基于语法和语义分析的同音词识别模型
作者：李素建， 刘群， 白硕
作者单位：中国科学院计算技术研究所软件研究室,北京,100080本文链接：https://www.doczj.com/doc/5614607127.html,/Conference_6300040.aspx
报表语义模型（数据加工：返回结果集方式） 数据加工方式：1.返回查询SQL ; 2.返回结果集DataSet；3.返回数据表。 实现方式基本一致，可以参照系统原有报表语义模型 一、新建报表查询入口类，初始化报表字段 1.数据加工查询业务处理接口的定义: package 票据信息查询/票据池额度查询接口 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public interface IFbmQueryPaperBillService { /** * 票据信息查询 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillInfo(IContext context) throws Exception; /** * 票据池额度查询接口 * @param context * @return * @throws BusinessException */ public DataSet queryPaperBillPoolLimit(IContext context) throws Exception; } 2.数据加工入口类，初始化报表字段 package 票据池额度查询入口类 * * @author 温燕荣WYR * @date 2014-04-15 */ public class QueryPaperPoolLimitService {
private static final MetaData metaData; public QueryPaperPoolLimitService(){ super(); } /** * 获得结果集 * * @param context 报表界面查询传进来的参数（查询条件=值，系统一些默认参数等）* @return */ public static DataSet queryPJCAmt(IContext context)throws Exception { ookup DataSet resultDataSet = (context); setPrecision(resultDataSet); return resultDataSet; } etFields()) { if () == { (300); } } } /** * 获得票据池额度元数据（相当于代码写一个元数据） * * @return */ public static MetaData getPJCAmtrMetaData(){ return metaData; } } 二、数据加工业务处理 hangeQueryPaperBillPoolVO(hashmap);
从认知语言学的角度看一词多义现象 摘要：一词多义指一个词项具有多个相关义项的语言现象。新义项的产生不是随机的, 也不是盲目的, 而是人类认知参与下语言历时变化的结果, 因此认知角度的一词多义研究能够比较清楚地揭示一词多义的根源与本质。新义项以基本义项为核心, 按照辐射型或链接型方式排列, 构成一个词项意义的原型范畴。人们总是从基本义项出发, 主要利用隐喻和转喻思维等方式, 将新义项赋予现有词项, 从而使一词多义现象表现出明显的认知理据性。 关键词: 认知; 一词多义; 范畴化; 隐喻; 转喻 Abstract:Polysemy is the linguistic phenomenon in which a lexical item has more than one related meaning. It is the diachronic result of language development facilitated by human cognition. New meanings, centering on the basic meaning and arranged in a radiant or linear manner, form the prototypical category of a w ord. People tend to attach new meanings to a lexical item by w ay of categorization, metaphor and metonymy, which results in the striking motivational features of polysemy. Key words: cognition, polysemy, categorization, metonymy, metaphor 几乎所有的语言中都存在一个普遍现象, 即一个词可能会承载二种以上的意义, 语言学家将此语言现象称为一词多义现象。通过赋予同一词形以更多的词义来减少词的数量, 它极大地丰富了我们的语言，减轻了人们词汇记忆的负担，是人们进一步认知世界的简便、有效的途径,是优于造词、构词和借词的语言手段。因而，一词多义现象一直成为了语义学研究的热点。传统的理论对于一词多义现象做过众多的研究, 其中主要有: K atz 和Fo rdo r( 1963) 基于组词间的类似性提出的语义成分分析法(semantic feature analysis); 由德国学者J. Trier 提出的词在语义上是互相联系的完整的词汇系统语义场理论以及传统的真值语义分析。传统的语义学理论更多地将它归于历史的、社会的因素。这些固然是词义变化的重要因素, 但它们只是外部因素, 传统的语义学理论终究没有看清词义变化和一词多义的关系, 也未能充分地解释一词多义现象形成的缘由。