鼠须管输入法:候选栏拼音显示大写字母的配置方法
2025-06-10 11:05:31作者:冯爽妲Honey
在Rime输入法框架的鼠须管(Squirrel)实现中,用户有时希望将输入过程中候选栏显示的拼音从小写字母改为大写字母。这种需求可能源于视觉偏好或特定场景下的显示要求。本文将详细介绍实现这一效果的技术方案。
技术实现原理
Rime输入法通过preedit_format配置项来控制预编辑文本(即输入过程中的拼音显示)的格式转换。该配置项采用xform转换规则,支持正则表达式匹配和替换。
具体配置方法
要实现拼音字母大写显示,需要在Rime的配置文件中添加以下内容:
preedit_format:
- xform/([a-z]+)/\U\1\E/
这段配置的含义是:
([a-z]+)匹配所有小写字母\U表示将后续匹配到的内容转换为大写\1引用第一个捕获组(即匹配到的小写字母)\E结束大写转换
配置位置说明
此配置可以添加到以下位置之一:
- 全局配置文件
default.yaml中,影响所有输入方案 - 特定输入方案的配置文件中,如
luna_pinyin.schema.yaml等,只影响该输入方案
注意事项
- 该配置只影响显示效果,不会改变实际的输入行为
- 如果同时配置了其他格式转换规则,需要注意规则的顺序可能影响最终效果
- 修改配置后需要重新部署才能使更改生效
扩展应用
基于相同的原理,用户还可以实现其他文本格式转换,例如:
- 首字母大写
- 特定位置插入分隔符
- 不同颜色标记声调等
这种灵活的格式配置正是Rime输入法框架强大可定制性的体现之一。
通过掌握preedit_format的用法,用户可以深度定制输入法的显示效果,打造完全个性化的输入体验。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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
🔥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
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
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878