C-Free___C、C 编译器分析
C-Free C/C++ IDE
一：软件介绍
C-Free是一款支持多种编译器的专业化C/C++集成开发环境（IDE）。利用本软件，使用者可以轻松地编辑、编译、连接、运行、调试C/C++程序。C-Free中集成了C/C++代码解析器，能够实时解析代码，并且在编写的过程中给出智能的提示。C-Free提供了对目前业界主流C/C++编译器的支持，你可以在C-Free中轻松切换编译器。可定制的快捷键、外部工具以及外部帮助文档，使你在编写代码时得心应手。完善的工程/工程组管理使你能够方便的管理自己的代码。
主要包含如下特性：
1.支持多编译器，可以配置添加其他编译器；
目前支持的编译器类型：
(1) MinGW 2.95/3.x/4.x/5.0
(2) Cygwin
(3) Borland C++ Compiler
(4) Microsoft C++ Compiler
(5) Open Watcom C/C++
(6) Digital Mars C/C++
(7) Ch Interpreter
2.增强的C/C++语法加亮器，(可加亮函数名，类型名，常量名等)；
3.增强的智能输入功能；
4.可添加语言加亮器，支持其他编程语言；
5.可添加工程类型，可定制其他的工程向导；
6.完善的代码定位功能(查找声明、实现和引用)；
7.代码完成功能和函数参数提示功能；
8.能够列出代码文件中包含的所有符号(函数、类/结构、变量等)；
9.大量可定制的功能:
可定制快捷键
可定制外部工具
可定制帮助(可支持Windows帮助、Html帮助和在线帮助)；
10.彩色、带语法加亮打印功能；
11.在调试时显示控制台窗口；
12.工程转化功能，可将其他类型的工程转化为C-Free格式的工程，并在C-Free中打开。
二：编译、运行单个文件
C-Free可以将单个C/C++源文件编译、连接成一个可运行的应用程序，下面的步骤指导你如何编写、编译、运行一个简单的应用程序。
1、双击桌面上的C-Free快捷方式，运行起C-Free.
2、单击工具栏上的“新建”按钮，这样就会产生一个新的代码编辑器窗口，鼠标右键单击编辑区，在弹出的菜单中选择“代码模板->C template”，如下图所示：
这样会在编辑区产生如下代码：
#include
{
return 0;
}
3、修改上面的代码，在语句"return 0;"的上面插入如下语句：
printf("Hello, C-Free!\n")
然后单击工具栏上的“保存”按钮，保存文件为“hello.c”.保存后如下图所示：
4、单击工具栏上的“构建并运行”按钮，C-Free开始编译hello.c文件，编译的结果显示在消息窗口，上面的程序有错误，因此消息窗口将显示错误信息，并自动将错误定位到代码编辑器，高亮显示错误的位置.
5、修改源程序，在“printf”语句后加上分号，重新“运行”，通过编译，程序运行的结果如下：
在控制台窗口中，按任意键将关闭这个窗口，或者单击工具栏上的“停止”按钮，也将关闭这个窗口。
三：构建工程
当编写一个大的程序的时候，往往涉及到的源程序文件不止一个，这时候需要建立一个工程来统一管理这些文件，使用工程，可以方便地将这些文件编译、连接成一个独立的可执行文件。下面的步骤说明了如何建立、编译、构建一个工程.
1、选择“工程”菜单下的“新建”选项，产生如下图所示的对话框：
在上面的窗口中，选择工程类型为“控制台程序”，输入工程名称为“proj1”,然后点击“确定”按钮。这时会出现向导对话框，如下图所示：
在这一步，选择控制台程序的类型为“空的程序”，然后点击“下一步”，出现第二步的窗口，我们略过第二步，继续点下一步，出现如下窗口：
在构建配置中我们选择“mingw2.95”，然后点“完成”。这样C-Free 就为我们创建了一个空的工程。目前工程中还没有任何文件。
2、新建两个文件，分别输入如下的程序：
保存这两个文件，分别命名为“a1.c ”和“a2.c ”.在保存后，C-Free 会询问，是否希望将文件添加到当前工程中，请选择“是”，会出现如下对话框： /* a1.c */
#include
int i; /*定义一个外部变量i */
void func();
void main()
{
i=3;
printf("%d\n",i);
i+=2;
func();
printf("%d\n",i);
}
/* a2.c */ #include
在对话框中选择“Source Files”目录，然后点击“确定”，这样文件就被添加到了工程的Source Files文件夹中。添加这两个文件后保存工程，完成后文件列表窗口如下图所示：
如果想添加头文件到工程，则可以右击“Header Files”文件夹，添加自己想要的头文件到工程中。用户也可以将所有这些文件夹删除，建立自己想要得文件夹，使用自己的管理方式。
编译原理语义分析实验报告——免费!