本文试图从认知语义学的角度运用范畴化的型理论对一词多义现象的形成方式，发展模式以及认知手段进行研究。 1.认知语言学的语义观 认知语言观承认客观世界的现实性及对语言形成的本源作用, 但更强调人的认知的参与作用, 认为语言不能直接反映客观世界, 而是由人对客观世界的认知作用之。所谓“心生而言立” , 其认知模式是: 客观世界—认知加工一概念生成一语言符号(赵艳芳,20 0 1 : 3 5 )。Lakof与Jo h n s o n (1 9 8 0 : 1 9 5 : 1 9 9 9 ) 以及L a k o f (19 8 7 )根据他们提出的体验哲学认为: 人类的认知、概念、意义、推理和语言等均源于对客观外界的感知和经验, “体验哲学和C L (cognitive linguistics ) 认为认知来源于实践, 语言是体验和认知的结果” (王寅, 2 0 0 5 : 1 6 )。认知是和语言不可分的, 认知是语言的基础和发端。语言是由客观世界, 人的认知体验, 社会、文化历时与共时价值观及其语用因素促动形成的、具有动态演绎、延异性质和形态的象征符号系统和精
*国家自然科学基金资助项目(N o .60875012,60905005) 收稿日期:2009-12-21;修回日期:2010-01-27 作者简介 高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像理解、智能信息处理、光电信息处理等.E m a i:l gao j un @hfut .edu .cn .谢昭,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理、模式识别.张骏,女,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、认知视觉、机器学习.吴克伟,男,1984年生,博士研究生,主要研究方向为图像理解、人工智能. 图像语义分析与理解综述 * 高 隽 谢 昭 张 骏 吴克伟 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘 要 语义分析是图像理解中高层认知的重点和难点,存在图像文本之间的语义鸿沟和文本描述多义性两大关键问题.以图像本体的语义化为核心,在归纳图像语义特征及上下文表示的基础上,全面阐述生成法、判别法和句法描述法3种图像语义处理策略.总结语义词汇的客观基准和评价方法.最后指出图像语义理解的发展方向.关键词 图像理解,语义鸿沟,语义一致性,语义评价中图法分类号 T P 391.4 I m age Se m antic Anal ysis and Understandi ng :A R eview GAO Jun ,XI E Zhao ,Z HANG Jun ,WU Ke W ei (S chool of C o m puter and Infor m ation,H e fei University o f T echnology,H efei 230009) ABSTRACT Se m antic ana l y sis is the i m portance and diffi c u lty of high level i n terpretati o n i n i m age understandi n g ,i n wh ich there are t w o key issues of text i m age se m an tic gap and tex t descri p ti o n po lyse m y .Concentrating on se m antizati o n o f i m ages onto logy ,three soph i s tica ted m et h odolog ies are round l y rev ie w ed as generati v e ,d iscri m ina ti v e and descriptive gra mm ar on the basis of conc l u d i n g i m ages se m antic fea t u res and context expression .The ob jective benchm ark and eva l u ation for se m an tic vocabu lary are i n duced as w e l.l F i n ally ,the summ arized directions fo r furt h er researches on se m antics i n i m age understand i n g are discussed i n tensively .K ey W ords I m age Understanding ,Se m antic G ap ,Se m an tic Consistency ,Se m an tic Evalua ti o n 1 引 言 图像理解(I m age Understandi n g ,I U )就是对图像的语义解释.它是以图像为对象,知识为核心,研 究图像中何位置有何目标(what is w here)、目标场景之间的相互关系、图像是何场景以及如何应用场景的一门科学.图像理解输入的是数据,输出的是知 识,属于图像研究领域的高层内容[1-3] .语义(Se 第23卷 第2期 模式识别与人工智能 V o.l 23 N o .2 2010年4月 PR &A I A pr 2010
