Декодировка текста: Онлайн декодер

Декодирование текста . Мастерство учителя [Проверенные методики выдающихся преподавателей] [litres]

Декодирование – это процесс расшифровки письменного текста с целью идентификации представленных в нем устных слов. На первый взгляд декодирование может казаться простым делом, относительно низкого порядка, однако овладение им абсолютно необходимо для понимания любого текста и, следовательно, для изучения подавляющего большинства дисциплин. Это основа основ. Надо сказать, недостаточно развитый навык декодирования текста встречается отнюдь не только у учеников младших классов и негативно сказывается на достижениях даже в остальном весьма неплохо подготовленных детей. Если третьекласснику трудно прочесть два-три слова из предложения и ему приходится концентрировать всю энергию на соединении букв в слоги и слова, у него, скорее всего, остается слишком мало сил и ресурсов памяти, чтобы понять смысл всего предложения или даже чтобы помнить начало читаемой фразы к ее концу. Если ученик средней школы на уроке истории читает о причинах Гражданской войны, игнорируя при этом окончания слов, синтаксис предложений нарушается.

Учащийся, возможно, запомнит фрагменты главной идеи, но вряд ли поймет текст в должной мере. Если школьник тратит львиную долю умственных ресурсов на то, чтобы вспомнить правильное произношение новых терминов, встретившихся ему в отрывке о полномочном правительстве, – обструкция, прекращение прений и прерогатива, – он может пропустить не менее важную новую информацию или просто не запомнит смысл этих слов. Если декодирует имена или слова неправильно либо вовсе небрежно проскакивает их, озвучив (вслух или в уме) весьма приблизительно, то, столкнувшись с ними в ходе очередной дискуссии или беседы или в другом тексте, он может просто не узнать их.

Учитывая несомненную важность декодирования текста на любом уровне, учитель должен стараться всегда, в любой ситуации, исправлять ошибки при применении данного навыка – какой бы предмет и в каком классе он ни преподавал. Поскольку эти ошибки часто указывают на более масштабный пробел в знаниях и навыках, можно воспользоваться двумя «антидотами»: во-первых, заучивать с детьми общие правила и, во-вторых, как можно чаще практиковать их в декодировании текстов.

Приходится признать, многие учителя, исправляя ошибки декодирования текста, не делают ни того, ни другого. Вместо этого они сами исправляют ошибку и прибегают к методу так называемой эхо-коррекции: просят ребенка правильно повторить за ними слово. С декодированием этот процесс не имеет ничего общего. Конечно, в некоторых ситуациях эхо-коррекция необходима – например, когда требуется максимально ускорить учебный процесс. Однако следует помнить, что данный метод ни в коей мере не гарантирует успеха в следующий раз, когда допустивший ошибку ученик вновь столкнется с трудным словом.

Но какой же прием даст нужные результаты? Если на уроке английского языка ребенок не может прочесть, например, слово

might, лучший способ исправить такую ошибку декодирования – закрепить соответствующее правило. Ведь такие слова, как sight и tight, тоже, скорее всего, вызовут у него трудности. Не произносите трудное слово за ученика – лучше скажите: «Сочетание букв -i-g-h-t читается как айт. Ну-ка, еще раз – как мы читаем might?» Данный подход обеспечивает сразу два преимущества: требует от ученика принять во внимание новую информацию, а затем правильно декодировать исходное слово и закрепляет в памяти ребенка правило, которое он сможет использовать при декодировании других похожих слов. Теперь, исправляя аналогичную ошибку в следующий раз, учитель может просто спросить: «-i-g-h-t читается?..» – и тем самым заставит ученика вспомнить и применить нужное правило. В большинстве случаев учителю следует позволять ученикам самостоятельно исправлять свои ошибки посредством применения соответствующих правил или новой информации. Данный прием направлен на исходные причины ошибки, а не просто на ее симптомы и в долгосрочной перспективе обычно дает отличные результаты.

Впрочем, если говорить об английском языке, то исключения тут – правила, и это, по сути, главная отличительная характеристика данного языка. Многие слова декодировать невозможно, или это очень уж неблагодарное дело. Слова вроде might обычно просто заучиваются, так как общие правила на них не распространяются. В ситуациях, когда самокоррекция невозможна, задача учителя заключается в том, чтобы распознать такой случай, а не тратить на эти слова ценное время, лишь усугубляя путаницу в головах учащихся.

кодировки, нормализация, чистка / Хабр

Зачем эта статья?

