语义分析
语义分析
语义分析 1.语义分析？ 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。 可参考：https://www.360docs.net/doc/7c7829640.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？ 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考： https://www.360docs.net/doc/7c7829640.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于： 西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?
A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习
D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云
把字句的语义特征
“把字句”的语义分析 孙志景 我们这里所要讲的句式指的是一种比较有特色的动词性谓语句——把字句。把字句是用介词“把”将谓语动词支配关涉的对象提到动词前面的句子，它是现代汉语中很重要、很有特色的句式。其形式是“主语+（把+宾语）+谓词性词语”。 在现代汉语中，句子是语言运用的基本单位，它由词、词组(短语)构成，能表达一个完整的意思，如告诉别人一件事，提出一个问题，表示要求或者制止，表示某种感慨，表示对一段话的延续或省略。句子和句子中间有较大停顿。它的结尾应该用上句号、问号、省略号、或感叹号。 我们这里所要讲的句式指的是一种比较有特色的动词性谓语句——把字句。把字句是用介词“把”将谓语动词支配关涉的对象提到动词前面的句子，它是现代汉语中很重要、很有特色的句式。其形式是“主语+（把+宾语）+ 谓词性词语”。把字句强调的是对某物的处理结果。把字句是一种有特色的句子，那么这种句式到底有什么特点呢？第一，谓语动词大多数是表动作的及物动词，并且在语义上能支配把字后边的词语。及物动词一般后面都可以接宾语。例如：他把书看完了。“看”是及物动词，在语义平面“书”是“看”的受事。当然，这里的“书”可以被“看”所支配。又例如：“我踩到了石头”一句就不能改成了把字句，这里的“踩”对“石头”没有支配能力。第二，谓语动词（特别市单音节词）的后面或前面通常都有一些别的词语。例如：他把作业做完了。动词“做”的后面加了“完了”一词，表示一种结果,作业完成了。同时，又例：我把论文认真地审查了一遍。这个句子中，谓语动词前面加了“认真地”修饰动词，表明一种态度；而谓语动词的后面也加了“一遍”表示一种频率或者一个量。当然，有些谓语动词本身含结果意义，如“采纳、接受、拒绝、说服”等，这类动词如果前面有某些状语，后面可以没有别的词语。例如：董事会已经把她的建议采纳了。“已经”一词表示一种完成的结果，同时 采纳也有一定的结果含义，那么动词后面可以不用加词语。第三，“把”字后面的词语所代表的事物一般是定指的，是上下文出现过或交际双方都知道的。上例中的“作业、话、论文”都是定指的。有时候“把”字后面的词语包含有“一个、几个”之类的词语，但说话人认为所指的对象或范围仍是明确的。例如：我们把一个强大的中国带入了二十一世纪。这里的“中国”这个当然是特指，而后面的“一个”也是特指的，是大家都知道的，所表示的物象是明确的。第四，如果句中有否定副词或助动词，则出现在“把”字前面。例如：他没有把话说清楚。这里的“没有”要放在把字的前面。其实，看到这个特点，我想起了英文中的一个词“think”，跟我们这个把字句的这个否定特点很相似，都是将否定词放在前面。 前面都是在讨论“把”字句一些特点，下面我们就要讲讲把字句的作用。首先，语用表达的需要：强调动作的处置结果。这种把字句有不用把字的相对格式。例如：他推翻了原计划。//他把原计划推翻了。把字句就是把大家的焦点聚焦在句末，聚焦在谓语动词上，是大家能够更好地理解句意。在这个例子中强调的是已然的处置结果推翻了。又例：我明天可以看完这本书。//我明天可以把这本书看完。这里强调的是未然的处置结果看完。当然，也有一些“把”字句强调动作的致使结果，这种把字句的谓语中心通常是不及物动词或形容词。例如：繁忙的工作把他累垮了。其次，是在使用过程中结构上的需要。同时它们没有其相对格式。这里，有三种情况：第一，动词紧接着补语，不允许宾语将它跟动词隔开，这种情况一般用把字短语。例如：他把自行车放在车棚里。（“放”与“在……”关系密切）。第二，动词带双宾语，其中的一个或两个宾语都比较复杂，放在一起累赘拖沓，这种情况一般用“把”字把直接宾语提前。例如：我们把那封最后的通牒式的信退还给了他们。第三，动词后有“为、
大数据技术架构解析
