语义分析
语言学中的语义分析
语言学中的语义分析语义分析是语言学中的一个重要分支，旨在研究语言中的意义和语义关系。
它涉及到词汇、短语和句子的意义以及它们之间的联系。
通过语义分析，我们可以更好地理解和解释语言的含义，从而更有效地进行交流和沟通。
一、语义的定义和作用语义是指语言中的意义。
在语言学中，意义是指词语、短语和句子所传达的信息和概念。
语义分析的目的就是要揭示这些意义并研究它们之间的关系。
语义分析的重要性在于它可以帮助我们理解语言的含义，从而更好地理解和运用语言。
语义分析对于语言理解和交流至关重要。
当我们理解一句话时，我们不仅仅是理解其中的词汇和语法结构，更重要的是理解其所传达的意义。
例如，当我们说“我饿了”，我们并不只是在表达我们的饥饿感，而是在请求食物或寻求帮助。
通过语义分析，我们可以更准确地理解对方的意图，避免误解和混淆。
二、语义分析的方法和技术语义分析涉及到多种方法和技术，包括词义消歧、语义角色标注和语义关系分析等。
这些方法和技术旨在揭示语言中的意义，并将其转化为计算机可以理解和处理的形式。
词义消歧是语义分析的重要技术之一。
它解决了一个词可能有多个意义的问题。
例如，单词“银行”既可以指金融机构，也可以指河岸。
通过上下文和语境的分析，我们可以确定其具体的意义。
词义消歧在自然语言处理和机器翻译等领域有着广泛的应用。
语义角色标注是另一个重要的语义分析技术。
它旨在识别句子中的谓词和其相关的论元，并确定它们之间的语义关系。
通过语义角色标注，我们可以更好地理解句子的结构和意义。
例如，在句子“小明吃了一个苹果”，语义角色标注可以将“小明”标注为施事者，将“吃”标注为动作，将“苹果”标注为受事者。
语义关系分析是语义分析的另一个重要方面。
它研究句子中不同成分之间的关系，如动词和宾语之间的关系、名词和形容词之间的关系等。
通过语义关系分析，我们可以更好地理解句子的结构和意义，并进行更准确的语言理解和生成。
三、语义分析的应用领域语义分析在自然语言处理、信息检索、机器翻译等领域有着广泛的应用。
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TomasMikolov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。
语义分析技术的工作原理
语义分析技术的工作原理语义分析技术是一种利用自然语言处理和机器学习技术来识别、理解和解析文本语义的方法。
它广泛应用于文本分类、情感分析、信息检索等领域，能够帮助人们更好地理解和利用文本信息。
本文将介绍语义分析技术的工作原理，包括词向量表示、语义匹配和句法分析。
一、词向量表示在语义分析中，词向量是一种重要的表示形式，它将词语映射为实数向量，能够捕捉到词语间的语义关系。
常见的词向量表示方法有词袋模型、TF-IDF和词嵌入模型等。
其中，词嵌入模型如Word2Vec、GloVe和FastText等已成为主流方法，通过训练神经网络模型，将词语映射到低维空间上。
二、语义匹配语义匹配是指通过比较两个文本的语义相似度来判断它们是否相关的过程。
语义匹配常用于问答系统、搜索引擎中的语义搜索和信息检索等任务。
在语义匹配中，使用词向量表示的文本会根据特定的相似度度量方法，计算文本间的相似程度。
常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离等。
在计算相似度时，可以结合上下文信息和语境进行更加准确的处理。
三、句法分析句法分析是语义分析的重要环节，通过分析句子中词与词之间的依存关系，揭示句子的语法结构和语义信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法如最大熵模型、条件随机场和图模型等能够通过训练模型，自动学习词汇和句子之间的依存关系，实现更精准的句法分析。
四、文本分类文本分类是语义分析的典型应用之一，其目标是将给定的文本分配到预定义的类别中。
文本分类可应用于垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类等任务中。
在文本分类中，通常采用特征提取和机器学习方法来实现。
特征提取可以基于词频、词袋模型或者词向量表示，经过特征选择和降维等过程，将文本表示为特征向量。
然后，可以使用分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等，对文本进行分类。
五、情感分析情感分析是语义分析的另一个重要应用领域，其目标是识别和分析文本中的情感倾向。
语义分析在自然语言处理中的应用
语义分析在自然语言处理中的应用一、引言随着人工智能的发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术逐渐成熟，得到了广泛的应用。
语义分析作为NLP中的一项重要技术，对于机器能够理解人类语言，从而实现对话、分类、推荐等功能起着关键作用。
本文将从语义分析的定义、技术原理、应用场景等方面进行探讨。
二、语义分析的定义语义分析（Semantic Analysis）又称语义理解（Semantic Interpretation），是指对于自然语言文本进行分析，并从中抽象出文本内容、语义和意图等信息的过程。