语义分析实验报告 一、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。 二、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。 三、算法思想： 1、设置语义过程。 （1）emit(char *result,char *ag1,char *op,char *ag2) 该函数的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、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。
四、源程序代码： #include
编译原理知识点汇总
编译原理的复习提纲 1.编译原理=形式语言+编译技术 2.汇编程序： 把汇编语言程序翻译成等价的机器语言程序 3.编译程序： 把高级语言程序翻译成等价的低级语言程序 4.解释执行方式： 解释程序，逐个语句地模拟执行 翻译执行方式： 翻译程序，把程序设计语言程序翻译成等价的目标程序 5.计算机程序的编译过程类似，一般分为五个阶段： 词法分析、语法分析、语义分析及中间代码生成、代码优化、目标代码生成 词法分析的任务： 扫描源程序的字符串，识别出的最小的语法单位（标识符或无正负号数等） 语法分析是： 在词法分析的基础上的，语法分析不考虑语义。语法分析读入词法分析程序识别出的符号，根据给定的语法规则，识别出各个语法结构。 语义分析的任务是检查程序语义的正确性，解释程序结构的含义，语义分析包括检查变量是否有定义，变量在使用前是否具有值，数值是否溢出等。
语法分析完成之后，编译程序通常就依据语言的语义规则，利用语法制导技术把源程序翻译成某种中间代码。所谓中间代码是一种定义明确、便于处理、独立于计算机硬件的记号系统，可以认为是一种抽象机的程序 代码优化的主要任务是对前一阶段产生的中间代码进行等价变换，以便产生速度快、空间小的目标代码 编译的最后一个阶段是目标代码生成，其主要任务是把中间代码翻译成特定的机器指令或汇编程序 编译程序结构包括五个基本功能模块和两个辅助模块 6.编译划分成前端和后端。 编译前端的工作包括词法分析、语法分析、语义分析。编译前端只依赖于源程序，独立于目标计算机。前端进行分析 编译后端的工作主要是目标代码的生成和优化后端进行综合。独立于源程序，完全依赖于目标机器和中间代码。 把编译程序分为前端和后端的优点是： 可以优化配置不同的编译程序组合，实现编译重用，保持语言与机器的独立性。 7.汇编器把汇编语言代码翻译成一个特定的机器指令序列 第二章 1.符号，字母表，符号串，符号串的长度计算P18，子符号串的含义，符号串的简单运算XY，Xn， 2.符号串集合的概念，符号串集合的乘积运算，方幂运算，闭包与正闭包的概念P19，P20A0 ={ε} 3.重写规则，简称规则。非xx（V
语义分析
语义分析 1.语义分析？ 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。 可参考：https://www.wendangku.net/doc/6417823105.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？ 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考： https://www.wendangku.net/doc/6417823105.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于： 西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？
基于潜在语义分析的JAVA类库检索方法
文章编号:10035850(2006)03004302 基于潜在语义分析的Java类库检索方法Java Class Library Retrieval Method based on Latent Semantic Analysis 刘 磊 (大连理工大学软件学院 大连 116023) 【摘 要】为了更精确、有效地检索Jav a类库,应用潜在语义分析的理论,设计了基于潜在语义分析的Java类库的检索方法,提高了对Java类库的检索质量。基于潜在语义分析的理论和方法可以适用于大多数的检索系统,对提高检索系统的检索精确性有很大的帮助。 【关键词】潜在语义分析,信息检索,Jav a类库检索方法 中图分类号:T P312 文献标识码:A ABSTRACT Fo r sear ching in jav a class libr ary mo re accur ately,this paper designs a r etr ieval method o f jav a class librar y based on L SA(L at ent sem ant ic A naly sis)o n the basis of semantic ana ly sis theor y.T his method impr oves t he sear ching quality of jav a class librar y and can be used in mo st of sear ching system,and is helpful to impro ve the sear ching accur acy o f retr iev al sy st em. KEYWORDS L SA,infor matio n retr iev al,java libr ary ret riev al method 信息的检索一直是大家研究的热门话题,人们对如何实现快捷准确的搜索功能进行了广泛的研究。本文探讨搜索对象Java类库是Java开发平台提供的开发文档,也是学习Java语言的主要文档。