TensorFlow支持Unicode，中文NLP终于省心了

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终于，TensorFlow 增加了对 Unicode 的支持。

什么是 Unicode？Unicode 是计算机科学领域里的一项业界标准，包括字符集、编码方案等。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。

在处理自然语言时，了解字符串中字符的编码方式非常重要。因为计算机只能处理数字，如果要处理文本，就必须先把文本转换为数字。最早的计算机在设计时采用 8 个比特（bit）作为一个字节（byte），所以一个字节能表示的最大的整数就是 255（二进制 11111111 = 十进制 255），0 - 255 被用来表示大小写英文字母、数字和一些符号，这个编码表被称为 ASCII 编码，比如大写字母 A 的编码是 65，小写字母 z 的编码是 122。

如果要表示中文，显然一个字节是不够的，至少需要两个字节，而且还不能和 ASCII 编码冲突，所以，中国制定了 GB2312 编码，用来把中文编进去。

类似的，日文和韩文等其他语言也有这个问题。为了统一所有文字的编码，Unicode 应运而生。Unicode 把所有语言都统一到一套编码里，这样就不会再有乱码问题了。

Unicode 几乎支持所有的语言，是字符编码最常用的标准。Unicode 规定，每个字符使用唯一的整数代码点（code point）表示，其值介于 0 和 0x10FFFF 之间。把代码点按顺序放置，就能得到一个 Unicode 字符串。

因此，TensorFlow 支持 Unicode 对中文 NLP 的研究人员来说绝对算得上是一大利好。与此同时，TensorFlow 社区也推出了新的 Unicode colab 教程，展示了如何在 TensorFlow 中表示 Unicode 字符串。

在使用 TensorFlow 时，有两种标准方式来表示 Unicode 字符串：

  • 作为整数向量，其中每个位置包含一个代码点。

  • 作为字符串，使用字符编码将代码点序列编码到字符串中，包括最常见的 UTF-8、UTF-16 等字符编码。

以下代码分别为使用代码点 UTF-8 和 UTF-16 显示字符串“语言处理”的编码。

 
 
# Unicode string, represented as a vector of code points.
text_chars = tf.constant([35821, 35328, 22788, 29702])

# Unicode string, represented as a UTF-8-encoded string scalar.
text_utf8 = tf.constant('\xe8\xaf\xad\xe8\xa8\x80\xe5\xa4\x84\xe7\x90\x86')

# Unicode string, represented as a UTF-16-BE-encoded string scalar.
text_utf16be = tf.constant('\x8b\xed\x8a\x00Y\x04t\x06')```
 
 
当然，你可能经常需要在不同的表示之间进行转换，而 TensorFlow 1.13 已添加了执行此操作的函数：
 
 
  • tf.strings.unicode_decode：将编码的字符串标量转换为代码点的向量。
  • tf.strings.unicode_encode：将代码点向量转换为编码的字符串标量。
  • tf.strings.unicode_transcode：将编码的字符串标量转换为不同的编码。
 
 
例如，如果要将上述示例中的 UTF-8 表示解码为代码点向量，则可以执行以下操作：
 
 
 
 
>>> tf.strings.unicode_decode(text_utf8, input_encoding='UTF-8')
tf.Tensor([35821 35328 22788 29702], shape=(4,), dtype=int32)
 
 
当对包含多个字符串的 Tensor 进行解码时，字符串可能具有不同的长度。unicode_decode 将结果作为 RaggedTensor 返回，其内部维度的长度根据每个字符串中的字符数而变化。
 
 
 
 
>>> hello = [b"Hello", b"你好", b"こんにちは", b"Bonjour"]
>>> tf.strings.unicode_decode(hello, input_encoding='UTF-8')
[[72, 101, 108, 108, 111],
                  [20320, 22909],
                  [12371, 12435, 12395, 12385, 12399],
                  [66, 111, 110, 106, 111, 117, 114]]>
 
 
以下是 Unicode 使用方法的详细介绍，希望对大家能有所帮助。
 
 
 
 
!pip install -q tf-nightly
 
 
 
 
from __future__ import absolute_import, division, print_function
import tensorflow as tf

tf.enable_eager_execution()
 
 
tf.string
 
 
通过基本的 TensorFlow tf.string dtype，你可以构建字节字符串的张量（tensor）。Unicode 字符串默认为 utf-8 编码。
 
 
 
 
tf.constant(u"Thanks ?")
 