语义分析是NLP中的一个重要环节，可以让计算机对人类语言有更深层次的理解和解释，从而可以为用户提供更准确的回答、更高效的服务等。
三、语义分析的技术原理1、词法分析词法分析（Lexical Analysis）是指对于自然语言文本进行分词，将文本拆分成一个个词汇的过程。
通过词法分析，机器可以识别文本的语言、词性和词义等信息，为后续的语义分析提供基础支持。
2、句法分析句法分析（Parsing）是指对于一句话进行分析，并从中抽象出其所遵循的语法规则的过程。
通过句法分析，机器可以识别出语言的结构和联系，进一步理解文本的含义和作用。
3、语义分析语义分析（Semantic Analysis）是指对于自然语言文本进行深层次的分析，把文本中的语义元素抽象为有意义的概念和关系，并进行语义的归纳、分类和推理等操作。
通过语义分析，机器可以更深入地理解文本的意义和目的，从而为应用系统提供更多的信息和服务。
四、语义分析的应用场景1、情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是指对于一段自然语言文本进行分析，判断文本中所包含的情感倾向和强弱的技术。
通过情感分析，可以准确判断用户对于某一产品、服务或事件的态度和看法，为企业及相关机构提供市场分析和决策支持。
2、知识图谱知识图谱（Knowledge Graph）是指通过语义分析和数据挖掘等技术，构建起一层层联通的、完整的知识库，并通过人机交互的方式展示出来。
语义分析的工作原理
语义分析的工作原理语义分析（Semantic Analysis）是自然语言处理领域中的重要研究方向，其主要目标是理解自然语言中的语义信息，并对其进行进一步的处理和分析。
本文将介绍语义分析的工作原理，讨论其主要方法和应用领域。
一、概述语义分析是自然语言处理中的核心任务之一，其主要目标是从文本中提取意义，理解語言和信息之間的關聯。
与传统的基于语法的分析方法不同，语义分析注重从文本中获取更深层次的含义。
其应用广泛，包括情感分析、问答系统、机器翻译等。
二、方法和技术1. 词义消歧词义消歧（Word Sense Disambiguation）是语义分析的一个关键步骤。
在自然语言中，一个词可能有多个不同的意义，而词义消歧的任务就是确定在特定上下文中该词的正确含义。
常用的方法包括基于知识库、统计方法和机器学习等。
2. 句法分析句法分析（Syntactic Parsing）是另一个与语义分析密切相关的任务。
它的主要目标是确定一句话中的各个词语之间的句法关系，从而提供给语义分析更准确的输入。
句法分析方法包括依存句法分析和短语结构分析等。
3. 语义角色标注语义角色标注（Semantic Role Labeling）是一项关键任务，它用于识别和标注句子中的谓词与各个论元之间的语义关系。
通过语义角色标注，我们可以更好地理解句子中不同成分之间的作用和关系。
4. 实体识别实体识别（Named Entity Recognition）是一项重要的任务，旨在识别和提取文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。
实体识别在文本理解和信息提取中具有重要意义，为语义分析提供了重要的输入信息。
5. 语义关系抽取语义关系抽取（Semantic Relation Extraction）是指从文本中抽取出不同实体之间的语义关系。
通过语义关系抽取，我们可以获得更深层次的语义信息，从而实现更高级别的语义分析。
三、应用领域1. 情感分析情感分析（Sentiment Analysis）是一种常见的语义分析应用，用于识别和分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
语言的语义特征与语义分析
语言的语义特征与语义分析语言是人类最重要的交流工具之一，通过语言，我们能够表达和传递信息、理解和交流思想。
语言的语义特征是指语言表达的意义以及其中的意义关系，而语义分析则是对语言的意义进行深入研究和分析的过程。
语言的语义特征具有多样性和复杂性。
首先，语言中的词汇具有多义性。
许多词汇可以在不同的上下文中拥有不同的意思。
例如，“银行”一词既可以指金融机构，也可以指河岸。
这种多义性给语义分析带来了挑战，需要根据上下文来确定词汇的确切意思。
其次，语言的语义特征包含了一系列语义关系。
语义关系是指语言中不同元素之间的意义联系。
最常见的语义关系有上下位关系、反义关系、同义关系等。
比如，“猫”是“动物”的一个具体例子，它们之间存在上下位关系；“高”和“矮”是反义词，它们之间存在反义关系。
通过分析这些语义关系，我们能够更好地理解和运用语言。
另外，语言的语义特征还涉及到隐含意义和语用信息。
隐含意义指的是在表面上不明显的意义，需要读者或听者通过推理来理解。
例如，“你还不错”这句话表面上是给予肯定的意思，但在特定的语境下，可能隐藏着一种讽刺的意味。
语用信息则是指通过语言交流中的非语言元素和上下文暗示的信息。
比如，说话人的语气、语速、面部表情等可以影响事件的解读。
语义分析是对语言的意义进行研究的重要方法。
