编译器前端的最后一关，可捕获前面两关无法捕获到的错误，因为有些语言不是上下文无关的，例如，(e1: int ^ e2: int) => e1 + e2: int
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
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字母表也即符号集，用 ∑表示，它是一个包含各种符号的有穷非空集合。以汉语为例，汉语字母表就是各种汉字、数字、标点符号的集合；以英语为例，英语字母表就是各种字母、数字、标点符号的集合……那么到了编程，字母表就可能是字母、数字、各种专用符号和保留字了。
: 有限的规则组成的集合 , 规则规定如何进行代换操作 , 规定 变量 , 终端字符 , 字符串变量 等 ;
状态的指令都是从本状态指向本状态 , 生成两种指令 , 一种是基本指令 , 一种是终端字符指令 ;
1 . 下推自动机 ( PDA ) 提升了自动机计算能力 : 在上述自动机的基础上 , 提升该自动机的计算能力 , 引入一个新的栈结构 ;
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Senior Engineer陈崇琛 在本文中，来自触宝科技的工程师介绍了如何在传统的解析算法中用上深度学习的技术。在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 解析用户的真实意图 人类语言与计算机语言不同，人类的语言是没有结构的，即使存在一些语法规则，这些规则往往也充满着歧义。在有大量用户输入语料的情况下，我们需要根据用户的输入，分析用户的意图。比如我们想看看一个用户有没有购买某商品
说明：为保证排版兼容问题，未使用 MD，HTML 等语法，本文中上标使用 ^ 下标使用 _ 例如：2^3 , X_n
浏览器是指可以显示网页服务器或者文件系统的HTML文件（标准通用标记语言的一个应用）内容，并让用户与这些文件交互的一种软件。
Recurrent Neural Network Grammarsgodweiyang.com
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析，包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。
数学之美 序章 正如爱因斯坦说：从希腊哲学到现代物理学整个科学史中，不断有人力图把表面上极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本概念和关系。 简单性和模块化是软件工程的基石，分布式和容错性是互联网的生命。 第一章：文字和语言vs数字和信息 在香农博士提出的信息论之后，数学和语言才开始有了交集。 我们无法记住所有的文字，通过聚类使得同个文字具有多个意思，但是也带来了歧义，而通过上下文，大多数情况下能去除歧义。 文字不是信息的载体，而非信息本身。使用其他载体也能存储同样意义的信息。 罗塞塔石碑上面记载着埃及历史，
正则表达式只能使用终结符(字母表中的字符)，因而很容易变得复杂又难懂，实际中，经常使用正则描述，正则描述允许使用非终结符定义表达式，很像EBNF，但是它限制在未完全定义之前，不能使用非终结符，也就是说不允许递归或自嵌套。
基本方法：对任何输入串,试图从文法的开始符号出发， 自上而下地为输入串建立一棵语法树，或者说为输入串寻找一个最左推导。
前言 自然语言处理是文本挖掘的研究领域之一，是人工智能和语言学领域的分支学科。在此领域中探讨如何处理及运用自然语言。 对于自然语言处理的发展历程，可以从哲学中的经验主义和理性主义说起。基于统计的自然语言处理是哲学中的经验主义，基于规则的自然语言处理是哲学中的理性主义。在哲学领域中经验主义与理性主义的斗争一直是此消彼长，这种矛盾与斗争也反映在具体科学上，如自然语言处理。 早期的自然语言处理具有鲜明的经验主义色彩。如1913年马尔科夫提出马尔科夫随机过程与马尔科夫模型的基础就是“手工查频”，具体说就是
我们将一块语法规则称为 产生式，使用 “Left → Right” 表示任意产生式，用 “Left => Right” 表示产生式的推导过程，比如对于产生式：
