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汉字编码的概念 从广义角度看 字典/词典编码方法,用于在字典和词典中的快速定位 ,常见的方法:部首、笔画、拼音和四角号码等 从狭义角度看 汉字键盘编码,用计算机键盘上的按键为汉字编码 汉字编码的发展 20世纪70年代 起步阶段,拼音编码、五笔字形、自然码等,效率较低 20世纪80年代中期 轰轰烈烈的“大跃进”式编码活动,但没有什么发展 20世纪90年代 萧条期 进入21世纪后 将是又一个发展期,数字编码方案将占主导 汉字编码中的几个概念(1) 字符集/字汇和词汇 字符集/字汇 多/少 词汇 多/少 特指某个编码方案编码词组的集合 码元 组成输入码的字符集合称为码元。 如拼音码的码元是“a”-“z”中的任意一个字母;纵横码的码元是“0”-“9”中的任意一个数字 。 汉字编码中的几个概念(2) 码长 输入码的长度称为码长。如输入码“123”的码长为3 等长编码,如区位码等 不等长编码,如拼音码、纵横码等 单码和重码 一个编码可能对应多个汉字和词组,那么这些汉字或词组称为重码。一个编码如对应的汉字和词组只有一个时,称这个汉字和词组为单码。 汉字编码中的几个概念(3) 编码空间和编码效率 所有可能的输入码集合,称为编码空间。编码空间的大小依赖于码元集合和码长。如某个编码方案的码元共有K个,编码采用等长码,长度为i,则编码空间大小为:C=Ki,如区位码的编码空间大小为:C=104,即10000个。 编码效率简单而言是指编码的字汇/词汇除以编码空间的大小。如区位码,它的字汇大小为6763,则编码效率为6773/10000=67.73%。 汉字的墒(1)——信息量的概念 熵,在信息论里叫信息量。从控制论的角度来看,应叫不确定性。 最简单的是只有两种可能性,非此即彼,我们以这种事物的信息量为单位,叫1比特(bit)。如果可能性数目有2的n次方(N=2n),那就是n比特,即信息量等于可能性数目N的“以2为底的对数”:H=㏒2N=㏒N/㏒2。 信息量应按符号的可能性(数学上叫概率大小)来计算,它是概率的负对数。平均信息量就是它们的加权平均 H=-∑pi㏒pi(1≤i≤n) 文字信号的信息量H是信号个数n的以2为底的对数: H=㏒n/ ㏒2。英文有 26个字母,每个字母的信息量H=㏒26/ ㏒2=4.700。 各种语言的字母的信息量 法文 3.98比特 意大利文 4.00比特 西班牙文 4.01比特 英文 4.03比特 德文 4.10比特 罗马尼亚文 4.12比特 俄文 4.35比特 中文 9.65比特 汉字的墒(2)——汉字墒的概率分布 假设给定一个汉字字符集HZ,其中汉字数为n,则该字符集的熵为 H=-∑Pi㏒Pi(1≤i≤n) 其中,Pi为单个汉字在汉语文本中出现的概率,-㏒(Pi)是第i个汉字出现时的信息量,-∑㏒(Pi)是所有汉字在不考虑前后相关性时所给出的全部信息量。H是该集合中的每个汉字的平均信息量。 汉字的墒(3)——汉字墒的意义 平均信息量(信息熵)表示存储或表示该汉字字符集所需要的二进制位数(中文约为9.65bit)。根据每个汉字的平均熵,通过采用不等长编码可以提高汉字存储和传输效率。 信息量(信息熵)与字的使用频度成反比。即频度下降一半,其信息量增加1位。 对汉字编码而言,采用多于2个码元时,汉字的平均熵也会下降。如: 当m=2时, Lmin ?(3,4) 当m=47时 Lmin ? (1.73,2.73) 不同领域,字的使用频度不同,因此,对大系统内的汉字信息熵的意义不大。 汉字键盘编码的依据——心理依据 从心理学角度来看,根据汉字音信息的汉字编码,人在大脑中无需进行任何的思考,就可以输入汉字,所以说是最为直接的输入方式。根据汉字形信息的汉字编码,用户在输入时,大脑需要把语言转换为字形,然后才能输入,所以说是一种间接的输入方式。 汉字心理学和模糊心理学的研究表明,人认字时上半部优于下半部,外围优于中间。 从排列心理学角度来看,希望汉字的编码能尽量唯一,并能尽量表达汉字的本身特征。 汉字键盘编码的依据——汉语拼音 汉语拼音的语言形式有三个要素:声母、韵母和声调。三者构成一个音节。其中声母有21个,韵母有35个。声调有五种:阴平、阳平、上声、去声和轻声。声韵结合起来有417个基本音节,如果考虑声调,总共有1330个左右的音节。 所有的计算机用汉字的发音都在这些音节范围内。这就是汉字同音字/词多的根本所在。如在GBK中,拼音“yi”有个460多个对应的汉字。 同样也存在大量的同音词。这就造成重码多和输入不方便。这是以音
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