 
 
 
<tf.Tensor: id=0, shape=(), dtype=string, numpy=b'Thanks \xf0\x9f\x98\x8a'>
 
 
tf.string 张量可以保存不同长度的字节串，因为字节串被视为原子单位。字符串长度不包括在张量尺寸中。
 
 
 
 
f.constant([u"You're", u"welcome!"]).shape
 
 
 
 
TensorShape([Dimension(2)])
 
 
Unicode 表示
 
 
在 TensorFlow 中有两种表示 Unicode 字符串的标准方法：
 
 
字符串标量，使用已知字符编码对代码点序列进行编码。
int32 vector，每个位置包含一个代码点。
 
 
例如，以下三个值都表示 Unicode 字符串“语言处理”。
 
 
 
 
# Unicode string, represented as a UTF-8 encoded string scalar.
text_utf8 = tf.constant(u"语言处理")
text_utf8
 
 

 
 
 
 
<tf.Tensor: id=3, shape=(), dtype=string, numpy=b'\xe8\xaf\xad\xe8\xa8\x80\xe5\xa4\x84\xe7\x90\x86'>
 
 

 
 
 
 
# Unicode string, represented as a UTF-16-BE encoded string scalar.
text_utf16be = tf.constant(u"语言处理".encode("UTF-16-BE"))
text_utf16be
 
 

 
 
 
 
<tf.Tensor: id=5, shape=(), dtype=string, numpy=b'\x8b\xed\x8a\x00Y\x04t\x06'>
 
 

 
 
 
 
# Unicode string, represented as a vector of Unicode code points.
text_chars = tf.constant([ord(char) for char in u"语言处理"])
text_chars
 
 

 
 
 
 
<tf.Tensor: id=7, shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([35821, 35328, 22788, 29702], dtype=int32)>
 
 
表示之间的转换
 
 
TensorFlow 提供了在这些不同表示之间进行转换的操作：
 
 
  • tf.strings.unicode_decode：将编码的字符串标量转换为代码点的向量。
  • tf.strings.unicode_encode：将代码点向量转换为编码的字符串标量。
  • tf.strings.unicode_transcode：将编码的字符串标量转换为不同的编码。

 
 
 
 
tf.strings.unicode_decode(text_utf8,
                          input_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
<tf.Tensor: id=12, shape=(4,), dtype=int32, numpy=array([35821, 35328, 22788, 29702], dtype=int32)>
 
 
 
 
tf.strings.unicode_encode(text_chars,
                          output_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
<tf.Tensor: id=23, shape=(), dtype=string, numpy=b'\xe8\xaf\xad\xe8\xa8\x80\xe5\xa4\x84\xe7\x90\x86'>
 
 
 
 
tf.strings.unicode_transcode(text_utf8,
                             input_encoding='UTF8',
                             output_encoding='UTF-16-BE')
 
 
 
 
<tf.Tensor: id=25, shape=(), dtype=string, numpy=b'\x8b\xed\x8a\x00Y\x04t\x06'>
 
 
Batch dimensions
 
 
解码多个字符串时，每个字符串中的字符数可能不相等。 其返回结果是 tf.RaggedTensor，其中最里面的维度的长度根据每个字符串中的字符数而变化。
 
 
 
 
# A batch of Unicode strings, each represented as a UTF8-encoded string.
batch_utf8 = [s.encode('UTF-8') for s in
              [u'hÃllo',  u'What is the weather tomorrow', u'Göödnight', u'?']]
              batch_chars_ragged = tf.strings.unicode_decode(batch_utf8,
                          input_encoding='UTF-8')
for sentence_chars in batch_chars_ragged.to_list():
print(sentence_chars)
 
 
 
 
[104, 195, 108, 108, 111]
[87, 104, 97, 116, 32, 105, 115, 32, 116, 104, 101, 32, 119, 101, 97, 116, 104, 101, 114, 32, 116, 111, 109, 111, 114, 114, 111, 119]
[71, 246, 246, 100, 110, 105, 103, 104, 116]
[128522]
 
 
你既可以直接使用 tf.RaggedTensor，也可以用 tf.RaggedTensor.to_tensor 将其转换为有填充的密集 tf.Tensor，或者用 tf.RaggedTensor.to_sparse 将其转换为 tf.SparseTensor。
 
 
 
 
batch_chars_padded = batch_chars_ragged.to_tensor(default_value=-1)
print(batch_chars_padded.numpy())
 
 
 
 
[[   104    195    108    108    111     -1     -1     -1     -1                       -1   -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1  -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1]
 [    87    104     97    116     32    105    115     32    116    104  101     32    119    101     97    116    104    101    114     32   116    111    109    111    114    114    111    119]
  [    71    246    246    100    110    105    103    104    116     -1  -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1  -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1]
  [128522     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1   -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1  -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1     -1]]
 
 
 
 
batch_chars_sparse = batch_chars_ragged.to_sparse()
 
 
编码多个相同长度的字符串时，可以使用 tf.Tensor 作为输入：
 
 
 
 
tf.strings.unicode_encode([[99, 97, 116], [100, 111, 103], [ 99, 111, 119]], output_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
<tf.Tensor: id=129, shape=(3,), dtype=string, numpy=array([b'cat', b'dog', b'cow'], dtype=object)>
 
 
编码多个不同长度的字符串时，应使用 tf.RaggedTensor 作为输入：
 
 
 
 
tf.strings.unicode_encode(batch_chars_ragged, output_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
131, shape=(4,), dtype=string, numpy=array([b'h\xc3\x83llo', b'What is the weather tomorrow', b'G\xc3\xb6\xc3\xb6dnight', b'\xf0\x9f\x98\x8a'], dtype=object)>
 
