Pythonを使用してTensorflowでUnicode操作を実行するにはどうすればよいですか？

Unicode操作は、最初に文字列の長さをフェッチし、これを他の値（デフォルト値は「byte」）に設定することで実行できます。 「encode」メソッドは、コードポイントのベクトルをエンコードされた文字列スカラーに変換するために使用されます。これは、エンコードされたすべての文字列のUnicodeコードポイントを決定するために行われます。

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自然言語を処理するモデルは、異なる文字セットを持つ異なる言語を処理します。 Unicodeは、ほとんどすべての言語の文字を表すために使用される標準のエンコーディングシステムと見なされています。すべての文字は、0〜0x10FFFFの一意の整数コードポイントを使用してエンコードされます。 Unicode文字列は、0個以上のコード値のシーケンスです。

Pythonを使用してUnicode文字列を表現する方法を理解し、同等のUnicodeを使用してそれらを操作してみましょう。まず、標準の文字列操作に相当するUnicodeを使用して、スクリプト検出に基づいてUnicode文字列をトークンに分割します。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

print("The final character takes about 4 bytes in UTF-8 encoding")
thanks = u'Hello 😊'.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))

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/unicode

出力

The final character takes about 4 bytes in UTF-8 encoding
10 bytes; 7 UTF-8 characters

説明

• tf.strings.length操作には、長さを計算する必要がある方法を示すパラメーター単位があります。
• 単位のデフォルトは「BYTE」ですが、「UTF8_CHAR」や「UTF16_CHAR」などの他の値に設定できます。
• これは、エンコードされたすべての文字列内のUnicodeコードポイントの数を見つけるために行われます。