PDC编码驱动的高效中文文本压缩算法提升2.53%-40.48%

本篇论文研究的标题为《基于PDC编码的中文文本压缩算法》，它针对中文文本特有的结构及传统压缩算法在处理中文文本时存在的问题进行了深入探讨。中文文本相较于英文文本，采用了多字节编码，如GB2312-80、Unicode编码等，这使得单字节的压缩算法在压缩效率上大打折扣，因为它们会破坏编码中的语义信息，从而影响压缩效果。 论文的主要贡献在于提出了一种新的压缩方法，即基于PDC（Probabilistic Dictionary Coding）编码的中文文本压缩算法。PDC编码利用汉字在中文文本中的概率分布特性，结合Huffman编码进行前缀变长编码。具体来说，算法首先根据每个汉字在文本中出现的频率构建一个词组和短语的深度字典，其中深度表示由特定汉字作为前缀的词组和短语的复杂度。具有相同前缀和深度的词组和短语被编码成定长形式，形成压缩编码字典。这样，算法能够更好地保留多字节编码的连续性和语义关联性，从而提升压缩效率。 为了验证算法的有效性，作者将基于PDC编码的算法与传统的LZW和LZSS编码算法进行了比较。实验结果显示，使用新算法压缩后的文本数据，其压缩率比传统方法提高了2.53%至40.48%，显示出显著的压缩优势。这表明，该算法能够更有效地压缩中文文本，且在无损解压缩时保持了原始数据的完整性和可读性。 此外，论文还提到了相关领域的研究现状，指出尽管早期有研究者尝试了针对中文文本的压缩算法，如LZW、LZSSCH和ZHCP，但大多数仍沿用LZ算法的基本思想，未能充分利用中文语言的特性和结构。本文的研究则致力于克服这一局限，通过PDC编码为中文文本压缩提供了更为精细和有效的解决方案。 总结起来，这篇论文提供了一种创新的中文文本压缩策略，对于提高多字节编码文本的压缩性能具有重要的理论价值和实际应用潜力，特别是在大数据处理和存储方面，可以节省大量的存储空间，提高数据处理效率。