Jav a类库有着非常规则的结构,这对非常熟悉Java的开发人员来说是非常便利的,但是对于初学者来说,如何找到相应类的介绍却是非常困难的。所以快速高效率的Java类库检索方法有一定的现实实用价值。 传统的查询方法基于文本关键字的向量空间模型VSM(Vector Space M odel),是用m个关键字维构成的文档向量D i={d1i,d2i,...,d mi}表示文档集中的一个文档,并基于此进行文档过滤,检索的处理。它将非结构化的文本表示成向量的形式,使得各种数学处理成为可能。它的优点是简单、快捷。但是向量空间模型关于词间相互独立的假设很难满足,文中出现的词往往存在一些相关性,在某种程度上影响计算结果,同时,这种基于关键字的处理方法主要依据词频信息,两个文本的相似度取决于它们拥有的共同词汇的数量,因而无法分辨自然语言的语义模糊性[2]。 参考文献[1]中采用了上面的VSM方法表示Java 类库各可复用模块的语义,本文采用基于潜在语义分析的Java类库检索方法,对其进行改进。 潜在语义分析的出发点就是文本中词与词之间存在某种联系,及存在某种潜在的语义结构,这种潜在的语义结构隐含在文本中词语的上下文使用模式中,因此采用统计计算的方法,对文本进行分析,寻找这种潜在的语义结构,不需要确定语义的编码,仅依赖于上下文中事务的联系,并用语义结构表示词和文本,达到消除词之间的相关性简化文本向量的目的。 三维潜在语义空间示例如图1 所示。 传统的空间向量方法假设词语语义是相互独立的,每个词语被看作向量空间中的一个正交基本向量,实际上词语之间存在着很强的关联性及出现“斜交”的现象,影响文本处理的结果。LSA利用这种关联性,通过对文本集中词语的上下文的使用模式进行统计转换,获得一个新的、低维的语义空间[3]。SVD是目前普遍使用的典型的LSA空间构造方法。它通过对文本集的词-文本矩阵的奇异值分解计算,提取k个最大的奇异值及其对应的奇异矢量构成新矩阵来近似表示原文本集的词条-文本矩阵。具体步骤如下: 首先,构造一个训练集m*n词条-文本矩阵A=[a ij]mn,其中a ij=L(i,j)*G(i),L(i,j)是单词i在文本j中的局部权重,G(i)是单词i在文本集中的全局权重,m为提取单词数,n为文本数。 其次,对A进行截取SVD分解(设m>n, rank(A)=r,存在k,k 自动浅层语义分析 车万翔，刘挺，李生 （哈尔滨工业大学计算机学院信息检索实验室，哈尔滨 150001） E-mail: {car, tliu, lisheng}@https://www.wendangku.net/doc/6417823105.html, 摘要 全自动的语义分析一直是自然语言理解的主要目标之一。通过深层语义分析，可以将自然语言转化为形式语言，从而使计算机能够与人类无障碍的沟通。为达此目的，人们已经进行了多年的努力，然而目前取得的效果并不理想。浅层语义分析是对深层语义分析的一种简化，它只标注与句子中谓词有关的成份的语义角色，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式，具有定义清晰，便于评价的优点。本文描述了浅层语义分析现有的语料库资源，各种分析方法，以及我们的工作等。并提出了对该任务一些难点问题的解决方案和对浅层语义分析发展的一个初步展望。 关键词：自然语言理解；浅层语义分析；语义角色标注； Shallow Semantic Parsing Wanxiang Che, Ting Liu, Sheng Li （Information Retrieval Lab, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001） Abstract: Automatic semantic parsing is one of the main tasks for the natural language understanding. The natural language sentences can be translated into formal language by deep semantic paring. Consequently computer and human beings can communicate with each other freely. In order to achieve the dream, people have done lots of efforts for many years. However the results are not up to much. Shallow semantic parsing is a simplified form of deep semantic parsing. It only labels the constituents with semantic roles which have direct relation with the predicate in a sentence. The semantic roles include Agent, Patient, Temporal, Locative and so on. In addition, it can give great support to many NLP applications, such as information extraction, question and answering, machine translation and so on. Semantic role labeling (SRL) is one kind of shallow semantic paring. It is currently a well defined task with