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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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
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
编译原理课程设计
C语言词法分析器
语法分析器
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姓名： 某某某
学号：
班级： 软件一班与技术学院
目录
1C语言词法分析器的设计3
1.1实验目的3
1.2实验要求3
1.3实验环境3
1.4实现分析3
1.4.1词法分析的理论构架3
1.4.2程序入口设计4
1.4.3程序执行中的流程4
1.4.4程序的出口设计5
1.5源代码5
1.6结果分析8
1.7收获与体会
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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python语义分析 Discovering topics are very useful for various purposes such as for clustering documents, organizing online available content for information retrieval and recommendations. Various content
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2023-08-22 21:15:03
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《精通Python自然语言处理》Deepti Chopra(印度) 王威 译第六章 语义分析：意义很重要语义分析（意义生成）被定义为确定字符或单次序列意义的过程，可用于执行语义消歧任务。6.1语义分析简介名词解释：语义解释：将意义分配给句子上下文解释：将逻辑形式分配给知识表示语义分析的原语或基本单位：意义或语义（meaning或sense）语义分析用到的Python库：Python库说明TextB
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2023-08-11 15:43:24
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首先，大概讲一下自然语言处理的背景。互联网上充斥着大规模、多样化、非结构化的自然语言描述的文本，如何较好的理解这些文本，服务于实际业务系统，如搜索引擎、在线广告、推荐系统、问答系统等， 给我们提出了挑战。例如在效果广告系统中，需要将 Query(User or Page) 和广告 Ad 投影到相同的特征语义空间做精准匹配，如果 Query 是用户，需要基于用户历史数据离线做用户行为分析，如果 Qu
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2023-11-07 22:15:22
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众所周知，Python在诸多领域都有非常优异的表现，比如：人工智能、机器学习、深度学习、网络爬虫、游戏开发、数据分析等，而在不同的领域中Python还内置了很多第三方库，拿来即用，十分方便，也正因如此Python在机器学习和深度学习领域得到了很好的应用。那么Python常用的深度学习及机器学习库有哪些?本文为大家介绍10个python常用机器学习及深度学习库! 1、Ilastik Ilas
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2023-10-10 10:48:22
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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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NLP语义分析库的出现给自然语言处理领域带来了许多便利，不过在实际使用中，我们遇到了各种问题。本文将详细记录一个具体案例，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等过程，希望能帮助大家更好地理解NLP语义分析库的应用和问题解决。
## 问题背景
在最近的一次项目中，我们在处理一组用户评论时，使用了NLP语义分析库来提取情感信息。然而，随着数据量的增加，库开始出现不稳定的状
1. 需求分析能分析以下几类语句，并建立符号表及生成中间代码（三地址指令和 四元式形式）：声明语句（包括变量声明、数组声明、记录声明和过程声明）表达式及赋值语句（包括数组元素的引用和赋值）分支语句：if_then_else循环语句：do_while过程调用语句能够识别出测试用例中的语义错误，包括变量（包括数组、指针、结构体）或过程未经声明就使用变量（包括数组、指针、结构体）或过程名重复声明运算分量
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2023-09-20 23:01:47
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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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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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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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