LLLR Parsing: a Combination of LL and LR Parsing

A new parsing method called LLLR parsing is defined and a method for producing LLLR parsers is described. An LLLR parser uses an LL parser as its backbone and parses as much of its input string using LL parsing as possible. To resolve LL conflicts it triggers small embedded LR parsers. An embedded LR parser starts parsing the remaining input and once the LL conflict is resolved, the LR parser produces the left parse of the substring it has just parsed and passes the control back to the backbone LL parser. The LLLR(k) parser can be constructed for any LR(k) grammar. It produces the left parse of the input string without any backtracking and, if used for a syntax-directed translation, it evaluates semantic actions using the top-down strategy just like the canonical LL(k) parser. An LLLR(k) parser is appropriate for grammars where the LL(k) conflicting nonterminals either appear relatively close to the bottom of the derivation trees or produce short substrings. In such cases an LLLR parser can perform a significantly better error recovery than an LR parser since the most part of the input string is parsed with the backbone LL parser. LLLR parsing is similar to LL(^*) parsing except that it (a) uses LR(k) parsers instead of finite automata to resolve the LL(k) conflicts and (b) does not perform any backtracking

Jäsentämisen strategiat

Ohjelmistokääntäjät lukeutuvat kaiken nykyaikaisen ohjelmoinnin kivijalkoihin. Osa ohjelmointikielistä toimii siten, että ne käännetään annetulta koodikieleltä konekieleksi. Toisaalta jotkut ohjelmointikielet toimivat siten, että lähdekoodia lukee reaaliaikaisesti ohjelmistotulkki, joka itse on konekieleksi käännetty ohjelmisto. Lisäksi on vielä ohjelmointikieliä, joita käännetään jonkinlaiseksi välikieleksi, jota sitten tulkataan konekieleksi. Hyvin harva kuitenkaan on täysin perillä siitä, miten kääntäjät toimivat. Tässä työssä tutkitaan yleisimpiä menetelmiä eräästä tietystä kääntämisen vaiheesta: jäsentämisestä. On haluttu tietää, miten kääntäjät pilkkovat koodia, miten käsittelevät sitä ja millaiseen muotoon se jäsennellään. Työssä kuvaillaan ensin yksityiskohtaisesti jäsentimien toiminnan periaatteita, teoriaa ja historiaa, minkä jälkeen perehdytään kaikkein eniten käytetyn jäsentimen toimintaan. Aihetta tutkiessa saatiin selville, että jäsentimet jakaantuvat karkeasti kahteen kategoriaan: ylhäältä-alas ja alhaalta-ylös -tyyppeihin. Kumpikin näistä jakautuu edelleen alatyyppeihin, jotka ovat toinen toistaan tehokkaampia. Ne ovat myös entistä monimutkaisempia ja soveltuvat yhä laajemman ohjelmointikielten kirjon kääntämiseen. Havaittiin, että jäsentimien suunnittelussa on vankka tiede, joka on muodostunut purkamaan korkeamman tason ohjelmoinnin abstraktioita ja vastaamaan asiaan liittyviin teknisiin haasteisiin. Kaikkein kehittyneimmissä jäsentimissä käytetään matemaattisloogisia merkintätapoja kuvailemaan jäsentimien toimintaa

Evaluation of an Esperanto-Based Interlingua Multilingual Survey Form Machine Translation Mechanism Incorporating a Sublanguage Translation Methodolgy

Translation costs restrict the preparation of medical survey and other questionnaires for migrant communities in Western Australia. This restriction is compounded by a lack of affordable and accurate machine translation mechanisms. This research investigated and evaluated combined strategies intended to provide an efficacious and affordable machine translator by: • using an interlingua or pivot-language that requires less resources for its construction than contemporary systems and has the additional benefit of significant error reduction; and • defining smaller lexical environments to restrict data, thereby reducing the complexity of translation rules and enhancing correct semantic transfer between natural languages. This research focussed on producing a prototype machine translation mechanism that would accept questionnaire texts as discrete questions and suggested answers from which a respondent may select. The prototype was designed to accept non-ambiguous English as the source language, translate it to a pivot-language or interlingua, Esperanto, and thence to a selected target language, French. Subsequently, a reverse path of translation from the target language back to the source language enabled validation of minimal or zero change in both syntax and semantics of the original input. Jade, an object-oriented (00) database application, hosting the relationship between the natural languages and the interlingua, was used to facilitate the accurate transfer of meaning between the natural languages. Translation, interpretation and validation of sample texts was undertaken by linguists qualified in English, French and Esperanto. Translation output from the prototype model was compared, again with assistance from linguists, with a \u27control\u27 model, the SYSTRAN On-Line Translator, a more traditional transfer translation product. Successful completion of this research constitutes a step towards an increased availability of low cost machine translation to assist in the development of reliable and efficient survey translation systems for use in specific user environments. These environments include, but arc not exclusive to, medical, hospital and Australian indigenous-contact environments