技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
语义分析与中间代码生成程序的设计原理与实现技术__实验报告与源代码_北京交通大学
语义分析及中间代码生成程序设计原理与实现技术 XXX 1028XXX2 计科1XXX班 1.程序功能描述 完成以下描述赋值语句和算术表达式文法的语法制导生成中间代码四元式的过 程。 G[A]:A→V:=E E→E+T∣E-T∣ T→T*F∣T/F∣F F→(E)∣i V→i 说明：终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。 2. 设计要求 （1）给出每一产生式对应的语义动作；（2）设计中间代码四元式的结构（暂不与符号表有关）。（3）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达式“实验项目一”的输出结果。输出为输入串的四元式序列中间文件。（4）设计两个测试用例（尽可能完备），并给出程序执行结果四元式序列。 3.主要数据结构描述： 本程序采用的是算符优先文法，文法以及算符优先矩阵是根据第四次实验来修改的，所以主要的数据结构也跟第四次差不多，主要为文法的表示，FirstVT集和LastVT 集以及算符优先矩阵：
算符优先矩阵采用二维字符数组表示的： char mtr[9][9]; //算符优先矩阵 4.程序结构描述： 本程序一共有8功能函数： void get(); //获取文法 void print(); //打印文法 void fun(); //求FirstVT 和LastVT void matrix(); //求算符优先矩阵 void test(); //测试文法 int cmp(char a,char b); 比较两个运算符的优先级 1 0 -1 void out(char now,int avg1,int avg2); //打印四元式 int ope(char op,int a,int b); //定义四元式计算方法 5.实验代码 详见附件 6.程序测试 6.1 功能测试 程序运行显示如下功能菜单：
从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(8), 1584-1590 Published Online August 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/7c7829640.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/7c7829640.html,/10.12677/csa.2019.98178 From Video to Semantic: Video Semantic Analysis Technology Based on Knowledge Graph Liqiong Deng*, Jixiang Wu, Li Zhang Air Force Communication NCO Academy, Dalian Liaoning Received: Aug. 6th, 2019; accepted: Aug. 19th, 2019; published: Aug. 26th, 2019 Abstract Video understanding has attracted much research attention especially since the recent availability of large-scale video benchmarks. In order to fill up the semantic gap between video features and understanding, this paper puts forward a video semantic analysis process based on knowledge graph, and adopts random walk to quantify semantic consistency between semantic labels. Then video semantic reasoning based-on knowledge graph is studied. The experimental results prove that knowledge graph can improve semantic understanding effectively. Finally, a constructed mul-tilevel video semantic model supports applications in video classifying, video