pl0语法分析 词法分析 语义分析

现代汉语语法的五种分析方法一、词法分析方法词法分析方法主要研究汉语中各种词类的构成、意义和用法，以及单词的形态变化规律。

它通过对词类、构词法、词义、词型变化规律等的研究，分析单词的构造和使用规律，从而理解句子的结构和语言表达的方式。

词法分析方法是语法研究最基本的方法，是其他语法方法的基础。

二、句法分析方法句法分析方法主要研究汉语中句子的构成、句子成分的排列顺序、句子结构的范式以及句子在语言中的功能等问题。

通过句法分析可以揭示句子的各个成分之间的关系，以及句子的内部结构和语序的规律。

句法分析方法主要包括短语结构语法分析和依存句法分析两种。

三、语义分析方法语义分析方法主要研究汉语中的词义、句义以及上下文对语义的影响等问题。

通过对词汇的义项、义体系的分类和构建、句子的义理解析等研究，揭示语言表达中的含义和信息传递方式。

语义分析方法可以帮助理解句子的意义和人们在交流中的意图。

四、语用分析方法语用分析方法主要研究汉语中语言行为和交际行为的规律，包括语言行为的目的、意图、社会因素对语言行为的影响，以及话语之间的关系和交际规则等。

通过语用分析可以了解句子的使用背景、语言行为的目的以及说话人的意图等，从而准确地理解和使用语言。

五、文体分析方法文体分析方法主要研究汉语的不同文体在语法和语言表达上的差异和特点。

它通过对文体的特征、结构和语言风格等的研究，揭示不同文体的特点和使用规律。

文体分析方法可以帮助我们理解不同文体的表达方式，从而提高我们在不同场合中的语言运用能力。

总之，这五种分析方法可以相互协作，可以全面地揭示汉语语法的各个方面，帮助我们更好地理解和使用汉语。

PL/0语言编译系统春秋五霸目录1 PL/0语言及编译系统2 驱动代码3 编译程序4 解释程序①词法分析②语法分析③语义分析及目标代码生成1 PL/0语言编译系统PL/语言编译系统PL/0语言编译系统是世界著名计算机科学家N.Wirth编写的。

对PL/0编译程序进行实例分析，有助于对一般编译过程和编译程序结构的理解。

PL/0语言功能简单、结构清晰、可读性强，又具备了一般高级语言的必须部分，因而PL/0语言的编译程序能充分体现一个高级语言编译程序实现的基本技术和步骤，是一个非常合适的编译程序教学模型。