Об обработке текстов на естественном языке сейчас знают все. Все хоть раз пробовали задавать вопрос Сири или Алисе, пользовались Grammarly (это не реклама), пробовали генераторы стихов, текстов… или просто вводили запрос в Google. Да, вот так просто. На самом деле Google понимает, что вы от него хотите, благодаря штукам, которые умеют обрабатывать и анализировать естественную речь в вашем запросе.

При анализе текста мы можем столкнуться с ситуациями, когда текст содержит специфические символы, которые необходимо проанализировать наравне с «простым текстом» (взять даже наши горячо любимые вставки на французском из «Война и мир») или формулы, например. В таком случае обработка текста может усложниться.

Вы можете заметить, что если ввести в поисковую строку запрос с символами с ударением (так называемый модифицирующий акут), к примеру «ó», поисковая система может показать результаты, содержащие слова из вашего запроса, символы с ударением уже выглядят как обычные символы.

Обратите внимание на следующий запрос:

Запрос содержит символ с модифицирующим акутом, однако во втором результате мы можем заметить, что выделено найденное слово из запроса, только вот оно не содержит вышеупомянутый символ, просто букву «о».

Конечно, уже есть много готовых инструментов, которые довольно неплохо справляются с обработкой текстов и могут делать разные крутые вещи, но я не об этом хочу вам поведать. Я не буду рассказывать про nltk, стемминг, лемматизацию и т.п. Я хочу опуститься на несколько ступенек ниже и обсудить некоторые тонкости кодировок, байтов, их обработки.

Откуда взялась статья?

Одним из важных составляющих в области ИИ является обработка текстов на естественном языке. В процессе изучения данной тематики я начал задавать себе вопросы, которые в конечном итоге привели меня к изучению кодировок, представлению текстов в памяти, как они преобразуются, приводятся к нормальной форме. Я плохо понимал эту тему в начале, потребовалось немало времени и мозгового ресурса, чтобы понять, принять и запомнить некоторые вещи. Написанием данной статьи я хочу облегчить жизнь людям, которые столкнутся с необходимостью чтения и обработки текстов на Python и самому закрепить изученное. А некоторыми полезными поинтами своего изучения я постараюсь поделиться в данной статье.

Важная ремарка: я не являюсь специалистом в области обработки текстов. Изложенный материал является результатом исключительно любительского изучения.

Проблема чтения файлов

Допустим, у нас есть файл с текстом. Нам нужно этот текст прочитать. Казалось бы, пиши себе такой вот скрипт для чтения из файла да и радуйся:

with open("some_text.txt", "r") as file:
    content = file. read()
print(content)

В файле содержится вот такое вот изречение:

pitón

что переводится с испанского как питон. Однако консоль OC Windows 10 покажет нам немного другой результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script1.py
pitón

Сейчас мы разберёмся, что именно пошло не так и по какой причине.

Кодировка

Думаю, это не будет сюрпризом, если я скажу, что любой символ, который заносится в память компьютера, хранится в виде числа, а не в виде литерала. Это число определяется как идентификатор или кодовая позиция символа. Кодировка определяет, какое именно число будет ассоциировано с символом.

Предположим, у нас есть некоторый файл с неизвестным содержимым, и нам нужно его прочитать, однако мы не знаем, какая у файла кодировка. Попробуем декодировать содержимое файла.

with open("simple_text.txt", "r") as file:
    text = file.read()
print(text)

Посмотрим на результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python . \script2.py
ÿþ<♦8♦@♦

Очень интересно, ничего непонятно. По умолчанию Python использует кодировку utf-8, но видимо запись в файл происходила не с её помощью. Здесь нам придёт на помощь дополнительный параметр функции open — параметр encoding, который позволяет указать конкретную кодировку, в которой следует прочитать файл (или записывать в него). Попробуем перебрать несколько кодировок и найти подходящую.

codecs = ["cp1252", "cp437", "utf-16be", "utf-16"]
for codec in codecs:
    with open("simple_text.txt", "r", encoding=codec) as file:
        text = file.read()
    print(codec.rjust(12), "|", text)

Результат:

C:\my\habr\TextsInPython> python .\script3.py
      cp1252 | ÿþ<8@
       cp437 |  ■<8@
    utf-16be | 㰄㠄䀄
      utf-16 | мир

Разные кодировки расшифровывают байты из файла по-разному, то есть разным кодовым позициям могут соотвествовать разные символы. Пример примитивный, несложно догадаться, что истинная кодировка файла — это utf-16.

Важный поинт: при записи и чтении из файлов следует указывать конкретную кодировку, это позволит избежать путаницы в дальнейшем.

Ошибки, связанные с кодировками

При возникновении ошибки, связанной с кодировками, интерпретатор выдаст одно из следующих исключений:

• UnicodeError. Это общее исключение для ошибок кодировки.