labeling and video abstract, which has some guiding significance for information organization and knowledge man-agement of media semantic. Keywords Knowledge Graph, Video, Classify, Semantic Analysis 从视频到语义：基于知识图谱的 视频语义分析技术 邓莉琼*，吴吉祥，张丽 空军通信士官学校，辽宁大连 收稿日期：2019年8月6日；录用日期：2019年8月19日；发布日期：2019年8月26日 *通讯作者。
语义分析
词法分析就是取出一个个词，然后给词归类、给个种别码什么的。所以遇到不认识的词或符号，一般就会报错。 语法分析就是根据语法规则识别出语法单位（赋值语句、条件语句之类），并检查语法单位在语法结构上的正确性。 语义分析是对语法单位进行静态的语义审查（动态的在运行时才可确定）。分析其含义，下一步就会用另一种接近目标语言或直接用目标语言去描述这个含义。此阶段要求语句的含义和使用规则正确。 引用《统计自然语言处理基础》中的两句话来解答这个问题： ?语义可以分成两部分：研究单个词的语义（即词义）以及单个词的含义是怎么联合起来组成句子（或者更大的单位）的含义?语义研究的是：词语的含义、结构和说话的方式。 以上是书本中的定义，语义分析是一个非常宽泛的概念，任何对语言的理解都可以归纳为语义分析的范畴，笼统地谈语义是一个非常宽泛的概念。所以应该结合具体任务来看看什么是语义分析，以及语义分析的结果是什么。 从分析粒度上可以分成：词语级的语义分析，句子级的语义分析，以及篇章级别的语义分析。 词语级的语义分析
词语级别的语义分析的主要研究词语的含义，常见的任务有：词语消歧、词表示、同义词或上下位词的挖掘。 ?词语消歧：一词多义是许多语言的固有属性。以“苹果”为例，可以指水果，又可以指美国的科技公司。词语消歧的任务是判 断文中出现的词语是属于哪种意思。 ?词表示：深度学习兴起后，掀起了一波对词表示的研究浪潮。 词表示的任务是用一个k维的向量表示一个词，并且该向量中 包含着词语的意思。比较有代表性的工作是Tomas Mikolov的Word2Vec，该方法训练得到的词向量能够让语义 相关的词具有相似的词向量，并且词向量间还具有逻辑推算能 力。 ?同义词和上下位词的挖掘：语言的多样性导致了多词义一，例 如房子的近义词有房屋、房产。语言的层次性导致了词语间具 有上下位关系，像房产、存款、股票可归纳为财产。可以使用 一些机器学习的方法挖掘词语间的这种关系。 句子级的语义分析 句子级别的任务就更多了，常见的任务有：语义角色标注、蕴含分析、句子表示、语义依存分析。
语义分析器
重庆大学课程设计报告课程设计题目：简单编译器的设计与实现 学院：计算机学院 专业班级：计算机科学与技术2班 年级：2010级 姓名：唐允恒，张楠 学号：20105208，20105333 完成时间：2013 年 6 月12 日成绩： 指导教师：张敏 重庆大学教务处制
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
指导教师评定成绩： 指导教师签名：年月日
重庆大学本科学生课程设计任务书
简单编译器设计与实现 目录 （一）目录 (1) （二）简单编译器分析与设计 (2) (1)简单编译器需求分析 (3) (2)词法分析器的设计 (3) 1.词法表设计 (3) 2.token串取法简单流程图 (3) (3)语法分析器的设计 (4) 1.算符优先文法设计 (4) 2.符号优先表 (6) (4)语义分析器的设计 (6) 1.简单四元式分析 (6) 2.简单四元式的实现 (6) （三）关键代码以及算法 (7) (1)词法分析器的关键算法 (7) (2)语法分析器的关键算法 (7) (3)四元产生式的关键算法 (8) （四）系统测试 (9) (1)用例测试 (9) (2)差错处理 (10) (3)设计自我评价 (10) （五）运行效果 (11) （六）总结 (13)
简单编译器分析与设计 简单编译器需求分析 编写目的 《编译原理》是一门实践性较强的软件基础课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。本课程设计的目的就是要达到理论与实际应用相结合，使同学们能够根据编译程序的一般原理和基本方法，通过具体语言的编译程序的编写，掌握编译程序的主要实现技术，并养成良好的程序设计技能。 设计背景 此项目是开发一个C++语言编辑器，完成编辑C++语言源程序，对C++语言源程序进行高亮显示、错误处理、代码重排版、显示当前文件的函数列表和跳转、成对括号、语句块标识的功能，同时描述了编译器执行每个步骤流程。 在词法分析，语法分析和语义分析等方面加深对课程基本内容的理解。同时，在程序设计方法以及上机操作等基本技能和科学作风方面受到比较系统和严格的训练。 对一个c++语言的子集编制一个编译程序，主要包括以下步骤： 词法分析 设计、编制并调试简单的C++语言的词法分析程序 语法分析 编制一个语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析。 语义分析 采用语法制导翻译原理，将语法分析所识别的语法成分变换成四元式形式的中间代码序列。