语义分析可以帮助我们更准确地理解和解释语言。
在自然语言处理和人工智能领域，语义分析被广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答等任务中。
语义分析的方法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是通过定义一系列语义规则，然后应用这些规则来解析和理解语言。
基于统计的方法则是通过分析大量语言数据来学习语言的意义模式，并根据统计规律进行语义分析。
值得一提的是，语义分析还面临着一些挑战。
首先，不同的语言和不同的语境可能存在着不同的语义特征。
因此，语义分析在跨语言和跨文化的情况下可能会受到限制。
其次，语义分析仍然存在一定的误差率。
语义分析名词解释
语义分析名词解释语义分析，又称为意义分析，是一种根据语义（即句子的意思）来理解语言的方法。
它的优势在于能够揭示语言的结构和表意，这在处理复杂语句时尤其有用。
本文将分析语义分析的基本概念，以及它在文本理解和机器翻译方面的应用。
首先，语义分析理论是指影响句子含义的语义元素。
这些元素包括句子中的语法结构、词汇选择、表达方式和拼写等，它们共同决定了句子的意思。
例如，词汇选择决定了句子的宏观含义，语法结构决定了句子的方式和结构，而拼写决定了句子的准确性。
其次，语义分析的基本原理是从句子中分析出所包含的意义元素。
通常，语义分析会分解句子中的陈述、问句、命令和意图，以及它们之间的关系。
语义分析技术可以用来解析句子的语法结构，分析句子中所包含的意义元素，帮助理解句子的含义。
第三，语义分析可以用来实现文本理解。
文本理解也称自然语言理解，是一种通过机器来理解自然语言的过程。
通过分析自然语言文本中的内容和意义，机器可以获得用户的请求。
例如，在微软的Cortana智能助手中，用户发出语音指令，机器通过语义分析理解用户的请求，然后执行相应的任务。
此外，语义分析也被用来理解语言，实现机器翻译。
机器翻译是一种把一种语言翻译成另一种语言的技术。
它的基本原理是把输入的文本进行分解，理解这些文本的语义，再把他们转换成一种语言。
例如，Google翻译就是使用语义分析技术来实现的。
总之，语义分析是一种常用的自然语言处理技术，它能够帮助理解句子的含义，并帮助实现文本理解和机器翻译等任务。
语义分析也可以用于语音识别，文字理解，信息提取等其他自然语言处理任务，这些任务对于改善人机交互，发展智能系统以及其他自然语言处理的应用都具有重要意义。
简要说明语义分析的主要功能
简要说明语义分析的主要功能语义分析是自然语言处理领域中的重要任务，其主要功能是理解和推理文本的意义和表达方式。
它与文本的词法分析和句法分析相互补充，可以帮助计算机系统更好地理解用户的意图、生成自然语言输出、问答系统、文本分类等。
语义分析主要有以下功能：1.挖掘文本的隐含信息：语义分析可以帮助挖掘文本中的隐含信息，即文本背后的真实含义。
例如，一句话中使用了反语、比喻、幽默等修辞手法，语义分析可以识别并理解这些修辞意义。
2.文本相似度计算：语义分析可以通过比较两个文本之间的相似度来判断它们是否表达了相似或相同的意思。
这在引擎、信息检索、文本匹配等应用中非常有用。
基于语义分析的相似度计算可以考虑词义、上下文信息、句子结构等因素。
3.意图识别和理解：语义分析可以识别文本中的意图和目的。
例如，在对话系统中，语义分析可以根据用户的输入识别用户的意图，并生成相应的回复。
在垂直引擎中，语义分析可以识别用户的查询意图，并提供相关的结果。
4.实体识别和关系抽取：语义分析可以识别文本中的具体实体和它们之间的关系。
例如，在新闻报道中，语义分析可以识别出人物、地点、组织等实体，并分析它们之间的关系，帮助用户更好地理解新闻内容。
5.情感分析：语义分析可以通过分析文本所表达的情感来理解用户的情感倾向。
例如，在社交媒体中，语义分析可以识别用户对一些产品或事件的态度，帮助企业更好地了解用户的需求和反馈。
6.文本分类和聚类：语义分析可以将文本根据其主题或属性进行分类和聚类。
例如，在新闻聚合网站中，语义分析可以将新闻文章按照其主题分类，方便用户浏览感兴趣的内容。
7.问答系统：语义分析在问答系统中扮演重要角色，可以理解用户的问题，并生成相应的答案。
语义分析可以将用户的问题转化为计算机能够理解的形式，并从知识库中获取相关信息，从而给出准确的答案。
8.文本生成：语义分析可以通过理解文本的意义和语境来生成自然语言的输出。
例如，在机器翻译中，语义分析可以将输入的源语言句子转化为目标语言句子的正确语义。