PL/0源程序PL/0编译系统语法语义分析程序词法分析程序目标代码代码生成程序表格管理程序出错处理程序PL/0源程序PL/0编译系统构成类P-code程序PL/0编译程序输出数据输入数据类P-code虚拟机类P-code解释程序PL/0语言文法的EBNF表示●〈程序〉∷=〈分程序〉.●〈分程序〉∷=[〈常量说明部分〉][〈变量说明部分〉][〈过程说明部分〉]〈语句〉●〈常量说明部分〉∷=CONST〈常量定义部分〉{，〈常量定义〉}；●〈常量定义〉 ::= 〈标识符〉＝〈无符号整数〉;●〈无符号整数〉∷=〈数字〉{〈数字〉}●〈变量说明部分〉∷=V AR〈标识符〉{，〈标识符〉}；●〈标识符〉∷=〈字母〉{〈字母〉|〈数字〉}PL/0语言文法的EBNF表示●＜过程说明部分＞::=＜过程首部＞＜分程序＞｛；＜过程说明部分＞｝●＜过程首部＞::=PROCEDURE＜标识符＞；●＜语句＞::=＜赋值语句＞｜＜条件语句＞｜＜当型循环语句＞｜＜过程调用语句＞｜＜读语句＞｜＜写语句＞｜＜复合语句＞｜＜空＞●＜赋值语句＞::= ＜标识符＞:=＜表达式＞●＜复合语句＞::= BEGIN＜语句＞｛；＜语句＞｝END●＜条件＞::= ＜表达式＞＜关系运算符＞＜表达式＞PL/0语言文法的EBNF表示●＜表达式＞::=[＋｜－]＜项＞｛＜加法运算符＞＜项＞｝●＜项＞::= ＜因子＞｛＜乘法运算符＞＜因子＞｝●＜因子＞::= ＜标识符＞｜＜无符号整数＞｜‘（’＜表达式＞‘）’PL/0语言文法的EBNF表示●＜加法运算符＞::= ＋｜－●＜乘法运算符＞::= *｜/●＜关系运算符＞::= ＝｜＃｜＜｜＜＝｜＞｜＞＝●＜条件语句＞::= IF＜条件＞THEN＜语句＞●＜过程调用语句＞::= CALL＜标识符＞●＜当型循环语句＞::= WHILE＜条件＞DO＜语句＞●＜读语句＞::= READ’（’＜标识符＞｛，＜标识符＞｝‘）’PL/0语言文法的EBNF表示●＜写语句＞::= WRITE’（’＜表达式＞｛，＜表达式＞｝‘）’●＜字母＞::= a|b|…|X|Y|Z●＜数字＞::= 0|1|…|8|9指令过程调用相关指令类P-code 虚 拟机指令系 统…存取指令int 0 a cal l ajmp 0 alit 0 alod l a sto l a指令一元运算和比较指令类P-code 虚 拟机指令系 统…二元运算指令opr 0 5opr 0 1opr 0 6opr 0 2opr 0 3 opr 0 4指令转移指令类P-code 虚 拟机指令系 统输入输出指令二元运算指令opr 0 13 jmp 0 ajpc 0 aopr 0 8 opr 0 10opr 0 12opr 0 14opr 0 16opr 0 15opr 0 9opr 0 112 驱动代码词法分析主要函数：main()函数功能：驱动整个编译系统的运行变量说明：fa.tmp 输出虚拟机代码fa1.tmp 输出源文件及其各行对应的首地址fa2.tmp 输出结果fas.tmp 输出名字表main函数int main(){……/*打开源程序文件*/If 打开源程序文件成功{…… /*初始化输出文件信息*/init(); /*初始化各类名字和符号信息*/err=0; /*初始化错误数*/…… /*初始化其他信息*/if(-1!=getsym()) /*成功读取第一个单词*/{……main函数if(-1==block(0,0,nxtlev)) /*调用编译程序*/{…… /*编译过程未成功结束关闭所有已打开的文件，返回*/}…… /*编译过程结束关闭所有已打开的输出文件*/if(sym!=period) /*当前符号不是程序结束符’.’*/{error(9); /*提示9号出错信息：缺少程序结束符’.’*/}if(err==0) /*未发现程序中的错误*/{……interpret(); /*调用解释程序，执行所产生的类P-code代码*/……main函数else{printf("Errors in pl/0 program");}}…… /*关闭已打开的文件*/}else{printf(“Can‘t open file! \n”);/*打开源程序文件不成功*/}printf("\n");return 0; /*返回*/}集合运算函数int inset(int e,bool* s){/*返回e在数组s中的值*/return s[e];}int addset(bool* sr,bool* s1,bool* s2,int n){/*逻辑或运算*/int i;for(i=0;i<n;i++){sr[i]=s1[i]||s2[i];}return 0;}集合运算函数int subset(bool* sr,bool* s1,bool* s2,int n){/*s1[i]为true，s2[i]为false时，sr[i]才为true*/int i;for(i=0;i<n;i++){sr[i]=s1[i]&&(!s2[i]);}return 0; }int mulset(bool* sr,bool* s1,bool* s2,int n){/*逻辑与运算*/int i;for(i=0;i<n;i++){sr[i]=s1[i]&&s2[i]; }return 0;}错误处理函数void error(int n){char space[81];memset(space,32,81);printf("-------%c\n",ch);fprintf(fa1,"-------%c\n",ch);space[cc-1]=0;//出错时当前符号已经读完，所以cc-1printf("****%s!%d\n",space,n);fprintf(fa1,"****%s!%d\n",space,n);err++;}PL/O语言的出错信息表：出错编号出错原因1：常数说明中的“=”写成“∶=”。

PL0语言语法分析器实验报告一、引言编译器是一种用于把高级语言程序转换成机器可执行代码的软件工具。

编译器由多个组件构成，其中语法分析器是编译器中的重要组成部分，其主要功能是对输入的源代码进行解析，并生成一个语法树。

本实验旨在通过使用BNF（巴科斯范式）描述PL0语言的语法规则，并通过实现PL0语言的语法分析器，来深入理解语法分析的原理和过程。

二、PL0语言的语法规则1.程序结构：<程序>::=[<常量说明部分>][<变量说明部分>][<过程说明部分>]<语句>2.常量说明部分：<常量说明部分> ::= const <常量定义> { , <常量定义> };<常量定义>::=<标识符>=<无符号整数>3.变量说明部分：<变量说明部分> ::= var <标识符> { , <标识符> };4.过程说明部分：<过程说明部分>::=<过程首部><分程序>;<过程首部> ::= procedure <标识符> ;5.语句：<语句> ::= <赋值语句> ， <if语句> ， <while语句> ， <调用语句> ， <复合语句> ， <读语句> ， <写语句> ， <空><赋值语句>::=<标识符>:=<表达式><if语句> ::= if <条件> then <语句> else <语句><while语句> ::= while <条件> do <语句><调用语句> ::= call <标识符><复合语句> ::= begin <语句> { ; <语句> } end<读语句> ::= read ( <标识符> )<写语句> ::= write ( <表达式> )6.表达式：<表达式>::=[+，-]<项>{(+，-)<项>}<项>::=<因子>{(*，/)<因子>}<因子>::=<标识符>，<无符号整数>，(<表达式>)7.条件：<条件>::=<表达式><关系运算符><表达式><关系运算符>::==，<>，<，<=，>，>=三、PL0语言的语法分析器设计与实现1.设计思路本次实验中，我们将使用自顶向下的递归下降分析法，来对PL0语言进行语法分析。

