Antlr4是一款开源的语法分析器生成工具，能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器。现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Pig等都在使用ANTLR来做语法分析。本文直接引用antlr4工具做自定义的语义分析public int getMax(int c , int d){
return c + d;
}
int a = 5;
int b = 6;
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2023-11-23 15:41:14
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貌似是腾讯广点通部门的人写的，挺不错的。 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
实验五 语义分析器代码已开源：https://github.com/LinXiaoDe/Quary/tree/master/lab5
一. 学习经典的语义分析器（2小时）一、实验目的 学习已有编译器的经典语义分析源程序。 二、实验任务 阅读已有编译器的经典语义分析源程序，并测试语义分析器的输出。 三、实验内容（1）选择一个编译器:选择一个编译器，如：TINY或其它编译器也可（需自备源代码）。我所选
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2024-09-19 23:10:40
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引言最近对自然语言处理特别感兴趣，之前上了一个研修课就想尝试着文本分析来着，但是由于时间关系和能力关系没实施，这学期又要提交一个大作业，要求是让计算机读入一段文本并自动的生成文本中叙述的场景，感觉很难，而且还在初步尝试中。 大体的流程应该是上述，不过目前我还在尝试用现有的NLP技术理解文本。最近，我浏览网页发现呼声比较高的就是OpenNLP这个开源的工具包，下面我来简单描述一下我最近的尝试。Ope
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2024-03-11 19:28:28
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景NLP（自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。所谓“自然”乃是寓意自然进化形成，是为了区分一些人造语言，类似Python、Java等人为设计的语言。在
当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网、物联网、电子商务、现代物流、网络金融等现代服务业发展,催生了车联网、智能电网、新能源、智能交通、智能城市、高端装备制造等新兴产业发展.现代信息技术正成为各行各业运营和发展的引擎.但这个引擎正面临着大数据这个巨大的考验.各种业务数据正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理技术加以解决,
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2024-08-12 20:39:16
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NLP和数据挖掘的开端，在离开小组前，整理出来，以作纪念。 1. IK AnalyzerIK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。 初判：使用文法分析的算法一般不适合扩展，文法无法覆盖现实语言中的所有文法（不满足完备
在NLP领域比较重要的就是语义相似度计算，可用于非常多方面的应用，比如搜索、智能问答系统、多轮对话、基于内容的推荐系统召回模块等。能够在语义相似度任务这些领域会有巨大提升。像搜索领域中用到的elasticsearch分布式高性能搜索工具中用到的BM25算法，是通过词频和逆文档形成的稀疏矩阵来计算相似度。这种方法没有考虑到句子之间的语义关系，只是考虑到词频带来的影响。BM25是tf-idf的改进版，
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2024-02-10 06:49:42
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实验四、语法分析实验 一、 实验目的（1） 编制一个语义分析程序（2） 语义分析程序是在语法分析程序的基础上进行编写的，主要任务是根据语法
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2023-06-28 23:19:25
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语义分割最常见的评价指标就是mIoU和PA，它们从概念上理解起来比较直观,而且在不同的视觉任务中有很多不同的求法。这两个指标的计算，对于刚学习语义分割的朋友(例如我)还是很有难度的，所以记录一下它们的实现过程，免得以后忘记了。 还是先从原理简单介绍一下，本文使用的方法如何求交并比，不然待会看代码可能有点头疼。 语义分割的交并比其实就是下图中橙色部分比上真实值加预测值。物理意义很直观，理解起来也很方
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2024-02-02 12:28:39
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说起这次的语义分析，不得不说的是我的重大的改变。上一次的语法分析是利用了预测分析法来实现的，经过多方考证，发现用预测分析法的语法分析器基础来实现语义分析的困难重重，例如在语法指导翻译的时候那个栈的变化和各种属性的传递就已经让我头晕脑胀了。无奈之下，只好重写语法分析，用了递归下降来实现语法分析进而实现我的语义分析。使用递归下降的最大好处就是思路特别清晰，一旦开始写了，就特别明确接下来要做什么。这就是
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2023-09-22 14:07:22
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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 im
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2024-08-19 10:19:04
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语义分析的结果会被送去字节码生成器，所以该结果必须接近字节码。而字节码格式是以类为单位的，所以语义分析的结果也应当是“类”。这里的类不光是class，还包括了interface。在字节码和标准库的反射中，并不对两者做区分，只是将interface作为一个“修饰符”而已。同样的还有annotation（由于Latte-lang不支持定义注解，注解需要用java定义然后在Latte中使用。所以结果
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2023-10-13 19:13:34
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一、语义分析目的1）词法分析 词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。 分词和词性标注好理解。 命名实体识别的任务是识别句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语构成的。 词义消歧是要根据句子上下文语境来判断出每一个或某些词语的真实意思。2）句法分析
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2023-12-07 00:36:04
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2021SC@SDUSC目录概述补充说明doPhase1()getMetaData(QB, ReadEntity）分析概述上一篇文章中，我分析了doPhase1()函数，这是语义分析的起始阶段，程序的最终目标是将AST的数据载入QB，doPhase1这一阶段主要思想是递归地遍历AST，建立一些必要的映射关系，从而将一些关键信息传给QB，如表、子查询的别名信息、内部子句的名字、聚合操作信息等，进而上
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2023-10-11 08:36:49
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# 使用OpenNLP进行情绪分析的入门指南
在现代自然语言处理（NLP）应用中，情绪分析是一项重要任务。使用Apache OpenNLP库，你可以轻松实现对文本情绪的分析。接下来，我将引导你完成情绪分析的整个流程。
## 情绪分析流程
以下是实现OpenNLP情绪分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 OpenNLP 进行摘要分析的完整指南
在数据分析和自然语言处理（NLP）领域，生成文本摘要是一个非常重要的任务。Apache OpenNLP 是一个机器学习库，用于处理文本数据，支持多种自然语言处理任务，包括分词、句子解析、命名实体识别以及文本摘要等。本文将教你如何使用 OpenNLP 进行摘要分析，让我们一起来学习吧！
## 一、流程概述
我们将在本篇文章中分成以下几个步骤来实
### 语义分析 Java 的流程
为了教会你如何实现“语义分析 Java”，我将会按照以下步骤逐一解释：
1. 词法分析：将源代码转换成令牌（Token）序列，每个令牌代表一个关键字、标识符、运算符，或者其他语法元素。
2. 语法分析：根据词法分析得到的令牌序列构建抽象语法树（AST），表示源代码的结构和语法关系。
3. 语义分析：在AST基础上进行语义检查和语义分析，确保代码的合法性，并生
原创
2023-09-07 12:05:14
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atitit.自己动手开发编译器and解释器(2) ------语法分析，语义分析，代码生成--attilax总结 1. 建立AST 抽象语法树 Abstract Syntax Tree，AST） 12. 建立AST 语法树----递归下降（recursive descent）法 23.
最近在做神经网络的研究，偶然间看到OpenAI开源出了一个多国语音转文字的模型，脑海里突然想到余大嘴在华为发布会发布实时语音翻译时满屏弹幕的“？？？”和“！！！”，于是决定做一个多国语音转简体中文字幕的软件来玩一玩。想法是这样的：通过OpenAI最新发布的翻译模型whisper（可以翻译200多种语言，且其中部分语言的翻译效果已然接近甚至超过人类的神器）加上自己写的一点点程序，做一个傻瓜化的多国语
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2024-01-13 14:13:09
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