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3 Novembro de 2006 Processamento de Texto 1

Processamento de Texto

Jorge CruzDI/FCT/UNL

Introdução aos Computadores e à Programação1º Semestre 2006/2007

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3 Novembro de 2006

Processamento de Texto 2

Processamento de Texto

• Muita informação útil, nomeadamente em tarefas de gestão, não é do tipo numérico.

• Por exemplo, variadas entidades (pessoas, empresas, disciplinas, departamentos, etc...) têm associado um nome que se pode querer processar (por exemplo ordenar).

• Este é apenas um exemplo de situações em que se pretende que os programas efectuem processamento de texto.

• Todas as linguagens de programação prevêem pois tipos de dados para este fim, nomeadamente

– Caracteres;

– Cadeias de caracteres (“strings”).

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Processamento de Texto 3

Caracteres• Os caracteres mais utilizados (representados no código

ASCII - American Standard Code for Information Interchange) incluem

• Letras (52), maiúsculas (26) e minúsculas (26)

• Dígitos (10)

• Espaço e outros caracteres “visíveis” (34)– ‘ “ ( ) [ ] { } , . : ; = < > + - * \ | / ^ ~ ´ ` # $ % & _ ! ? @

• Caracteres de controle (32)– horizontal tab (\t), new line (\n), alert (\a), ...

• Outros caracteres, (ç, ã, ñ, š , ø , ∞, , Σ, ш, غغ ,לא, ך ) só podem ser representados em códigos mais avançados e não são “suportados” em algumas linguagens de programação (em Octave, uma variável não pode ter o nome “acção”)

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Processamento de Texto 4

Cadeias de Caracteres• Cadeias de caracteres (“strings”) são sequências (ordenadas)

de caracteres.

• Em quase todas as linguagens, dados do tipo caracter e cadeia (incluindo simples caracteres) são representados entre delimitadores, que podem ser aspas (“ ”) ou plicas (‘ ’).

• Devem sempre abrir-se e fechar-se com o mesmo tipo de delimitadores.

• Quando se pretende incluir um dos delimitadores no texto, podem usar-se sequências de escape– nome = ‘ Maria Martins d\’Albuquerque’

• ou usar-se o outro delimitador – nome = “ Maria Martins d’Albuquerque”– frase = ‘Ele exclamou: “Óptimo” e fugiu’

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Processamento de Texto 5

Cadeias de Caracteres e Vectores• Em geral, e Octave não foge à regra, cadeias de caracteres são

“implementadas” como vectores dos códigos dos caracteres.

• Muitas funções e operações em Octave exigem a utilização do tipo correcto. Duas funções permitem transformar

– Vectores em cadeias : toascii: <cadeia> <vector>>> a = toascii(“ABC”) a = [65,66,67]

– Cadeias em vectores : setstr: <vector> <cadeia>>> b = setstr([97,98,99]) b = ‘abc’

• O Octave não é muito estrito no que se refere aos tipos de dados. Por exemplo, permite operações “numéricas” com cadeias, fazendo a conversão de tipos necessária

>> c = ‘abc’* 1 c = [97,98,99]• Nota: Estas “facilidades” tornam difícil a detecção de erros de programação e

não devem ser usadas (ou apenas com muito cuidado)

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Processamento de Texto 6

Conversão de Cadeias de Caracteres• Cadeias de caracteres podem ser processados de várias formas.

Para as mais comuns, existem funções pré-definidas.

• Algumas dessas funções permitem converter cadeias de caracteres que representam números para os próprios números.

• Exemplo: Dada a cadeia “ 23.76 ” (com espaços), a sua conversão para um número é obtida com a função str2num.

>> s = “ 23.76 “; a = str2num(s); b = 2*a b = 47.52

• É interessante comparar o resultado acima com (porquê???)>> s = “ 23.76 “; b = 2*s

s = [64,100,102,92,110,108,64,64]

• A conversão oposta, pode fazer-se com a função num2str.

