This paper investigates the employment of various encoders in text transformation, converting characters into bytes. It discusses local encoders such as ASCII and GB-2312, which encode specific characters into shorter bytes, and universal encoders like UTF-8 and UTF-16, which can encode the complete Unicode set with greater space requirements and are gaining widespread acceptance. Other encoders, including SCSU, BOCU-1, and binary encoders, however, lack self-synchronizing capabilities. Duncode is introduced as an innovative encoding method that aims to encode the entire Unicode character set with high space efficiency, akin to local encoders. It has the potential to compress multiple characters of a string into a Duncode unit using fewer bytes. Despite offering less self-synchronizing identification information, Duncode surpasses UTF8 in terms of space efficiency. The application is available at \url{https://github.com/laohur/duncode}. Additionally, we have developed a benchmark for evaluating character encoders across different languages. It encompasses 179 languages and can be accessed at \url{https://github.com/laohur/wiki2txt}.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

超文本传输安全协议是超文本传输协议和 SSL/TLS 的组合,用以提供加密通讯及对网络服务器身份的鉴定。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月1日
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
14+阅读 · 2022年5月14日
Arxiv
21+阅读 · 2021年2月13日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月1日
Arxiv
16+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
14+阅读 · 2022年5月14日
Arxiv
21+阅读 · 2021年2月13日
Deformable Style Transfer
Arxiv
14+阅读 · 2020年3月24日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
21+阅读 · 2019年8月21日
Arxiv
14+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
22+阅读 · 2018年2月14日
相关基金
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员