a substantial body of work and comparative evaluation. In the paper, we investigate the corpus for SRL, the paring methods, and our previous work. At last, some proposals to solving the difficulties in shallow semantic parsing and some future work are given. Kerwords: Natural language understanding; Shallow semantic parsing; Semantic role labeling 词法分析 #include ch=s[--p]; syn=10; for(n=0;n<6;n++) if(strcmp(token,r[n])==0) { syn=n+1; break; } } void digit(bool positive)//数字的判断{ len=sum=0; ch=s[p]; while(ch>='0' && ch<='9') { sum=sum*10+ch-'0'; ch=s[++p]; } if(ch=='.') { dsum=sum; ch=s[++p]; pos=0.1; while(ch>='0' && ch<='9') { dsum=dsum+(ch-'0')*pos; pos=pos*0.1; ch=s[++p]; } if(ch=='e') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; if(ch=='-' || ch=='+') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; } if(!(ch>='0' && ch<='9')) { syn=-1; } else 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》总复习-07级 第一章编译程序的概述 （一）内容 本章介绍编译程序在计算机科学中的地位和作用，介绍编译技术的发展历史，讲解编译程序、解释程序的基本概念，概述编译过程，介绍编译程序的逻辑结构和编译程序的组织形式等。 （二）本章重点 编译（程序），解释（程序），编译程序的逻辑结构。 （三）本章难点 编译程序的生成。 （四）本章考点 全部基本概念。 编译程序的逻辑结构。 （五）学习指导 引论部分主要是解释什么是编译程序以及编译的总体过程。因此学习时要对以下几个点进行重点学习：翻译、编译、目标语言和源语言这几个概念的理解；编译的总体过程：词法分析，语法分析、语义分析与中间代码的生成、代码优化、目标代码的生成，以及伴随着整个过程的表格管理与出错处理。 第三章文法和语言课外训练 （一）内容 本章是编译原理课程的理论基础，主要介绍与课程相关的形式语言的基本概念，包括符号串的基本概念和术语、文法和语言的形式定义、推导与归约、句子和句型、语法分析树和二义性文法等定义、文法和语言的Chomsky分类。 （二）本章重点 上下文无关文法，推导，句子和句型，文法生成的语言，语法分析树和二义性文法。（三）本章难点 上下文无关文法，语法分析树，文法的分类。 （四）本章考点 上下文无关文法的定义。 符号串的推导。 语法分析树的构造。 （五）学习指导 要构造编译程序，就要把源语言用某种方式进行定义和描述。学习高级语言的语法描述是学习编译原理的基础。上下文无关文法及语法树是本章学习的重点。语法与语义的概念；程序的在逻辑上的层次结构；文法的定义，文法是一个四元组：终结符号集，非终结符号集，开始符号、产生式集；与文法相关的概念，字符，正则闭包，积（连接），或，空集，产生式，推导，直接推导，句子，句型，语言，最左推导，最右推导（规范推导）；学会用文法来描述语言及通过文法能分析该文法所描述的语言；语法树及二义性的概念、能通过画语法树来分析一个文法描述的语言是否具有二义性；上下文无关文法的定义和正规文法的定义，能判断一个语言的文法是哪一类文法。 附训练试题： 《编译原理》课后习题答案第一章 第 1 章引论 第 1 题 解释下列术语： （1）编译程序 （2）源程序 （3）目标程序 （4）编译程序的前端 （5）后端 （6）遍 答案： （1）编译程序：如果源语言为高级语言，目标语言为某台计算机上的汇编语言或机器语言，则此翻译程序称为编译程序。 （2）源程序：源语言编写的程序称为源程序。 （3）目标程序：目标语言书写的程序称为目标程序。 （4）编译程序的前端：它由这样一些阶段组成：这些阶段的工作主要依赖于源语言而与目标机无关。通常前端包括词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成这些阶 段，某些优化工作也可在前端做，也包括与前端每个阶段相关的出错处理工作和符 号表管理等工作。 （5）后端：指那些依赖于目标机而一般不依赖源语言，只与中间代码有关的那些阶段，即目标代码生成，以及相关出错处理和符号表操作。 （6）遍：是对源程序或其等价的中间语言程序从头到尾扫视并完成规定任务的过程。 第 2 题 一个典型的编译程序通常由哪些部分组成？各部分的主要功能是什么？并画出编译程 序的总体结构图。 答案： 一个典型的编译程序通常包含 8 个组成部分，它们是词法分析程序、语法分析程序、语义分析程序、中间代码生成程序、中间代码优化程序、目标代码生成程序、表格管理程序和错误处理程序。其各部分的主要功能简述如下。 词法分析程序：输人源程序，拼单词、检查单词和分析单词，输出单词的机表达形式。 语法分析程序：检查源程序中存在的形式语法错误，输出错误处理信息。 语义分析程序：进行语义检查和分析语义信息，并把分析的结果保存到各类语义信息表中。 