| Viewing file:  hebrewprober.py (13.51 KB)      -rw-r--r-- Select action/file-type:
 
  (+) |  (+) |  (+) | Code (+) | Session (+) |  (+) | SDB (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) |  (+) | 
 
######################## BEGIN LICENSE BLOCK ######################### The Original Code is Mozilla Universal charset detector code.
 #
 # The Initial Developer of the Original Code is
 #          Shy Shalom
 # Portions created by the Initial Developer are Copyright (C) 2005
 # the Initial Developer. All Rights Reserved.
 #
 # Contributor(s):
 #   Mark Pilgrim - port to Python
 #
 # This library is free software; you can redistribute it and/or
 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
 # License as published by the Free Software Foundation; either
 # version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
 #
 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
 # Lesser General Public License for more details.
 #
 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
 # License along with this library; if not, write to the Free Software
 # Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA
 # 02110-1301  USA
 ######################### END LICENSE BLOCK #########################
 
 from .charsetprober import CharSetProber
 from .enums import ProbingState
 
 # This prober doesn't actually recognize a language or a charset.
 # It is a helper prober for the use of the Hebrew model probers
 
 ### General ideas of the Hebrew charset recognition ###
 #
 # Four main charsets exist in Hebrew:
 # "ISO-8859-8" - Visual Hebrew
 # "windows-1255" - Logical Hebrew
 # "ISO-8859-8-I" - Logical Hebrew
 # "x-mac-hebrew" - ?? Logical Hebrew ??
 #
 # Both "ISO" charsets use a completely identical set of code points, whereas
 # "windows-1255" and "x-mac-hebrew" are two different proper supersets of
 # these code points. windows-1255 defines additional characters in the range
 # 0x80-0x9F as some misc punctuation marks as well as some Hebrew-specific
 # diacritics and additional 'Yiddish' ligature letters in the range 0xc0-0xd6.
 # x-mac-hebrew defines similar additional code points but with a different
 # mapping.
 #
 # As far as an average Hebrew text with no diacritics is concerned, all four
 # charsets are identical with respect to code points. Meaning that for the
 # main Hebrew alphabet, all four map the same values to all 27 Hebrew letters
 # (including final letters).
 #
 # The dominant difference between these charsets is their directionality.
 # "Visual" directionality means that the text is ordered as if the renderer is
 # not aware of a BIDI rendering algorithm. The renderer sees the text and
 # draws it from left to right. The text itself when ordered naturally is read
 # backwards. A buffer of Visual Hebrew generally looks like so:
 # "[last word of first line spelled backwards] [whole line ordered backwards
 # and spelled backwards] [first word of first line spelled backwards]
 # [end of line] [last word of second line] ... etc' "
 # adding punctuation marks, numbers and English text to visual text is
 # naturally also "visual" and from left to right.
 #
 # "Logical" directionality means the text is ordered "naturally" according to
 # the order it is read. It is the responsibility of the renderer to display
 # the text from right to left. A BIDI algorithm is used to place general
 # punctuation marks, numbers and English text in the text.
 #
 # Texts in x-mac-hebrew are almost impossible to find on the Internet. From
 # what little evidence I could find, it seems that its general directionality
 # is Logical.
 #
 # To sum up all of the above, the Hebrew probing mechanism knows about two
 # charsets:
 # Visual Hebrew - "ISO-8859-8" - backwards text - Words and sentences are
 #    backwards while line order is natural. For charset recognition purposes
 #    the line order is unimportant (In fact, for this implementation, even
 #    word order is unimportant).
 # Logical Hebrew - "windows-1255" - normal, naturally ordered text.
 #
 # "ISO-8859-8-I" is a subset of windows-1255 and doesn't need to be
 #    specifically identified.
 # "x-mac-hebrew" is also identified as windows-1255. A text in x-mac-hebrew
 #    that contain special punctuation marks or diacritics is displayed with
 #    some unconverted characters showing as question marks. This problem might
 #    be corrected using another model prober for x-mac-hebrew. Due to the fact
 #    that x-mac-hebrew texts are so rare, writing another model prober isn't
 #    worth the effort and performance hit.
 #
 #### The Prober ####
 #
 # The prober is divided between two SBCharSetProbers and a HebrewProber,
 # all of which are managed, created, fed data, inquired and deleted by the
 # SBCSGroupProber. The two SBCharSetProbers identify that the text is in
 # fact some kind of Hebrew, Logical or Visual. The final decision about which
 # one is it is made by the HebrewProber by combining final-letter scores
 # with the scores of the two SBCharSetProbers to produce a final answer.
 #
 # The SBCSGroupProber is responsible for stripping the original text of HTML
 # tags, English characters, numbers, low-ASCII punctuation characters, spaces
 # and new lines. It reduces any sequence of such characters to a single space.
 # The buffer fed to each prober in the SBCS group prober is pure text in
 # high-ASCII.
 # The two SBCharSetProbers (model probers) share the same language model:
 # Win1255Model.
 # The first SBCharSetProber uses the model normally as any other
 # SBCharSetProber does, to recognize windows-1255, upon which this model was
 # built. The second SBCharSetProber is told to make the pair-of-letter
 # lookup in the language model backwards. This in practice exactly simulates
 # a visual Hebrew model using the windows-1255 logical Hebrew model.
 #
 # The HebrewProber is not using any language model. All it does is look for
 # final-letter evidence suggesting the text is either logical Hebrew or visual
 # Hebrew. Disjointed from the model probers, the results of the HebrewProber
 # alone are meaningless. HebrewProber always returns 0.00 as confidence
 # since it never identifies a charset by itself. Instead, the pointer to the
 # HebrewProber is passed to the model probers as a helper "Name Prober".
 # When the Group prober receives a positive identification from any prober,
 # it asks for the name of the charset identified. If the prober queried is a
 # Hebrew model prober, the model prober forwards the call to the
 # HebrewProber to make the final decision. In the HebrewProber, the
 # decision is made according to the final-letters scores maintained and Both
 # model probers scores. The answer is returned in the form of the name of the
 # charset identified, either "windows-1255" or "ISO-8859-8".
 