编译原理中的词法分析与语法分析原理解析编译原理是计算机科学中的重要课程，它研究的是如何将源程序翻译成目标程序的过程。

而词法分析和语法分析则是编译过程中的两个重要阶段，它们负责将源程序转换成抽象语法树，为接下来的语义分析和代码生成阶段做准备。

本文将从词法分析和语法分析的原理、方法和实现技术角度进行详细解析，以期对读者有所帮助。

一、词法分析的原理1.词法分析的定义词法分析（Lexical Analysis）是编译过程中的第一个阶段，它负责将源程序中的字符流转换成标记流的过程。

源程序中的字符流是没有结构的，而编程语言是有一定结构的，因此需要通过词法分析将源程序中的字符流转换成有意义的标记流，以便之后的语法分析和语义分析的进行。

在词法分析的过程中，会将源程序中的字符划分成一系列的标记（Token），每个标记都包含了一定的语义信息，比如关键字、标识符、常量等等。

2.词法分析的原理词法分析的原理主要是通过有限状态自动机（Finite State Automaton，FSA）来实现的。

有限状态自动机是一个数学模型，它描述了一个自动机可以处于的所有可能的状态以及状态之间的转移关系。

在词法分析过程中，会将源程序中的字符逐个读取，并根据当前的状态和字符的输入来确定下一个状态。

最终，当字符读取完毕时，自动机会处于某一状态，这个状态就代表了当前的标记。

3.词法分析的实现技术词法分析的实现技术主要有两种，一种是手工实现，另一种是使用词法分析器生成工具。

手工实现词法分析器的过程通常需要编写一系列的正则表达式来描述不同类型的标记，并通过有限状态自动机来实现这些正则表达式的匹配过程。

这个过程需要大量的人力和时间，而且容易出错。

而使用词法分析器生成工具则可以自动生成词法分析器的代码，开发者只需要定义好源程序中的各种标记，然后通过这些工具自动生成对应的词法分析器。

常见的词法分析器生成工具有Lex和Flex等。

二、语法分析的原理1.语法分析的定义语法分析（Syntax Analysis）是编译过程中的第二个阶段，它负责将词法分析得到的标记流转换成抽象语法树的过程。

PL0编译器说明文档名称:PL0编译器作者：蒋伟学号：010*******程序用途：对PL0程序进行词法分析，语法分析，生产中间代码及解释执行。

开发工具：Borland Delphi 7.0时间：2004年4月◆程序模块说明项目文件：PL0.dpr单元文件(共10个):CiFaFenXi.pas 词法分析模块Defination.pas 变量，数组定义模块Excute.pas 解释执行模块Main.pas 主窗体模块My_Statememt.pas 说明窗体模块Preface.pas 欢迎窗体模块Proc_Func.pas 其它一些过程，函数Result_Form.pas 结果窗体模块SanYuanShi.pas 生成中间代码模块YuFaFenXi.pas 语法分析模块窗体(4个)：Main.dfm 主窗体My_Statememt.dfm 说明窗体Preface.dfm 欢迎窗体Result_Form.dfm 结果窗体◆界面说明工具栏中依次为：新建，打开，保存，复制，剪切，粘贴，删除，撤销，词法分析(及其窗口)，语法分析(及其窗口)，生成中间代码(及其窗口)，解释执行，结果观察窗口，帮助，说明。

程序窗体内有4个子窗体，分别为程序输入窗体(Memo1)，语法分析窗体(Memo2)，词法分析窗体(Memo3)和中间代码窗体(Memo4)。

考虑到整体界面美观，其中词法分析窗体(Memo3)和中间代码窗体(Memo4)始终重叠，不能同时显示。

其它窗体均可以随时通过按钮显示或隐藏。

另外，还设有执行结果观察窗体ResultForm，自动生成，也可以随时显示或隐藏。

◆程序设计思路该编译程序对待编译的程序文本进行3次扫描。

第一次为词法分析，扫描结束后生成单词表wordlist[i]，第二次进行语法分析，扫描单词表wordlist[i]，分析语法错误，在程序确认无误后可以生成中间代码，即进行第三次扫描，仍然扫描单词表wordlist[i]，生成中间代码表code[i]。