• UnicodeDecodeError. Данное исключение возбуждается, если встречается кодовая позиция, которая отсутствует в кодировке.

• UnicodeEncodeError. А это исключение возбуждается, когда символ, который необходимо закодировать, незнаком для кодировки.

Попытка выполнения вот такого кода (в файле всё ещё содержится испанский питон):

with open("some_text.txt", "r", encoding="ascii") as file:
    file.read()

даст нам следующий результат:

UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xc3 in position 3: ordinal not in range(128)

Кодировка ASCII не поддерживает никакой алфавит, кроме английского. Поэтому декодирование символа «ó» вызывает у ASCII сложности. Однако Python всемогущ и есть механизм, который позволяет обработать ошибки кодировок. Это дополнительный параметр методов encode

и decode — параметр errors. Он может принимать следующие значения:

Для обеих функций:

Обозначение	Суть
strict	Значение по умолчанию. Несоотвествующие кодировке символы возбуждают исключения UnicodeError и наследуемые от него.
ignore	Несоответсвующие символы пропускаются без возбуждения исключений.

Только для метода encode:

Обозначение	Суть
replace	Несоотвествующие символы заменяются на символ ?
xmlcharrefreplace	Несоответствующие символы заменяются на соответсвующие значения XML.
backslashreplace	Несоответствующие символы заменяются на определённые последовательности с обратным слэшем.
namereplace	Несоответствующие символы заменяются на имена этих символов, которые берутся из базы данных Unicode.

Также отдельно выделены значения surrogatepass и surrogateescape.

Приведём пример использования таких обработчиков:

>>> text = "pitón"
>>> text.encode("ascii", errors="ignore")
b'pitn'
>>> text.encode("ascii", errors="replace")
b'pit?n'
>>> text.encode("ascii", errors="xmlcharrefreplace")
b'pitón'
>>> text.encode("ascii", errors="backslashreplace")
b'pit\\xf3n'
>>> text.encode("ascii", errors="namereplace")
b'pit\\N{LATIN SMALL LETTER O WITH ACUTE}n'

Важный поинт: если в текстах могут встретиться неожиданные для кодировки символы, во избежание возбуждения исключений можно использовать обработчики.

Cворачивание регистра

Сворачивание регистра — это попытка унифицировать текст любого представления к канонической форме. Например, приведение всего текста в нижний регистр. Также над текстом производятся некоторые преобразования (например, немецкая «эсцет» — «ß» — преобразуется в «ss»). В Python 3.3 появился метод str.casefold(), который как раз выполняет сворачивание регистра. Если текст содержит только символы кодировки latin1, результат применения этого метода будет аналогичен методу str.lower().

И по классике приведём пример:

>>> text = "Die größte Stadt der Welt liegt in China"
>>> text.casefold()
'die grösste stadt der welt liegt in china'

В результате применённый метод не только привёл весь текст к нижнему регистру, но и преобразовал специфический немецкий символ.

Важный поинт: привести текст можно не только методом str.lower(), но и методом str. casefold(), который может выполнить дополнительные преобразования текста.

Нормализация

Нормализация — это полноценное приведение текста к единому представлению.

Чтобы обозначить важность нормализации, приведём простой пример:

letter1 = "µ"
letter2 = "μ"

Внешне два этих символа выглядят абсолютно одинаково. Однако если мы попытаемся вывести имена этих символов, как их видит интерпретатор Python’a, результат нас порядком удивит.

В Python есть отличный встроенный модуль, который содержит данные о символах Unicode, их имена, являются ли они цифрамии и т.п. (методы по типу str.isdigit() берут информацию из этих данных). Воспользуемся данным модулем, чтобы вывести имена символов, исходя из информации, которая содержится в базе данных Unicode.

import unicodedata
letter1 = "µ"
letter2 = "μ"
print(unicodedata.name(letter1))
print(unicodedata.name(letter2))

Результат выполнения данного кода:

C:\my\habr\TextsInPython> python . \script7.py
MICRO SIGN
GREEK SMALL LETTER MU

Итак, интерпретатор Python’a видит эти символы как два разных, но в стандарте Unicode они имеют одинаковое отображение.Такие символы называют каноническими эквивалентами. Приложения будут считать два этих символа одинаковыми, но не интерпретатор.

Посмотрим на ещё один пример:

>>> s1 = 'café'
>>> s2 = 'cafe\u0301'
>>> s1, s2
('café', 'café')
>>> s1 == s2
False
>>> len(s1), len(s2)
(4, 5)

Данные символы также будут являться каноническими эквивалентами. Из примера мы видим, что символ «é» в стандарте Unicodeможет быть представлен двумя способами, которые к тому же имеют разную длину. Символ «é» может быть представлен одним или двумя байтами.

