如何使用Tensorflow文本在Python中使用unicode_split()按字符分割字符串？

在自然语言处理中，经常需要对一个字符串进行字符分割。标准的Python库中的split()函数可以对字符串进行按空格分隔，但是对于中文等非ASCII字符，常常需要用到更为严格的按字符分割的方式。对于这种需求，Tensorflow提供了一个用于文本处理的工具——unicode_split()。

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unicode_split()的使用

unicode_split()是Tensorflow文本处理工具中的一个函数，用于将一个字符串按照Unicode码点进行分割，进而得到一个字符串组成的列表。在Tensorflow 1.15及以前版本，unicode_split()的使用方式如下：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

tf.strings.unicode_split(input_string, input_encoding='UTF-8', errors='replace', replace_control_characters=True)

其中，input_string表示一个字符串变量，在以上代码中需要替换为要进行字符分割的字符串。input_encoding表示输入的字符串编码，默认为UTF-8。errors表示当无法进行编码转换时的处理方式，默认为’replace’，即将不能编码转换的字符替换为’﹖’。replace_control_characters表示是否替换控制字符，例如换行符和制表符等，为True时进行替换。

在Tensorflow 2以后的版本中，简化了unicode_split()的使用方式，可以直接调用tf.strings.unicode_split()函数：

import tensorflow as tf

tf.strings.unicode_split(input_string, 'UTF-8')

示例代码

下面提供一个示例代码，使用unicode_split()函数对一个中文字符串进行按字符分割。

import tensorflow as tf

# 定义要分割的中文字符串
test_string = '中文分割测试字符串'

# 使用unicode_split()函数按字符分割字符串
test_list = tf.strings.unicode_split(test_string, 'UTF-8')

# 输出分割后的字符串列表
print(test_list)

在运行以上代码时，会输出如下结果：

<tf.Tensor: shape=(9,), dtype=string, numpy=
array([b'\xe4\xb8\xad', b'\xe6\x96\x87', b'\xe5\x88\x86',
       b'\xe5\x89\xb2', b'\xe6\xb5\x8b', b'\xe8\xaf\x95',
       b'\xe5\xad\x97', b'\xe7\xac\xa6', b'\xe4\xb8\xb2'], dtype=object)>

输出结果显示，test_list变量中包含了分割后的字符串列表。

结论

在自然语言处理中，需要对一个字符串进行字符分割是一个很常见的需求。在Python中，split()函数可以实现按空格分割字符串，但是对于中文等非ASCII字符就显得力不从心了。Tensorflow中的unicode_split()函数可以按照Unicode码点进行字符串分割，能够满足更严格的需求。在文本处理中，使用Tensorflow的unicode_split()函数进行字符分割会更为便捷。