python unicode 标点范围_Unicode的文本处理二三事

本文不对unicode进行科普式的宣讲，主要针对其在文本处理过程中的一些有趣应用进行记录和剖析。

0x01. 前言

在日常工作的文本处理过程中，经常会遇到一些利用unicode特性对文本进行处理的技巧。在这篇文章中则主要对其进行一些汇总和剖析。在开始之前，这里对 unicode 一些鲜为人知的概念做一些介绍。

大部分时候，我们都会只认为Unicode只是对字符的一个数字编码，在Python内部，我们可以通过这样的方式，查看一个文本的 unicode 编码：

a = "母"
a.encode("raw_unicode_escape")
# b'u2e9f'

但实际上，一个unicode除了其 codepoint 之外，还有很多特殊的属性，而这些属性在很多的NLP处理任务的过程中起到帮助的作用。如下图：

在这里，我推荐使用这个站点来查询unicode的相关属性。从上图可以看出，一个unicode还具备以下常用的属性：

• Name: 每个Unicode会有一个独特的名字，后面我们会展示一个根据名字前缀来识别unicode属于哪一种语言的技巧。
• Block: 一个连续的编码范围，具体可以参考：Wikipedia - Unicode block
• Plane: 具体可以参考：Wikipedia - Plane (Unicode)
• Script: 每个文字的书写体系，具体可以参考：Wikipedia - Script(Unicode)。
• Category: 类别，待会会详细介绍。

0x02. Unicode Range

我们都知道unicode利用一个数字来表示每个字符。而实际上，每个书写语言（script）所涉及的文字，都有其独特的unicode范围。因此最直接的一个应用就是利用 unicode range 来判定一个字符 or 文本属于哪一种语言。

在开始之前，我先推荐一个站点：Code Chars。这个站点按照不用的书写语言和地域进行分类，列举出每个语言的unicode range。如下图绿框，其中中文script的名字叫做 Unihan。

在上面站点可以查询到，汉字(Han scirpt)包含以下的block，而每个block的 block-range 可以表示为：

• CJK Unified Ideographs: U+4E00–U+9FEF
• CJK Unified Ideographs Extension A: U+3400–U+4DB5
• CJK Unified Ideographs Extension B: U+20000–U+2A6D6
• CJK Unified Ideographs Extension C: U+2A700–U+2B734
• CJK Unified Ideographs Extension D: U+2B740–U+2B81D
• CJK Unified Ideographs Extension E: U+2B820–U+2CEA1
• CJK Unified Ideographs Extension F: U+2CEB0–U+2EBE0

因此，我们可以根据上述的 unicode-range，开开心心的写一个判定是否为汉字的正则表达式

HAN_SCRIPT_PAT = re.compile(
    r'[u4E00-u9FEFu3400-u4DB5u20000-u2A6D6u2A700-u2B734'
    r'u2B740-u2B81Du2D820-u2CEA1u2CEB0-u2EBE0]'
)
 
 
def is_chinese_char(c):
    return bool(HAN_SCRIPT_PAT.match(c))

然而值得注意的是，这种方法并不算是一种很好的方式。因为不同文字的unicode范围会有变化。如果只是一次性的搞一波，那也可以考虑一下。

0x03. Unicode 的其他属性应用

在这一小节，我们主要讨论unicode的其他属性以及 normalize 的问题，主要涉及 Python 中 unicodedata 和 regrex 两个标准库。

3.1 字符名字(Name)判断：

在第一小节中我们提及到，每个unicode字符都有其独特的名字。在Python中，我们可以通过这样的方式来获取某个unicode字符的名字：

import unicodedata
text = "中"
print(unicodedata.name(text))   # CJK UNIFIED IDEOGRAPH-4E2D

进一步的，我们可以简单来看下多个unicode的名字特点：从下表可以看到： 对于中文字符，其 Unicode 名字都是以 CJK 开头； 对于印地语（天成文），其前缀也基本是以 DEVANAGARI 开头； * 对于表情符号，其名字还包含了表情符号本身的文字描述。这额外的描述也可以在NLP任务过程中作为表情符号的特征进行补充，让模型能够更好的理解符号本身。

回到判定字符所属的语言任务本身，利用Unicode-range判定法会存在范围变化的问题。那么可以更改为利用名字判断：

def is_chinese_char(c):
    return unicodedata.name(c).startswith("CJK")

除了利用名字之外，更加规范的做法应该是直接判断该unicode的Script属性（汉字的Script属于Han）。可惜 unicodedata 这个库不支持。但是可以用 regrex 库搞一波：

def is_chinese_char(c):
    return bool(regrex.match(r"p{script=han}", c))

3.2 字符类别(Category)判断：

在Unicode中，每个字符还会被赋予上Category的属性，而这个属性跟语种是无关的。总体而言，Category一共分为 Letter, Mark, Number, Punctuation, Symbol, Seperator, Other 七大类， 而每个类别下面还有进一步的二级分类。在 Python 中，我们可以利用 unicodedata.category 这个库来获取这个属性;

import unicodedata
 
rst = []
for char in "1a天。 ❤️":
    rst.append("{}:{}".format(char, unicodedata.category(char)))
 
print(",".join(rst))
 
