作业4 文法和语文总结与梳理

本文深入探讨了文法的基本概念,包括符号集、文法构成、语法分析树及二义性,并以PL/0语言为例,详细阐述了其文法规则,如整数、标识符、表达式等的定义。

1. 梳理第二章的内容,写一篇理解与总结。

(1)文法涉及的基本概念,以及自己不太熟悉的概念

L={A,B, … ,Z,a,b, … ,z}

D={0,1, … ,9}

LUD:全部字母和数字的集合

LD:由一个字母后跟一个数字组成的所有符号串的集合

L4:由4个字母组成的所有符号串在集合

L*:由字母组成的所有符号串(包括ε)的集合

D+:由一个或若干个数字组成的所有符号串的集合

L(LUD)*:以字母开头,后跟字母、数字组成的所有符号串的集合

 文法是描述语言的语法结构的形式规则(即语法规则)。就是指怎么由一堆符号组成一个有含义的句子的规则和协议。并且是一种上下文无关的文法。

文法例子:

上面定义英文句子的规则就可以说是一个上下文无关文法。其中,<句子>被称为开始符号,<主语><谓语><代词>之类的被称为非终结符号,He、gave之类的被称为终结符号。

归纳起来,一个上下文无关文法G包括四个部分:终结符号,非终结符号,开始符号,产生式。

更精确的定义:

(2)语法分析树与二义性

  •  最右推导,每个推导过程都是从最右边的非终结符号的替换开始
  •  最左推导,每个推导过程都是从最左边的非终结符号的替换开始

一个文法可以唯一确定一个语言,但是一个语言不一定唯一对应一个文法

用一种树形的图示来表示这个句型的推导过程,这棵树就被称为”语法分析树“,简称”语法树“。

列如:

 对于一个文法,如果它的某些句子对应两棵不同的语法树,这个文法就属于“二义性文法”。

2. 尝试写出PL/0 语言的文法。

整数n    <数字> ::= 0 | 1 | 2 | … | 8 | 9

标识符i   <标识符>::=<字母>{<字母>|<数字>}

表达式e   <表达式>::=[+ | -] <项> { <加法运算符><项>}

条件语句   <条件语句>  ::= IF <条件> THEN <语句>

赋值语句   <赋值语句> -> <标识符> := <表达式>

复合语句   <复合语句> ::= BEGIN <语句> {;<语句>} END

函数  <函数定义> := <类型说明><函数名><复合语句>

程序   <程序> ::= <分程序>

...

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhengjieting/p/11583681.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值