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Processamento de Texto 7

Concatenação de Cadeias de Caracteres• As cadeias podem ser concatenadas. Esta operação é utilizada

para juntar numa só cadeia a informação que está dispersa por várias cadeias. Por exemplo, para juntar

– O(s) nome(s) próprio(s) ao(s) apelido(s)

– Os vários campos de um endereço (rua, nº, andar, local, etc.)

• O Octave tem uma função strcat, para esse efeito.

• Exemplo: Juntar um nome próprio e um apelido.>> np = “Rui”; ap = “Lopes”; nome= strcat(np,“ ”,ap)

nome = “Rui Lopes”

• De notar a utilização da cadeia com um branco (“ ”) para espaçar o nome próprio e o apelido.

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Processamento de Texto 8

Partição de Cadeias de Caracteres• As cadeias podem ser “partidas” noutras mais simples. Neste

caso pode haver várias formas de fazer a partição. Uma possível é através de caracteres que funcionam como separadores (tipicamente espaços).

• O Octave tem uma função, split, para esse efeito, criando uma matriz de cadeias, cada cadeia na sua linha, com brancos acrescentados se necessário

• Exemplo: Separar os nomes (próprios e apelidos) de uma pessoa.>> nome = “Rui da Costa Pina”; nms = split(nome,“ ”)

nms = “Rui ” “da ” “Costa” “Pina ”

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Processamento de Texto 9

Extracção de Cadeias de Caracteres• Por vezes estamos interessados apenas em partes de uma cadeia.

Uma forma comum de o fazer é indicar – o índice do primeiro caracter pretendido para a subcadeia; e – o comprimento da subcadeia.

• O Octave tem uma função, substr, para esse efeito. Por exemplo: Separar os nomes (próprios e apelidos) de uma pessoa.>> nome = “Rui da Costa Pina”;

nm1 = substr(nome,1,3), nm2 = substr(nome,5,2), nm3 = substr(nome,8,5), nm4 = substr(nome,14,4), nm1= “Rui”, nm2= “da”, nm3= “Costa”, nm4= “Pina”

• Os índices variam de 1 ao comprimento da cadeia. Este comprimento é obtido pela função length.>> nome = “Rui da Costa Pina”; x = length(nome) x= 17

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Processamento de Texto 10

Comparação de Caracteres• Uma operação vulgar no processamento de texto é a ordenação

“por ordem alfabética”.

• Esta ordenação requer a comparação “alfabética” de caracteres.

• Esta pode ser feita através da comparação “numérica” dos códigos dos caracteres.

• A comparação só é fácil se os códigos usados respeitam a ordem alfabética, o que acontece em todos os códigos. Por exemplo em ASCII, o código dos caracteres “A” e “B” é, respectivamente, 65 e 66, pelo que se pode fazer a correspondência pretendida

o caracter c1 “vem antes do” caracter c2 c1 < c2

• Exemplo: >> teste = “a” < “b” teste = 1

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Processamento de Texto 11

Comparação de Cadeias de Caracteres• A comparação “literal” pode ser obtida a partir da comparação

caracter a caracter.

• O Octave tem uma função, strcmp, para verificar se duas cadeias são idênticas. nm1 = “Rui Costa”; nm2 = “Rui Costa”; t = strcmp(nm1,nm2)

t = 1

• Para o teste de precedência alfabética (designado por “<<“) o Octave não dispõe de funções predefinidas. Mas elas podem ser definidas tendo em conta a comparação caracter a caracter.

• Vamos pois definir uma função my_str_before como:

my_str_before (s1,s2) = 1 se s1 << s2 0 se s1 = s2 -1 se s1 >> s2

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Processamento de Texto 12

Comparação de Cadeias de Caracteres

function t = my_str_tail(s) c = length(s); if c == 1 t =""; else t = substr(s,2,c-1); endif;endfunction;

• Dada a natureza recursiva da função my_before, esta utiliza uma função auxiliar, my_str_tail, para obter a “cauda da cadeia (isto é, sem o seu primeiro caracter).

• A função my_str_before compara os primeiros caracteres das cadeias (se existirem). Se estes forem iguais, compara as caudas das cadeias (chamada recursiva).