实验三自下而上语法分析及语义分析 一、实验目的： 通过本实验掌握LR分析器的构造过程，并根据语法制导翻译，掌握属性文法的自下而上计算的过程。 二、实验学时： 4学时。 三、实验内容 根据给出的简单表达式的语法构成规则（见五），编制LR分析程序，要求能对用给定的语法规则书写的源程序进行语法分析和语义分析。 对于正确的表达式，给出表达式的值。 对于错误的表达式，给出出错位置。 四、实验方法 采用LR分析法。 首先给出S-属性文法的定义（为简便起见，每个文法符号只设置一个综合属性，即该文法符号所代表的表达式的值。属性文法的定义可参照书137页表6.1），并将其改造成用LR分析实现时的语义分析动作（可参照书145页表6.5）。 接下来给出LR分析表。 然后程序的具体实现： ●LR分析表可用二维数组（或其他）实现。 ●添加一个val栈作为语义分析实现的工具。 ●编写总控程序，实现语法分析和语义分析的过程。 注：对于整数的识别可以借助实验1。 五、文法定义 简单的表达式文法如下： E->E+T|E-T|T T->T*F|T/F|F F->(E)|i 上式中，i 为整数。 六、处理程序例 例1: 正确源程序例： 23+(45+4)* 40分析结果应为：正确的表达式。其值为：1983 例2: 错误源程序例： 5+(56+)-24 分析结果应为：错误的表达式：出错位置为）
附录：源程序 #include
基于语义特征关联的贝叶斯网络分类 孟宇龙，印桂生，徐东 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨(150001) E-mail：mengyulong@https://www.doczj.com/doc/5614607127.html, 摘要：为将数据的语义特征体现在数据分类过程中，提出语义特征关联的贝叶斯网络分类法。该方法在分析数据的多语义异构性基础上进行分类学习。与传统贝叶斯网络分类相比，可在不损失分类精度情况下将具有语义特征的数据进行分类。 关键词：语义特征；数据分类；贝叶斯网络 中图分类号：TP391 1.引言 对数据分类而言，数据分类标准以及数据分类精度满意度的评价与所选择的数据分类任务相关。分类后的数据应该具有子类内数据以及类间关系的高度凝聚性。朴素贝叶斯分类器[1]（Naive Bayesian Classifier，NBC）是一种基于贝叶斯理论的简单分类方法[2][3]。独立关系是贝叶斯网络中最基本、最重要的理论关系，即在满足独立性的条件下，贝叶斯分类器才能有很好的表现。文献[4]的研究表明，当训练数据集属性间的独立性提高后，应用贝叶斯分类器并不能明显地提高分类效果。即贝叶斯分类模型的表现和独立性是否满足没有必然联系，通过策略降低属性关联关系，提高独立关系，可以降低分类的时间、空间复杂度，同时并不会影响贝叶斯分类器的分类满意度。所以朴素贝叶斯分类器仍然是一种非常实用的分类方法。例如对一个网络安全事件进行评估，显然忽略带宽、传输速率与攻击强度之间的相互关系是错误的。即使在这样一种人为假定下（假定彼此无关），朴素贝叶斯分类器仍然有很满意的分类表现[6][7]。大量研究和实验表明，在不满足条件独立性要求情况下，朴素贝叶斯分类器也能取得比较满意的分类结果。针对此特性，为将数据的语义特征体现在分类过程，本文在研究贝叶斯定理及朴素贝叶斯分类器基础上，引入贝叶斯网络[5]，提出一种具有语义特征的基于贝叶斯网络的数据语义分类算法——语义特征关联的贝叶斯网络分类，利用网络节点间的关联表示语义，而其它非语义关联则全部忽略。在不损失分类精度情况下将具有多语义特征的数据进行分类。经仿真实验验证可获得满意的分类精度。 2.贝叶斯网络分类器 2.1朴素贝叶斯分类模型（小四号，宋体，加粗） 朴素贝叶斯分类模型将训练实例I分解为特征向量A和决策类别变量C，该模型根据类独立条件构造，朴素贝叶斯分类模型如图1所示。 图1 朴素贝叶斯分类模型 基金项目：水下机器人国家重点实验室基金
用友软件股份有限公司 商业分析平台语义模型红皮书 版本：V6.0.0.20120227
目录 一、前言 (3) 1.概念 (3) 2.定位 (3) 二、结构 (3) 1.应用模型 (3) 2.语义模型 (4) a) 定义形态 (4) b) 执行流程 (6) c) 数据形态 (6) 3.语义提供者 (7) a) 接口 (7) b) 扩展 (9) 4.函数 (13) a) 函数解析 (13) b) 函数扩展 (13) 5.参数 (15) a) 参数定义 (16) b) 参数引用 (16) c) 参数设置 (16) 6.宏变量 (18) 7.描述器 (19) 8.数据加工 (20) 9.物化策略 (23) 10.复合语义模型 (24) 11.语义上下文 (28) 三、语义模型的管理 (31) 1.对象管理 (31) 2.环境配置 (34) 四、功能扩展 (41) 1.扩展语义提供者 (41) 2.扩展业务函数 (42) 3.使用数据加工 (42) 4.自定义执行策略 (42) 五、附录 (43) 1.入门 (43) 2.语义模型API (48) 3.语义函数 (50) 4.其他函数 (50) 5.脚本引擎 (52) 6.针对查询引擎的改进 (52)
一、前言 1.概念 SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。 2.定位 语义模型把面向技术的数据，组织成面向业务的数据，供业务人员查询分析使用 二、结构 1.应用模型
上图为语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。 2. 语义模型 定义形态 下图展示了语义模型的内部结构， 语义模型主要由以下几部分构成： 1.1 元数据
