我在Python中有一个Unicode字符串,我想删除所有的重音(变音符)。

我在网上找到了一个优雅的方法(在Java中):

将Unicode字符串转换为它的长规范化形式(使用单独的字符表示字母和变音符) 删除所有Unicode类型为“变音符”的字符。

我需要安装一个库,如pyICU或这是可能的Python标准库?那么python3呢?

重要提示:我希望避免使用从重音字符到非重音对应字符的显式映射的代码。


当前回答

这个怎么样:

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

这也适用于希腊字母:

>>> strip_accents(u"A \u00c0 \u0394 \u038E")
u'A A \u0394 \u03a5'
>>> 

字符类别“Mn”代表Nonspacing_Mark,它类似于MiniQuark回答中的unicodedata. combined(我没有想到unicodedata. combined,但它可能是更好的解决方案,因为它更显式)。

请记住,这些操作可能会极大地改变文本的含义。重音、变音等都不是“装饰”。

其他回答

有些语言将变音符组合成语言字母,并将重音变音符组合成重音。

我认为更安全的做法是明确指定你想要剥离的变量:

def strip_accents(string, accents=('COMBINING ACUTE ACCENT', 'COMBINING GRAVE ACCENT', 'COMBINING TILDE')):
    accents = set(map(unicodedata.lookup, accents))
    chars = [c for c in unicodedata.normalize('NFD', string) if c not in accents]
    return unicodedata.normalize('NFC', ''.join(chars))

Gensim .utils.deaccent(text)来自Gensim -人类主题建模:

'Sef chomutovskych komunistu dostal postou bily prasek'

另一种解决方案是unicode。

请注意,建议的unicodedata解决方案通常只删除某些字符中的重音(例如,它将“ova”变成了“”,而不是“l”)。

这不仅可以处理重音,还可以处理“笔画”(如ø等):

import unicodedata as ud

def rmdiacritics(char):
    '''
    Return the base character of char, by "removing" any
    diacritics like accents or curls and strokes and the like.
    '''
    desc = ud.name(char)
    cutoff = desc.find(' WITH ')
    if cutoff != -1:
        desc = desc[:cutoff]
        try:
            char = ud.lookup(desc)
        except KeyError:
            pass  # removing "WITH ..." produced an invalid name
    return char

这是我能想到的最优雅的方式(亚历克西斯在本页的评论中提到过),尽管我不认为它真的很优雅。 事实上,正如评论中指出的那样,这更像是一种黑客,因为Unicode名称实际上只是名称,它们不能保证一致或任何东西。

仍然有一些特殊的字母没有被处理,比如反转字母和倒装字母,因为它们的unicode名称不包含'WITH'。这取决于你想做什么。我有时需要重音剥离来实现字典排序顺序。

编辑注:

合并了来自注释的建议(处理查找错误,Python-3代码)。

import unicodedata
from random import choice

import perfplot
import regex
import text_unidecode


def remove_accent_chars_regex(x: str):
    return regex.sub(r'\p{Mn}', '', unicodedata.normalize('NFKD', x))


def remove_accent_chars_join(x: str):
    # answer by MiniQuark
    # https://stackoverflow.com/a/517974/7966259
    return u"".join([c for c in unicodedata.normalize('NFKD', x) if not unicodedata.combining(c)])


perfplot.show(
    setup=lambda n: ''.join([choice('Málaga François Phút Hơn 中文') for i in range(n)]),
    kernels=[
        remove_accent_chars_regex,
        remove_accent_chars_join,
        text_unidecode.unidecode,
    ],
    labels=['regex', 'join', 'unidecode'],
    n_range=[2 ** k for k in range(22)],
    equality_check=None, relative_to=0, xlabel='str len'
)

如果您希望获得类似Elasticsearch的ascii折叠过滤器的功能,您可能需要考虑fold-to-ascii,这是[本身]…

Apache Lucene ASCII折叠过滤器的Python端口,它将字母、数字和符号Unicode字符转换为不属于前127个ASCII字符的字符(“基本拉丁”Unicode块),如果它们存在的话。

下面是上面提到的一个例子:

from fold_to_ascii import fold
s = u'Astroturf® paté'
fold(s)
> u'Astroturf pate'
fold(s, u'?')
> u'Astroturf? pate'

编辑:fold_to_ascii模块似乎可以很好地规范化基于拉丁的字母;然而,不可映射的字符将被删除,这意味着该模块将减少中文文本,例如,空字符串。如果您想保留中文、日语和其他Unicode字母,可以考虑使用上面@mo-han的remove_accent_chars_regex实现。