Grammar-Based Translation Framework

Abstract

V této práci prozkoumáváme existující algoritmy pro přijímání jazyků definovaných bezkontextovými gramatikami. Na základě těchto znalostí navrhujeme nový model pro reprezentaci LR automatů a s jeho pomocí definujeme nový algoritmus LSCELR. Modifikujeme algoritmy pro přijímání jazyků k vytvoření algoritmů pro překlad založený na překladových gramatikách. Definujeme atributové překladové gramatiky jako rozšířené překladové gramatiky pro definici vztahů mezi vstupními a výstupními symboly překladu. Implementujeme překladový framework ctf založený na gramatikách, který implementuje překlad pomocí LSCELR. Definujeme jazyk pro popis atributových překladových gramatik a implementujeme překladač pro překlad této reprezentace do zdrojového kódu pro implementovaný framework.

In this thesis, we examine existing parsing algorithms for context-free grammars. Based on these existing algorithms, we design a new model for representing LR automatons and we define a new parsing algorithm LSCELR based on that model. We modify parsing algorithms to create translation algorithms based on translation grammars. We define attribute translation grammars, an extension of translation grammars for defining the relationships between input and output symbols in translation. We implement a translation grammar-based framework ctf that implements the new parsing algorithm. We define a language for describing attribute translation grammars and implement a translator that creates source representation of these grammars for the implemented framework. A short proof of the generational power of translation grammars is provided.