自然语言处理的关键技术解析自然语言处理（Natural Language Processing，缩写为NLP）是计算机科学与人工智能领域中研究人类语言与计算机之间交互的一门学科。

它旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言，实现人与机器之间的无障碍沟通。

本文将深入探讨自然语言处理的关键技术，包括词法分析、句法分析、语义分析以及机器翻译等方面。

一、词法分析词法分析是自然语言处理中的基础任务之一，其主要目的是将自然语言文本分割成一个个独立的词语。

在词法分析过程中，常用的技术包括分词、词干提取、词性标注等。

其中，分词是将连续文本拆分为单独词语的过程，词干提取是将词语还原为其原始词干形式。

通过词法分析，计算机可以将一段文本划分成有意义的词语，为后续的句法分析和语义分析提供基础。

二、句法分析句法分析是自然语言处理中的重要任务，旨在分析句子的语法结构，进一步理解句子的组成成分与关系。

句子的语法结构可以通过树状结构图进行表示，称为句法树。

常用的句法分析方法有基于规则的方法和基于统计的方法。

基于规则的方法是通过准确的语法规则来解析句子的结构，但要求对语法规则进行严格定义。

而基于统计的方法则是基于大量的语料库来学习句子的结构和规律，可以适应不同的语法习惯和语言风格。

三、语义分析语义分析是自然语言处理中的核心任务之一，其主要目标是理解和解释文本的真实含义。

在语义分析中，常见的技术包括命名实体识别、关系抽取和情感分析等。

命名实体识别是识别文本中具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构等。

关系抽取是从文本中提取出实体之间的关系，如“某人是某组织的成员”。

情感分析是对文本情感倾向进行识别和分类，如判断一段文本是正面、负面还是中性情感。

四、机器翻译机器翻译是自然语言处理的重要应用之一，指通过计算机系统将一种语言翻译成另一种语言。

机器翻译的关键挑战在于如何有效地处理语义、语法和文化差异等问题。

常见的机器翻译方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。

第一部分 PL/0语言及其编译器1. PL/0语言介绍PL/0程序设计语言是一个较简单的语言，它以赋值语句为基础，构造概念有顺序、条件和重复（循环）三种。

PL/0有子程序概念，包括过程定义（可以嵌套）与调用且有局部变量说明。

PL/0中唯一的数据类型是整型，可以用来说明该类型的常量和变量。

当然PL/0也具有通常的算术运算和关系运算。

具体的PL/0语法图如下。

1.1PL/0语言的语法图 程序程序体语句序列条件表达式因子2. PL/0语言编译器本书所提供的PL/0语言编译器的基本工作流程如图1-1所示：源程序执行结果图1-1 PL/0编译器基本工作流程2.1 词法分析PL/0的语言的词法分析器将要完成以下工作： （1） 跳过分隔符（如空格，回车，制表符）；（2） 识别诸如begin，end，if，while 等保留字； （3） 识别非保留字的一般标识符，此标识符值（字符序列）赋给全局量id，而全局量sym 赋值为SYM_IDENTIFIER。

（4） 识别数字序列，当前值赋给全局量NUM，sym 则置为SYM_NUMBER； （5） 识别:=，<=，>=之类的特殊符号，全局量sym 则分别被赋值为SYM_BECOMES，SYM_LEQ，SYM_GTR 等。

相关过程（函数）有getsym()，getch()，其中getch()为获取单个字符的过程，除此之外，它还完成：（1） 识别且跳过行结束符；（2） 将输入源文件复写到输出文件；（3） 产生一份程序列表，输出相应行号或指令计数器的值。

2.2 语法分析我们采用递归下降的方法来设计PL/0编译器。

以下我们给出该语言的FIRST 和FOLLOW 集合。

非终结符（S） FIRST(S)FOLLOW(S)程序体 const var procedure ident callif begin while. ;语句 ident call begin if while . ; end条件 odd + - ( ident numberthen do表达式+ - ( ident number . ; ) R end then do 项 ident number ( . ; ) R + - end then do 因子 ident number (. ; ) R + - * / end then do注：表中R 代表六个关系运算符。

词法分析、语法分析、语义分析词法分析（Lexical analysis或Scanning）和词法分析程序（Lexical analyzer或Scanner） 词法分析阶段是编译过程的第⼀个阶段。

这个阶段的任务是从左到右⼀个字符⼀个字符地读⼊源程序，即对构成源程序的字符流进⾏扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。

