如何使用Tensorflow和Python对具有相同长度的多个字符串进行编码？

在自然语言处理的应用场景中，我们经常需要将一个字符串转换成数字序列进行处理，这个过程就是编码。这里我们讲解如何使用Tensorflow和Python对具有相同长度的多个字符串进行编码。

理论基础

在自然语言处理中，我们经常需要将文本数据表示成向量或者矩阵形式。这个过程需要将文本中的字符或词汇转换为向量或矩阵。

在编码的过程中，我们通常采用将每个字符串分成等长的子串，并将每个字符转换成数字的方式进行编码。一般来说，我们可以使用两种方式来完成这个任务：

Map-Encode方式：首先定义一个字典（字符到数字的映射），然后将字符串中的每个字符映射成数字之后，再将这些数字编码为向量或矩阵。
One-Hot方式：将每个字符编码为一个向量，其中向量的维数为字符集的大小，向量中只有一个位置为1，其余位置为0。

比如，我们有三个字符串：“cat”、“dog”、“bat”。如果我们使用Map-Encode方式进行编码，并假设我们的字符集为{‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’}，那么我们可以将这些字符串编码为以下数字序列：

cat : [2, 1, 20]
dog : [4, 15, 7]
bat : [2, 1, 20]

如果我们使用One-Hot方式进行编码，并仍然假设字符集为{‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘j’, ‘k’, ‘l’, ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘p’, ‘q’, ‘r’, ‘s’, ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘w’, ‘x’, ‘y’, ‘z’}，那么我们可以将这些字符串编码为以下向量序列：

cat : [[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
dog : [[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
bat : [[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]

实现

在Python中使用Tensorflow实现Map-Encode方式的编码，核心代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义字典
char_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10, 'k': 11, 'l': 12,
             'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20, 'u': 21, 'v': 22, 'w': 23,
             'x': 24, 'y': 25, 'z': 26}

# 将字符串转换为数字序列
def str2num(string):
    return [char_dict[c] for c in string]

# 定义输入的字符串
strings = ['cat', 'dog', 'bat']

# 将字符串转换为数字序列
num_strings = [str2num(s) for s in strings]

# 对数字序列进行padding
padded_num_strings = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(num_strings, padding='post')

print(padded_num_strings)

输出结果为：

[[ 2  1 20]
 [ 4 15  7]
 [ 2  1 20]]

这里我们使用了Tensorflow中的tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences函数来对数字序列进行padding，使得它们具有相同的长度。

在Python中使用Tensorflow实现One-Hot方式的编码，核心代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义字符集
chars = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']
char_dict = {c: i for i, c in enumerate(chars)}

# 将字符串转换为向量序列
def str2onehot(string):
    return tf.one_hot([char_dict[c] for c in string], len(chars))

# 定义输入的字符串
strings = ['cat', 'dog', 'bat']

# 将字符串转换为向量序列
onehot_strings = [str2onehot(s) for s in strings]

# 将向量序列转换为numpy数组
np_onehot_strings = [oh.numpy() for oh in onehot_strings]

print(np_onehot_strings)

输出结果为：

[[[1. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. ... 0. 0. 0.]
  [0. 0.1. 0. ... 0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0. ... 0. 1. 0.]
  [0. 0. 0. ... 0. 0. 1.]
  [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]

 [[1. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
  [0. 1. 0. ... 0. 0. 0.]
  [0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]]]