在深度学习中，很多场合需要提取汉字的特征（发音特征、字形特征）。本项目提供了一个通用的字符特征提取框架，并内建了 拼音、字形（四角编码） 和 部首拆解 的特征。

• 拼音特征提取器：提取汉字的拼音作为特征，发音相似的字在编码上应该相似。示例： 胡 -> hú，福 -> fú
• 字形（四角编码）提取器：提取中文的外形作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。示例：门 -> 37001，闩 -> 37101
• 部首拆解提取器：提取汉字的偏旁部首拆解作为特征，相似的汉字在编码上应该相近。示例：闩 -> ['门', '一']，闫 -> ['门', '三']

from hanzi_char_featurizer import Featurizor

featurizor = Featurizor()
result = featurizor.featurize('明天')
print(result)

输出

([['m'], ['t']], [['ing'], ['ian']], [['2'], ['1']], ('6', '1'), ('7', '0'), ('0', '8'), ('2', '0'), ('0', '4'))

import tensorflow as tf

import hanzi_char_featurizer

feature = hanzi_char_featurizer.featurize_as_tensor('./usage/data.txt')

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initializers.tables_initializer())
    for _ in range(1):
        print('+' * 20)
        data = sess.run(feature)
        print(data)

输出

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

• 增加 Unicode 的 IDS 表征，来自 爱奇艺 FASPell 模型