LuaLaTeX 下 thuthesis 模板中文标点符号处理问题解析
2025-06-10 12:39:08作者:卓炯娓
问题背景
在学术论文写作中,中文标点符号的正确显示至关重要。清华大学学位论文模板 thuthesis 在使用 LuaLaTeX 引擎编译时,出现了中文标点符号(如破折号、省略号、引号等)被错误识别为西文字符的问题,导致这些标点符号显示为半角形式而非全角形式。
技术分析
字符分类机制
在 LaTeX 排版系统中,特别是处理中日韩文字时,字符被划分为不同的类别(category)。这些类别决定了字符在排版时的行为方式:
- 类别 3(ALchar):通常用于西文字母和数字
- 类别 6(JAchar):用于日文字符
- 类别 9(CNchar):用于中文字符
问题根源
thuthesis 模板在处理带圈数字(U+2460-U+24FF)时,原本意图是将这些字符归类为类别 6(JAchar),但实际代码实现中错误地将 U+2000 至 U+243F 范围内的字符也一并设置为了类别 3(ALchar)。这导致了以下中文标点符号被错误分类:
- 省略号(……)
- 引号("")
- 破折号(——)
LuaLaTeX 与 XeLaTeX 的差异
XeLaTeX 引擎能够正确处理这些中文标点符号,将其归类为类别 9(CNchar),因此显示为全角形式。而 LuaLaTeX 由于上述字符分类错误,导致这些标点符号被当作西文字符处理。
解决方案
正确实现方式
通过分析 \ltjdefcharrange 命令的行为特性,发现它是增量更新的,因此只需针对带圈数字范围进行单独设置即可:
\ifLuaTeX
\ltjdefcharrange{6}{"2460-"24FF}
这种实现方式不会覆盖其他字符原有的正确分类,特别是保留了中文标点符号应有的类别 9 设置。
技术要点
- 增量更新特性:
\ltjdefcharrange命令不会重置整个字符范围,而是只修改指定范围的字符类别 - 精确范围控制:只需针对实际需要修改的字符范围(带圈数字)进行调整
- 兼容性保持:不影响其他字符(特别是中文标点符号)的原有正确分类
最佳实践建议
- 引擎选择:对于中文文档,XeLaTeX 通常对中文支持更为成熟
- 字符分类检查:在使用 LuaLaTeX 时,应特别注意特殊符号的字符类别设置
- 范围精确控制:修改字符类别时,应尽可能精确指定需要修改的范围
- 测试验证:任何字符分类修改后,都应测试各种标点符号的显示效果
总结
thuthesis 模板中的这一问题展示了在 LaTeX 排版中字符分类机制的重要性。通过理解字符类别的工作原理和命令的具体行为特性,我们能够更精确地控制文档中各类字符的排版表现。对于学术论文写作,特别是包含大量中文内容的文档,确保标点符号的正确显示是保证文档专业性的重要环节。
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
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
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
65
19
暂无简介
Dart
682
160
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
🎉 (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
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259