 class HebrewProber(CharSetProber):
 # windows-1255 / ISO-8859-8 code points of interest
 FINAL_KAF = 0xea
 NORMAL_KAF = 0xeb
 FINAL_MEM = 0xed
 NORMAL_MEM = 0xee
 FINAL_NUN = 0xef
 NORMAL_NUN = 0xf0
 FINAL_PE = 0xf3
 NORMAL_PE = 0xf4
 FINAL_TSADI = 0xf5
 NORMAL_TSADI = 0xf6
 
 # Minimum Visual vs Logical final letter score difference.
 # If the difference is below this, don't rely solely on the final letter score
 # distance.
 MIN_FINAL_CHAR_DISTANCE = 5
 
 # Minimum Visual vs Logical model score difference.
 # If the difference is below this, don't rely at all on the model score
 # distance.
 MIN_MODEL_DISTANCE = 0.01
 
 VISUAL_HEBREW_NAME = "ISO-8859-8"
 LOGICAL_HEBREW_NAME = "windows-1255"
 
 def __init__(self):
 super(HebrewProber, self).__init__()
 self._final_char_logical_score = None
 self._final_char_visual_score = None
 self._prev = None
 self._before_prev = None
 self._logical_prober = None
 self._visual_prober = None
 self.reset()
 
 def reset(self):
 self._final_char_logical_score = 0
 self._final_char_visual_score = 0
 # The two last characters seen in the previous buffer,
 # mPrev and mBeforePrev are initialized to space in order to simulate
 # a word delimiter at the beginning of the data
 self._prev = ' '
 self._before_prev = ' '
 # These probers are owned by the group prober.
 
 def set_model_probers(self, logicalProber, visualProber):
 self._logical_prober = logicalProber
 self._visual_prober = visualProber
 
 def is_final(self, c):
 return c in [self.FINAL_KAF, self.FINAL_MEM, self.FINAL_NUN,
 self.FINAL_PE, self.FINAL_TSADI]
 
 def is_non_final(self, c):
 # The normal Tsadi is not a good Non-Final letter due to words like
 # 'lechotet' (to chat) containing an apostrophe after the tsadi. This
 # apostrophe is converted to a space in FilterWithoutEnglishLetters
 # causing the Non-Final tsadi to appear at an end of a word even
 # though this is not the case in the original text.
 # The letters Pe and Kaf rarely display a related behavior of not being
 # a good Non-Final letter. Words like 'Pop', 'Winamp' and 'Mubarak'
 # for example legally end with a Non-Final Pe or Kaf. However, the
 # benefit of these letters as Non-Final letters outweighs the damage
 # since these words are quite rare.
 return c in [self.NORMAL_KAF, self.NORMAL_MEM,
 self.NORMAL_NUN, self.NORMAL_PE]
 
