最新emoji表情代码大全_NO.3 如何用Emoji迷惑人类

如何用

1️⃣🐴🐔

迷惑人类

03

    Emoji，是维达勋爵，或者说是安纳金·天行者发明的。当年勋爵的部下急于寻找绝地武士的踪迹，几乎把整个舰队都送进了共和国的埋伏圈。面具下的维达勋爵对属下感到极度的无奈，在沉重的呼吸声中，他叹息道：诶，莫急。一旁的侍卫把这话记录了下来，史称诶莫急，也就是Emoji之始。

    不过，低能的帝国军官只是知道有“Emoji”的存在，并不知道如何将帝国官方语言转化为维达勋爵创立的这门新语，因此屡屡被勋爵使用原力吊死。我想，如果可以将日常语言转化为Emoji的话，有朝一日黑勋爵本尊来晒布巡视，我便可以对答如流了。

    不瞒你说，上面全是胡扯。不过Emoji在各位抽象青年的日常交流中起到的作用，实是有目共睹。本文将系统地介绍Emoji框架，并在Android系统上实现中文转Emoji翻译器。

2015年牛牛津词典年度词语。《卫报》评论它表露出“嘲弄、揶揄的神态，天生便是残忍的模样”[1]

Emoji系统组成

    与一般的表情包以图片形式存储不同，Emoji系列表情在2010年被收录进了Unicode字符集中。而在今天，绝大多数智能设备都完整地支持该字符集，这就意味着Emoji字符在技术层面上早已是与汉字、英文字母等一般字符并列的存在。显示、存储与传输Emoji表情的技术原理与对应地操作中文、英文的原理相同。

    Emoji在编码上的通用性加速了它的传播，使其成为了全球使用最广泛的表情包。大面积地使用带来了为数不少的【正确性】问题。在上古时代，Emoji中所有出现人脸的表情都是类似辛普森一家中的黄脸，这种安排一度引起了有关肤色的争议。不仅如此，更早版本的部分表情中只有一种性别的人物版本，这又引起了有关性别偏见的争议。

    要解决这个问题，简单而暴力地使每一种表情都有各种肤色、各种性别的版本其实是不可行的，它会倍增原有的表情数量，甚至可能使Emoji字符集超出Unicode为其划定的范围。对此，官方给出的解决方案是加入两个特殊字符：“零宽连字”(ZWJ，在Unicode中的编号为U+200D)与“菲茨帕特里克修饰符”(U+1F3FB ~ U+1F3FF)。

零宽连字：这一特殊的Emoji字符本身并不会以任何方式显示，而会将自己和相邻的两个Emoji字符连接起来，使这三个字符以一个表情的形式合并显示。

    比如，这是一个男人：👨，把他和粮食用ZWJ连接起来：

👨+ZWJ+🌾 = 👨‍🌾

    同样地，这是一个女人：👩，把她和粮食用ZWJ连接起来：

👩+ZWJ+🌾 = 👩‍🌾

菲茨帕特里克修饰符：对应菲茨帕特里克度量对人类肤色的分类

维基百科https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%B9%AA%E6%96%87%E5%AD%97

     例如，“黑发的黑人与金发的白人手拉着手”这一表情的合成过程为：

🧑+🏿+ZWJ+🤝+ZWJ+🧑+🏻 = 🧑🏿‍🤝‍🧑🏻

    即：人+白皮肤+连接+握手+连接+人+黑皮肤 = 黑发的黑人与金发的白人手拉着手。遗憾的是，我们发现许多设备虽然可以正确处理这一表情，却因为本地字符库中没有对应的表情字符而将其显示为三个表情。正确的显示应为：

    在ZWJ、菲茨帕特里克修饰符与控制性别、发型等特征的修饰性Emoji的共同作用下，仅“二人握手”这一类表情就可以有3,200种。

    事实上，大多数情况下，我们不需要考虑ZWJ与菲茨，因为它们已经隐式地被系统与原表情整合在一起显示、存储或传输。手机上的Emoji栏就是一个很好的例子：它并没有提供ZWJ、修饰符的手工输入功能，而是将常用的组合列在Emoji表中以供选用。

琢磨算法

    为了将中文翻译成Emoji，经过分析可得下列操作：

将用户输入的文段分割成词

以词为索引，在中文——Emoji表中查找对应的Emoji

    这便是简单的原始想法。这个想法带来了几个技术问题：

• 很显然，不能暴力地把中文文段按字符分隔。例如“桌子”一词的含义≠“桌”+“儿子”

