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NLP|自然語言處理-語法解析指南:算法和技術(第8部分)

原創|使用教程|編輯:鄭恭琳|2018-01-08 10:55:18.000|閱讀 633 次

概述:在這篇文章中,我們繼續深入分析自頂向下的分析算法,包括Packrat(PEG),遞歸下降分析器,Pratt分析器和分析器組合器。

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解析算法

自頂向下算法

Packrat(PEG)

Packrat經常與正式語法PEG相關,因為它們是由同一個人Bryan Ford發明的。Packrat在他的論文中首先被描述了:標題說幾乎所有我們關心的事情:它有一個線性的執行時間,不使用回溯。

其效率的另一個原因是記憶:在解析過程中存儲部分結果。缺點是,直到最近才使用該技術的原因是存儲所有中間結果所需的內存數量。如果所需的內存超過了可用的內存,算法將失去執行的線性時間。

Packrat也不支持左遞歸規則,因為PEG需要總是選擇第一個選項。實際上,一些變體可以支持直接的左遞歸規則,但是以犧牲線性復雜性為代價。

如果需要的話,Packrat解析器可以執行無限量的lookahead。這會影響執行時間,在最壞的情況下可能是指數級的。

遞歸下降解析器(Recursive Descent Parser)

遞歸下降解析器是一個解析器,它與一組(相互)遞歸過程一起工作,對于語法的每個規則通常是一個過程。因此,解析器的結構反映了語法的結構。

termpredictive解析器以幾種不同的方式使用:有些人把它作為自頂向下解析器的同義詞,有些人認為它是從不回溯的遞歸下降解析器。

第二個含義的反義詞是一個遞歸下降解析器,它會回溯。也就是說,通過依次嘗試每一個規則,然后每次失敗就返回,找到與輸入相匹配的規則。

通常,遞歸下降解析器在解析左遞歸規則時會遇到問題,因為算法會一次又一次地調用同一個函數。這個問題的一個可能的解決方案是使用尾遞歸。使用此方法的解析器稱為尾遞歸解析器。

尾遞歸本身只是在函數結束時發生的遞歸。然而,尾部遞歸與語法規則的轉換一起使用。轉換語法規則和在過程結束時進行遞歸的組合允許處理左遞歸規則。

Pratt解析器

Pratt解析器是一個廣泛未使用的,但非常值得贊賞的(由少數人知道的),由Vaughan Pratt在一篇名為“”的論文中定義的解析算法。本文首先從BNF語法的論戰開始,筆者認為錯誤的是解析研究的唯一問題。這是缺乏成功的原因之一。實際上,該算法不依賴于語法,而是直接對tokens進行操作,這使解析專家變得不同尋常。

第二個原因是,如果你有一個有意義的前綴來幫助區分不同的規則,那么傳統的自頂向下的解析器就能很好地工作。例如,如果您得到token FOR,您正在查看for語句。由于這基本上適用于所有的編程語言及其語句,所以很容易理解為什么Pratt解析器沒有改變解析世界。

Pratt算法的亮點在于表達式。事實上,優先的概念使得不可能僅僅通過查看tokens的順序來理解輸入的結構。

基本上,該算法要求您為每個運算符token分配一個優先值,并根據token的左側和右側確定要執行的操作。然后,它使用這些值和函數在遍歷輸入的同時將操作綁定在一起。

雖然Pratt算法沒有公開地成功,但它用于解析表達式。JSLint也為Douglas Crockford(JSON成名)所采用。

解析器組合器

解析器組合器是一個高階函數,接受解析器函數作為輸入,并返回一個新的解析器函數作為輸出。解析器函數通常意味著接受一個字符串并輸出解析樹的函數。

解析器組合器是模塊化的并且易于構建,但是它們也比較慢(在最壞的情況下它們具有O(n4)復雜性)并且不太高端。它們通常被用于更簡單的解析任務或原型設計。從某種意義上說,解析器組合器的用戶部分手動構建解析器,但依賴于創建解析器組合器的人所做的艱苦工作。

通常,它們不支持左遞歸規則,但是有更高級的實現可以做到這一點。例如,參見,其也設法描述具有執行多項式時間的算法。

許多當代實現被稱為monadic解析器組合器,因為它們依賴于稱為的函數式編程的結構。Monad是一個相當復雜的概念,我們不能在這里解釋。但是,monad基本上可以將依賴于數據類型的功能和操作組合起來。關鍵的特點是數據類型指定如何組合不同的值。

最基本的例子是Maybe monad。這是一個正常類型的包裝器,比如整數,在值有效的時候(567)返回值本身,當它不是時(即未定義或被零除),則返回一個特殊的值Nothing。因此,你可以避免使用空值,并毫不客氣地崩潰程序。相反,Nothing值是正常管理的,就像管理任何其他值一樣。

請繼續關注第9部分

本文原作者:Gabriele Tomassetti
翻譯:Elyn

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