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Laurent WOUTERS laurent.wouters@eads.net 01/06/2012 Generalized LR Laurent WOUTERS laurent.wouters@eads.net 01/06/2012.

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1 Laurent WOUTERS laurent.wouters@eads.net 01/06/2012
Generalized LR Laurent WOUTERS 01/06/2012

2 Plan Partie 1 – Introduction Partie 2 – Méthode GLR 1 – Historique et Variantes 2 – Graph-Structured Stack 3 – Algorithme GLR 4 – Shared Packed Parse Forest 5 – Right-Nulled GLR 6 – Complexités Partie 3 – Outils Partie 4 – Ouverture

3 Introduction

4 Langage de programmation
Pour des langages de programmation modernes, la grammaire est en général accessible: Documents de standardisation: C: ISO/IEC 9899:1999 C++: ISO/IEC 14882:2011 C#: ECMA-334 Site web pour des projets open source: Java: Documents de spécification pour d’autres: Visual Basic:

5 Ambigüité des grammaires
Les grammaires des « gros » langages sont de plus en plus complexes: C: 210 règles syntaxiques BNF ECMA Script: 270 règles syntaxiques BNF C# : 1200 règles syntaxiques BNF Ces grammaires sont aussi ambigües, avec des ambigüités difficiles à résoudre tout en gardant la grammaire lisible pour un être humain. Langage Nb états LALR(1) Conflits LR C 375 38 ECMA Script 513 C# 2021 457

6 Exemple de conflit type → NAME primary → NAME primary → ( exp )
Exemple de conflit LR classique dans les langages avec une syntaxe de type C : type → NAME primary → NAME primary → ( exp ) exp → primary exp → ( type ) exp ( NAME ▪ ) … exp → ( type ) exp → ( NAME ) exp exp → primary → ( exp ) → ( primary ) → ( NAME )

7 Méthode glr

8 Idée Générale Utiliser un automate LR. Lors d’un conflit, explorer les différentes options en parallèle. A tout moment dans la lecture de l’entrée, conserver l’ensemble des états accessibles de l’automate LR pour l’entrée lue.

9 Historique GLR Hilfinger 03 Rekers 92 Johnstone & Scott 02 06
GLR mode dans Bison Rekers 92 Compact Parse Forest Johnstone & Scott 02 06 Right Nulled parsing Farshi 91 Correct GLR Tomita 85 86 GLR parsing De Remer 71 SLR parsing De Remer 69 LALR parsing Knuth 65 LR parsing

10 Algorithmes GLR (1) Tomita Farshi
Algorithme 0 : Algorithme pour le cas où la grammaire n’a pas de conflit. Algorithme 1: Fonctionne pour toutes les grammaires hors contexte sans règle vide. Algorithme 2: Fonctionne pour toutes les grammaires hors contexte qui n’ont pas de récursivité à gauche cachés (non terminaison). Algorithme 3: Même contrainte que 2 mais optimise la gestion de la pile. Algorithme 4: Même contrainte que 2 et construit l’arbre syntaxique abstrait. L’algorithme 2 est souvent considéré comme la référence. Farshi Modification de l’algorithme 1 pour le faire fonctionner pour toutes les grammaires hors contexte. Mais complexe et inefficace.

11 Algorithmes GLR (2) Scott & Johnstone
Algorithme 1e: Modification de l’algorithme 1 pour traiter les règles vides mais ne supportant pas la récursivité à droite. Algorithme RNGLR: Algorithme final supportant toutes les grammaires hors contexte.