 def feed(self, byte_str):
 # Final letter analysis for logical-visual decision.
 # Look for evidence that the received buffer is either logical Hebrew
 # or visual Hebrew.
 # The following cases are checked:
 # 1) A word longer than 1 letter, ending with a final letter. This is
 #    an indication that the text is laid out "naturally" since the
 #    final letter really appears at the end. +1 for logical score.
 # 2) A word longer than 1 letter, ending with a Non-Final letter. In
 #    normal Hebrew, words ending with Kaf, Mem, Nun, Pe or Tsadi,
 #    should not end with the Non-Final form of that letter. Exceptions
 #    to this rule are mentioned above in isNonFinal(). This is an
 #    indication that the text is laid out backwards. +1 for visual
 #    score
 # 3) A word longer than 1 letter, starting with a final letter. Final
 #    letters should not appear at the beginning of a word. This is an
 #    indication that the text is laid out backwards. +1 for visual
 #    score.
 #
 # The visual score and logical score are accumulated throughout the
 # text and are finally checked against each other in GetCharSetName().
 # No checking for final letters in the middle of words is done since
 # that case is not an indication for either Logical or Visual text.
 #
 # We automatically filter out all 7-bit characters (replace them with
 # spaces) so the word boundary detection works properly. [MAP]
 
 if self.state == ProbingState.NOT_ME:
 # Both model probers say it's not them. No reason to continue.
 return ProbingState.NOT_ME
 
 byte_str = self.filter_high_byte_only(byte_str)
 
 for cur in byte_str:
 if cur == ' ':
 # We stand on a space - a word just ended
 if self._before_prev != ' ':
 # next-to-last char was not a space so self._prev is not a
 # 1 letter word
 if self.is_final(self._prev):
 # case (1) [-2:not space][-1:final letter][cur:space]
 self._final_char_logical_score += 1
 elif self.is_non_final(self._prev):
 # case (2) [-2:not space][-1:Non-Final letter][
 #  cur:space]
 self._final_char_visual_score += 1
 else:
 # Not standing on a space
 if ((self._before_prev == ' ') and
 (self.is_final(self._prev)) and (cur != ' ')):
 # case (3) [-2:space][-1:final letter][cur:not space]
 self._final_char_visual_score += 1
 self._before_prev = self._prev
 self._prev = cur
 
 # Forever detecting, till the end or until both model probers return
 # ProbingState.NOT_ME (handled above)
 return ProbingState.DETECTING
 
 @property
 def charset_name(self):
 # Make the decision: is it Logical or Visual?
 # If the final letter score distance is dominant enough, rely on it.
 finalsub = self._final_char_logical_score - self._final_char_visual_score
 if finalsub >= self.MIN_FINAL_CHAR_DISTANCE:
 return self.LOGICAL_HEBREW_NAME
 if finalsub <= -self.MIN_FINAL_CHAR_DISTANCE:
 return self.VISUAL_HEBREW_NAME
 
 # It's not dominant enough, try to rely on the model scores instead.
 modelsub = (self._logical_prober.get_confidence()
 - self._visual_prober.get_confidence())
 if modelsub > self.MIN_MODEL_DISTANCE:
 return self.LOGICAL_HEBREW_NAME
 if modelsub < -self.MIN_MODEL_DISTANCE:
 return self.VISUAL_HEBREW_NAME
 
 # Still no good, back to final letter distance, maybe it'll save the
 # day.
 if finalsub < 0.0:
 return self.VISUAL_HEBREW_NAME
 
 # (finalsub > 0 - Logical) or (don't know what to do) default to
 # Logical.
 return self.LOGICAL_HEBREW_NAME
 
 @property
 def language(self):
 return 'Hebrew'
 
 @property
 def state(self):
 # Remain active as long as any of the model probers are active.
 if (self._logical_prober.state == ProbingState.NOT_ME) and \
 (self._visual_prober.state == ProbingState.NOT_ME):
 return ProbingState.NOT_ME
 return ProbingState.DETECTING
 
 |