中间代码生成程序：按照语义规则，将语法分析程序分析出的语法单位转换成一定形式 的中间语言代码，如三元式或四元式。 中间代码优化程序：为了产生高质量的目标代码，对中间代码进行等价变换处理。 目标代码生成程序：将优化后的中间代码程序转换成目标代码程序。 表格管理程序：负责建立、填写和查找等一系列表格工作。表格的作用是记录源程序的 各类信息和编译各阶段的进展情况，编译的每个阶段所需信息多数都从表格中读取，产生的中间结果都记录在相应的表格中。可以说整个编译过程就是造表、查表的工作过程。需要指出的是，这里的“表格管理程序”并不意味着它就是一个独立的表格管理模块，而是指编译程序具有的表格管理功能。 错误处理程序：处理和校正源程序中存在的词法、语法和语义错误。当编译程序发现源 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# 舆情监控--语义分析解决方案概述 舆情监控中极为关键的一个环节是进行语义分析，只有让计算机能“理解”从各目标网站上抓取的内容，才有可能得出对有关舆情的正确判断；从广义上来说，这项技术可归属于计算机人工智能技术领域；本团队在此领域有独到的优势，在借鉴行业内各种流行方案的基础上，融合了团队在实际开发过程中积累的经验。 整体上说，舆情监控中的语义分析涉及到的关键技术环节有以下两个： 1 中文分词 中文分词的主要困难在于分词歧义，例如：“结婚的和尚未结婚的”，应该分成“结婚／的／和／尚未／结婚／的”，还是“结婚／的／和尚／未／结婚／的”？人来判断很容易，要交给计算机来处理就麻烦了。问题的关键就是，“和尚未”里的“和尚”也是一个词，“尚未”也是一个词，从计算机的角度看上去，两者似乎都有可能。对于计算机来说，这样的分词困境就叫做“交集型歧义”。计算机分词中所遭遇的困境除了“交集型歧义”外，还有许许多多；相应的解决方案也数不胜数，如“最大匹配法”、“自动分词法”、“特殊规则修正法”等，但这些算法大多都是从语言学的角度对分词进行研究，对划分方案的评价标准都是基于每个词固有的性质，完全不考虑相邻词语之间的影响；因而一旦涉及到组合型歧义的问题，最大匹配、最少词数、概率最大等所有策略都不能实现具体情况具体分析，分词效果存在明显缺陷； 本团队在实际开发中采用的是该领域最新的研究成果，即Google 黑板报上提到的统计语言模型算法，对于任意两个词语w1、w2，统计在语料库中词语w1后面恰好是w2的概率P(w1, w2) 。这样便会生成一个很大的二维表。再定义一个句子的划分方案的得分为P(?, w1) · P(w1, w2) · … · P(w n-1, wn) ，其中w1, w2, …, w n依次表示分出的词。我们同样可以利用动态规划求出得分最高的分词方案。 2 内容语义的解析 在上述对内容分词的基础之上，进行话题发现与追踪、内容倾向性分析；这两个部分分别概述如下： （1）网民讨论的话题繁多，涵盖社会方方面面，如何从海量信息中找到热点、敏感话题，并对其趋势变化进行追踪成为研究热点。早期的Allan James、J. Allan、G.Hulten、Qiaozhu Mei等人的研究思路是基于文本聚类，即文本的关键词作为文本的特征。这种方法虽然能将一个大类话题下的文本进行聚合，但没有保证话题的可读性与准确性。本团队在此思路的基础上进行改进，实现了话题发现与追踪：即将文本聚类问题转换为话题特征聚类问题，并依据事件对语言文本信息流进行重新组织与利用。 （2）网络舆情倾向性分析技术：通过倾向性分析可以明确网络传播者所蕴涵的感情、态度、观点、立场、意图等主观反映。对舆情文本进行倾向性分析，实际上就是用计算机实现根据文本的内容提炼出文本作者的情感方向的目标。本团队致力于网络舆情文本的倾向性分析技术：通过判断网络环境下倾向性特征词的特点和类型，并进行语气极性判别和标注，从而构建一个面向互联网的倾向性语气词典，建设一定规模的标准数据集，为中文倾向性分 实验四：语义分析 一．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 二．实验要求：采用的是递归下降语法制导翻译法，对算术表达式，赋值语进行语义分析并生成四元式序列。 1.实验的输入和输出分别为以下： 输入是语法分析后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所示： (1)t1=3*4; (2)t2=2+t1; (3)a=t2; (4)t3=a+b; (5)t4=t3/c; (6)x=t4; 2.实验算法的思想为： （1）设置语义分析过程 这其中用到的几个重要的函数的功能和代码如下面所列出的： 1.emit (char *result ,char *ag1,char *op,char *ag2) 该函数的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]; 2char *newtemp() 该函数的功能是回送一个新的变量名，临时变量的名称产生的顺序依次为T1, T2 ,…….. Char *newtemp() { Char *p; Char m[8]; P=(char *)malloc(8); K++; Iota(k,m,10); Strcpy(p+1,m); P[0]=’t’; Return (p)； } （2）主程序的示意图如图所示： 编译原理综合训练 语义分析实验报告 指导老师： 班级： 学生：zeadom 学号： 学生： 学号： 2011/6/29 目录 语言文法的形式化描述....................................................................................错误!未定义书签。语义规则............................................................................................................