哪种形式的 unicode 规范化适合文本挖掘？答案

【问题标题】：Which form of unicode normalization is appropriate for text mining?哪种形式的 unicode 规范化适合文本挖掘？
【发布时间】：2012-06-29 07:16:06
【问题描述】：

我已经阅读了很多关于 Unicode 的内容，但我仍然对规范化及其不同形式感到非常困惑。简而言之，我正在从事一个项目，该项目涉及从 PDF 文件中提取文本并执行一些语义文本分析。

我已经成功地使用一个简单的 python 脚本提取了文本，但是现在我需要确保所有等效的正字法字符串都有一个（并且只有一个）表示。例如，'fi' 印刷连字应分解为 'f' 和 'i'。

我看到 python 的 unicodedata.normalize 函数提供了几种用于规范化 unicode 代码点的算法。有人可以解释一下两者之间的区别：

我读了relevant wikipedia article，但它太不透明了，我弱智的大脑无法理解。有人可以用简单的英语向我解释一下吗？

另外，您能否推荐一下最适合自然语言处理项目的规范化方法？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

像é 这样的字符既可以写成单个字符，也可以写成两个字符的序列，一个普通的e 加上重音符号（变音符号）。规范化在这些备选方案中进行一致的选择，并将以一致的方式对多个变音符号进行排序。

由于您需要处理连字，因此您应该使用“兼容性（分解）组合”、NFKD 或 NFKC，它们可以使连字标准化。使用组合形式或分解形式可能都可以，但如果您还想进行有损匹配（例如，即使用户键入普通的 e，也要匹配 é），您可以使用兼容性分解NFKD并丢弃变音符号以进行松散匹配。

【讨论】：

亚历克西斯，谢谢您的回复。请允许我总结一下您的帖子，以确保我理解正确。简而言之，我应该选择“兼容性”标准，因为（据我所知），这就是将连字分成等效的单独字符形式的原因。另外，使用分解意味着变音符号被分成两个字符，对吗？这样，我可以分别查看基本字母（例如e）及其变音符号。此外，NFKD 是执行兼容性分解的规范化形式。我错过了什么吗？
我想你明白了。仔细查看您可以从兼容性表格中获得的确切信息。
请注意，NFKD 很好，因为它将诸如“fi”之类的连字转换为分隔符fi。将 E=mc² 转换为 E=mc2 的行为是否出色取决于您的用例。