本文是一篇计算机论文，笔者认为self-attention配合上字节对编码的自适应字典，所组成的压缩模型在预测、拟合速度、压缩速度方面都有着比较明显的提升，单纯论文件压缩比相对于以前的模型也有着一定的提升。
1引言
1.1选题背景与意义
随着互联网的兴起与发展，当今社会已经大步迈入了智能科技社会，智能产品充斥着人们的生活，在人类生活中扮演者重要的角色并给人们带来了巨大的便捷。在2014年，互联网用户就达到24亿。到2016年，这个数字增长到34亿，2017年则增加了3亿。截止2022年10月，根据互联网世界统计(IWS)数据显示，现在有超过46亿互联网用户[1]。在短短五年内，使用互联网的人数增加了83％。相应的，互联网的发展，数据量的维度也在几何式的增长，每天会生成海量的数据。2018年全世界，创建、捕获、复制和消耗的数据总量为33泽字节（ZB），相当于33万亿GB。到2020年，这一数字已增长到了59ZB。预计到2025年将达到175ZB。1ZB=8×1021bits。在信息存储方面，大部分信息都存放在以下三个地方。全球各地的终端，包括所有物联网设备、个人电脑、智能手机和所有其他信息存储设备。边缘位置，包含基础设施如手机发射塔和机构服务器，以及服务处如大学、政府办公室、银行和工厂。第三，存储大部分数据的核心位置——传统数据服务器和云数据中心[2]。
世界上的超大规模的数据中心有超过600个，每个都拥有超过5000台服务器。其中最大的数据服务器位于中国呼和浩特的中国电信数据中心（占地约100万平方米）。为满足日益增长的数字数据存储需求，每两年就会有约100个新的超大规模数据中心建成[2]。从这些数据中可以看出，数据存储的成本正在飞速地增长，因此，数据存储问题也在近些年来被提了出来并收到了广泛的关注，也是非常热门的研究对象。
1.2文献综述
世界上对无损压缩算法的研究。现阶段，对无损压缩算法的研究依然从两个角度出发，基于字典编码的无损压缩算法和基于熵编码的无损压缩算法。
1977年，在一篇题目为”顺序数据压缩的通用算法（A Universal Algorithm forSequential Data Compression）“文章一种字典编码算法，此算法后续被称为ZL77算法。次年其作者对算法进行改进，发表了文章的续篇”通过可变速率编码的独立序列压缩“（Compression of Individual Sequences via Variable Rate Coding），被命名为LZ78算法。1984年，T.A.Welch发表了文章“高性能数据压缩技术”（A Techniquefor High Performance Data Compression），在文中描述了最新的研究成果，其为LZ78算法的一个变种，也就是后来非常有名的LZW算法。后续对其继续改进，推出了其他改进型算法，包括LZMA、LZMA2，其中LZMA2为LZ算法族中较新也较为常用的版本。
在熵编码中，Shannon和Robert Fano在1948年和1949年描述并实现了称之为香农-范诺(Shannon-Fano)算法的编码方法，其是最为古老的一种变码长的基于统计信息的熵编码。1952年，Robert Fano的学生David Albert Huffman提出了一种新的变码长的符号编码，其被称为Huffman编码，在现在也依然被应用于非常多的场景中。1987年，lan H.Witten、Radford M.Neal和John G.Cleary发表文章“数据压缩的算术编码”（Arithmetic coding for data compression）。提出了基于整数实现的算术编码。
2无损压缩算法
2.1熵编码
1948年，信息论之父香农（C.E.Shannon）发表的论文“通信的数学理论”（AMathematical Theory of Communication）[19]，在文章中指出任何信息都存在这一定的冗余，冗余大小与信息中每个符号的出现概率有关。
数据压缩的理论极限基础就是信息熵。从信息熵的定义中可以看出，信息熵为信息量的度量单位，信息所带的最小极限数据量，其有两个实际含义，信源S的平均信息量；编码信源S每个字符所需要的平均最小比特数。熵编码即为在在信息熵的极限范围内进行编码以保证数据的不失真。在对数据进行无损压缩的时候，要保证不丢失信息量，即保证数据的完整性。
2.2预测模型
现有统计模型和神经网络模型，都是基于context预测的思想所建立。context，语境，上下文，在压缩算法中专指前文，symbols，单位字符，可以指字节，为压缩中的基本单位。待压缩数据基本可视为一个序列数据，且可视该序列数据为前后文关联序列，即各字符之间不相互独立。那么根据一定长度的前文，对下一个字符出现的概率分布会有一个预测。例如，给定I am a student序列数据，取I am a studen为前文数据，即context，则认为下一个字符大概率为t，即对于可能出现的256个字符中，t出现的概率最大。