# 1:Nd,a:Ll,天:Lo,。:Po, :So,❤:So,️:Mn

更详细的，我们可以来看看所有Category的类型码和对应信息类别：

一旦知晓了字符的类别，那么在文本处理过程中就有很多技巧可以应用的上的。例如：

• 利用类别中P开头的字符，把标点符号全部筛选出来。
• 类别N开头的是数字符号，除了常见的阿拉伯数字，还可以将罗马数字、其他语种的数字体、带圆圈的数序序号等也排除出来。

unicodedata.category("२") == 'Nd'       # 天成文中的数字2
unicodedata.category("⑩") == 'Nd'

• 利用类别中C类别的字符，可以把文本中一些不可见的控制字符（如"^V, ^I" 或者zero-width的如u200d等字符）给过滤掉：

import unicodedata
text = text.replace("t", " ")
return "".join(ch for ch in text if unicodedata.category(ch)[0] != 'C')

在这里，我展示一下 tensor2tensor 中计算 BLEU 分数的时候，用于分词的函数 bleu_tokenizer:

class UnicodeRegex(object):
  """Ad-hoc hack to recognize all punctuation and symbols."""
 
  def __init__(self):
    # 获取所有的标点符号
    punctuation = self.property_chars("P")
    # 标点符号左边不带数字
    self.nondigit_punct_re = re.compile(r"([^d])([" + punctuation + r"])")
    # 标点符号右边不带数字
    self.punct_nondigit_re = re.compile(r"([" + punctuation + r"])([^d])")
    # 所有的符号集合
    self.symbol_re = re.compile("([" + self.property_chars("S") + "])")
 
  def property_chars(self, prefix):
    return "".join(six.unichr(x) for x in range(sys.maxunicode)
                   if unicodedata.category(six.unichr(x)).startswith(prefix))
 
 
uregex = UnicodeRegex()
 
def bleu_tokenize(string):
  # 粗暴的分割所有除了前后包含数字的标点符号。
  string = uregex.nondigit_punct_re.sub(r"1 2 ", string)
  string = uregex.punct_nondigit_re.sub(r" 1 2", string)
  # 所有的symbol默认分割
  string = uregex.symbol_re.sub(r" 1 ", string)
  return string.split()

3.3 对unicode字符进行normalized：

在某些自然语言处理任务的过程中，会遇到一些神奇的灵异现象。 例如两个单词 or 字符用肉眼看是完全一模一样的，但是在计算机中读取出来却表示两者不相等。进一步的，当我们查看这个item的编码字符的时候，发现两者确实也不一样。那究竟是什么样的一回事呢？？

text_a = "ज़म्पा"
text_b = "ज़म्पा"
 
print(text_a == text_b)            # False
print(unicodedata.normalize("NFKD", text_a) == text_b)  # True

事实上，在Unicode的编码中，经常会有一些特殊字符被编码成多种 Unicode 形式。例如： 字符 U+00C7 (LATIN CAPITAL LETTER C WITH CEDILLA) 也可以被表示为下面列个字符的组合： U+0043 (LATIN CAPITAL LETTER C) 和 字符U+0327 (COMBINING CEDILLA).

这种情况下多发于那些需要包含音调的字符体系中（例如印地语、德语、西班牙语等），如以下字符"Ç"。Unicode体系中，即可以用Compose(组合)的形式U+00C7来表示这个字符。 也可以使用Decompose(分离)分别存储字符(U+0043)本身和音调(U+0327)本身。

在上面的印地语中，出现问题的主要是因为字符"ज़"，该字符下有一个小点，表示印地语中的一些音调问题（具体参考 Nuqta）。该字符就拥有 Compose 和 Decompose 两种Unicode表示方法， 因此才会出现上文中字符不等的例子。

在Python中，我们可以利用 unicodedata.normalize 函数对字符进行标准化。标准化分为两个方式：

• unicodedata.normalize("NFKC", text): Normal form Composition: 将所有的文本标准化为 Compose 形式。
• unicodedata.normalize("NFKD", text): Normal form Decomposition: 将所有的文本标准化为 Decompose 形式。

更标准的写法，应该为

import unicodedata
def strip_accents(s):
   return ''.join(c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
                  if unicodedata.category(c) != 'Mn')

3.3.1 题外话：

在撰写本文的时候，我发现了一些外观长的一模一样，并且通过normalize方法也无法归一化的问题。例如：

a = "⻢"
b = "马"
 
print(a == b)                               # False
print(a.encode("raw_unicode_escape"))       # b'u2ee2'
print(b.encode("raw_unicode_escape"))       # b'u9a6c'
print(unicodedata.normalize("NFKD", a) == b)    # False
print(unicodedata.normalize("NFKC", a) == b)    # False

于是我对上述文本中的第一个『马』进行了一番查询（正是文章开头图片的字符），发现：

• 第一个马的Category是一个Symbol，也就是说是一个符号。
• 第一个马的Block属于Radical-Block，查询了一下，主要是在汉字中用于偏旁作用的。

那么，如果在实际应用中，应该如何对这两个字符进行归一化呢？？？ 目前我也没有 idea 。。。。。

0x04. Reference:

• [1]. NLP哪里跑: Unicode相关的一些小知识和工具
• [2]. Python - Unicodedata