TensorFlowを使って異なる文字列表現間の変換を行う方法

エンコードされた文字列スカラーは「decode」メソッドを使ってコードポイントのベクトルへ変換できます。逆に、コードポイントのベクトルは「encode」メソッドでエンコードされた文字列スカラーへ戻すことが可能です。さらに「transcode」メソッドを使用すれば、エンコードされた文字列スカラーを別のエンコーディング形式へ変換することもできます。

Unicode文字列の扱い方

ここでは、PythonでUnicode文字列を表現し、Unicodeに対応した各種操作を使ってそれらを処理する方法を解説します。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いてUnicode文字列をトークン単位に分割するところから始めます。

なお、以下のコードはGoogle Colaboratory上で実行しています。Google Colab（Colaboratory）はブラウザ上で直接Pythonコードを実行できる環境であり、事前の設定が一切不要で、GPU（グラフィックス処理装置）にも無料でアクセスできます。ColaboratoryはJupyter Notebookをベースに構築されています。

print("Converting encoded string scalar to a vector of code points")
tf.strings.unicode_decode(text_utf8,input_encoding='UTF-8')
print("Converting vector of code points to an encoded string scalar")
tf.strings.unicode_encode(text_chars, output_encoding='UTF-8')
print("Converting encoded string scalar to a different encoding")
tf.strings.unicode_transcode(text_utf8, input_encoding='UTF8', output_encoding='UTF-16-BE')

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

出力結果

Converting encoded string scalar to a vector of code points
Converting vector of code points to an encoded string scalar
Converting encoded string scalar to a different encoding
<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'\x8b\xed\x8a\x00Y\x04t\x06'>

解説

• unicode_decode関数：エンコードされた文字列スカラーをコードポイントのベクトルに変換するために使用します。
• unicode_encode関数：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します。
• unicode_transcode関数：エンコードされた文字列スカラーを、UTF-16-BEなど別のエンコーディング形式に変換するために使用します。

これら3つの関数を組み合わせることで、TensorFlow上で多言語テキストデータを柔軟に扱えるようになり、自然言語処理タスクにおける前処理が大幅に効率化されます。