词法分析程序实现这个任务。

词法分析程序可以使⽤lex等⼯具⾃动⽣成。

语法分析（Syntax analysis或Parsing）和语法分析程序（Parser） 语法分析是编译过程的⼀个逻辑阶段。

语法分析的任务是在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语，如“程序”，“语句”，“表达式”等等.语法分析程序判断源程序在结构上是否正确.源程序的结构由上下⽂⽆关⽂法描述.语义分析（Syntax analysis） 语义分析是编译过程的⼀个逻辑阶段. 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进⾏上下⽂有关性质的审查, 进⾏类型审查.例如⼀个C程序⽚断: int arr[2],b; b = arr * 10; 源程序的结构是正确的. 语义分析将审查类型并报告错误:不能在表达式中使⽤⼀个数组变量,赋值语句的右端和左端的类型不匹配.Lex ⼀个词法分析程序的⾃动⽣成⼯具。

它输⼊描述构词规则的⼀系列正规式,然后构建有穷⾃动机和这个有穷⾃动机的⼀个驱动程序,进⽽⽣成⼀个词法分析程序.Yacc ⼀个语法分析程序的⾃动⽣成⼯具。

它接受语⾔的⽂法,构造⼀个LALR(1)分析程序.因为它采⽤语法制导翻译的思想,还可以接受⽤C语⾔描述的语义动作,从⽽构造⼀个编译程序. Yacc 是 Yet another compiler compiler的缩写.源语⾔（Source language）和源程序（Source program） 被编译程序翻译的程序称为源程序,书写该程序的语⾔称为源语⾔.⽬标语⾔（Object language or Target language）和⽬标程序（Object program or Target program） 编译程序翻译源程序⽽得到的结果程序称为⽬标程序, 书写该程序的语⾔称为⽬标语⾔.中间语⾔（中间表⽰）（Intermediate language(representation)） 在进⾏了语法分析和语义分析阶段的⼯作之后，有的编译程序将源程序变成⼀种内部表⽰形式，这种内部表⽰形式叫做中间语⾔或中间表⽰或中间代码。

编译原理的词法分析与语法分析编译原理是计算机科学中的一门重要课程，它研究如何将源代码转换为可执行的机器代码。

在编译过程中，词法分析和语法分析是其中两个基本的阶段。

本文将分别介绍词法分析和语法分析的基本概念、原理以及实现方法。

1. 词法分析词法分析是编译过程中的第一个阶段，主要任务是将输入的源代码分解成一个个的词法单元。

词法单元是指具有独立意义的最小语法单位，比如变量名、关键字、操作符等。

词法分析器通常使用有限自动机（finite automaton）来实现。

在词法分析的过程中，需要定义词法规则，即描述每个词法单元的模式。

常见的词法规则有正则表达式和有限自动机。

词法分析器会根据这些规则匹配输入的字符序列，并生成相应的词法单元。

2. 语法分析语法分析是编译过程中的第二个阶段，它的任务是将词法分析器生成的词法单元序列转换为语法树（syntax tree）或抽象语法树（abstract syntax tree）。

语法树是源代码的一种抽象表示方式，它反映了源代码中语法结构和运算优先级的关系。

语法分析器通常使用上下文无关文法（context-free grammar）来描述源代码的语法结构。

常见的语法分析算法有递归下降分析法、LR分析法和LL分析法等。

递归下降分析法是一种自顶向下的分析方法，它从源代码的起始符号开始，递归地展开产生式，直到匹配到输入的词法单元。

递归下降分析法的实现比较直观，但对于左递归的文法处理不方便。

LR分析法是一种自底向上的分析方法，它使用一个自动机来分析输入的词法单元，并根据文法规则进行规约操作，最终生成语法树。

常见的LR分析法有LR(0)、SLR、LR(1)和LALR等。

LL分析法是一种自顶向下的分析方法，它从源代码的起始符号开始，预测下一个要匹配的词法单元，并进行相应的推导规则。

LL分析法常用于编程语言中，如Java和Python。

3. 词法分析和语法分析的关系词法分析是语法分析的一个子阶段，它为语法分析器提供了一个符号序列，并根据语法规则进行分析和匹配。

自然语言处理的术语自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门研究人类自然语言与计算机之间交互的学科，涉及了语言学、计算机科学、人工智能、统计学等多个领域。