《探索大数据与人工智能》习题库
探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、 Spark Streaming 是什么软件栈中的流计算 ? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中 ,不是大数据发展趋势的是 ? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、 2011 年 5 月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出 ,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中 逐渐成为重要的生产因素的 ? A.比尔?恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用 ? A. 精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用 ? A. 数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012 年 7 月,为挖掘大数据的价值 ,阿里巴巴集团在管理层设立 ()一职 ,负责全面推进 “数据 分享平台 ”战略 ,并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中 ,不是 kafka 适合的应用场景是 ? A.日志收集B.消息系统C.业务系统D.流式处理 &下列选项中，哪个不是HBASE 的特点？ A. 面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 ，MapReduce 是一个线性可扩展模型 ，请问服务器数量与处理时间 是什么关系？ 10、在Spark 的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark 是在哪一年开源的？ A. 1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构 ，那么以下不是三种数据结构之一的是 A 结构化数据B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 13、 自然语言处理难点目前有四大类 ，下列选项中不是其中之一的是 ？ 9、在数据量一定的情况下 A. 数量越多处理时间越长 B. 数量越小处理时间越短 B. 数量越多处理时间越短 D ?没什么关系
现代汉语语法分析报告地五种方法
北语之声论坛专业精华转贴 现代汉语语法的五种分析方法是语法学基础里很重要的一个内容,老师上课也会讲到,我在这里把最简略的内容写在下面，希望能对本科生的专业课学习有所帮助 详细阐释中心词分析法、层次分析、变换分析法、语义特征分析法和语义指向分析的具体内涵： 一. 中心词分析法： 分析要点： 1．分析的对象是单句； 2．认为句子又六大成分组成——主语、谓语（或述语）、宾语、补足语、形容词附加语（即定语）和副词性附加语（即状语和补语）。 这六种成分分为三个级别：主语、谓语（或述语）是主要成分，宾语、补足语是连 带成分，形容词附加语和副词性附加语是附加成分； 3．作为句子成分的只能是词； 4．分析时，先找出全句的中心词作为主语和谓语，让其他成分分别依附于它们； 5．分析步骤是，先分清句子的主要成分，再决定有无连带成分，最后指出附加成分。 标记： 一般用║来分隔主语部分和谓语部分，用══标注主语，用——标注谓语，用~~~~~~标注宾语，用（）标注定语，用[ ]标注状语，用< >标注补语。 作用： 因其清晰明了得显示了句子的主干，可以一下子把握住一个句子的脉络，适合于中小学语文教学，对于推动汉语教学语法的发展作出了很大贡献。 还可以分化一些歧义句式。比如：我们五个人一组。 （1）我们║五个人一组。 （2）我们五个人║一组。 总结：中心词分析法可以分化一些由于某些词或词组在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧义关系。 局限性： 1．在一个层面上分析句子，层次性不强； 2．对于一些否定句和带有修饰成分的句子，往往难以划分； 如：我们不走。≠我们走。
