LLM Chinese Convert AI繁简转换

目前 LLM 大模型已经具备进行繁简转换的能力，即使不借助外部知识库，模型权重依然储备了相关知识，能根据语义进行精准的转换。

但是把主流的 LLM 大模型接入繁简转换工具，依然存在两个问题：

• 把整段文本丢进去，模型容易出现幻觉，或者不遵循指令去修改文本内容
• 模型设置了繁琐的安全拒答策略，造成转换失败

本工具尝试采用两步解决：

1. 能一对一转换的字，均统一替换；
2. 对存在一对多歧义的字，再调用大模型 API 根据上下文判断。

目前支持 DOC/DOCX、TXT、EPUB 和字幕文件转换；API 使用兼容 OpenAI 的 API 格式。

Note

以《史记·夏本纪》为测试文本进行转换，24000 个字符，耗时约 7 分钟。使用的模型为 Deepseek-V4-flash（预览版模型），消耗费用 0.16 元人民币。建议不要转换超大文件和超长文本，耗时过长且需要承担更多的token费用。

安装使用

pip install -r requirements.txt
python main.py

配置

首次运行 GUI 时填写 API Base URL、模型名和 API Key。配置会保存在 .ts_converter_config.json 中。 AI 判断结果会缓存在 .ts_converter_cache.json 中，默认为当前用户的 users/你的用户名 目录下。

映射字表

项目使用以下四个映射文件（存放于 data/ 目录）：

• STCharacters-1.txt：简→繁一对一（3535 行）
• STCharacters-2.txt：简→繁一对多（117 行）
• TSCharacters-1.txt：繁→简一对一（4724 行）
• TSCharacters-2.txt：繁→简一对多（85 行）

映射字表基于 OpenCC 和 OpenCC-Traditional Chinese to Traditional Chinese (The Chinese Government Standard) 制作，遵循《通用规范汉字表》（2013）标准。

许可协议

源于“规范繁体字形转换器”的部分：Apache License 2.0

其余部分：Anti 996 License Version 1.0