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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char i_Place[PMAX];char E_Place[PMAX];char T_Place[PMAX];char F_Place[PMAX];//char JudgeStr[100];int EXCUTE (int state, int symbol,FILE *fp,char JudgeStr[],int row,int index);int GetChar (char ch);int HandleError (char StrJudge[],int row);int Push( int State );int Pop(int count);int SLRControl(FILE* fp);void GEN(char *Op, char *Arg1, char *Arg2, char *Result);char *NewTemp(void);void NextSentence(FILE* fp);//当语法或者词法产生错误的时候，跳过当前错误的句子，将文件指针指向下一个句子的开始#define MAXLENGTH 10;void GEN(char *Op, char *Arg1, char *Arg2, char *Result){strcpy (pQuad[NXQ].op, Op); /*pQuad为全局变量，是用于存放四元式的数组*/strcpy (pQuad[NXQ].arg1, Arg1);strcpy (pQuad[NXQ].arg2, Arg2);strcpy (pQuad[NXQ].result, Result);NXQ++; /*全局变量NXQ用于指示所要产生的下一个四元式的编号*/}char *NewTemp(void) /*产生一个临时变量*/{char *TempID=(char*)malloc(PMAX);sprintf (TempID, "T%d", NXTemp++);return TempID;}2、在.cpp文件中修改的部分int SLRControl(FILE* fp){while(Action[TopState][InputWordType][0] != 'A'){if (UNKNOWN==InputWordType){printf("**********************分析语句%i 时词法分析出错******************\n",SentenceCount);return 0;}printf("栈顶状态：%i\n",TopState);printf("扫描的单词类型：%i\n",InputWordType);/*if ('A'==Action[State][WordType][0]){TopState=0;//正确后把栈顶状态置为初始化StackPoint=0;//同理上面memset(StateStack,-1,sizeof(StateStack));printf("Right!");return 1;}*/if (-1==TopState){printf("分析语句%i 时状态栈栈顶指针错误！分析结束\n",SentenceCount);return 0;}if (' ' == Action[TopState][InputWordType][0]){printf("分析语句%i 时语法分析出错！分析结束\n",SentenceCount);return 0;}else if('s'==Action[TopState][InputWordType][0]){//TopState=atoi(&Action[TopState][InputWordType][1]);Push(atoi(&Action[TopState][InputWordType][1]));printf("执行压栈操作\n");if (EOF!=fgetc(fp)){scanner(fp);}else{printf("语句%i 不完整！分析结束\n",SentenceCount);return 0;}}else if('r'==Action[TopState][InputWordType][0]){//do//用一个while循环为了可能遇到连续规约的情况，即从文件中扫描一个单词之后，可能连续规约多次//{int ProductionNum=atoi(&Action[TopState][InputWordType][1]);int ProdutionLeft=0;if (1==ProductionNum){ProdutionLeft=E;//为下面差goto表提供列坐标Pop(3);printf("用产生式1 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("+",E_Place,T_Place,Temp);strcpy(E_Place,Temp);printf("生成四元式：(“+”，E_Place，T_Place，E_Place)\n"); }else if(2==ProductionNum){ProdutionLeft=E;Pop(3);printf("用产生式2 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("-",E_Place,T_Place,Temp);strcpy(E_Place,Temp);printf("生成四元式：(“-”，E_Place，T_Place，E_Place)\n"); }else if(3==ProductionNum){ProdutionLeft=E;Pop(1);printf("用产生式3 