L. Talmy 2000 Toward a Cognitive Semantics, 2 vols, Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. 第一卷 Concept Structuring Systems 概念结构系统 第一部分语言中概念结构的基础 第一章语法与认知的关系 一句话在听者头脑中引发一个“认知表征”（cognitive representation），即CR，语言的两个分系统——语法和词汇——分别界定CR中的不同部分：语法界定结构（structure），词汇界定内容（content）。 语法成分界定的各种概念是一个极其有限的集合，是一个成分有限的系统，但它们构成的是语言的“基本概念结构系统”（Fundamental conceptual structuring system），即为语言这一认知系统提供一些有高度选择性的概念结构“图式”或“框架”（Schematic framework）。语法因此决定语言这一认知系统的概念结构。 语言这一认知系统的概念结构与其他认知系统（如视觉、推理）的概念系统有对应关系，这种对应关系也是我们要研究的对象。 语法与词汇的定义与意义无关，是按形式标准定义 开放类（词汇）：实词和复合词组 封闭类（语法）：显性的和具体的，包括黏着的（-ed）和自由的（even）；隐性的和抽象的，包括“名、动、主、宾、词序、构式”。 由语法界定的概念——语法概念——的性质（区别于词汇概念） 1．语义上受限制 范畴有限：有数范畴，没有色范畴。 范畴的成分有限：有单数、复数、双数、少量数，没有奇数偶数，dozen数，没有no, some, many, most, all等自由形式表达的数范畴。 2．语法成分的所指具有指称的拓扑性（topological reference），非欧几里德性。 拓扑性：图式保持不变（橡皮泥变形后画在上面的几何图形保持不变） This speck is smaller than that speck. This planet is smaller than that planet. This和 that，比较句表达的大小远近关系，都与对象的绝对大小和距离的远近无关。 图式： 。。 The ant crawled across my palm. The bus drove across the country. across界定的概念图式： I swam across the lake. 与lake的大小形状无关（shape neutral, magnitude neutral） 一张纸团成一团后仍然叫它“一张纸”，这是量词的拓扑性。 大部分语法成分所指的概念具有拓扑性或准拓扑性：点、线、在…处、在…里、域、边、分割、单数、复数、同、异、邻接、对应、分布方式
三、词法、语法、语义分析结合 一、实验目的与要求 在实现词法、语法分析程序的基础上，编写相应的语义子程序，进行语义处理，加深对语法制导翻译原理的理解，进一步掌握将语法分析所识别的语法范畴变换为某种中间代码（四元式）的语义分析方法，并完成相关语义分析器的代码开发。 二、实验内容 语法制导翻译模式是在语法分析的基础上，增加语义操作来实现的。对于给定文法中的每一产生式，编写相应的语义子程序。在语法分析过程中，每当用一个产生式进行推导或归约时，语法分析程序除执行相应的语法分析动作之外，还要调用相应的语义子程序，以便完成生成中间代码、查填有关表格、检查并报告源程序中的语义错误等工作。每个语义子程序需指明相应产生式中各个符号的具体含义，并规定使用该产生式进行分析时所应采取的语义动作。这样，语法制导翻译程序在对源程序从左到右进行的一遍扫描中，既完成语法分析任务，又完成语义分析和中间代码生成方面的工作。 输入：包含测试用例，如由无符号数和+、?、*、/、(、)构成的算术表达式的源程序文件。 输出：将源程序转换为中间代码形式表示，并将中间代码序列输出到文件中。若源程序中有错误，应指出错误信息。 三、实验设计 语法制导翻译模式实际上是对前后文无关文法的一种扩展。一般而言，首先需要根据进行的语义工作，完成对文法的必要拆分和语义动作的编写，从而为每个产生式都配备相应的语义子程序，以便在进行语法分析的同时进行语义解释。要求从编译器的整体设计出发，重点通过对实验二中语法分析程序的扩展，完成一个编译器前端程序的编写、调试和测试工作，形成一个将源程序翻译为中间代码序列的编译系统。 对文法G3[<算术表达式>]中的产生式添加语义处理子程序，完成无符号数的四则运算的计值处理，将输入的四则运算转换为四元式形式的中间代码。本实验只进行了算术表达式四元式的翻译。 四、源代码 1、在.h文件中添加了 //语义分析部分 #define PMAX 5//define 后面不加括号，定义产生式符号属性字符串的长度 int NXQ=0; /*全局变量NXQ用于指示所要产生的下一个四元式的编号*/ int NXTemp=1;//整型变量NXTemp指示临时变量的编号 int SentenceCount=1;//存放文件中句子的个数 struct QUATERNION /*四元式表的结构*/ { char op[PMAX]; /*操作符*/ char arg1[PMAX]; /*第一个操作数*/ char arg2[PMAX]; /*第二个操作数*/ char result[PMAX]; /*运算结果*/ }pQuad[256]; /*存放四元式的数组*/ char EBracket_Place[PMAX];//(E)的语义属性