封建思想必须清除。≠思想清除。 3. 一些由于句子的层次关系不同而造成的歧义句子无法分析； 如：照片放大了一点儿。咬死了猎人的狗。 二. 层次分析： 含义： 在分析一个句子或句法结构时，将句法构造的层次性考虑进来，并按其构造层次逐层进行分析，在分析时，指出每一层面的直接组成成分，这种分析就叫层次分析。 朱德熙先生认为，层次分析不能简单地将其看作是一种分析方法，而是应当看做一种分析原则，是必须遵守的。（可以说说为什么） 层次分析实际包含两部分内容：一是切分，一是定性。切分，是解决一个结构的直接组成成分到底是哪些；而定性，是解决切分所得的直接组成成分之间在句法上是什么关系。 基本精神： 1．承认句子或句法结构在构造上有层次性，并在句法分析上严格按照内部的构造层次 进行分析； 2．进行分析时，要明确说出每一个构造层面的直接组成成分； 3．分析时只管直接成分之间的语法结构关系，不管间接成分之间的语法结构关系或句 法结构中实词与实词之间的语义结构关系； 优越性： 1．注意到了句子构造的层次性； 如: 他刚来我们便宜他了 ││__│││___│ │___││_____│ 他刚来我们便宜他了 __ _______ ____ ___________ ___ ___ ____ _____
语义分析实验报告
云南大学编译原理实验报告 实验题目：语义分析 学院：信息学院 专业：计算机科学与技术 学号：20091060064 姓名：刘继远
目录 一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、源程序分析 (2) 1、程序采用的BNF (2) 2、根据语义要求得到对应的翻译模式 (3) 3、实现原理 (4) 4、文法的属性分析 (4) 5、过程设计 (5) 6、子程序说明 (6) 四、设计的基本思想（包括修改之后的属性文法、属性类型分析、翻译模式） (6) 1、增加除法运算 (6) 2、禁止同名重复声明 (8) 五、结果及分析 (8)
一、实验目的 进一步理解递归下降分析原理和实现方法，理解语义分析的基本机制，掌握语义子程序的构造方法。 二、实验内容 将带变量声明的表达式翻译为四元式序列，其中包括以下要求： ●非终结符号D实现定义两种类型int, real变量的声明； ●非终结符号S实现变量之间的*，+，: =(赋值运算) ●两个关键字int 和real ●变量之间的*，+，: =(赋值) 运算只能使用声明过的变量，所以要检查 使用的变量是否声明过。 ●对每个*，+，: =(赋值) 运算生成一条四元式如（*，A，B，T1），其 中T1是临时变量 ●*优先级别高于+，*满足左结合规则
三、源程序分析 这是一个简单的包含词法、语法、语义分析的程序：语义分析.h和语义分析.cpp。实现的基本原理是自顶向下分析，单遍扫描，以语法分析为核心，调用词法分析，并实现语义分析。 1、程序采用的BNF P→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id | L，id S→ V := E H H→；S | ε E→E+T | T T→T*F|F F→( E ) F→id V→id 消除左递归之后的等价文法 start→ DS. D→B; D D→ε B→int L | real L L→id A A→ ，idA A→ε
语义分析
三、词法、语法、语义分析结合 一、实验目的与要求 在实现词法、语法分析程序的基础上，编写相应的语义子程序，进行语义处理，加深对语法制导翻译原理的理解，进一步掌握将语法分析所识别的语法范畴变换为某种中间代码（四元式）的语义分析方法，并完成相关语义分析器的代码开发。 二、实验内容 语法制导翻译模式是在语法分析的基础上，增加语义操作来实现的。对于给定文法中的每一产生式，编写相应的语义子程序。在语法分析过程中，每当用一个产生式进行推导或归约时，语法分析程序除执行相应的语法分析动作之外，还要调用相应的语义子程序，以便完成生成中间代码、查填有关表格、检查并报告源程序中的语义错误等工作。每个语义子程序需指明相应产生式中各个符号的具体含义，并规定使用该产生式进行分析时所应采取的语义动作。这样，语法制导翻译程序在对源程序从左到右进行的一遍扫描中，既完成语法分析任务，又完成语义分析和中间代码生成方面的工作。 输入：包含测试用例，如由无符号数和+、?、*、/、(、)构成的算术表达式的源程序文件。 输出：将源程序转换为中间代码形式表示，并将中间代码序列输出到文件中。若源程序中有错误，应指出错误信息。 三、实验设计 语法制导翻译模式实际上是对前后文无关文法的一种扩展。一般而言，首先需要根据进行的语义工作，完成对文法的必要拆分和语义动作的编写，从而为每个产生式都配备相应的语义子程序，以便在进行语法分析的同时进行语义解释。