Решением таких конфликтов занимается нормализация. Она реализована в Python в функции unicodedata.normalize.Первым аргумент является так называемая форма нормализации — нормализации строк Unicode, которые позволяют определить, эквивалентны ли какие-либо две строки Unicode друг другу. Всего предлагается четыре формы:

Форма	Описание
Normalization Form D (NFD)	Canonical Decomposition
Normalization Form C (NFC)	Canonical Decomposition, следующая за Canonical Composition
Normalization Form KD (NFKD)	Compatibility Decomposition
Normalization Form KC (NFKC)	Compatibility Decomposition, следующая за Canonical Composition

Разберём каждую форму немного подробнее.

• NFC

При указании данной формы нормализации происходит каноническая композиция (как, собственно, и гласит название) кодовых позиций с целью получения самой короткой эквивалентной строки.

>>> unicodedata.normalize("NFC", s1), unicodedata.normalize("NFC", s2)
('café', 'café')
>>> len(unicodedata. normalize("NFC", s1)), len(unicodedata.normalize("NFC", s2))
(4, 4)
>>> unicodedata.normalize("NFC", s1) == unicodedata.normalize("NFC", s2)
True
>>> len(unicodedata.normalize("NFC", s1)) == len(unicodedata.normalize("NFC", s2))
True

Итак, нормализация обеих строк внешне их не изменила, однако длина строки s2 стала равной 4 (т.е. на один байт меньше). Была произведена композиция байтов e\u0301, которые являлись отображением «é». Данная последовательность была заменена на минимальное представление символа, т.е. теперь представление этого символа для интерпретатора выглядит как в строке s1. Как результат, мы видим, что длина нормализованных строк стала равной, и сами строки также стали равны.

• NFD

С этой формой ситуация аналогичная, только происходит декомпозиция байтов, т.е. разложение символа на несколько байт.

>>> unicodedata.normalize("NFD", s1), unicodedata.normalize("NFD", s2)
('café', 'café')
>>> len(unicodedata. normalize("NFD", s1)), len(unicodedata.normalize("NFD", s2))
(5, 5)
>>> unicodedata.normalize("NFD", s1) == unicodedata.normalize("NFD", s2)
True
>>> len(unicodedata.normalize("NFD", s1)) == len(unicodedata.normalize("NFD", s2))
True

Здесь мы видим, что длина строки s1 увеличилась на один байт. Думаю, уже несложно догадаться, почему.

На данном этапе настал момент ввести понятие символа совместимости. Символы совместимости (compatibility characters) были введены в Unicode ради совместимости с другими стандартами, в частности, стандарты, которые предшествовали Unicode. Это означает, что некоторые символы могут встречаться в стандарте несколько раз. Мы уже могли наблюдать это явление в начале этого раздела на примере с символом «мю». Он считается символом совместимости.

• NFKC и NFKD

При данных формах нормализации символы совместимости заменяются на его более предпочтительное представление, что также называется совместимой декомпозицией. Однако при данных формах нормализации может быть потеряно форматирование.

Немного модифицируем наш пример из начала раздела. Выведем кодовые позиции символов до и после нормализации:

import unicodedata
letter1 = "µ"
letter2 = "μ"
print("Before normalizing:", ord(letter1), ord(letter2))
letter1 = unicodedata.normalize("NFKC", letter1)
letter2 = unicodedata.normalize("NFKC", letter2)
print("After normalizing:", ord(letter1), ord(letter2))

И результат выполнения кода:

Before normalizing: 181 956
After normalizing: 956 956

Итак, мы видим, что первый символ (который являлся знаком «микро») был заменён на греческую «мю», т.е. более предпочтительное представление символа. Таким образом, если необходимо, например, провести частотный анализ текста, формы нормализации, которые затрагивают символы совместимости, могут помочь с этим, приводя символы совместимости к единому представлению.

Важный поинт: нормализация может очень помочь для поиска валидных документов или индексирования текста. Если вы занимаетесь разработкой таких систем, не стоит сбрасывать алгоритмы нормализации со счетов.

Дополнительные материалы: что использовалось в статье и что почитать по теме

«Fluent Python», Лучано Ромальо

В этой книге целая глава посвящена изучению строк, байтов и Unicode (Глава 4. Тексты и байты). Она есть на русском и английском языках, но в русском переводе допущено немало ошибок, так что открывайте русский вариант на свой страх и риск. Материал статьи в большей степени опирается на данную книгу. Некоторые примеры также взяты оттуда.

