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适合做： ✔ 汉字字典 ✔ NLP 语料库 ✔ 搜索增强 ✔ 分词系统 ✔ LLM 语言知识库 ✔ 教育类应用

我把它分成 8 大类、50+ 项字段，并标明用途。

🧱 1. 字音（Pronunciation）——音

✔ 基础读音

  • 拼音（带声调）：zhōng
  • 拼音（数字调）：zhong1
  • 多音字所有读音：zhā / zhà / zhá

✔ 声韵母

  • 声母：zh
  • 韵母：ong
  • 声调：1 / 2 / 3 / 4

✔ 音变（可选）

  • 轻声
  • 儿化

✔ 注音符号（台湾/教育）

  • ㄓㄨㄥˉ

▶ 用途：搜索、拼音自动补全、多音字 disambiguation、TTS。

🧱 2. 字形（Glyph / Form）——形

✔ 结构

  • 左右结构 / 上下 / 半包围 / 全包围等

✔ 部首

  • 部首：口
  • 部首笔画

✔ 总笔画

  • 如：13

✔ 笔画顺序（stroke order）

  • 数组：[“横”, “竖”, …] 或 SVG path

✔ 字形演变（可选）

  • 甲骨文 / 金文 / 篆书 / 隶书 / 楷书

✔ 字形相似字（形近字）

  • 如 “晴 ↔ 晴 情 清” （常用于纠错、识别 OCR）

✔ 易混淆字（形/音/义近）

  • “木 ↔ 术”
  • “己 ↔ 已 ↔ 己”

▶ 用途：搜索纠错、OCR 修正、输入法提示、教育应用。

🧱 3. 字义（Semantics）——意

✔ 基本释义（现代汉语义项）

  • sense 1
  • sense 2
  • 例句

✔ 词性标签（对于字的义项）

  • 名 / 动 / 形 / 助词 / 叹词 / 量词 等

✔ 字的语义分类（语义场）

  • 人 / 动作 / 情绪 / 自然 / 器物 / 方位

✔ 古汉语义项（文言义项）

  • 寓意
  • 典故
  • 古籍释例

✔ 文化信息（可选）

  • 字源解释
  • 引申义

✔ 成语、词语中的常见语义角色

例如 字“心”常表示：情绪 / 思想 / 内在

▶ 用途：解释、embedding、同义计算、语义搜索。

🧱 4. 字的用法（Usage）

✔ 常用词语（含该字的词）

  • 嗄饭、嗄程
  • 情况、情况、情绪

✔ 词频（现代汉语 & 古文）

  • 高频字标记
  • HSK 等级（可选）

✔ 搭配（Collocations）

  • 与哪个字常一起出现（基于现代语料）

✔ 停顿规则（朗读用）

有些汉字决定句子的停顿点

  • 语气词
  • 连词
  • 助词

✔ 重音位置（TTS）

  • 如很多叹词的重音变化

🧱 5. 字的关系（Relations）

✔ 同义字

（通常用于古文）

✔ 反义字

（常用于语文学习）

✔ 组字关系（偏旁 → 组成字）

  • “氵” → 清、湖、海
  • “心” → 念、情、想

✔ 派生关系

  • 基于某字的派生义（引申）

▶ 用途：可构建“汉字知识图谱”。

🧱 6. 数据标注（Annotations）

✔ 频率（使用频度）

  • 0–10 等级
  • 教育部常用字等级

✔ 多音字 disambiguation

  • 常用读音
  • 场景读音

✔ 情绪色彩

  • 正面 / 中性 / 负面（特别是感叹词）

✔ 语体风格

  • 文言 / 书面语 / 口语 / 方言

🧱 7. 技术相关（NLP）字段

✔ 部分 NLP 系统常需要：

  • 向量 embedding（可选）
  • 字 → radical embedding
  • 字 → stroke embedding
  • 字典序（排序用）

✔ 字符属性（Unicode）

  • Unicode code point
  • UTF-8/UTF-16 编码
  • 是否汉字（有些是部件）

✔ 正则安全分类

  • 是否特殊标点
  • 是否左右易混（比如 OCR）

🧱 8. 扩展信息（可选）

✔ 教育信息（小学/中学/HSK）

✔ 笔画动画（SVG/Canvas）

✔ 声母/韵母分类统计

✔ 与成语的关联

如字“心”出现最多的成语列表

🎯 总结：汉字的完整信息模型（Version 1）

你可以先实现下面这个字段集（必备），已经覆盖你的 NLP + 字典需求：

{
  "id": "嗄",
  "word": "嗄",
  "pinyin": ["á", "shà"],
  "pinyin_number": ["a2", "sha4"],
  "radical": "口",
  "strokes": 13,
  "structure": "左右",
  "stroke_order": [...],
  "variants": [...],
  "shape_similar": ["啊", "喔", "嗟"],
  "confusable": ["啊", "沙"],
  "meanings": [
    {
      "pos": "叹词",
      "definition": "...",
      "examples": [...]
    },
    {
      "pos": "形容词",
      "definition": "...",
      "examples": [...]
    }
  ],
  "class": ["叹词", "口语", "方言"],
  "freq_level": 5,
  "words": ["嗄饭", "嗄声"],
  "unicode": "U+55C4",
  "tags": ["多音字", "叹词"]
}