NLP的目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言，进而实现自然语言与计算机之间的无缝对话。

1. 词法分析词法分析是NLP中的基本任务之一，主要用于将自然语言文本划分为不同的词汇单元，如单词、标点符号等。

词法分析器能够根据语法规则和词典，将输入的文本进行切分并识别出每个词汇单元的词性和含义。

2. 句法分析句法分析是NLP中的重要任务之一，旨在分析句子的结构和语法关系。

通过句法分析，可以将句子分解为词组、短语和句子成分，并构建语法树或依存关系图，以表示句子中各个成分之间的关系。

3. 语义分析语义分析是指对句子或文本进行深层次的语义理解和推理。

它关注的是句子或文本的意义、语境和逻辑关系，以及词语之间的关联性。

语义分析可以帮助计算机理解文本的含义，识别句子中的实体、事件和关系等。

4. 信息抽取信息抽取是指从大规模文本中自动抽取结构化的信息。

通过NLP技术，可以从文本中提取出实体、关系、时间、地点等重要信息，并将其存储在数据库中，以便后续的数据分析和应用。

5. 机器翻译机器翻译是指利用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。

NLP在机器翻译中起到了重要的作用，通过语言模型、句法分析和语义理解等技术，可以提高翻译的准确性和流畅性。

6. 问答系统问答系统是利用NLP技术实现的人机对话系统，可以根据用户提出的问题，从大规模的知识库或文本中找到相关的答案并返回给用户。

问答系统的核心是理解用户的问题，并从海量信息中快速准确地找到合适的答案。

7. 情感分析情感分析是指对文本中的情感和情绪进行识别和分析的技术。

通过NLP技术，可以对文本进行情感极性判断，如判断一篇文章是正面的还是负面的，或者对产品评论进行情感评价等。

目录1前言............................................................. 错误!未定义书签。

2 PL/0语言描述.................................................... 错误!未定义书签。

PL/0语言的语法描述图........................................... 错误!未定义书签。

PL/0语言文法的EBNF表示........................................ 错误!未定义书签。

3 PL/0语言的词法与语法分析........................................ 错误!未定义书签。

PL/0编译器的词法分析........................................... 错误!未定义书签。

PL/0编译器的语法分析........................................... 错误!未定义书签。

PL/0编译器语法分析进程的直观思想........................... 错误!未定义书签。

PL/0编译器语法分析程序分析................................. 错误!未定义书签。

4 PL/0语言词法与语法分析器的设计.................................. 错误!未定义书签。

5 PL/0语言词法与语法分析器的编程实现.............................. 错误!未定义书签。

编程环境简介.................................................... 错误!未定义书签。

系统硬件设备................................................ 错误!未定义书签。

学习自然语言处理的基础知识自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

随着人工智能的快速发展，NLP的应用蓬勃发展，涵盖了机器翻译、语音识别、情感分析等众多领域。

本文将介绍NLP的基础知识，包括语料库、词法分析、语法分析、语义分析和机器学习等内容。

1. 语料库语料库是NLP的基础。

它是一个大规模的文本数据库，包含了许多不同领域的文本样本。

语料库的大小和多样性对NLP的训练和应用都至关重要。

研究人员可以从语料库中提取出语言的各种特征，如词频、词义、语法结构等，以及推断文本之间的关系和上下文信息。

2. 词法分析词法分析是从文本中分析和提取出单词的过程。

这包括单词切割（Tokenization）、词性标注（Part-of-Speech Tagging）和词干提取（Stemming）等技术。

例如，在"dogs are running"这句话中，词法分析会将其切割成"dogs"、"are"和"running"等单词，并标注它们的词性，如名词、动词和形容词。

