基于词汇式大字符集、二阶预测模型之文本资料压缩摘要.pdf

基於詞彙式大字符集 、二階預測模型之文本資料壓縮 Text Compression Based on Word-Based Large Alphabet and Order-Two Prediction Model 古鴻炎 溫智旻 Hung-Yan Gu and Chih-Ming Wen 國立台灣科技大學資訊工程系 e-mail: guhy@.tw http://www.csie. .tw 摘要 每次要處理的符號單位的大小 ，將取出的“符號單 位”(token)送到模式組件去估算機率 。 本論文研究基於詞彙式大字符集之 文本資料 對英文文章剖析的相關研究 ，如文獻[13]中 壓縮方法 ，將中、英文檔案 以詞彙為單位剖析出 將大字符集的觀念應用到一些常用的壓縮演算法 token ，再對 token 以二階混合式預測模型或部分匹 上面 ，將英文文章的組成分類成字母、數字字串 配預測模型來估算出現機率 ，接著以算術編碼對該 (alphanumeric string) 與標點符號字串(punctuation 機率編碼 。由於字符集很 大，影響預測模型的處理 string) 兩類，因此一篇文章看成是不等長度之兩類 速度 因此我們也， 研究一些可以加快 處理的方法 。 字串所串成，並且把每個字串當作一個token ，此 將上述想法實作為實際可壓縮 、解壓縮的程 外在他們的研究中也嘗試將英文詞彙分詞性來增， 式後 ，作壓縮率的測試實驗 ，再和 PPMd 、bzip2 、 加預測的準確性 。後來 Moffat 、Neal 、Witten 在 及 GZIP程式作比較 。對於中文檔案 ，我們的平均 1995 年提出的論文中[8] ，對算術編碼作一些配合 壓縮率 ，比PPMd 好 1.12% ，比bzip2 好5.48% ， 大字符集處理的修改，他們的剖析處理與文獻 [13] 比GZIP 好 17.02% 。對於英文檔案 ，平均壓縮率 裡的相同 ，並限制每個字串的最大長度為16個字 則 比PPMd 好0.29% ，比bzip2 好2.04% ，比GZIP 元。另外在 2005 年由Gu提出的論文中[10] ，對英 好 12.08% 。所以 ，文本資料壓縮率的改進，相當 文文章採用類似中文文章的剖析方法，依照一些判 不容易 ，而本研究或多或少都得到了一些改進 。 斷規則，一次取一個或兩個byte作為 token 。 在中文文章剖析方面 ，論文 [9]中有提到許多 關鍵詞 :資料壓縮 ，大字符集，算術編碼 過去中文壓縮相關的研究 ，而他們自己的研究，對 中文文章一次取兩個 byte 為token ，實驗結果顯示 1. 前言 壓縮效果比取一個 byte 為 token還好 。在論文[14] 中 ，將大字符集觀念應用在詞典式編碼上，以中文 在此資訊愈來愈發達的時代 ，電腦及網路幾 字元為token ，利用樣式匹配(pattern matching)的方 乎已經成為每個家庭必備的 工具。而資料壓縮最主 式將數個連續的中文字元取成一個中文詞彙放在 要的功用 就是可以節省電腦的儲存空間， ，也可以 詞典中 。此外論文[10