系列十四（完結篇）｜上一篇：QA・Engine 測試流程
Quizzman Fanqie Engine 的未來：從漢越音引擎到東亞歷史語言研究平台
Quizzman Fanqie Engine 最初的目標，是根據反切推導漢越音。然而，自從系統以 Middle Chinese（中古漢語） 作為獨立的中介層後，它便不再只是漢越音工具，而逐漸發展為一個歷史音韻計算平台。相同的中古音音韻資料，可以投射至不同的讀音系統，支援更多語言與更多研究方向。這也是 Quizzman 長期發展的核心方向。
漢越音引擎只是起點
觀察 Quizzman Fanqie Engine 的整體架構，可以發現一個重要特點。
整個系統並不是圍繞著
漢越音
建立，
而是圍繞著
Middle Chinese（中古漢語）
建立。
因此，
漢越音只是同一份音韻資料的其中一種表現形式。
從設計之初，
Engine 就沒有依賴任何單一讀音系統。
Middle Chinese 作為核心中介層
許多系統通常採用以下架構：
漢字
↓
漢越音或
漢字
↓
拼音不同讀音系統彼此獨立。
Quizzman Fanqie Engine 則採用：
漢字
↓
反切
↓
Middle Chinese
↓
Projection因此，
新增任何新的讀音系統，
只需新增一層 Projection。
底層所有歷史音韻資料皆可共用。
不只是漢越音
當完整建立 Middle Chinese 音韻資料後，
便能產生許多不同的輸出。
例如：
Middle Chinese
↓
漢越音以及
Middle Chinese
↓
拼音目前皆已支援。
而從架構角度來看，
未來仍具有更大的擴充空間。
邁向漢音（Kan-on）與吳音（Go-on）
日語漢字音包含多個歷史層次，
其中最重要的是：
- 吳音（Go-on）
- 漢音（Kan-on）
它們皆源自不同時期的中古漢語。
因此，
只要 Middle Chinese 音韻資料足夠完整，
建立對應 Projection 規則後，
即可產生漢音或吳音。
未來，
Quizzman Fanqie Engine 亦可作為研究日本漢字音的重要平台。
支援韓漢音
韓語同樣保存完整的漢字音系統。
例如：
| 漢字 | 韓漢音 | |------|---------| | 國 | 국 | | 學 | 학 | | 德 | 덕 |
韓漢音同樣源自中古漢語。
因此，
理論上只需建立對應 Projection，
Engine 即可產生韓漢音。
漢語方言
另一個重要方向，
是現代漢語各方言。
例如：
- 粵語
- 閩南語
- 吳語
- 客家話
- 晉語
- 湘語
這些方言至今仍保存大量中古漢語特徵。
建立各自 Projection 後，
即可由同一份 Middle Chinese
產生不同方言讀音。
對歷史語言研究具有重要價值。
反切研究工具
目前，
大量反切研究仍需人工完成。
研究者需要：
- 查閱韻書
- 判定聲母
- 判定韻部
- 重建中古音
- 比較不同文獻
Quizzman Fanqie Engine 可自動化其中大部分流程。
未來，
Engine 不僅輸出最終結果，
還能：
- 比較不同反切
- 比較不同韻書
- 視覺化歷史音變
協助音韻學研究。
OCR 與古籍處理
另一項具有潛力的方向，
是結合 OCR。
古籍辨識完成後，
Engine 可進一步：
- 辨識反切
- 分析韻書資料
- 產生漢越音
- 產生拼音
- 自動生成註解
大幅提升漢文、漢喃文獻的整理效率。
NLP 應用
現代 NLP 模型主要針對現代語言。
古漢語則具有完全不同的音韻結構。
Quizzman Fanqie Engine 可作為前處理層：
漢文
↓
反切
↓
Middle Chinese
↓
音韻特徵
↓
NLP加入音韻資訊後，
有助於改善：
- 文本分類
- 異文比對
- 歷史檢索
- 同音分析
等研究工作。
AI 與 Explainable AI
現代 AI 往往只能提供答案，
卻難以解釋推理過程。
Quizzman Fanqie Engine 則採用完全不同的方法。
每一個結果，
皆可完整追蹤：
漢字
↓
反切
↓
Middle Chinese
↓
音韻規則
↓
Projection
↓
Lexical Layer
↓
最終結果整個 Pipeline 均具備可解釋性。
這也符合 Explainable AI 所追求的設計理念：
除了正確，
更重要的是能夠解釋。
可持續擴充的平台
當 Middle Chinese 成為整個系統核心後，
新增功能便不需要修改既有架構。
只需加入：
- 新 Projection
- 新規則
- 新資料來源
即可持續擴充。
這也是 Rule Engine 相較於傳統查表系統的重要優勢。
不只是 Quizzman Dictionary
目前，
Quizzman Fanqie Engine 已整合至 Quizzman Dictionary。
但整體架構本身，
亦可獨立提供服務。
透過 API，
其他系統亦可使用：
- 反切分析
- Middle Chinese 重建
- 漢越音推導
- 拼音生成
- 逆向查詢
- 信心評估
成為各類研究與教育系統共用的基礎服務。
從工具走向平台
建立一套工具，
與建立一個平台，
是兩種完全不同的目標。
工具，
只解決單一問題。
平台，
則能支援許多不同應用。
Quizzman Fanqie Engine 的設計，
正是朝向後者。
真正重要的，
並不是目前支援多少讀音系統，
而是已經建立起一套能持續擴充、多年演進的架構。
結論
Quizzman Fanqie Engine 起初只是希望回答一個問題：
能否直接由反切推導漢越音？
隨著 Middle Chinese 成為整個系統的核心，
Engine 已逐漸發展成一套歷史音韻計算平台。
它不僅能支援漢越音與拼音，
未來亦可擴展至漢音、吳音、韓漢音、漢語方言等多種讀音系統，
並結合 OCR、NLP、Explainable AI 等技術，
成為東亞歷史語言研究的重要基礎架構。
系列完結
透過本系列文章，
我們依序介紹了 Quizzman Fanqie Engine 的完整架構，
包括：
- 反切解析
- Middle Chinese 重建
- 漢越音推導
- Eight Tone Slot
- 十六攝韻系統
- Lexical Normalization
- Candidate Ranking
- Benchmark
- QA 測試流程
- 未來發展方向
希望本系列不僅能幫助讀者理解 Quizzman Fanqie Engine 的運作方式，
也能從計算機科學的角度，
重新認識歷史音韻學，
看見語言規律如何被建模、驗證，並透過演算法重新建構。