clawbot支持五种方言与网络用语处理方案：一、启用qwen3-32b方言语义增强模块；二、部署whisper方言微调模型；三、配置自定义缩写映射词典；四、启用ocr+语音混合校验；五、调用本地规则引擎解析方言语法树。
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如果您在使用ClawBot时输入了粤语、川渝话、上海话等方言表达，或发送了“yyds”“xswl”“nbcs”等网络缩写，系统可能无法直接理解其语义。以下是应对该问题的多种处理路径：
一、启用Qwen3-32B方言语义增强模块
该方法通过大语言模型对ASR转写结果进行上下文级语义校准，专为识别方言词汇和口语化缩写设计。Qwen3-32B能基于前后句推断“冇得搞”即“没法进行”，“摆烂”对应“主动放弃执行”，“栓Q”还原为“thank you”的戏谑用法。
1、确保本地已运行Ollama服务并加载qwen3:32b模型：执行ollama run qwen3:32b，等待终端显示Chat with Qwen3...提示。
2、在ClawBot配置目录下编辑config.yaml，将asr_postprocessor字段设为qwen3_semantic_rewriter。
3、重启ClawBot服务：执行clawdbot restart，观察日志中出现Loaded Qwen3 semantic rewriter for dialect & slang标识。
二、部署Whisper方言微调模型
此方案替换底层语音识别引擎，使用经粤语、闽南语、西南官话数据集微调的Whisper base模型，可直接提升原始音频到文字的转写准确率，尤其对“我哋”“侬”“克哪点”等高频方言代词与动词有更强捕捉能力。
1、从ClawBot官方模型仓库下载whisper-base-cantonese-finetuned权重文件，保存至~/.clawbot/models/目录。
2、修改config.yaml中asr_model_path指向该文件路径，并将asr_engine设为whisper_local。
3、在微信ClawBot插件中发送指令/reload asr，收到ASR model reloaded successfully回复即生效。
三、配置自定义缩写映射词典
适用于高频固定缩写场景，通过本地JSON词典实现毫秒级无模型替换，不依赖GPU资源，适合树莓派等轻量设备。词典支持正则匹配，可将“v我50”自动扩展为“请给我转账50元”，将“u1s1”统一映射为“说实话”。
1、在~/.clawbot/dict/下新建slang_mapping.json，按{"yyds": "永远的神", "xswl": "笑死我了", "nbcs": " nobody cares"}格式填充条目。
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2、在config.yaml中启用预处理器：preprocessors: [slang_dict_replacer]。
3、向ClawBot发送测试消息这波操作yyds，xswl！，验证返回是否为这波操作永远的神，笑死我了！。
四、启用上下文感知型OCR+语音混合校验
当用户发送含方言文字的截图（如手写“巴适得板”）或语音消息时，该方法同步调用OCR识别图像文字与Whisper转写语音，并以Qwen3-32B为仲裁器比对二者语义一致性，自动采纳置信度更高的结果，显著降低单通道误识率。
1、安装Tesseract-OCR并配置中文+粤语语言包：sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-zho tesseract-ocr-yue。
2、在ClawBot技能管理界面启用multi_modal_fusion技能，并勾选ocr_whisper_voting子选项。
3、向微信ClawBot发送一张含四川话手写体“要得”的图片，观察返回文本是否准确识别为可以而非字面直译。
五、调用本地规则引擎执行方言语法树解析
针对结构化方言表达（如吴语“伊勿来哉”=“他不来了”），该方法将输入文本拆解为方言主谓宾成分，依据预置的《长三角方言语法转换规则表》进行树形映射，输出标准汉语句法结构，保留原意不变形。
1、下载dialect_grammar_rules.db规则库至~/.clawbot/rules/，该库包含97条苏沪嘉地区常用句式转换逻辑。
2、在config.yaml中设置syntax_parser: local_rule_engine，并指定rule_db_path: ~/.clawbot/rules/dialect_grammar_rules.db。
3、发送测试句“阿拉今朝勿去公司”，确认返回结果为我们今天不去公司，且未出现“阿拉=我们”之外的歧义解析。