错误!未定义书签。运行环境介绍....................................................................................................错误!未定义书签。关键算法的流程图及文字解释........................................................................错误!未定义书签。 1、本编译器的总框架..............................................................................错误!未定义书签。 2、在语义分析中的主要函数介绍..........................................................错误!未定义书签。 3、产生布尔表达式..................................................................................错误!未定义书签。 4、While-do语句的语义分析..................................................................错误!未定义书签。 5、词法、语法和语义分析的衔接..........................................................错误!未定义书签。测试报告............................................................................................................错误!未定义书签。附录 ...................................................................................................................错误!未定义书签。 实验3 语义分析实验报告 一、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。 二、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。 三、算法思想 1、设置语义过程。 （1）emit(char *result,char *ag1,char *op,char *ag2) 该函数的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、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。 四、源程序代码： #include [工学]编译原理--词法分析_语法分析_语义分析C语言词法分析 #include while(ch>='a' && ch<='z' || ch>='0' && ch<='9') { token[m++]=ch; ch=s[++p]; } token[m]='\0'; ch=s[--p]; syn=10; for(n=0;n<6;n++) if(strcmp(token,r[n])==0) { syn=n+1; break; } } void digit(bool positive)//数字的判断 { len=sum=0; ch=s[p]; while(ch>='0' && ch<='9') { sum=sum*10+ch-'0'; ch=s[++p]; } 编译技术课程设计 班级计算机0802 学号3080602049 姓名周勇 指导老师朱玉全 二零一一年七月 编译技术课程设计 一、目的 <<编译技术>>是理论与实践并重的课程，而其实验课要综合运用一、二年级所学的多门课程的内容，用来完成一个小型编译程序。从而巩固和加强对词法分析、语法分析、语义分析、代码生成和报错处理等理论的认识和理解；培养学生对完整系统的独立分析和设计的能力，进一步培养学生的独立编程能力。 二、任务及要求 基本要求： 1．词法分析器产生下述小语言的单词序列 这个小语言的所有的单词符号，以及它们的种别编码和内部值如下表： 对于这个小语言，有几点重要的限制： 首先，所有的关键字（如IF﹑WHILE等）都是“保留字”。所谓的保留字的意思是，用户不得使用它们作为自己定义的标示符。例如，下面的写法是绝对禁止的： IF（5）=x 其次，由于把关键字作为保留字，故可以把关键字作为一类特殊标示符来处理。也就是说，对于关键字不专设对应的转换图。但把它们（及其种别编码）预先安排在一张表格中（此表叫作保留字表）。当转换图识别出一个标识符时，就去查对这张表，确定它是否为一个关键字。 再次，如果关键字、标识符和常数之间没有确定的运算符或界符作间隔，则必须至少用一个空白符作间隔（此时，空白符不再是完全没有意义的了）。例如，一个条件语句应写为 IF i>0 i= 1; 而绝对不要写成 IFi>0 i=1; 因为对于后者，我们的分析器将无条件地将IFI看成一个标识符。 这个小语言的单词符号的状态转换图，如下图： 2．语法分析器能识别由加+ 减- 乘* 除/ 乘方^ 括号（）操作数所组成的算术表达式，其文法如下： E→E+T|E-T|T T→T*F|T/F|F F→P^F|P p→(E)|i 使用的算法可以是：预测分析法；递归下降分析法；算符优先分析法；LR分析法等。 3．中间代码生成器产生上述算术表达式的中间代码（四元式序列） 较高要求：浅层语义分析
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