字母表是一个非空有穷集合，字母表中的元素称为该字母表的一个字母 letter。又叫做符号 symbol 或者字符 character
0型文法或短语结构文法的相应语言称为0型语言或短语结构语言L0。这种文法由于没有其他任何限制，因此0型文法也称为无限制文法，其相应的语言称为无限制性语言。任何0型语言都是递归可枚举的，故0型语言又称递归可枚举集。这种语言可由图灵机（Turning）来识别。
如果你敲累了代码，想喝喝咖啡，顺便看点儿可以当佐料的文章那本文应该比较适合现在的你。(•̀ᴗ•́)و ̑̑
在上一篇中，我们实现了对减法的支持，并且介绍了语法图。针对简单的语法进行描述，用语法图描述当然是没问题的。但是针对一些复杂的语法进行描述，如果每个部分都通过语法图来描述就显得有些繁琐了。这篇我们先介绍另一种描述语法的方式，并进一步介绍一些关于语法分析的知识。
2. 上下文无关法 一个上下文无关法G是一个四元式 ，其中 ：终结符集合（非空） ：非终结符集合（非空），且
http://blog.csdn.net/linraise/article/details/9237195
阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能；
看标题，您八成以为这篇文章讲的是山西的乔家大院的事儿了吧？不是。这是一篇烧脑的技术贴。如果您既不是NLP专业人士也不是NLP爱好者，就不用往下看了。 咱说的这乔家大院，是当代语言学祖师爷乔姆斯基老爷子画下来的形式语言类型谱系划分格局。最外边一圈围墙，是0型文法，又叫短语结构文法，其对应的分析处理机制和图灵机等价，亦即图灵可计算的；第二圈围墙，是1型文法，又叫上下文相关文法，其对应的分析处理机制，时间复杂度是NP完全的；第三圈围墙，是2型文法，又叫上下文无关文法，其对应的分析处理机制，时间复杂度是多项式的，
2016 腾讯软件开发面试题（不定项选择题【1-12】） 1、已知一棵二叉树，如果先序遍历的节点顺序是： ADCEFGHB ，中序遍历是： CDFEGHAB ，则后序遍历结果为：（ ） A. CFHGEBDA B. CDFEGHBA C. FGHCDEBA D. CFHGEDBA 知识点 对于二叉树的遍历方式一般分为三种先序、中序、后序三种方式： 先序遍历（根左右） 若二叉树为空，则不进行任何操作：否则 1、访问根结点。 2、先序方式遍历左子树。 3、先序遍历右子树。 中序遍历 （左根右） 若二叉树为空，则
在这个重学系列的课程中，都会假设大家对 JavaScript、CSS、HTML 有了一定的了解。而这个重学的过程其实是帮助我们在这些过去的知识里面建立一个新的秩序，也就是建立知识体系的过程。在重学 JavaScript 的过程将会带着大家以 JavaScript 的语法为线索，从细到粗的跟大家完整学习一遍 JavaScript 的语言知识
一、前言 2017年1月27日19:05:28，今天是年三十，首先祝大家新年快乐，之前对自己要求过，每星期一篇面试题的博客，虽然今天心里有一万个不愿意写，也还是得写。这篇博客是 2016 腾讯软件开发面试题中不定项选择题集合中的 1 -12 题，其中后面的 13-25题在下周的博客中写，说明一下，这篇博客跟以往的每周一题有点不同，因为如果选择一两题，博客的边幅有点少，而且选择题相对来说，难度没那么大，更主要的是为了让大家全面的感受一下腾讯的面试题。 二、2016 腾讯软件开发面试题（不定项选择题【1-12】
∑0\sum0∑0={ε} (∑)n(\sum)^n(∑)n={(∑)n−1∑(\sum) ^{n-1}\sum(∑)n−1∑} 例如：{0，1}的3次方={0，1}{0，1}{0，1}={000，001，010，011，100，101，110，111} 字母表中的n次幂：长度为n的符号串构成的集合
学完了词法分析，我们知道词法分析器将正则表达式转换成词法单元流，但对于这个记号流我们不知道是否能由正确的文法产生，因此我们需要通过语法分析器来检测其合法性。语法分析器的输出是一棵语法分析树（无论显性还是隐性），并且进行一些语法纠错处理。语法分析的整个过程大概就是我们先定义一个语法，再用相应的算法来检测我们的词法单元流是否符合该语法。这里主要讨论上下文无关文法构成的语法和自顶向下、自底向上的语法分析。
