CED:C++库实现文本编码自动检测技术

需积分: 10 0 下载量 189 浏览量 更新于2024-12-16 收藏 309KB ZIP 举报
资源摘要信息:"紧凑编码检测(Compact Encoding Detection,简称CED)是一个使用C++语言编写的库,它的主要功能是扫描输入的原始字节数据,并尝试检测出其中包含的文本内容的最可能编码格式。该技术对于处理和解析不同编码格式的文本数据尤为重要,尤其是在处理从网络或其他渠道接收的文本时。 基本用法说明了如何在C++代码中包含CED库,并使用其功能。首先,需要包含库提供的头文件`compact_enc_det/compact_enc_det.h`。然后,可以创建一个包含待检测文本的`const char*`类型的变量`text`。接下来,定义三个变量:`is_reliable`来记录检测结果的可靠性,`bytes_consumed`来记录处理的字节数,以及`Encoding`类型的变量`encoding`用于存储检测到的编码类型。 调用CED库的`DetectEncoding`函数是核心步骤,该函数接受一系列参数:待检测文本的指针和长度,一系列指向相关输出信息的指针(在这里传入`nullptr`表示不关心这些输出),未知编码的初始值,未知语言的初始值,以及一个标志`CompactEncDet::WEB_CORP`,这个标志可能指示库在检测编码时考虑网页内容的特定属性。 在`DetectEncoding`函数执行后,`is_reliable`变量将告诉我们检测结果是否可信,`bytes_consumed`变量告诉我们有多少字节被处理,而`encoding`变量则包含检测到的编码类型。这些信息对于后续处理文本内容至关重要,特别是在多语言和多种编码格式混合的环境中。 该库可能支持多种编码格式的检测,例如常见的UTF-8、UTF-16、ISO-8859等。了解库支持哪些编码格式对于正确解释检测结果同样重要。 在使用该库时,还需要注意库的安装和依赖问题,确保在编译和链接阶段正确地包含了所有必要的库文件和头文件。对于使用该库的开发者来说,理解如何处理和响应`DetectEncoding`函数的不同返回值也是必要的,以便能够处理可能的异常情况或不确定的检测结果。 通过使用CED库,开发者可以在他们的应用程序中增加对不同编码格式文本的自动检测和处理能力,从而提高程序的健壮性和用户体验。对于处理国际化内容的应用程序,这项技术尤为关键,因为它们经常需要处理多种语言和编码格式的数据。" 【标签】:"C++" 表明该库是针对C++编程语言开发的,因此在使用时需要有一定的C++编程基础,熟悉C++的库引用和包含机制,以及如何在C++项目中正确链接和使用第三方库。 【压缩包子文件的文件名称列表】: compact_enc_det-master-master 说明了该库源代码的存放位置。"compact_enc_det-master"是可能的文件夹名称,表明该库的代码可能托管在版本控制系统中,例如Git,并且当前的文件夹结构处于源代码的"master"分支或标签下的"master"版本。开发者需要按照库的说明进行源码获取、编译和安装的步骤,以确保库能够被正确地集成到开发环境中。

def encode(self, source_padded: torch.Tensor, source_lengths: List[int]) -> Tuple[ torch.Tensor, Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]]: enc_hiddens, dec_init_state = None, None """ add your code here -- 5 目标: 1. 将编码器应用于源句子以获得编码器的隐藏状态。 2. 将编码器的最终状态投射到解码器,以获得解码器的初始状态。 步骤: 1. 使用 self.model_embeddings 在 src sentences 上构建一个 Tensor `X`, shape (max_sent_len, batch_size, embedding_size) 注意, encoder和 decoder 不同, encoder是没有初始的 hidden state和cell state的. 2. 把 self.encoder 作用到 X 上 得到 `enc_hiddens`, `last_hidden`, `last_cell`. - 首先 使用 pack_padded_sequence 函数到 X 上, 把处理后的 Tensor 送进 self.encoder中. - 使用 pad_packed_sequence 函数到 enc_hiddens. - 注意: 编码器的输出是shape (max_src_sent_len, batch_size, hidden_size*2), 需要permute 成 (batch_size, max_src_sent_len, hidden_size*2) - 注意: 使用 pad_packed_sequence 时, batch 中的每一个元素应该是相同的shape 3. 获得解码器的初始状态: `dec_init_state` = (init_decoder_hidden, init_decoder_cell): - `init_decoder_hidden`: 解码器 初始hidden-state - 编码器的`last_hidden` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size). - 使用 self.h_projection, 得到 init_decoder_hidden. - `init_decoder_cell`: 解码器 初始 cell-state - 编码器的`last_cell` 的 shape (2, batch_size, hidden_size), 因为编码器是双向的. - Concatenate 双向的hidden—state 得到 shape (batch_size, 2*hidden_size).. - 使用 self.c_projection 得到 init_decoder_cell.

2023-06-03 上传