PythonとTensorFlowでUnicode操作を行う方法をわかりやすく解説

TensorFlowでUnicode操作を行うには、まず文字列の長さを取得し、unitパラメータに任意の値（デフォルトは「BYTE」）を設定します。encodeメソッドは、コードポイントのベクトルをエンコード済みの文字列スカラーへ変換するために使用され、これにより各エンコード済み文字列に含まれるUnicodeコードポイントを特定できます。

Unicodeとは何か

自然言語を処理するモデルは、異なる文字セットを持つ多様な言語を扱う必要があります。Unicodeは、ほぼすべての言語の文字を表現できる標準的なエンコーディングシステムです。すべての文字は、0から0x10FFFFまでの範囲にある一意の整数コードポイントによってエンコードされ、Unicode文字列は0個以上のコード値のシーケンスとして構成されます。

ここでは、Pythonを使ってUnicode文字列を表現し、それに対応するUnicode操作で処理する方法を学びます。まず、標準的な文字列操作のUnicode版を活用して、スクリプト検出に基づきUnicode文字列をトークンへ分割する方法を見ていきましょう。

実行環境について

以下のコードはGoogle Colaboratory上で実行しています。Google Colab（Colaboratory）を利用すると、ブラウザ上でPythonコードを実行でき、事前の環境設定が一切不要です。さらに、GPU（グラフィックス処理ユニット）にも無料でアクセスできます。ColaboratoryはJupyter Notebookを基盤として構築されています。

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))

コード引用元：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/unicode

出力結果

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

コードの解説

• tf.strings.length演算には、長さの計算方法を指定するunitパラメータがあります。
• unitのデフォルト値は「BYTE」ですが、「UTF8_CHAR」や「UTF16_CHAR」など、他の値に変更することも可能です。
• この仕組みにより、各エンコード済み文字列に含まれるUnicodeコードポイントの数を正確に求めることができます。