要求从编译器的整体设计出发，重点通过对实验二中语法分析程序的扩展，完成一个编译器前端程序的编写、调试和测试工作，形成一个将源程序翻译为中间代码序列的编译系统。 对文法G3[<算术表达式>]中的产生式添加语义处理子程序，完成无符号数的四则运算的计值处理，将输入的四则运算转换为四元式形式的中间代码。本实验只进行了算术表达式四元式的翻译。 四、源代码 1、在.h文件中添加了 //语义分析部分 #define PMAX 5//define 后面不加括号，定义产生式符号属性字符串的长度 int NXQ=0; /*全局变量NXQ用于指示所要产生的下一个四元式的编号*/ int NXTemp=1;//整型变量NXTemp指示临时变量的编号 int SentenceCount=1;//存放文件中句子的个数 struct QUATERNION /*四元式表的结构*/ { char op[PMAX]; /*操作符*/ char arg1[PMAX]; /*第一个操作数*/ char arg2[PMAX]; /*第二个操作数*/ char result[PMAX]; /*运算结果*/ }pQuad[256]; /*存放四元式的数组*/ char EBracket_Place[PMAX];//(E)的语义属性
中文语义依存分析评测大纲
中文语义依存分析评测大纲 一、评测对象 本次评测的对象是中文句子的词语之间的语义及句法依存关系分析技术。 二、评测内容 本次评测主要评测依存关系分析系统对中文句子进行依存分析的准确性。 三、评测方法 1.评测方式 本次评测为离线评测，参评单位自行处理数据，生成相应结果后提交。训练语料将提前1个月公布。 2.评测步骤 1)评测单位预先给出若干训练数据（已标注依存分析结果）； 2)评测单位给出测试数据（未标注依存分析结果）； 3)参评单位运行被测系统，得出测试结果； 4)参评单位提交测试结果； 5)评测单位标注答案，运行自动评测程序，统计评测结果。 3.评测标准 1)量化指标 本次评测采用三个指标对被测试系统进行评测，分别为： i.依存标注准确率（Labeled Attachment Score, LAS） ii.依存准确率（Unlabeled Attachment Score, UAS） iii.标注准确率（Labeled Accuracy, LA） 令整个测试预料包含的词数为N，任意词语的依存用三元组
编译原理实验三-自下而上语法分析及语义分析.docx
上海电力学院 编译原理 课程实验报告 实验名称：实验三自下而上语法分析及语义分析 院系：计算机科学和技术学院 专业年级： 学生姓名：学号： 指导老师： 实验日期： 实验三自上而下的语法分析 一、实验目的： 通过本实验掌握LR分析器的构造过程，并根据语法制导翻译，掌握属性文法的自下而上计算的过程。 二、实验学时： 4学时。 三、实验内容
根据给出的简单表达式的语法构成规则（见五），编制LR分析程序，要求能对用给定的语法规则书写的源程序进行语法分析和语义分析。 对于正确的表达式，给出表达式的值。 对于错误的表达式，给出出错位置。 四、实验方法 采用LR分析法。 首先给出S-属性文法的定义（为简便起见，每个文法符号只设置一个综合属性，即该文法符号所代表的表达式的值。属性文法的定义可参照书137页表6.1），并将其改造成用LR分析实现时的语义分析动作（可参照书145页表6.5）。 接下来给出LR分析表。 然后程序的具体实现： ● LR分析表可用二维数组（或其他）实现。 ●添加一个val栈作为语义分析实现的工具。 ●编写总控程序，实现语法分析和语义分析的过程。 注：对于整数的识别可以借助实验1。 五、文法定义 简单的表达式文法如下： (1)E->E+T (2)E->E-T (3)E->T
(4)T->T*F (5)T->T/F (6)T->F (7)F->(E) (8)F->i 状态ACTION（动作）GOTO（转换） i + - * / ( ) # E T F 0 S5 S4 1 2 3 1 S6 S1 2 acc 2 R 3 R3 S7 S13 R3 R3 3 R6 R6 R6 R6 R6 R6 4 S 5 S4 8 2 3 5 R8 R8 R8 R8 R8 R8 6 S5 S4 9 3 7 S5 S4 10 8 S6 R12 S11 9 R1 R1 S7 S13 R1 R1 10 R4 R4 R4 R4 R4 R4 11 R7 R7 R7 R7 R7 R7 12 S5 S4 14 3 13 S5 S4 15 14 R2 R2 S7 S13 R2 R2 15 R5 R5 R5 R5 R5 R5 五、处理程序例和处理结果例 示例1：20133191*(20133191+3191)+ 3191#
《探索大数据与人工智能》习题库
《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?
