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Unicode, UTF-8 et autres considérations

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Unicode, UTF-8 et autres considérations

Comme mentionné précédemment, manipuler du texte en différentes langues nécessite  de s’intéresser au codage des caractères. Il y a beaucoup de choses  à dire sur l’ASCII (version originale à 7 bits, puis étendue à 8 bits), sur l’Unicode et les différentes façon de représenter les caractères. Mais Internet est là pour ça et beaucoup l’ont expliqué mieux que je ne saurais le faire.

Concentrons nous donc sur le problème concret de la création d’histogramme de n-gram à partir de caractères UTF-8. Selon votre langage de programmation favori, un caractère peut avoir différentes significations.  En C et comme dans beaucoup de ses dérivés, un « char » est une suite de 8 bits. C’est donc simplement un nombre entier compris entre [-127, 128] ou [0, 255] selon qu’on le considère signé ou non-signé. C’est tout. Fin de l’histoire. Il n’y a aucune notion de représentation derrière, un caractère est un entier défini sur un domaine restreint de 256 valeurs.  Ça tombait plutôt pas mal, le standard ASCII, après une mise à jour, associait une lettre, un élément de ponctuation, un chiffre, un caractère à chacune de ces 256 valeurs possibles. La plupart des langues basées sur l’alphabet latin peuvent être couvertes avec 256 symboles (sachant qu’il faut aussi garder de la place pour le chiffres, la ponctuation, des signes essentiels comme $, £, &, @, % et autres #. En y ajoutant quelques symboles qu’on ne voit pas mais qui sont nécessaires (comme le changement de ligne (0x0D), le son de cloche (0x07) ou le 0x15  NAK « negative acknowledge », on remplit rapidement l’espace disponible. Notons que l’euro (€) n’existait pas à l’époque, donc le symbole n’est pas inclut dans l’ASCII. On le retrouve grâce à l’Unicode.

256, c’est joli mais c’est petit

En fait, toutes les langues utilisant un alphabet latin ne peuvent pas s’écrire avec 256 symboles (moins les trucs bizarres comme le NAK). Si on met les ğ et Ş turcs, il n’y a plus de place pour les Ð, Þ ou æ islandais par exemple. Et puis vous savez quoi ? Il y a une multitude de langues qui n’utilisent pas l’alphabet latin ! Déjà que l’ascii ne couvrait pas toutes les déclinaisons de cet alphabet, on peut imaginer le problème des alphabets inuit,  cyrillyque,  hindî, grec, arabe ou hébreux et plus encore des idéogrammes asiatiques tels les sinogrammes ou les hiraganas.

On veut des bits

Naturellement on se dit qu’il n’y a qu’à rajouter des bits. En effet, en passant à seize (16) bits par caractères, on atteint un potentiel de 65536 symboles différents. En passant à 32 bits, on ouvre les mode des possibles à plus de 4 milliards de lettres/symboles/idéogrammes/smileys.

Bref, tout ça pour dire que l’UTF-8 peut représenter l’ensemble des caractères des langues naturelles en utilisant un nombre variable d’octets. Pour les 128 symboles de l’ASCII de base (2 7 bits = 128 possibilités) tout se passe comme il faut, un seul octet est nécessaire. Ça couvre l’anglais, la ponctuation et quelques autres caractères fondamentaux comme l’inénarrable barre verticale « | » (0x7C).

Mais me direz-vous, octet, octant, octogone, octopode ça me rappelle vaguement le nombre huit. Et bien oui, le huitième bit de l’octet UTF-8 sert à signaler qu’on est dans un cas spécial et qu’il faut combiner les bits déjà lus avec ceux de l’octet suivant pour retrouver notre caractère qui est donc en dehors du domaine des 128 codes de base. Le second octet ayant évidemment lui-même un bit signalant la possibilité d’aller voir chez l’octet suivant et ainsi de suite jusqu’à… 4. Donc un caractère codé en UTF-8 est une suite de 1, 2, 3 ou 4 octets.

L’UTF-8 a beaucoup d’avantages et est largement répandu sur Internet. Je fais donc le Postulat numéro 1 (ou serait-ce un axiome?) que les données d’entrées seront codées de cette façon. Si ce n’est pas le cas, la pléthore d’outils permettant la conversion d’autres systèmes vers UTF-8 permettra, via un pré-traitement des données, de s’assurer de la validité dudit postulat.

Mais alors, c’est quoi un caractère ?

Ça peut être beaucoup de chose. Twitter s’est d’ailleurs posé la question puisque leur mission est de les compter jusqu’à hauteur de 140 (un nombre abondant). Leur définition semble satisfaisante pour les besoins de création de n-gram. Grosso-modo, un unigramme est un « code point« , c’est à dire un ensemble de 1, 2, 3 ou 4 octets représentant une lettre, un idéogramme, un symbole.