Документация для Unicode на официальном сайте Python

Куда ж без неё, родимой. Там тоже можно найти немало полезной информации, если вам понадобится работать с текстами и делать больше, чем просто считывание из файла. Хотя в некоторых случаях и на этом можно споткнуться.

Unicode® Standard Annex

Это части стандарта Unicode, которые выложены в открытый доступ в виде отдельных статей. Почитать их можно вот здесь.

Что такое декодирование? — Горизонты чтения

Эффективные стратегии чтения варьируются от визуализации и вопросов до предварительного чтения и декодирования. Стратегии чтения используются, чтобы помочь учащимся стать эффективными читателями. Многие из этих стратегий чтения являются основополагающими, и учащийся должен изучить их и освоить, прежде чем другие стратегии станут эффективными.

Что такое декодирование?

Декодирование — это процесс преобразования напечатанного в речь путем быстрого сопоставления буквы или комбинации букв (графем) с их звуками (фонемами) и распознавания образов, образующих слоги и слова. В мозгу есть область, которая занимается обработкой речи и делает этот процесс автоматически.

К сожалению, около 30 процентов учащихся не имеют доступа к этой части своего мозга, и поэтому их необходимо очень подробно и систематически обучать стратегиям декодирования, а это означает, что мы начинаем с простейшей концепции звука/буквы и переходим к более сложной. Было доказано, что этот метод обучения фонетике является наиболее эффективным, помогая учащимся приобрести навыки декодирования.

Почему важно декодирование?

Декодирование важно, потому что оно является основой, на которой строятся все остальные инструкции по чтению. Если учащиеся не могут расшифровывать слова, их беглость чтения будет недостаточной, их словарный запас будет ограничен, а их понимание прочитанного будет страдать. Обучение стратегиям чтения более высокого уровня для студентов, застрявших на уровне слов, неэффективно. С тем же успехом мы могли бы биться головой о стену.

Как обучать декодированию?

Явное, систематическое и мультисенсорное обучение фонетике способствует развитию эффективных навыков декодирования. Фонике можно обучать как имплицитно, так и эксплицитно. Имплицитная фонетика начинается с целого слова, а затем рассматривается начальные звуки, конечные звуки и контекстные подсказки. Эксплицитная фонетика делает обратное, строя из одной буквы слово. Из-за плохих результатов с имплицитной фонетикой обучению фонетике придали негативный оттенок: акустика не будет действительно эффективной, если ее не преподают явно и систематически. Фонику, преподаваемую любым другим способом, можно сравнить с алфавитным супом из звуков. То, как этому учат, определяет уровень успеха, особенно для людей с нарушениями обучаемости, такими как дислексия.

Представление фонетики и преподавание ее в логической последовательности, в которой одна концепция строится на другой, является еще одним важным компонентом обучения фонетике и декодированию. Такой системный подход помогает учащимся быстро осваивать навыки и плавно переходить к следующему понятию. Обучение фонетике с использованием мультисенсорного подхода охватывает все стили обучения в классе и дает трудным читателям визуальные и практические инструкции, в которых они нуждаются. Когда фонетика преподается в соответствии с этими рекомендациями, учащиеся смогут добиться успеха в декодировании, и это быстро станет для них автоматическим процессом.

Результаты

Автоматическое распознавание отдельных слов приводит к беглому чтению строк слов, что, в свою очередь, приводит к полному пониманию — цели обучения чтению. Когда этот процесс автоматизирован и эффективен, можно обучить дополнительным стратегиям чтения, чтобы помочь учащимся извлечь больше информации из прочитанного и получить успешный и полезный опыт работы с текстом. Что еще мы могли бы хотеть?
Чтобы узнать больше об обучении чтению, ознакомьтесь с нашим списком стратегий чтения, а также с другими замечательными ресурсами для учителей.

Base64 Кодирование и декодирование простого текста и файлов онлайн

Follow @devglan

Base64 — это группа похожих схем преобразования двоичного кода в текст, которые представляют двоичные данные в формате строки ASCII путем преобразования их в представление по основанию 64. Термин Base64 происходит от конкретной кодировки передачи контента MIME.

Теперь, как кодировать и декодировать строки или файл изображения в формат Base64. Ниже приведен простой онлайн-инструмент, который может кодировать и декодировать строки и изображения в формате Base64.

Строка для кодирования/декодирования:

ИЛИ

Загрузить изображение для кодирования

Выход:

• Каталожные номера
• База 64 Вики
• Почему Base64 использовал
• Кодировка Base 64 в Java

Если вы это цените, вы можете подумать:

• Поделитесь этой статьей в социальных сетях или со своими товарищами по команде.