在理想情况下，若可以根据k个前文字符，能够以100%的准确率正确预测后一个字符，那么对于任意长的序列，只需记录开头的k个字符，就可以得到该序列的全部信息。将1到k的字符作为前文，得到第k+1个字符，再将2到k+1个字符作为新的前文，得到第k+2个字符，以此类推，便可还原原始序列。所以在有100%预测正确率的情况下，压缩率是∞。
假设对于长度为n的待压缩序列，任意给定长度为k的context前文，能以100%准确率正确预测下一字符，则在压缩序列时，只需记录序列的前k个字符，就可以迭代地还原出全文，即用x1,...,xk得到xk+1，用x2,...,xk+1得到xk+2，以此迭代，此时压缩比为无穷大，该序列实际上时零熵序列，所以也是达到了熵压缩。由此可知，如果对待压缩字符的条件概率估计越准确，则将其作用于算术编码器得到的压缩比就越高。
基于此思想，研究人员提出各色概率预测器，CMIX[7]，DeepZip[5]，NNCP[14]运用了深度学习架构进行条件概率预测，凭借其较高预测准确率而成为其中的佼佼者。两者有一个共同点，就是使用了极其复杂的网络模型来预测字符的条件概率，复杂的网络需要消耗大量的算力资源与时间，使得压缩与解压的速度极其缓慢。因此，本文在相同思想的前提下，使用训练速度更快的attention机制网络构建条件概率预测模型，实现更快的无损压缩算法。
3压缩预测器模型...............................19
3.1字节对编码Byte-pair Encoding.......................19
3.1.1现有模型的字典.............................19
3.1.2字节对编码在字典中的运用.......................20
4实验与结果.................................54
4.1数据集...................................54
4.2字典....................................54
4.3模型训练与压缩结果............................55
4.4结论....................................59
4实验与结果
4.1数据集
在实验中使用的数据集，包括中文数据集，英文数据集和二进制文件。其中，中文数据集包括鲁迅全集，三国演义，英文数据集包括Wikipedia数据集enwik8、enwik9，爱丽丝梦游仙境，按字母顺序的字母表，以及完全随机的英文字母表，二进制文件则包括了一些可执行文件，C语言动态链接库。具体见表：
最后一列Unit表示，文本序列数据中的基础最小字符由几个字节组成。
结论
可以看到，本文中的压缩模型有着一定优势，也依然存在着缺陷。优势在于，相对于基于RNN的压缩模型，本文模型结构模型预测准确率的提升非常的明显，从而进一步地提高了压缩软件的压缩比，效果显著。并且，在中文数据压缩上，模型对中文数据集的压缩效果提升也非常的明显，与文中分析得出的结果一致。从压缩吞吐率上来说，本文模型结构还提升了模型的收敛速度和拟合速度，从而加快了数据的压缩速度，提高了吞吐率。对于较小的数据集，RNN模型基本需要在训练50个epoch后才能达到收敛，而本文的模型中，小数据集基本在20epoch就能够达到收敛。从这些优势中可以看出，基于self-attention模型结构配合上字节对编码生成的字典，不论对中文数据还是英文数据，都对他们压缩比的提升效果显著，且对压缩速度也有着相当大的优势。
而劣势在于，self-attention模型结构本身存在着一定的问题，由于其内部的实现原理，导致其参数量非常巨大，同时也导致了模型所占的空间极大。这就导致了基于RNN压缩算法中，模型参数只需要几百甚至几十KB就足够存储，而在本文的压缩模型中，模型的参数会达到好几个MB。模型参数的大小严重影响到了数据的压缩比。但这都是由于self-attention内部实现原理所导致的，最终来说self-attention也是一种空间换时间的方式，压缩模型所要的就是压缩比与吞吐率之间的权衡。
总的来说，self-attention配合上字节对编码的自适应字典，所组成的压缩模型在预测、拟合速度、压缩速度方面都有着比较明显的提升，单纯论文件压缩比相对于以前的模型也有着一定的提升。若对模型进行进一步的研究，使用单次训练压缩的形式，规避模型参数过大的劣势，本文提出的压缩模型能够得到更为优秀的压缩效果，也能够在实际的工程实践中加以运用。
参考文献（略）