Pandoc媒体Wiki格式转换中的定义列表解析问题分析
2025-05-03 11:25:37作者:董宙帆
在文档格式转换工具Pandoc中,处理媒体Wiki(MediaWiki)格式的定义列表时存在一个值得注意的解析问题。这个问题主要影响定义列表中包含冒号的术语转换效果,会导致语义结构在转换过程中发生变化。
定义列表是文档中常见的结构,用于展示术语及其解释。在MediaWiki语法中,定义列表通常使用分号表示术语,冒号表示定义。标准写法有两种形式:
- 分号和术语单独一行,冒号和定义另起一行
- 分号、术语和定义冒号写在同一行
当术语本身包含冒号时(如"Case 1: Both subsets are non-empty"),问题就会出现。Pandoc的媒体Wiki写入器会直接输出冒号而不做特殊处理,导致MediaWiki解析器错误地将术语中的冒号识别为定义分隔符。
例如转换以下Markdown时:
Case 1: Both subsets are non-empty
: 这是解释内容...
Pandoc会生成:
; Case 1: Both subsets are non-empty
: 这是解释内容...
而MediaWiki解析器会错误地将其解析为:
- 术语:"Case 1"
- 第一个定义:"Both subsets are non-empty"
- 第二个定义:"这是解释内容..."
解决方案可以考虑使用MediaWiki的<nowiki>标签对术语中的冒号进行转义。例如:
; Case 1<nowiki>:</nowiki> Both subsets are non-empty
: 这是解释内容...
这个问题在反向转换(从MediaWiki到HTML)时也存在。Pandoc的媒体Wiki读取器会将同一行中的术语和定义都识别为术语部分,而不会正确分离出定义内容。
值得注意的是,当冒号被包含在其他标记中时(如斜体标记),这个问题不会出现。例如:
; ''Street Fighter: The Movie''
: $99.4 million
这个解析问题反映了不同标记语言之间转换时常见的语义保持挑战。开发者在处理包含特殊符号的内容时,需要特别注意这些符号在不同语法环境中的解析差异。对于文档转换工具而言,保持原始文档的语义结构始终是最重要的设计目标之一。
该问题已在Pandoc的最新提交中得到修复,开发者可以关注后续版本更新。在日常使用中,建议对术语中的冒号进行显式转义处理,以确保转换结果的准确性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322