认知语义学的六个基本特征 摘要：本文综述概括了认知语义学的六个基本特征，以期更好地了解认知语言学的理论内涵与理论效力，并运用到实际的语言与认知研究中。它们是：意义即概念化、意义的主要基础是感知、语义成分基于空间和拓扑物体、基本认知模型是意象图式模型、语义是句法的基础并且部分地决定句法、概念具有原型特征。 关键词：认知语义学；基本特征；理论效力 Abstract: The paper reviews the six basic tenets of cognitive semantics in order to better understand what cognitive semantics is and what it can do in the research of language and cognition. The six tenets are: semantics is conceptualization, meaning is perceptively grounded, semantic elements are spatial or topological elements, cognitive models are primarily image-schematic, semantics is the basis for syntax which is at least determined by semantics, concepts show prototypical effects. Key words: cognitive semantics; basic tenets; theoretical power Title: The six basic tenets of cognitive semantics 1. 引言 语义学研究大体可以分为两个传统：客观途径和认知途径。客观途径认为，语言表达式的意义是客观外部世界中的某物，即句法结构向客观世界（包括可能世界）物体的映射，因而常用真值条件来定义。那么，语言的意义与语言使用者没有关系。而认知途径认为，语言表达式的意义即心理实体，是语言构成成分向认知结构的映射。语义与外部世界的关系是次要的，而且只有在认知结构确定下来以后才能确定下来。那么，意义独立于真值。外部世界的作用只有在考察认知结构与它的关系时才被考虑进来。 根据Talmy（2000：5）的论述，认知语义学研究概念内容及其在语言中的组织方式。概念内容不但包括意念（ideational）内容，还包括情感、感知等体验内容。认知语义学作为认知语言学的最重要部分，它的一些基本主张也就是认知语言学的基本主张，可以概括为六个基本特征。下文将分别讨论。 2. 意义即（认知模型中的）概念化 这一命题标志着认知语义学同传统语义学的根本分歧。传统语义学的基本取向是客观主义。客观主义的认知观和语言观可以表述为（Lakoff 1987；163）： 客观认知：思想是抽象符号的操作。符号的意义对应于外在世界的实体和范畴。因此，大脑可以表征外部世界，折射（mirror）自然。 客观概念：概念是表达下面两种关系的符号：1）符号与概念系统中的其他概念有关联；2）与客观现实世界或可能世界的实体和范畴相对应。 传统语义学认为，语言的意义总是与可能世界相联系，如命题是可能世界与真值的函数。 认知语义学认为，意义存在于脑海中，即语言的意义是语言表达式向认知或心理实体的映射。这一观点否定了真值条件在确定语言的意义中的首要地位。相反，由于真值是认知结构与世界的关系，那么，语言表达式的真值就是次要的了。 但是，意义即概念化的观点不同于Fodor的思维语理论，虽然他也是用心理实体来表征语言的信息。Fodor的思维语理论指的是，说话人根据一组内在的规则计算语言的推理并形成语言回应。构成思维语的心理实体形成语言，语言的句法结构由一组组递归性规则管辖。事
Final Examination for Cognitive Semantics Course Student No______________ Name______________ Directions: Discuss any two from the following topics and develop your ideas into a passage within 500 words for each topic. 1.The metaphor LOVE IS A JOURNEY is a conventional way of conceptualizing love relationships. Is there any corresponding metaphor in Chinese culture? Try to find our conventional ways of conceptualizing love relationships and illustrate them within the framework of Conceptual Metaphor Theory. . 2.The metaphor TIME IS MONEY forms a systematic way of talking or thinking about time in the Western culture. Is there any different corresponding metaphor in Chinese culture? Try to find our conventional ways of conceptualizing TIME and illustrate them within the framework of Conceptual Metaphor Theory. 3.Illustrate and comment on THE INV ARIANCE PRINCIPLE. 4.Collect some conventional metaphorical expressions of EDUCATION in Chinese culture and illustrate them within the framework of Conceptual Metaphor Theory, for example, EDUCATION as GROWTH and NURTURE. 5.What’s the role of IMAGE SCHEMA in Cognitive Linguistics?
