常规表达：检查输入是否符合普通话规范
• 未开启对应高级选项：尝试启用“转换单个数字”或“完全转换'万'”
• 模型加载异常：重启服务并查看日志是否有报错信息

6.2 接口响应缓慢

首次请求通常需要3~5秒完成模型加载，后续请求应低于100ms。若持续卡顿，请检查：

• 内存是否不足（可用free -h查看）
• 是否有其他进程占用大量CPU资源
• Python环境是否存在版本冲突

6.3 文件上传失败

请确认：

• 文件大小不超过10MB（默认限制）
• 文件编码为UTF-8无BOM
• 文件路径不含中文或特殊字符

如需调整限制，可在app.py中修改max_file_size参数。

6.4 版权与合规声明

根据项目许可证要求，所有使用者必须保留以下声明：

webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 承诺永远开源使用 但是需要保留本人版权信息！

不得去除、遮蔽或篡改界面上的开发者信息。

7. 总结

本文详细介绍了 FST ITN-ZH 中文逆文本标准化系统的服务器端部署全过程，覆盖了环境搭建、服务启动、功能使用、参数调优及常见问题排查等多个方面。通过WebUI二次开发版本，用户无需深入理解FST底层机制即可快速接入高质量的中文ITN能力。

该系统已在多个实际项目中验证其稳定性与准确性，适用于语音识别后处理、智能客服、文档自动化等场景。未来可进一步拓展支持方言变体、行业术语定制化等功能。

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