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在编译原理课程中，我们知道有4种文法：0型、1型、2型、3型。本文将对他们的区别进行描述。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1电影Her见识NLP 可能很多朋友看过好莱坞的电影《Her》，电影中讲述的主角耳朵里戴了一个耳机，这是一个人工智能的虚拟助手，能够通过耳机与人工智能来对话。 人机交互方式在经历了第一代的键盘鼠标，第二代的触摸屏和按键后，第三代对话式人工智能操作系统正在来临，让用户通过最便捷、简单的方式获取信息和服务。 这其中功不可没的就是自然语言处理技术(NLP)，我们熟知的问答系统就是一种最直接的人机交互方式。NLP过去经历了怎样的发
LR分析法是一种自下而上语法分析技术，L表示从左到右扫描输入符号，R表示构造一个最右推导的逆过程——最左归约，k表示超前读入k个符号，以便确定归约用的产生式。一个LR分析器由3部分组成：
我们来看看两个概念，EBNF和递归下降文法，以及如何用这两个方法来计算tryC中的表达式。
语法分析(syntactic parsing )是自然语言处理中一个重要的任务，其目标是分析句子的语法结构并将其表示为容易理解的结构(通常是树形结构)。同时，语法分析也是所有工具性NLP任务中较为高级、较为复杂的一种任务。 通过掌握语法分析的原理、实现和应用，我们将在NLP工程师之路上跨越一道分水岭。 本章将会介绍短语结构树和依存句法树两种语法形式，并且着重介绍依存句法分析的原理和实现。
jison是一个 JavaScript 编写的解析器生成器，可以用来生成自定义的编程语言解析器。它的令人兴奋的点在于，它允许开发人员使用 JavaScript 语言来定义语法规则，然后将其转换为解析器，从而支持自定义的编程语言。
机器语言：计算机只认识由0和1构成的机器语言，每台机器自己独特的指令系统即机器语言。 机器语言->汇编语言->高级语言 编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语言。
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
令 X 为一个文法符号（一个终结符或非终结符）或 ε ，则集合 First (X) 由终结符组成，此外可能还有 ε ，它的定义如下：
解析器需要一个look ahead token，来知道逗号是否跟在expr ID后面。
鄙人并非见多识广，虽然写过很多关于 文本处理 方面的东西（例如，一本书），但是，对我来说， 语言处理（linguistic processing） 是一个相对新奇的领域。如果在对意义非凡的自然语言工具包（NLTK）的 说明中出现了错误，请您谅解。NLTK 是使用 Python 教学以及实践计算语言学的极好工具。此外，计算语言学与人工 智能、语言/专门语言识别、翻译以及语法检查等领域关系密切。 NLTK 包括什么 NLTK 会被自然地看作是具有栈结构的一系列层，这些层构建于彼此基础之上。那些熟悉人工语言（比如
在不同语言中完全相同的语法单位，含义却可能完全不同，例如：x=y 在C语言中表示赋值表达式，在Pascal语言中为关系表达式。
词法分析器的目的是识别高级语言中编写的代码转换为token，也就是识别高级语言中的每个单词token
2 . 设计方法 : 非确定性优先自动机 ( NFA ) 识别某语言 , 将 NFA 转为 确定性优先自动机 ( DFA ) , 然后将 DFA 转为 上下文无关语法 ;
编译过程的5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；
语言处理程序基础是指语言处理程序设计与实现的基本原理和技术方法。它包括了以下几个关键方面：
Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库，包括两个模块：lex 和 yacc
其实就是翻译，比如从字符串编译到机器码，就是把人能理解的代码语言翻译成机器能“理解”（识别执行）的机器语言，然后用户借助目标程序就可以与机器交互了：
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