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가이드된 문법 수렴
📝 원문 정보
- Title: Guided Grammar Convergence
- ArXiv ID: 1503.08476
- 발행일: 2015-03-31
- 저자: Vadim Zaytsev
📝 초록 (Abstract)
형식 문법 간의 관계는 언어 동등성(이 알려진 것처럼 결정 불가능하다)과 문법 동일성(이는 단순하다) 사이에 균형을 이루는 어려운 문제이다. 본 논문에서는 이러한 두 극단 사이의 몇 가지 주요 기점을 조사하고 문법 엔지니어링에서 일관성 관리를 위한 방법론을 제안한다. 전통적인 문법 수렴은 언어 전문가들이 변환 단계를 인코딩하는 실용적 접근 방식에 의존하지만, 안내형 문법 수렴은 문법을 정규화하고 그들 사이의 구조적 동등 관계를 확립함으로써 그러한 변환 단계를 자동으로 추론하는 더 좁게 적용되는 기술이다. 이를 통해 11개의 인공 함수 언어(넓은 의미에서의 문법) 사이에 자동으로 양방향 변환을 수행할 수 있는 사례 연구를 진행한다: 다른 조합 라이브러리로 작성된 파서 정의, 확정 절규문법, 구체적 구문 정의, 대수형 데이터 유형, 메타모델, XML 스키마, 객체 모델.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper focuses on the challenge of maintaining consistency between multiple grammars that define the same software language. The authors propose a methodology called "guided grammar convergence" to automatically infer transformation steps among different grammatical representations, ensuring their equivalence. This technique involves extracting pure syntactic knowledge from various grammar sources, preprocessing through mutations if necessary, normalizing the grammar by removing ambiguities, and establishing structural equivalences between normalized grammars.The paper demonstrates this method’s effectiveness in a case study involving 11 diverse grammars of an artificial functional language defined using different technologies such as ANTLR, DCG (Definite Clause Grammar), Ecore models, Python parsers, Rascal specifications, SDF, TXL transformational framework, and XML schemas. The results show that the proposed method can successfully align these grammars with minimal human intervention.
The significance of this work lies in its potential to streamline grammar engineering processes, making it easier for developers to manage multiple versions or representations of a language while maintaining consistency across different tools and frameworks.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
Reference
이 글은 ArXiv의 공개 자료를 바탕으로 AI가 자동 번역 및 요약한 내용입니다.
저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.