• 中文词条数不胜数，而且无序。如果将大量的词条添加到中文——Emoji表中，搜索将带来灾难性的高成本。

不过，众所周知，技术问题不是问题

• 编写一个散列算法，为长度不等的中文词条创建长度相等的哈希代码，按照词条对应的哈希代码将词条添加到数据库的不同层中。这样，完全无序的中文此条变得部分有序。

• 编写一个匹配算法，从一个长句中节选出几个数据库中存在的关键词。对于数据库中不存在的词语，则不作合并以单字出现。

• 只列举有限的常用词汇。对于不在数据库中的词汇，即匹配算法无法匹配的单字，则以谐音翻译。

    然而，问题继续出现

• 如何获取单字的拼音？

• 在充满中文词条的数据库中搜索相当有限的几个拼音，是否算得上浪费？

    于是，继续解决问题

• 为常用汉字建立拼音数据库

• 将词条数据库一分为二。主数据库存储词条——Emoji表，副数据库存储拼音单音——Emoji表

    然而，问题继续出现

• 常用汉字同样浩若烟海，同样无序，搜索常用汉字又是一个灾难

    看到问题只剩一个，我心里(一阵爽快啦)

• 以散列算法，为常用汉字拼音数据库分层，使其部分有序。

    仔细想了一想，在这个阶段没什么太大的问题了。

    真的吗？

    嗯，对，至少现在想不到什么太大的问题？

    真的吗？

    嗯……对，我想是的。

    Yeeeeeeeeeeeeaaaaaaaaaoooooooooop！

猪叫

散列算法

    散列算法，又称哈希算法，是一种把长度不等的数据转化为等长编码的算法。

设有散列函数f(x)：

hash = f(data)

    散列算法一个重要的特征是，将data转化为hash的成本很低，但从hash得到data则需要很高成本，或根本不可能。因此，这种算法在密码学中应用很广泛。常用的散列算法有MD5、SHA-2等。

    在本例中，我们设计散列算法的目的在于：将一个完全无序的数据库部分有序化。设想，某中学有二十万个学生(再设想这是哪一所中学)，学生王某元涉嫌毁坏公物被摄像头拍照。教导主任要拿着这张照片找到他，需要逐一比较二十万个学生，给了王某充分的窜逃时间。但如果主任一看到照片，就能准确地判断出王某是哪个年级、哪个班、哪个组的学生，就只需要与十几个学生进行比较，王某可谓插翅难逃。

    同样地，如果我们将(汉字，拼音)对以及(词条，Emoji)对简单地堆放在数据库中，搜索时只能依次比较，这种查找被称为线性查找，有一个看似很令人愉悦的O(n)的复杂度，但是n相当大时，时间成本仍然不小。而如果我们取(汉字，拼音)对中的汉字的哈希编码，依照这一编码将(汉字，拼音)对储存在数据库中对应的区块，就只需要在这一区块中进行查找。

    假设有3000个数据，哈希编码的长度为8位(二进制8位，10进制无符号取值范围为0~255)，则一个数据块中平均仅有3000/256=11.72个数据。因此，散列算法给出的hash编码在取值范围内分布得越均匀，线性查找的成本就越小，查找就越快。

    为了帮助理解，下面我们将尝试对3,500个(汉字，拼音)对进行散列。

方案一：将存储汉字字符的每个字节数值相加，取相加结果的小端第三个字节为Hash。将每个(汉字，拼音)对保存在数据文件中其Hash值对应的行内。

方案二：将存储汉字字符的每个字节数值相加，取其平方，取平方结果的小端第三个字节为Hash。将每个(汉字，拼音)对保存在数据文件中其Hash值对应的行内。

方案三：取存储汉字字符的最后一个字节为Hash。

结果：

    很显然，方案二在三个方案中最优。按照这一思路进一步优化散列算法。

匹配算法

    分割词元，高深。搞这些，一般用深度学习，神经算法，哈哈。

    我们偏不搞(不会)，下面是一种简单的匹配方案。

    试想：用户输入了一个名为source的字符串：

    而我们的数据库中所有中文词条构成的数组为：

    开始匹配时，以源字符串中的第1个字符“奥”作为参照，寻找第1个字符为“奥”的数据。第一个搜索到的是数据库中的第1条“奥利奥”，因此，以源字符串中的第2个字符“利”作为参照，发现数据库中第1条的第2个字符继续匹配。又以源字符串中第3个字符“给”作为参照，数据库第1条第3个字符“奥”不匹配。至此，得出数据库中第1条数据匹配度为2。