还有进一步的扩展：字词句段篇章 诗词曲等等 还涉及到哪些？

下面我给你总结一个非常系统的 NLP 语料扩展层级，从「字 → 词 → 句 → 段 → 篇章 → 文学体裁」一路扩展，帮你明确要管理哪些信息、未来可以拓展什么能力。 风格我尽量保持轻松、但信息非常全面。

✅ 一、从“字”开始（最基础层）

汉字本身就是 NLP 里最稳定、最底层的语料单元，你已经提到音形意，这里我给你扩展成完整字段体系：

1. 字（汉字）层面的信息

（1）音（发音）

  • 拼音（含多音字）
  • 声母/韵母/声调
  • 方言读音（可选：粤语、闽南语）

（2）形（字形）

  • 笔画数
  • 笔顺
  • 部首
  • 构字结构（左右、上下、独体等）

（3）意（语义）

  • 基本释义（来自现代汉语词典）
  • 扩展义项（历史 / 方言）
  • 语义分类（人物/动物/行为/抽象概念…）

（4）相关关系（知识图谱很重要）

  • 近义字
  • 反义字
  • 形近字
  • 易错字
  • 多音字对应不同含义

（5）NLP 附加属性

  • 停用字（基本没有，但某些任务可能会用到）
  • 情感倾向（通常词才有，但字也可以估算）
  • 字频（语料库频率）
  • 常用度（一级字、二级字）

✅ 二、词语层（词语、成语、歇后语）

2. 词语（包括 ci.json）

需要管理的信息：

  • 拼音
  • 词性（名/动/形/副/量词…）
  • 基本释义
  • 例句
  • 语法标签（及物/不及物/偏正/联合…）
  • 同义词
  • 反义词
  • 近形词
  • 多义项
  • 词频（现代汉语+网络语料）
  • 情感极性（正向、负向、中性）
  • 用法标签（书面、口语、网络、文言）

3. 成语（idiom.json）

成语属于固定结构短语，通常四字，有独立语法功能。

推荐字段：

  • 拼音
  • 释义
  • 出处（史书/古籍）
  • 典故故事
  • 用法说明
  • 示例句
  • 成语类型（褒义/贬义/中性）
  • 语义构成（比喻 / 反语 / 夸张）
  • 适用场景（人物 / 情绪 / 动作 / 场景）
  • 关联成语（近义、反义、易混）

4. 歇后语（xiehouyu.json）

结构：前半段（喻体）→ 后半段（义体）

应包含：

  • 前半句（谜面）
  • 后半句（答案）
  • 含义
  • 类型（搞笑/讽刺/民俗）
  • 使用场景（口语/戏曲/方言）
  • 地域属性（北方/南方/湖南/四川…）

✅ 三、句 → 段 → 篇章层（结构化 NLP）

5. 句子层（自然句子）

可包含：

  • 分词结果
  • 句法分析（依存句法树）
  • 语义角色标注
  • 情感分析（正负面）
  • 领域标签（新闻、医疗、金融…）
  • 文本类型（陈述句、疑问句、祈使句）

6. 段落层

  • 主旨句抽取
  • 主题标签（topic）
  • 情感曲线
  • 指代消解（他/她/它对应对象）

7. 篇章层

  • 篇章结构（起承转合）
  • 文体标签（议论文、说明文、小说…）
  • 关键词
  • 关键句
  • 摘要（自动生成）
  • 章节语义图谱

✅ 四、文学体裁扩展（诗词曲赋）

这类语料价值很高，特别适合作为 NLP 的“垂直语料库”。

8. 诗词（唐诗/宋词/元曲等）

字段可以非常丰富：

  • 题目
  • 作者
  • 朝代
  • 内容（按句分行）
  • 格律信息（平仄、押韵、词牌名）
  • 主题（送别、思乡、抒情）
  • 译文
  • 注释
  • 背景
  • 意象（云、风、月、水、花）
  • 情感值
  • 对仗对偶关系

9. 古文/散文

  • 文言句法解析
  • 现代翻译
  • 文化背景
  • 典故引用
  • 人物关系

✅ 五、学术扩展（专业 NLP 语料库）

后期你可以扩展一些实用功能：

10. 专业领域语料（按行业）

  • 医疗
  • 金融
  • 法律
  • 教育
  • IT/互联网
  • 汽车
  • 心理学
  • 公共安全

每个领域可以包含术语库（TermBase）。

⭐最终给你一个层级结构“全景图”

字（汉字）
│
├─音形意
├─相关字
├─字频
│
词（词语）
│
├─释义
├─词性
├─同反义词
├─情感极性
│
固定结构词
│   ├─成语
│   └─歇后语
│
句
│ ├─分词
│ ├─句法
│ └─情感
│
段
│ ├─主题
│ └─指代
│
篇章
│ ├─摘要
│ ├─结构
│ └─主题模型
│
文学体裁
    ├─诗
    ├─词
    ├─曲
    ├─古文
    └─现代文