การแบ่งส่วนข้อความ
อัลกอริธึมสำหรับค้นหาขอบเขตในข้อความ: ขอบเขต grapheme cluster, คำ และประโยค มีความสำคัญสำหรับการเลื่อนเคอร์เซอร์ การเลือกข้อความ และการประมวลผลข้อความ
Boundaries in Unicode Text
Text is not a flat sequence of code points — it has structure. Users think in terms of characters, words, and sentences. But Unicode code points do not map cleanly to these concepts. A single visible character (a grapheme cluster) can span multiple code points. A "word" means different things in English, Japanese, and Arabic. A sentence boundary after a period is ambiguous when periods also appear in abbreviations and numbers.
Unicode Text Segmentation (UAX #29) defines algorithms for finding grapheme cluster boundaries, word boundaries, and sentence boundaries. These algorithms are the foundation for correct cursor movement, text selection, word counting, and spell checking in any Unicode-aware application.
The Grapheme Cluster Problem
Python's len() function counts code points, not user-perceived characters:
# Emoji with ZWJ sequence: 1 visible character, 7 code points
family = "\U0001F468\u200D\U0001F469\u200D\U0001F467\u200D\U0001F466"
print(len(family)) # 7 (code points)
# User sees: 👨👩👧👦 (one family emoji)
# Combining characters
cafe = "cafe\u0301" # e + combining acute = é
print(len(cafe)) # 5 (code points)
print(len("café")) # 4 (precomposed NFC)
# Both render as "café" — 4 user-perceived characters
# Flag emoji: 2 regional indicator symbols = 1 flag
flag = "\U0001F1FA\U0001F1F8" # 🇺🇸
print(len(flag)) # 2 (code points)
# User sees: 🇺🇸 (1 flag)
A grapheme cluster is the minimal unit a user thinks of as a single character. UAX #29 defines grapheme cluster boundary rules that handle: - Base + combining marks - Hangul syllable sequences (jamo combining rules) - Regional indicator pairs (flags) - Zero Width Joiner (ZWJ) sequences (family/profession emoji) - Extend characters (tags, emoji modifiers)
Using UAX #29 in Python
The grapheme package provides UAX #29-compliant grapheme cluster segmentation:
# pip install grapheme
import grapheme
family = "\U0001F468\u200D\U0001F469\u200D\U0001F467\u200D\U0001F466"
print(grapheme.length(family)) # 1
print(list(grapheme.graphemes(family))) # ['👨👩👧👦']
text = "Hello, 世界! 🌍"
print(grapheme.length(text)) # 11 (user-perceived chars)
# Safe string slicing (by grapheme, not code point)
print(grapheme.slice(text, 0, 5)) # 'Hello'
For industrial-strength segmentation including word and sentence boundaries, use ICU via PyICU:
from icu import BreakIterator, Locale
text = "Don't stop. Dr. Smith arrived at 3.14 PM."
bi = BreakIterator.createSentenceInstance(Locale("en_US"))
bi.setText(text)
start = 0
for end in bi:
print(repr(text[start:end]))
start = end
# "Don't stop. " | "Dr. Smith arrived at 3.14 PM."
Quick Facts
| Property | Value |
|---|---|
| Specification | Unicode Standard Annex #29 (UAX #29) |
| Boundary types | Grapheme cluster, word, sentence |
Python len() |
Counts code points, not grapheme clusters |
| Python package | grapheme (pip install grapheme) |
| Full ICU support | PyICU — BreakIterator.createGraphemeInstance() etc. |
| ZWJ sequences | Zero Width Joiner (U+200D) joins emoji into single grapheme cluster |
| Regional indicators | Two regional indicator letters form a single flag grapheme cluster |
| Hangul | Jamo sequences (L + V + T) form a single syllable grapheme cluster |
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้อง
เพิ่มเติมใน อัลกอริทึม
Mapping characters to a common case form for case-insensitive comparison. More comprehensive …
Rules (UAX#29) for determining where one user-perceived character ends and another begins. …
Normalization Form C: แยกส่วนแล้วรวมใหม่แบบ canonical ได้รูปแบบที่สั้นที่สุด แนะนำสำหรับการจัดเก็บและแลกเปลี่ยนข้อมูล เป็นรูปแบบมาตรฐานของเว็บ
Normalization Form D: แยกส่วนอย่างสมบูรณ์โดยไม่รวมใหม่ ใช้โดยระบบไฟล์ macOS HFS+ é (U+00E9) → e + …
Normalization Form KC: แยกส่วนแบบ compatibility แล้วรวมแบบ canonical รวมอักขระที่มีลักษณะคล้ายกัน (fi→fi, ²→2, Ⅳ→IV) ใช้สำหรับการเปรียบเทียบตัวระบุ
Normalization Form KD: แยกส่วนแบบ compatibility โดยไม่รวมใหม่ เป็นการ normalize ที่เข้มงวดที่สุด สูญเสียข้อมูลการจัดรูปแบบมากที่สุด
Comparing Unicode strings requires normalization (NFC/NFD) and optionally collation (locale-aware sorting). Binary …
กระบวนการแปลงข้อความ Unicode เป็นรูปแบบ canonical มาตรฐาน มี 4 รูปแบบ: NFC (รวม), NFD (แยก), …
อักขระที่ถูกยกเว้นจากการรวมแบบ canonical (NFC) เพื่อป้องกันการแตกย่อยแบบ non-starter และรับประกันความเสถียรของอัลกอริทึม ระบุไว้ใน CompositionExclusions.txt
ตำแหน่งระหว่างคำตามกฎการแบ่งคำของ Unicode ไม่ใช่แค่การแบ่งตามช่องว่าง แต่รองรับ CJK (ไม่มีช่องว่าง) คำย่อ และตัวเลขอย่างถูกต้อง