抽象语法树和具体语法树有什么区别?
我一直在阅读有关解释器/编译器如何工作的一些内容，我感到困惑的一个方面是 AST 和 CST 之间的区别.我的理解是解析器生成一个 CST，将其交给语义分析器，后者将其转换为 AST.但是，我的理解是语义分析器只是确保遵循规则.我真的不明白为什么它实际上会进行任何更改以使其抽象而不是具体. 我是否遗漏了语义分析器的某些内容，或者 AST 和 CST 之间的区别是否有些人为? 解决方案
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编译器构造的语义分析阶段有哪些工具？
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野牛语义类型检查分析
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Stanford NLP解析器是否具有用于语义角色标记的方法?
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从语义分析阶段重用符号表以生成代码
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如何管理野牛变量声明的语义规则
我必须构建一个将Java语言转换为pyhton的编译器.我正在使用Flex和Bison工具.我创建了flex文件，并在Bison中定义了我必须实现的一些限制(例如数组，循环管理，类管理，逻辑算术运算符管理等)的语法语法. 我在理解如何处理语义规则时遇到了麻烦.例如，我应该处理import语句和变量声明的语义，在符号表中添加变量，然后处理翻译. 这是symboltable.h模块中符号表的结构:
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抽象语法树和具体语法树有什么区别?
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RDF和OWL工作流程问题
我一直在通过Protege查看和使用OWL，我想知道我是否正确理解了“工作流程"及其构想(从头开始建立数据库: 使用Protege或同等功能为您的数据生成OWL本体 将此架构导出到RDF 使用定义为三元组中的某些元素的类以及您的目标数据 将您的Triplestore导出到RDF 使用openRDF/sesame或Jena加载定义的数据和本体 根据OWL本体验证RDF三重存储，以确保
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布朗语料库在基于WordNet的语义相似度测量中有什么用
我遇到了几种使用WordNet的结构和层次结构来衡量语义相似性的方法，例如Jiang和Conrath度量(JNC)，Resnik度量(RES)，Lin度量(LIN)等. 使用NLTK进行测量的方式是: sim2=wn.jcn_similarity(entry1,entry2,brown_ic) sim3=entry1.res_similarity(entry2, brown_ic) s
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上下文感知合并?
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最简单的特征选择算法
我想创建自己的简单特征选择算法。该数据集，我要一起工作是这里 （非常著名的数据集）。有人可以给我如何做到这一点的指针？ 我打算写一个特点排名算法的文本分类。这是电影审查的情感分析，将之列为无论是积极的还是消极的。 所以我的问题是关于如何编写一个文本数据集的简单特征选择。 解决方案 特征选择方法是一个很大的话题。你可以用下面的启动： 卡方 互信息 词频 等。阅读本文，如果你有时间
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