3. 语法分析语法分析是为了理解和描述文本的语法结构而进行的分析过程。

它可以将文本分析成各种语法成分，如句子、子句和短语。

语法分析可以通过语法树（Parse Tree）来可视化地表示文本的组成结构。

对于自然语言处理任务，如机器翻译和问答系统，语法分析非常重要，因为它可以帮助计算机理解文本的意思和组成。

4. 语义分析语义分析是为了理解文本的意思和上下文而进行的分析过程。

它可以帮助计算机识别出文本中的实体、关系和情感等信息。

在情感分析任务中，语义分析可以判断文本表达的情感是积极还是消极，从而帮助企业分析用户的情感倾向。

此外，语义分析还可以用于自动问答和信息检索等应用。

5. 机器学习机器学习是NLP中的关键技术之一。

自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，主要研究计算机与人类自然语言之间的交互问题。

它致力于让计算机能够理解、处理和生成人类语言，进而实现与人类之间的智能交互。

一、NLP的基础技术1. 词法分析词法分析是NLP中最基础的技术之一。

它的主要任务是将自然语言文本切分为单词或词组，并为每个词汇附加词性标签。

常见的词法分析方法包括分词、词性标注等。

2. 句法分析句法分析是研究句子内部词语之间的组织结构和语法关系的技术。

它通过分析句子的句法结构，揭示其中隐藏的语法规则，帮助计算机理解句子的语义和结构。

3. 语义分析语义分析是在句法分析的基础上，进一步研究句子的语义关系和意义。

它可以理解句子的真正含义并进行语义推理，通过识别实体、关系以及情感等信息，来实现对文本的深入分析和理解。

4. 信息抽取信息抽取是指从大量的非结构化文本中提取有用信息的过程。

它可以自动识别文本中的人名、地名、组织机构、时间等实体信息，并为其建立关系网络，从中挖掘出有价值的信息。

5. 机器翻译机器翻译是指使用计算机自动将一种自然语言转换为另一种自然语言的技术。

它旨在解决不同语言之间的交流障碍，并且在日常生活中发挥着重要作用。

二、NLP的应用领域1. 机器人智能交互NLP技术在机器人领域的应用越来越广泛。

通过与机器人进行自然语言交互，用户可以轻松地与机器人进行对话、提问和控制，实现更加智能化的用户体验。

2. 智能客服借助NLP技术，智能客服系统可以理解用户提出的问题，并给出相应的答案或建议。

它能够大大提高客户服务效率，减轻人工客服的压力。

3. 情感识别与情感分析情感识别与情感分析是NLP领域中的一个研究热点。

通过分析文本中的情感词汇和上下文信息，可以判断文本中所表达的情感倾向，为情感分析、舆情监控等提供有力支持。

4. 文本分类与信息过滤通过NLP技术，可以对大量文本进行分类和过滤。

二、实验原理：就像一个翻译要把汉语翻译成英语，必须对汉语和英语的单词、语法结构都很精通，才有可能翻译得准确无误。

另外，编译程序既然是为了完成这种功能的一个程序，就存在用什么语言来编写这个程序的问题。

这些问题在本节将逐步介绍。

现对PL/0语言编译程序的功能用“T”型图表示，并用图形概括描述PL/0编译程序的结构框架。

用语法图描述语法规则的优点是直观、易读。

在图1.1的语法图中用椭圆和圆圈中的英文字表示终结符，用长方形内的中文字表示非终结符。

所谓终结符，是构成语言文法的单词，是语法成分的最小单位，而每个非终结符也是一个语法成分。

但非终结符可由其它文法符号定义，终结符不能由其它文法符号定义。

例如，程序是由非终结符'分程序'和终结符"."组成的串定义的。

由于对某些非终结符可以递归定义，如图1.1(b)、2.1 (c)、2.1 (e)中：分程序、表达式和语句。

第一个非终结符 '程序'为文法的开始符号。

语句序列分程序1.1(d) 表达式因子如：{*}表示*重复任意次，{*}38表示*重复3-8次。

[ ] ：方括号表示其内的成分为任选项。

( ) ：表示圆括号内的成分优先。

例：用EBNF描述<整数>文法的定义：<整数>∷=[+|-]<数字>{<数字>}<数字>∷=0|1|2|3|4|5|6|7|8|9或更好的写法<整数>∷=[+|-]<非零数字>{<数字>}|0<非零数字>∷=1|2|3|4|5|6|7|8|9<数字>∷=0|<非零数字>PL/0语言文法的EBNF表示为：〈程序〉∷=〈分程序〉．〈分程序〉∷=[〈常量说明部分〉][〈变量说明部分〉][〈过程说明部分〉]〈语句〉〈常量说明部分〉∷=CONST〈常量定义〉 {，〈常量定义〉}；〈常量定义〉∷=〈标识符〉=〈无符号整数〉〈无符号整数〉∷=〈数字〉{〈数字〉}〈变量说明部分〉∷=VAR〈标识符〉{，〈标识符〉}；〈标识符〉∷=〈字母〉{〈字母〉|〈数字〉}〈过程说明部分〉∷=〈过程首部〉〈分程序〉{；〈过程说明部分〉}；〈过程首部〉∷=PROCEDURE〈标识符〉；〈语句〉∷=〈赋值语句〉|〈条件语句〉|〈当型循环语句〉|〈过程调用语句〉|〈读语句〉|〈写语句〉|〈复合语句〉|〈空〉〈赋值语句〉∷=〈标识符〉∶=〈表达式〉〈复合语句〉∷=BEGIN〈语句〉{；〈语句〉}END〈条件〉∷=〈表达式〉〈关系运算符〉〈表达式〉|ODD〈表达式〉〈表达式〉∷=[+|-]〈项〉{〈加法运算符〉〈项〉}〈项〉∷=〈因子〉{〈乘法运算符〉〈因子〉}〈因子〉∷=〈标识符〉|〈无符号整数〉|'('〈表达式〉')'〈加法运算符〉∷=+|-〈乘法运算符〉∷=*|/〈关系运算符〉∷=#|=|＜|＜=|＞|＞=〈条件语句〉∷=IF〈条件〉THEN〈语句〉〈过程调用语句〉∷=CALL〈标识符〉〈当型循环语句〉∷=WHILE〈条件〉DO〈语句〉〈读语句〉∷=READ'('〈标识符〉{，〈标识符〉}')'〈写语句〉∷=WRITE'('〈表达式〉{，〈表达式〉}')'〈字母〉∷=a|b|…|X|Y|Z〈数字〉∷=0|1|2|…|8|9EBNF表示的符号说明。

