- Grammar
مقدمه مفهومی
دستور زبان (grammar) در علوم کامپیوتر به مجموعه قوانینی گفته می شود که ساختار صحیح ترکیب عناصر در یک زبان برنامه نویسی یا نشانه گذاری را تعریف می کند. این مفهوم در طراحی زبان ها، تجزیه و تحلیل کد و پردازش زبان طبیعی نقش اساسی دارد.
انواع دستور زبان
1. دستور زبان مستقل از متن (CFG)
2. دستور زبان وابسته به متن (CSG)
3. دستور زبان منظم (Regular)
4. دستور زبان اعداد صحیح (BNF, EBNF)
5. دستور زبان اشک (Attribute Grammar)
کاربردها
- طراحی و پیاده سازی زبان های برنامه نویسی
- ساخت کامپایلرها و مفسرها
- پردازش زبان طبیعی (NLP)
- اعتبارسنجی اسناد ساخت یافته
- تحلیل و تبدیل کد منبع
مولفه های اصلی
- مجموعه قوانین تولید (Production Rules)
- نمادهای پایانی و غیرپایانی
- نماد شروع (Start Symbol)
- مکانیزم های بازگشتی
- ویژگی های معنایی
چالش ها
- طراحی دستور زبان بدون ابهام
- پیاده سازی کارآمد تجزیه کننده ها
- مدیریت پیچیدگی در زبان های بزرگ
- یکپارچه سازی با تحلیل معنایی
- تعادل بین انعطاف و دقت
روندهای جدید
1. دستور زبان های تطبیقی برای NLP
2. ابزارهای تولید خودکار تجزیه کننده
3. یکپارچه سازی با یادگیری ماشین
4. توسعه زبان های خاص دامنه (DSL)
5. بهبود عملکرد تجزیه کننده ها
دستور زبان (grammar) در علوم کامپیوتر به مجموعه قوانینی گفته می شود که ساختار صحیح ترکیب عناصر در یک زبان برنامه نویسی یا نشانه گذاری را تعریف می کند. این مفهوم در طراحی زبان ها، تجزیه و تحلیل کد و پردازش زبان طبیعی نقش اساسی دارد.
انواع دستور زبان
1. دستور زبان مستقل از متن (CFG)
2. دستور زبان وابسته به متن (CSG)
3. دستور زبان منظم (Regular)
4. دستور زبان اعداد صحیح (BNF, EBNF)
5. دستور زبان اشک (Attribute Grammar)
کاربردها
- طراحی و پیاده سازی زبان های برنامه نویسی
- ساخت کامپایلرها و مفسرها
- پردازش زبان طبیعی (NLP)
- اعتبارسنجی اسناد ساخت یافته
- تحلیل و تبدیل کد منبع
مولفه های اصلی
- مجموعه قوانین تولید (Production Rules)
- نمادهای پایانی و غیرپایانی
- نماد شروع (Start Symbol)
- مکانیزم های بازگشتی
- ویژگی های معنایی
چالش ها
- طراحی دستور زبان بدون ابهام
- پیاده سازی کارآمد تجزیه کننده ها
- مدیریت پیچیدگی در زبان های بزرگ
- یکپارچه سازی با تحلیل معنایی
- تعادل بین انعطاف و دقت
روندهای جدید
1. دستور زبان های تطبیقی برای NLP
2. ابزارهای تولید خودکار تجزیه کننده
3. یکپارچه سازی با یادگیری ماشین
4. توسعه زبان های خاص دامنه (DSL)
5. بهبود عملکرد تجزیه کننده ها