 
如果你有一个带填充或稀疏格式的多个字符串的张量，那么在调用 unicode_encode 之前应将其转换为 tf.RaggedTensor：
 
 
 
 
tf.strings.unicode_encode(tf.RaggedTensor.from_sparse(batch_chars_sparse), output_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
214, shape=(4,), dtype=string, numpy=array([b'h\xc3\x83llo', b'What is the weather tomorrow', b'G\xc3\xb6\xc3\xb6dnight', b'\xf0\x9f\x98\x8a'], dtype=object)>
 
 
 
 
tf.strings.unicode_encode(tf.RaggedTensor.from_tensor(batch_chars_padded, padding=-1), output_encoding='UTF-8')
 
 
 
 
288, shape=(4,), dtype=string, numpy=array([b'h\xc3\x83llo', b'What is the weather tomorrow', b'G\xc3\xb6\xc3\xb6dnight', b'\xf0\x9f\x98\x8a'], dtype=object)>
 
 
Unicode操作
 
 
字符长度
 
 
tf.strings.length 操作有一个参数单元，它指示应该如何计算长度。 unit 默认为“BYTE”，但可以设置为其他值，例如“UTF8_CHAR”或“UTF16_CHAR”，以确定每个编码字符串中的 Unicode代码点数。
 
 
 
 
# Note that the final character takes up 4 bytes in UTF8.
thanks = u'Thanks ?'.encode('UTF-8')
num_bytes = tf.strings.length(thanks).numpy()
num_chars = tf.strings.length(thanks, unit='UTF8_CHAR').numpy()
print('{} bytes; {} UTF-8 characters'.format(num_bytes, num_chars))
 
 
 
 
11 bytes; 8 UTF-8 characters
 
 
字符子串
 
 
类似地，tf.strings.substr 操作接受“unit”参数，并使用它来确定“pos”和“len”参数包含哪种偏移。
 
 
 
 
# default: unit='BYTE'. With len=1, we return a single byte.
tf.strings.substr(thanks, pos=7, len=1).numpy()
 
 
 
 
b'\xf0'
 
 
 
 
# Specifying unit='UTF8_CHAR', we return a single character, which in this case
# is 4 bytes.
print(tf.strings.substr(thanks, pos=7, len=1, unit='UTF8_CHAR').numpy())
 
 
 
 
b'\xf0\x9f\x98\x8a'
 
 
拆分 Unicode 字符串
 
 
tf.strings.unicode_split 操作将 unicode 字符串拆分为单个字符的子字符串：
 
 
 
 
tf.strings.unicode_split(thanks, 'UTF-8').numpy()
 
 
 
 
array([b'T', b'h', b'a', b'n', b'k', b's', b' ', b'\xf0\x9f\x98\x8a'], dtype=object)
 
 
字符的字节偏移量
 
 
要将 tf.strings.unicode_decode 生成的字符张量与原始字符串对齐，了解每个字符开始位置的偏移量很非常有用。除了会返回包含每个字符的起始偏移量的第二张量，方法 tf.strings.unicode_decode_with_offsets 与 unicode_decode 非常类似。
 
 
 
 
codepoints, offsets = tf.strings.unicode_decode_with_offsets(u"???", 'UTF-8')
for (codepoint, offset) in zip(codepoints.numpy(), offsets.numpy()):
print("At byte offset {}: codepoint {}".format(offset, codepoint))
 
 
 
 
At byte offset 0: codepoint 127880
At byte offset 4: codepoint 127881
At byte offset 8: codepoint 127882
 
 
Unicode 脚本
 
 
每个 Unicode 代码点都属于一个称为脚本的代码点集合。字符的脚本有助于确定字符可能属于哪种语言。例如，我们知道'Б'是西里尔文字，那就表示包含该字符的现代文本可能来自斯拉夫语言，如俄语或乌克兰语。
 
 
TensorFlow 提供 tf.strings.unicode_script 操作以确定给定代码点使用哪个脚本。 脚本代码是对应于 International Components for Unicode（ICU）UScriptCode 值的 int32 值。
 
 
 
 
uscript = tf.strings.unicode_script([33464, 1041])  # ['芸', 'Б']

print(uscript.numpy())  # [17, 8] == [USCRIPT_HAN, USCRIPT_CYRILLIC]
 
 
 
 
[17  8]
 
 
tf.strings.unicode_script 操作也可以应用于代码点的多维 tf.Tensors 或 tf.RaggedTensors：
 
 
 
 
print(tf.strings.unicode_script(batch_chars_ragged))
 
 
 
 
<tf.RaggedTensor [[25, 25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25, 0, 25, 25, 0, 25, 25, 25, 0, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 0, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25], [25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25, 25], [0]]>
 
 

 
 
 
  
参考链接：
 
  
https://medium.com/tensorflow/adding-unicode-support-in-tensorflow-6a04fb983b63
 
  
https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/unicode
 
 
 
 
(*本文由AI科技大本营整理，转载请联系微信1092722531)
 
 

 
 
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                    注：本文转载自blog.csdn.net的AI科技大本营的文章"https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/85150227"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
                

                

                    

                        

                            

                                
                                
                                
                                
                                    
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                
                                

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