作者:love冥天出处：PL/O语言是Pascal语言的一个子集，我们这里分析的PL/O的编译程序包括了对PL/O语言源程序进行分析处理、编译生成类PCODE代码,并在虚拟机上解释运行生成的类PCODE代码的功能。

PL/O语言编译程序釆用以语法分析为核心、一遍扫描的编译方法。

词法分析和代码生成作为独立的子程序供语法分析程序调用。

语法分析的同时，提供了出错报告和出错恢复的功能。

在源程序没有错误编译通过的情况下,调用类PCODE解释程序解释执行生成的类PCODE代码。

词法分析子程序分析：词法分析子程序名为getsym,功能是从源程序中读出一个单词符号（token）, 把它的信息放入全局变量sym. id和num中，语法分析器需要单词时,直接从这三个变量中获得。

（注意!语法分析器每次用完这三个变量的值就立即调用getsym子程序获取新的单词供下一次使用。

而不是在需要新单词时才调用getsym iS 程。

）getsym过程通过反复调用getch子过程从源程序过获取字符，并把它们拼成单词。

getch过程中使用了行缓冲区技术以提高程序运行效率。

词法分析器的分析过程:调用getsym时，它通过getch过程从源程序中获得一个字符。

如果这个字符是字母，则继续获取字符或数字，最终可以拼成一个单词，查保留字表，如果查到为保留字，则把sym变量赋成相应的保留字类型值;如果没有查到，则这个单词应是一个用户自定义的标识符（可能是变量名、常量名或是过程的名字），把sym置为ident,把这个单词存入id变量。

查保留字表时使用了二分法查找以提高效率。

如果getch获得的字符是数字，则继续用getch获取数字，并把它们拼成一个整数，然后把sym置为number,并把拼成的数值放入num变量。

如果识别出其它合法的符号(比如:赋值号、大于号、小于等于号等)，则把sym则成相应的类型。

如果遇到不合法的字符，把sym置成nul。

语法分析子程序分析：语法分析子程序采用了自顶向下的递归子程序法，语法分析同时也根据程序的语意生成相应的代码，并提供了出错处理的机制。

编译程序的⼯作过程：词法分析、语法分析、语义分析、优化、
⽬标代码⽣成
词法分析：也就是从左到右⼀个⼀个地读⼊源程序，识别⼀个单词或符号，并进⾏归类。

语法分析：在词法分析的基础上，将单词序列分解成各类语法短语，如“程序”语句“表达式”等
语义分析：审查源程序是否有语义的错误，当不符合语⾔规范的时候，程序就会报错。

代码优化：这个阶段是对前阶段的中间代码进⾏变换或改造，⽬的是使⽣成的⽬标代码更为⾼效，即节省时间和空间。

⽬标代码⽣成：也就是吧优化后的中间代码变换成指令代码或汇编代码。

NLP基础知识自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一种计算机科学领域，专注于处理文本数据，使计算机能够理解人类语言及其含义。

NLP是一门复杂多样的技术，它涉及语言理解、文本生成、语音识别、信息抽取、问答系统等方面，被广泛应用于搜索引擎、机器翻译、语音识别、客户服务等领域。

NLP的基础知识包括以下几个方面：1. 词法分析词法分析是一个基础任务，目的是将文本分成词语或者标记。

这里常常使用分词技术，也就是说将文本按照单词或者标点符号分开。

中文的分词技术相对来说更加复杂，因为中文字之间没有空格，需要根据上下文和语法规则来把字分开。

2. 句法分析句法分析是指理解一个句子的语法结构，这里需要根据一定的语言规则将一个句子分解成主语、谓语、宾语等不同的部分。

句法分析技术包括依存句法分析和成分句法分析，其中前者是将每个单词之间的依存关系表示出来，后者是将句子分解为短语或者句子的成分。

3. 语义分析语义分析是指理解一个句子的含义，这里需要识别出句子中的主题、动作、对象以及关系，从而达到理解句子的目的。

常见的语义分析技术包括实体识别和情感分析。

实体识别是指识别出文本中的人、地点、组织机构等实体，以及它们之间的关系。

情感分析是指识别出文本中表达的情感，包括积极、消极、中立等。

4. 信息检索信息检索是指根据用户的查询，搜索文本数据中匹配的文档或者信息。

这里主要使用文本检索技术来实现，包括词汇匹配、短语匹配、文档排序等。

5. 自然语言生成自然语言生成是指根据计算机的输入，生成自然语言的输出。

这里需要根据某个任务的要求、规则和模型，将知识表示为自然语言形式，常见的自然语言生成任务包括机器翻译、文本摘要和智能客服等。

总之，NLP是一项涉及多个技术和领域的复杂技术，它需要掌握相关的编程技能和知识体系。

未来随着人工智能技术的发展，NLP将会在更多的领域得到广泛应用。