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("",T_Place,"",Temp);strcpy(E_Place,Temp);printf("生成四元式：(-，-，T_Place，E_Place)\n");}else if(4==ProductionNum){ProdutionLeft=T;Pop(3);printf("用产生式4 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("*",T_Place,F_Place,Temp);strcpy(T_Place,Temp);printf("生成四元式：(“*”，T_Place，F_Place，T_Place)\n"); }else if(5==ProductionNum){ProdutionLeft=T;Pop(3);printf("用产生式5 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("/",T_Place,F_Place,Temp);strcpy(T_Place,Temp);printf("生成四元式：(“/”，T_Place，F_Place，T_Place)\n");}else if(6==ProductionNum){ProdutionLeft=T;Pop(1);printf("用产生式6 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("+",F_Place,"",Temp);strcpy(T_Place,Temp);printf("生成四元式：（-，-，F_Place，T_Place）\n");}else if(7==ProductionNum){ProdutionLeft=F;Pop(3);printf("用产生式7 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("+",EBracket_Place,"",Temp);strcpy(F_Place,Temp);printf("生成四元式：(-，-，(E)_Place，F_Place)\n");}else if(8==ProductionNum){ProdutionLeft=F;Pop(1);printf("用产生式8 归约\n");char* Temp=NewTemp();GEN("+",i_Place,"",Temp);strcpy(F_Place,Temp);printf("生成四元式：(-，-，i_Place，F_Place)\n");}else{printf("分析语句%i 时产生式编号超出范围！分析结束\n",SentenceCount);return 0;}Push(Goto[TopState][ProdutionLeft]);//}while('r' == Action[TopState][InputWordType][0])}}printf("栈顶状态：%i\n",TopState);printf("扫描的单词类型：%i\n",InputWordType);printf("*********************************语句%i 正确*********************************\n",SentenceCount);return 1;}void NextSentence(FILE* fp){while ('#'!= ch){ch=fgetc(fp);}if('\n'==fgetc(fp)){return;}SentenceCount++;return;}/////////////////////////////////主程序int main(int argc, char* argv[]){extern char ch;FILE *fp;if((fp=fopen("date.txt","r"))==NULL){printf("\nfile open error!\n");exit(0);}if(ch=fgetc(fp)=='EOF')//不管小括号内的判断是否成功，p指针都会向后移一个位置，判断不成功，ch中存的字符不变{printf("The file is null.\n");return 0;}while ('\n'!=fgetc(fp)){TopState=0;StackPoint=0;memset(StateStack,-1,sizeof(StateStack));printf("***********************语句%i 分析开始**************************\n",SentenceCount);scanner(fp);SLRControl(fp);NextSentence(fp);}//printf("第一个字母是：%c\n",ch);//fseek(p,-1,1);/*do{scanner(p);}while(ch=fgetc(p)!=EOF);*/fclose(fp);return 0;}五、测试用例和结果分析运行结果：结果分析：虽然能分开语句，但仍用“#”做结束标识符。