   上文以蓝色标出的循环继续进行，开始匹配数据库中第2条数据，得出匹配度为3。故可知第2条数据的匹配程度更高。所以源字符串中匹配的第一个词为“奥利给”。

     上文以绿色标出的循环继续进行，由于“奥利给”已经匹配，开始以“中”为参照匹配。这次，数据库中的两条数据匹配程度都是0，可知“中”是不在词条库中的单字，所以源字符串中匹配的第二个词为“中”本身。同理，第三个词为“给”本身。

    形象地来看，先用source[i]与database[j][k]比较，发现相同后k+1,i+1，比较第二个字符，直至出现不同，记录下database[j]对应的匹配程度，j+1，i复位为开始比较的字符的索引，比较第二条数据。如果第二条数据的匹配程度高于第一条，则临时将第二条数据作为匹配结果。如此继续比较，直至数据库被遍历完毕，这时的临时比较结果匹配程度最高，自动成为“正式”匹配结果。i向右移n位，n为具体匹配的字符数+1。

    将以上逻辑普遍化，则得到代码：

internal static List<string> SplitString(string source){ List<string> result = new List<string>(); for (int sourceindex = 0; sourceindex < source.Length;) { string addmeaning = "" + source[sourceindex]; int max_match_count = 0; int match_count = 0; List<string> meaninglist = Database.MeaningList[GetWordHash(source[sourceindex] + "", Encoding.UTF8)]; for (int meaninglist_index = 0; meaninglist_index < meaninglist.Count; meaninglist_index++) { int meaning_index = 0; match_count = 0; string match = null; while (sourceindex < source.Length && meaning_index < meaninglist[meaninglist_index].Length && meaninglist[meaninglist_index][meaning_index] == source[sourceindex + match_count]) { match += meaninglist[meaninglist_index][meaning_index]; match_count++; meaning_index++; if (sourceindex + match_count == source.Length) break; } if (match_count > max_match_count) { addmeaning = match; max_match_count = match_count; } } sourceindex += max_match_count; if (max_match_count == 0) sourceindex++; result.Add(addmeaning); } return result;}

操作数据库

    按照上面提到的规划，我们建立三个数据库：

主数据库：

这一数据库存储(汉语词条，Emoji)对。随着后续发展，汉语词条的数量可能变得十分庞大，因此这一数据库中的数据需经散列算法操作

主数据库在内存中以string[y][x]形式存储。y为将汉语词条作为散列函数参数得到的哈希编码，x为按分隔符分割一行数据得到的信息元数组的索引，如图示的i、i+1、i+2

副数据库：

这一数据库存储(拼音，Emoji)对。汉语拼音组合的数量有限，因此副数据库的条目在200个左右，且有一定顺序(即拼音字母顺序)不需要进行散列处理。

拼音数据库：

这一数据库存储(汉字，拼音)对。目前收录入库的汉字有3,500个左右，对其进行散列操作， 得到下列结构。此数据库在内存中的结构为string[y][x]，y为汉字对应的哈希编码，x为按分隔符分割一行数据得到的信息元数组的索引。

整合算法之后

    本文以Xamarin框架搭配C#完成安卓系统上的翻译器开发。Xamarin框架较为复杂，进一步了解请参阅： 

https://docs.microsoft.com/zh-cn/xamarin/get-started/what-is-xamarin(微软中文文档)

     长话短说，在简单地为算法编写Android应用程序后，我们得到了下面的成果：

应用图标，取“鬼”之吉意

好了，我知道界面很丑。

    目前，Emoooooii更新到了v0.3beta6版本。我们将持续在Github上更新源代码以及软件成品：

https://github.com/Pieski/Emoooooji(Github页面)

    如果你在从你的网络位置访问Github的过程中遇到了一些困难(也就是说，你在里面)，请私信我们获取程序。注意，本程序遵循GNU GPLv3协议，用户可以自由使用/传播程序/源代码，但应醒目地标志来源

在扩充数据库后，我们将会在一篇新推文中发布正式版本。当然，您随时可以获取公测版本，并暂时地使用不完整的数据库。

03

1️⃣⬆️🍺🔟我们🉐第3️⃣篇推文，请继续关🐷👻🙆🐑🐎🙆👑。🎱💊说了，关🐷我们🎱🍺行了。

03

[1]https://web.archive.org/web/20170624083905/https://www.theguardian.com/commentisfree/2016/nov/24/tears-of-joy-emoji-worst-gloat-about-human-suffering(英文)

鬼人扬呀，马人王

一顿不吃，饿得慌

三天不看，有点凉

七日一更，还真香

总结

以上是生活随笔为你收集整理的最新emoji表情代码大全_NO.3 如何用Emoji迷惑人类的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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