语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。 工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配， 双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分
编译原理课程设计(词法分析，语法分析，语义分析，代码 生成） #include
char left;// string right;// int len;// }; ivan css[20];// 20 struct pank// action { char sr;// int state;// }; pank action[46][18];//action int go_to[46][11];// go_to struct ike// { ike *pre; int num;// int word;// ike *next; }; ike *stack_head,*stack_tail;// struct L// { int k; string op;// string op1;// string op2;// string result;// L *next;// L *Ltrue;//true L *Lfalse;//false };
用友软件股份有限公司 高级分析平台语义模型红皮书 版本：V6.0.0.20100924
目录 一、前言 (3) 1.概念 (3) 2.定位 (3) 二、结构 (3) 1.应用模型 (3) 2.语义模型 (4) a) 定义形态 (4) b) 执行流程 (6) c) 数据形态 (7) 3.语义提供者 (7) a) 接口 (7) b) 扩展 (10) 4.函数 (14) a) 函数解析 (14) b) 函数扩展 (14) 5.参数 (17) a) 参数定义 (17) b) 参数引用 (17) c) 参数设置 (18) 6.宏变量 (19) 7.描述器 (20) 8.数据加工 (22) 9.物化策略 (24) 10.复合语义模型 (25) 11.语义上下文 (29) 三、语义模型的管理 (32) 1.对象管理 (32) 2.环境配置 (35) 四、功能扩展 (36) 1.扩展语义提供者 (37) 2.扩展业务函数 (37) 3.使用数据加工 (37) 4.自定义执行策略 (37) 五、附录 (38) 1.入门 (38) 2.语义模型API (43) 3.语义函数 (45) 4.其他函数 (45) 5.脚本引擎 (47) 6.针对查询引擎的改进 (47)
一、前言 1.概念 SMART，即Semantic Modeling for Analysis Report Toolkit, 分析报表语义建模工具。 2.定位 二、结构 1.应用模型
上图为语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合。 2.语义模型 a)定义形态 下图展示了语义模型的内部结构，
C.3语义分析 实验目的 通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法. 实验要求 采用递归下降语法制导翻译法,对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 实验的输入和输出 输入是语法分析提供的正确的单词串，输出为三地址指令形式的四元式序列。例如：对于语句串 begin a:=2+3*4;x:=(a+b)/c end# 输出的三地址指令如下： （1）t1=3*4 （2）t2=2+t1 （3）a=t2 （4）t3=a+b （5）t4=t3/c （6）x=t4 算法思想 1设置语义过程 （1）e mit(char *result,char *arg1,char *op,char *ag2) 该函数功能是生成一个三地址语句送到四元式表中。 四元式表的结构如下： struct {char result[8]; char ag1[8];
char op[8]; char ag2[8]; }quad[20]; (2)char *newtemp() 该函数回送一个新的临时变量名，临时变量名产生的顺序为T1,T2,…. Char *newtemp(void) { char *p; char m[8]; p=(char *)malloc(8); k++; itoa(k,m,10); strcpy(p+1,m); p[0]=?t?; return(p); } (2)主程序示意图如图c.10所示。