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Processamento de Texto 13

Comparação de Cadeias de Caracteresfunction b = my_str_before(s1,s2)

c1 = length(s1); c2 = length(s2);

if c1 == 0 & c2 == 0 b = 0; elseif c1 == 0 & c2 > 0 b = 1; elseif c1 > 0 & c2 == 0 b = -1;

else % c1 > 0 & c2 > 0 if s1(1) < s2(1) b = 1; elseif s1(1) > s2(1) b = -1;

else t1 = my_str_tail(s1); t2 = my_str_tail(s2);

b = my_str_before(t1,t2);

endif; endif;endfunction;

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Processamento de Texto 14

Comparação de Cadeias de Caracteres• A comparação de cadeias de caracteres “interpretáveis” (por

exemplo, de texto em português) é mais complexa.

• Os problemas mais frequentes são de 3 tipos:

– Ocorrência de espaços (e outros caracteres brancos)• “Rui Santos” = “ Rui Santos “ ???

– Tratamento de letras maiúsculas e minúsculas• “Rui Santos” = “RUI SANTOS “ ???

– Caracteres especiais (com acentos e cedilhas)• “João França” = “Joao Franca“ ???

• Estes problemas têm de ser considerados no contexto apropriado (Franca e França são apelidos diferentes, ou o terminal (telemóvel) não tinha o caracter “ç” ?), e requerem algoritmos dedicados.

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Processamento de Texto 15

Comparação de Cadeias com Brancos

• Os caracteres brancos servem para separar os “significativos”. Os mais vulgares são os espaços, mas existem outros para mudança de linha (“\n”, “\r” ou “\f”), ou tabulação (“\t” e “\v”).

• No código ASCII todos têm códigos inferiores a 32 (espaço).

• A comparação de cadeias pode simplificar-se se a comparação fôr feita após normalização. Esta normalização, consiste em

– eliminar todos os brancos prefixos/sufixos, i.e. antes/depois do primeiro/último caracter significativo.

– Substituir todos os separadores (grupos de brancos, tabs, mudanças de linha, etc. por um só branco).

• Algumas funções pre-definidas podem auxiliar na normalização, mas o Octave não tem esta função predefinida.

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Processamento de Texto 16

Substituição de Brancos por Espaços

• Assumindo que todos os caracteres brancos têm código inferior a 32, podemos utilizar a função my_str_remctr, indicada abaixo, para substituir todos os caracteres brancos por espaços.

function t = my_str_remctr(s) for i = 1:length(s) if toascii(s(i)) < 32 t(i) = " "; else t(i) = s(i); endif; endfor;endfunction;

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Processamento de Texto 17

Eliminação de Brancos Prefixos e Sufixos

• O Octave dispõe de uma função (deblank) que elimina todos os espaços sufixos.

• A eliminação dos brancos prefixos pode igualmente usar essa função se se inverter (passá-la de trás para a frente) a cadeia. Essa inversão pode usar a função my_str_rev, indicada abaixo

function r = my_str_rev(s) c = length(s); for i = 1:c r(i) = s(c-i+1); endforendfunction;

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Processamento de Texto 18

Eliminação de Espaços Repetidos

• A eliminação dos espaços repetidos pode ser feita usando a função my_str_remrep, indicada abaixo. A função percorre toda a cadeia mantendo a informação (na variável booleana ultimo_branco) sobre se o último caracter era branco. Nesse caso, se o caracter fôr espaço não o copia (seria repetido).

function t = my_str_remrep(s) j = 1; ultimo_branco = 0; for i = 1:length(s) if s(i) != " " t(j) = s(i); j = j+1; ultimo_branco = 0; elseif !ultimo_branco t(j) = s(i); j = j+1; ultimo_branco = 1; endif; endfor;endfunction;

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Processamento de Texto 19

Normalização de Cadeias de Caracteres • A normalização de cadeias de caracteres pode ser feita usando a

função my_str_norm, indicada abaixo, que utiliza todas as funções anteriores, da forma esperada.