语义分析的一些方法
语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 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 images)。 工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。
1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配， 双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分
义素分析
○对下面各组词进行义素分析。 1．名词 a.毛笔铅笔圆珠笔钢笔粉笔 毛笔：[+书写用具]、[+笔头用毛制成]、[+用墨汁书写] 铅笔：[+书写用具]、[+笔心用石墨或加颜料的黏土制成]、[+用笔心材料书写] 圆珠笔：[+书写用具]、[+笔尖是小圆钢珠]、[+用油墨书写] 钢笔：[+书写用具]、[+笔头用金属制成]、[+用墨水书写] 粉笔：[+书写用具]、[+笔身用白垩、熟石膏粉等制成]、[+用笔身材料书写] （注：为了简明，每词只注出具有的义素。不具备的义素一对比便知。） b.哥哥弟弟姐姐妹妹 哥哥：[+同胞]、[+年长]、[+男性] 弟弟：[+同胞]、[-年长]、[+男性] 姐姐：[+同胞]、[+年长]、[-男性] 妹妹：[+同胞]、[-年长]、[-男性] 2.动词 动词的义素结构模式可概括为{动词}=[主体、方式、动作、客体、结果]。试分析下列各组动词的义素结构模式。 a.切砍剁削 {切}=[+用刀、+向下、-用猛力、+分开、+物体本身、+成块状或片状] {砍}=[+用刀斧、+向下、+用猛力、+分开、+物体本身、+成块状] {剁}=[+用刀斧、+向下、+用猛力、+分开、+物体本身、+成小块或碎末状] {削}=[+用刀、+向下、-用猛力、+分开、+物体表层、+成片状] b.坐蹲站 {坐}=[+身体动作]、[+臀部着物]、[-脚部支撑身体重量]、[-直着身体] {蹲}=[+身体动作]、[-臀部着物]、[+脚部支撑身体重量]、[-直着身体] {站}=[+身体动作]、[-臀部着物]、[+脚部支撑身体重量]、[+直着身体] c.走跑跳 {走}=[+脚部动作]、[+双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] {跑}=[+脚部动作]、[+双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] {跳}=[+脚部动作]、[-双脚交互运动]、[+向前]、[+迅速]、[+用力] 3．形容词 请用义素分析法对下列词的词义进行辨析和描写。 优秀优良优异良好 优秀：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[+修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度2] 优良：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[-修饰人才]、[+修饰品种]、[+程度1] 优异：[+好]、[+用于成绩]、[-修饰习惯]、[-修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度3] 良好：[+好]、[+用于成绩]、[+修饰习惯]、[-修饰人才]、[-修饰品种]、[+程度0] （注：程度0表示基础级，1、2、3表示程度渐高。）?第七章语用 ?语用，即语言的使用。语用学(pragmatics)是语言学的一门新兴学科，也是符号学 （semiotics）的一个部门。它研究语言符号同符 号使用者之间的关系，即研究人们怎样运用语言 符号进行交际。它从语言使用的角度，探讨人们 在用语言进行交际时出现的种种现象及其规律。 ?第一节语用要素 一、语用要素概说 ?一次言语交际，必须具备以下要素：发话人（sender）、受话人（receiver）、话语 （discourse）、语境（context）。 ?发话人是言语行为的主体，受话人是言语行为的客体，话语是联系主、客体的媒介，语境是 言语行为存在的环境。 ?我们理解的语境是：与言语行为密切相关的各种主客观因素构成的交际环境。主要包括三个 方面： ?（1）言辞语境：前后词、前后语、上下段等。 ?（2）情景语境：交际时的具体情景因素构成的语境，如时间、地点、场合、受众（如人数 多少）等。 ?（3）社会语境：言语交际双方具有的社会人文因素所构成的语境，如地位、职业、性别、 年龄、信仰、情绪、修养等。 ?第二节语用行为 一、什么是语用行为 ?语用行为是使用语言进行交际的行为，也叫言语行为（speech act）。如问“这书是不是你 的？”你可以用点头这种身体行为表示肯定回答， 也可以用“是的。”这种言语行为进行回答，两 者是等价的。因此，言语行为和其他行为一样， 也是人类重要的行为。 二、语用行为的类型