Ce n’est pas parfait parce que l’Unicode permet la composition. Par exemple, pour faire ê, il y a plusieurs chemins. La lettre e peut être accentuée, c’est dire qu’une séquence comprenant 2 code points peut être utilisée (un « e » suivi d’un « ^ » ou vice versa, j’en sais trop rien) ou bien on peut aussi coder directement le symbole ê. C’est un exemple de non-orthogonalité flagrante selon une de ses définitions en informatique (2 façons d’arriver au même résultat). L’autre définition portant sur les effets collatéraux d’un appel de fonction sur un appel précédent. C’est dans le même esprit mais je m’égare…

Idéalement, tous les diacritiques devraient être normalisés pour être codés sous la même forme. Mais le postulat numéro 2 dit que ce n’est pas nécessaire. D’ailleurs, l’intérêt est de voir si ça marche avec n’importe qu’elle entrée ayant été le moins pré-traitée possible. Si ça ne fonctionne pas, on remettra en cause le Postulat numéro 2. Pour l’instant, on considère que le système sera assez robuste pour être efficace malgré le biais induit par les différents codages d’un même glyphe. Si ça se passe mal, on rétrogradera le postulat en hypothèse qu’on infirmera. Pour l’instant allons de l’avant.

La ponctuation ?

Les points, point d’interrogation, virgules sont de bons indicateurs de fin ou de début de mot. Ils sont donc utiles puisque selon les différentes langues, les lettres n’ont pas la même fréquence en début ou en fin de mot. L’espace (un nom féminin dans ce contexte !) joue donc aussi un rôle important et doit être considéré comme un caractère à part entière. Cependant, selon l’origine du texte, on peut se retrouver avec des suites de 2, 3 voire 10 espaces consécutives. Le trigramme  »    » (3 espaces à la queue-leu-leu) est même le plus fréquent avec les données Wikipedia pour le français et l’anglais sur mes premiers tests. C’est un facteur qu’il faudra prendre en compte.

Et concrètement ?

Tout ça pour dire que j’ai trouvé une façon simple de regrouper des unigrammes, des bigrammes et des trigrammes malgré le fait que chacun des code point soit en fait une une chaîne  de caractères. Merci à cette librairie qui permet d’itérer sur les code points tout en gardant l’accès aux positions des octets sous-jacents.  De cette façon, on peut avancer de un, deux ou trois caractères pour former les n-grammes et construire une std::string à partir des positions des octets. L’histogramme se bâtit en incrémentant les valeurs d’une std::map où la clef est une std::string et la valeur un compteur (int, long long, etc.)

[pastacode lang= »c++ » message= »Programme de création de n-grammes » highlight= » » provider= »manual »]


#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

#include "utf8/utf8.h" //http://www.codeproject.com/Articles/38242/Reading-UTF-with-C-streams

typedef std::map histotype;
typedef std::pair histonodetype;

void PrintGrams(const histotype& gram)
{
    std::vector vectgram;

    std::copy(gram.begin(), gram.end(), std::back_inserter(vectgram));
    std::sort(vectgram.begin(), vectgram.end(), [](const histonodetype& left, const histonodetype& right){return left.second < right.second;});

    for(auto elem : vectgram )
    {
        std::cout << elem.first << " " << elem.second << std::endl;
    }
}

int main(int argc, char** argv)
{
    std::ifstream in(argv[1]);
    std::string line;

    histotype unigram;
    histotype bigram;
    histotype trigram;
    while( std::getline(in, line))
    {
        typedef  decltype(line.begin()) ittype;
        utf8::iterator it(line.begin(), line.begin(), line.end());
        utf8::iterator endit (line.begin() + line.size(),
                line.begin(), line.begin() + line.size());

        if(it==endit) // check for end of line
            continue;

        auto unibeg = it;
        auto bibeg = it;
        auto tribeg = it;

        it++;

        unigram[std::string(unibeg.base(), it.base())]++;
        it++; unibeg++;
        if(it==endit) // check for end of line
            continue;

        unigram[std::string(unibeg.base(), it.base())]++;
        bigram[std::string(bibeg.base(), it.base())]++;
        it++; unibeg++; bibeg++;
        if(it==endit) // check for end of line
            continue;

        for(;it != endit; it++, unibeg++, bibeg++, tribeg++)
        {
            unigram [ std::string(unibeg.base(), it.base())]++;
            bigram  [ std::string(bibeg.base(), it.base())  ]++;
            trigram [ std::string(tribeg.base(), it.base()) ]++;
        }
    }

    PrintGrams(unigram);
    PrintGrams(bigram);
    PrintGrams(trigram);

    return 0;
}

[/pastacode]

Ce code compile avec une version récente de gcc (il y a quelques éléments de syntaxe du c++0x11). C’est une preuve de concept, pas du code de production, mais si vous voulez expérimenter la génération de n-grammes, c’est un bon point de départ.

Pour ma part j’ai testé quelques 100 000 lignes en français et en anglais venant de Wikipedia (avec et sans les tags XML) et malgré les biais induits par les nombreuses suites d’espaces et les séquences spéciales pour mettre en forme le texte sur Wikipedia (les [[[,  »’, et autre), on voit déjà poindre les « de  » et « ng  » en pôle position pour respectivement les trigrammes français et anglais.

Le choix et le pré-traitement des corpus d’apprentissage sera un dossier en soi, mais d’ici là, je compte travailler sur le stockage des résultats (peut-être avec SQLite) et leur mise à jour (peut-être via une API REST.