• Primeiro, substitui os brancos por espaços. Depois elimina os espaços sufixos. Em terceiro lugar elimina os brancos prefixos (eliminando os brancos sufixos da cadeia invertida, invertendo de novo o resultado). Finalmente, os espaços repetidos são removidos.

function sn = my_str_norm(s) s1 = my_str_remctr(s) s2 = deblank(s1); s3 = my_str_rev(deblank(my_str_rev(s2))); sn = my_str_remrep(s3);endfunction;

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Processamento de Texto 20

Comparação de Cadeias com Brancos

function b = my_str_norm_before(s1,s2) sn1 = my_str_norm(s1); sn2 = my_str_norm(s2); b = my_str_before(sn1,sn2);endfunction;

• A comparação de cadeias de caracteres pode ser feita usando a função my_str_norm_before, indicada abaixo, que não considera os caracteres brancos.

• As diferenças podem ser exemplificadas em baixo.>> t = my_str_before(“Rui Lopes”, “ Rui Lopes”)

t = -1

>> t = my_str_norm_before(“Rui Lopes”, “ Rui Lopes”)

t = 0

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Processamento de Texto 21

Comparação com Maiúsculas/Minúsculas• A comparação de cadeias de caracteres pode ser igualmente

prejudicada pela existência de letras maiúsculas e minúsculas.

• O Octave tem algumas funções que facilitam o tratamento deste tipo de situações, nomeadamente as funções tolower e toupper, que convertem os caracteres maiúsculos / minúsculos em caracteres minúsculos / maiúsculos.

>> s1 = “\n Rui \t Lopes”; s2 = “RUI lopes”; sn1 = toupper(s1), sn2 = toupper(s2), t1 = my_str_norm_before(s1,s2), t2 = my_str_norm_before(sn1,sn2)

sn1 = “\n RUI \t LOPES” sn2 = “RUI LOPES” t1 = -1 t2 = 0

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Processamento de Texto 22

Conversão entre Maiúsculas/Minúsculas• As funções anteriores assumem um código ASCII, em que os

caracteres brancos têm códigos abaixo de 32.

• Nesse código ASCII, a conversão entre maiúsculas e minúsculas pode ser feita adicionando ou subtraindo a sua diferença aos códigos respectivos. Esta diferença é 32, como pode ser verificado em

>> dif = toascii(“A”) – toascii(“a”) dif = -32

• No entanto, a utilização destes valores pode ser problemática, se forem usados outros códigos. É da responsabilidade da implementação da linguagem ter em atenção os códigos usados (que podem não ser ASCII) e disponibilizar primitivas independentes desses códigos.

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Processamento de Texto 23

Conversão independente do Código• Algumas dessas primitivas são

– isalpha(s) 1 se s fôr alfabético (maiúscula ou minúscula)

– islower(s) 1 se s fôr uma minúscula– isupper(s) 1 se s fôr uma maiúscula– isdigit(s) 1 se s fôr um dígito– isalnum(s) 1 se s fôr dígito ou alfabético– ispucnt 1 se s fôr um caracter de pontuação– iscntrl(s) 1 se s fôr caracter de controle

• Desta forma as funções poderão ser rectificadas para se tornarem independentes do código usado para representação dos caracteres. Em particular, o teste

toascii(s(i)) < 32 pode/deve ser substituido por

iscntrl(s(i))

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Processamento de Texto 24

Cadeias com Caracteres Especiais• Os caracteres com cedilhas e acentos, típicos do português, não

fazem parte do código ASCII básico, e os seus códigos em ASCII estendido não respeitam a ordem “natural”.

• Por exemplo, como os códigos dos caracteres “a”, “s” e “ã” são, respectivamente 97, 115 e 227, o nome João está alfabeticamente após José, ao contrário do que acontece com Joao.

• Uma forma de manter a ordenação pretendida é utilizar, para efeitos de ordenação, as cadeias com os caracteres acentuados substituídos pelos caracteres não acentuados.

• O Octave dispõe de uma função (strrep) que substitui numa cadeia base, todas as de uma (sub)cadeia por outra.

>> s1 = “João”; s2 = strrep(s1,”ã”,”a”) s2 = “Joao”