置初值 调用scaner 调用lrparser 输出四元组 结束 （2）函数lrparser在原来语法分析的基础上插入相应的语义动作：将输入串翻译成四元式序列。在实验中我们只对表达 式、赋值语句进行翻译。 语义分析程序的C语言程序框架 int lrparser() { int schain=0; kk=0; if(syn=1) { 读下一个单词符号； schain=yucu; /调用语句串分析函数进行分析/ if(syn=6) { 读下一个单词符号； if(syn=0 && (kk==0)) 输出（“success”）;
词法、语法、语义分析结合 一、实验目的与要求 在实现词法、语法分析程序的基础上，编写相应的语义子程序，进行语义处理，加深对语法制导翻译原理的理解，进一步掌握将语法分析所识别的语法范畴变换为某种中间代码（四元式）的语义分析方法，并完成相关语义分析器的代码开发。 二、实验内容 语法制导翻译模式是在语法分析的基础上，增加语义操作来实现的。对于给定文法中的每一产生式，编写相应的语义子程序。在语法分析过程中，每当用一个产生式进行推导或归约时，语法分析程序除执行相应的语法分析动作之外，还要调用相应的语义子程序，以便完成生成中间代码、查填有关表格、检查并报告源程序中的语义错误等工作。每个语义子程序需指明相应产生式中各个符号的具体含义，并规定使用该产生式进行分析时所应采取的语义动作。这样，语法制导翻译程序在对源程序从左到右进行的一遍扫描中，既完成语法分析任务，又完成语义分析和中间代码生成方面的工作。 输入：包含测试用例，如由无符号数和+、?、*、/、(、)构成的算术表达式的源程序文件。 输出：将源程序转换为中间代码形式表示，并将中间代码序列输出到文件中。若源程序中有错误，应指出错误信息。 三、一般实现方法 语法制导翻译模式实际上是对前后文无关文法的一种扩展。一般而言，首先需要根据进行的语义工作，完成对文法的必要拆分和语义动作的编写，从而为每个产生式都配备相应的语义子程序，以便在进行语法分析的同时进行语义解释。要求从编译器的整体设计出发，重点通过对实验二中语法分析程序的扩展，完成一个编译器前端程序的编写、调试和测试工作，形成一个将源程序翻译为中间代码序列的编译系统。 四、基本实验题目 题目：对文法G3[<算术表达式>]中的产生式添加语义处理子程序，完成无符号数的四则运算的计值处理，将输入的四则运算转换为四元式形式的中间代码。本实验只进行了算术表达式四元式的翻译。 五、源代码 *****************************词法分析.h文件 # include
上海电力学院 编译原理 课程实验报告 实验名称：实验三自下而上语法分析及语义分析 院系：计算机科学和技术学院 专业年级： 学生姓名：学号： 指导老师： 实验日期： 实验三自上而下的语法分析 一、实验目的： 通过本实验掌握LR分析器的构造过程，并根据语法制导翻译，掌握属性文法的自下而上计算的过程。 二、实验学时： 4学时。 三、实验内容
根据给出的简单表达式的语法构成规则（见五），编制LR分析程序，要求能对用给定的语法规则书写的源程序进行语法分析和语义分析。 对于正确的表达式，给出表达式的值。 对于错误的表达式，给出出错位置。 四、实验方法 采用LR分析法。 首先给出S-属性文法的定义（为简便起见，每个文法符号只设置一个综合属性，即该文法符号所代表的表达式的值。属性文法的定义可参照书137页表6.1），并将其改造成用LR分析实现时的语义分析动作（可参照书145页表6.5）。 接下来给出LR分析表。 然后程序的具体实现： ● LR分析表可用二维数组（或其他）实现。 ●添加一个val栈作为语义分析实现的工具。 ●编写总控程序，实现语法分析和语义分析的过程。 注：对于整数的识别可以借助实验1。 五、文法定义 简单的表达式文法如下： (1)E->E+T (2)E->E-T (3)E->T
(4)T->T*F (5)T->T/F (6)T->F (7)F->(E) (8)F->i 状态ACTION（动作）GOTO（转换） i + - * / ( ) # E T F 0 S5 S4 1 2 3 1 S6 S1 2 acc 2 R 3 R3 S7 S13 R3 R3 3 R6 R6 R6 R6 R6 R6 4 S 5 S4 8 2 3 5 R8 R8 R8 R8 R8 R8 6 S5 S4 9 3 7 S5 S4 10 8 S6 R12 S11 9 R1 R1 S7 S13 R1 R1 10 R4 R4 R4 R4 R4 R4 11 R7 R7 R7 R7 R7 R7 12 S5 S4 14 3 13 S5 S4 15 14 R2 R2 S7 S13 R2 R2 15 R5 R5 R5 R5 R5 R5 五、处理程序例和处理结果例 示例1：20133191*(20133191+3191)+ 3191#