12 Exemple 1 type → NAME type → NAME . type primary → NAME
primary → ( exp ) primary → primary . NAME exp → primary exp → ( type ) exp S → exp $ ( myvar ) ( string ) myvar ( nmspce.ClassA ) obj.field

13 . ) ) . . $ exp 1: S → exp ▪ $ 5: S → exp $ ▪ NAME
S → ▪ exp $ exp → ▪ primary $ exp → ▪ ( type ) exp $ primary → ▪ NAME $ . primary → ▪ ( exp ) $ . primary → ▪ primary . NAME $ . exp 1: S → exp ▪ $ 5: S → exp $ ▪ NAME 4: primary → NAME ▪ $ . ) A: primary → primary . NAME ▪ $ . ) primary NAME NAME 2 exp → primary ▪ $ ) primary → primary ▪ . NAME $ . ) . 6: primary → primary . ▪ NAME $. ) ( ( primary primary B exp → ( type ) ▪ exp $ ) exp → ▪ primary $ ) exp → ▪ ( type ) exp $ ) primary → ▪ NAME $ . ) primary → ▪ ( exp ) $ . ) primary → ▪ primary . NAME $ . ) ( 3 exp → ( ▪ type ) exp $ ) primary → ( ▪ exp ) $ . ) type → ▪ NAME ) type → ▪ NAME . Type ) exp → ▪ primary ) exp → ▪ ( type ) exp ) primary → ▪ NAME . ) primary → ▪ ( exp ) . ) primary → ▪ primary . NAME . ) type 7: exp → ( type ▪ ) exp $ ) ) exp 8: exp → ( exp ▪ ) $ . ) exp ) C: exp → ( exp ) ▪ $. ) E: exp → ( type ) exp ▪ $ ) . NAME 10 type → NAME ▪ ) type → NAME ▪ . type ) NAME 9 type → NAME ▪ ) type → NAME ▪ . type ) primary → NAME ▪ ) . D type → NAME . ▪ type ) type → ▪ NAME ) type → ▪ NAME . type ) type F: type → NAME . type ▪ )

14 GLR: Stack Splitting ▪ ( NAME ) $ 3 9 3 7 3 2 3 8 2 B C 7 8 3 1 5 1
3 9 3 7 3 2 3 8 2 B C 7 8 3 1 5 1 Effectuer toutes les réductions possibles Passer au token suivant

15 GLR: Graph-Structured Stack (1)
( NAME ) $ ( NAME 3 9 type ) 7 B primary 2 exp exp ) 8 C $ 1 5 U0 U1 U2 U3 U4

16 GLR: Graph-Structured Stack (2)
( NAME NAME ) NAME $ . NAME 9 D 10 NAME type ( 3 F type NAME ) 7 B 4 primary primary . NAME 2 6 A 2 exp E primary 2 exp ) 8 C exp $ 1 5 U0 U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7

17 Exemple 2 A → a X → a X X → A X X → S → X $ X $ 1: S → X ▪ $
S → ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a X $ 1: S → X ▪ $ 4: S → X $ ▪ a a A A 3 X → a ▪ X $ A → a ▪ $ a X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a 2 X → A ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a a A X X 5: X → A X ▪ $ 6: X → a X ▪ $

18 GLR: Stack Head Sharing and ε-Reduction
a a $ File de réduction ((3, 0), A) 2 ((3, 3), A) A A ((3, 2), A) 6 X ((3), X) 3 X a a X ((2), X) 3 ((6, 3, 3), X) a A 2 ((6, 3, 2), X) 5 ((5, 2, 3), X) X X ((5, 2, 2), X) 1 4 $ ((6, 3, 0), X) ((5, 2, 0), X) ((4, 1, 0), S)

19 GLR: Résumé Une réduction GLR est l’action de réduire la règle correspondante et appliquer immédiatement le shift du symbole de tête. Il faut rechercher dans le graph tous les chemins correspondant à la règle commençant au nœud courant de la pile.

20 Table GLR $ a X A r(X,4,0) p3 p1 p2 1 p4 2 p5 3 r(A,1,1) r(X,4,0)
r(X,4,0) p3 p1 p2 1 p4 2 p5 3 r(A,1,1) r(X,4,0) r(A,1,1) p3 p6 4 acc 5 r(X,3,2) 6 r(X,2,2) Table GLR 1 A → a 2 X → a X 3 X → A X 4 X → 5 S → X $ S → ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a $ X 1: S → X ▪ $ 4: S → X $ ▪ a a A A 3 X → a ▪ X $ A → a ▪ $ a X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a 2 X → A ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a a px = transition vers x r(V,r,l) = réduction de V avec la règle r de longueur l A X X 5: X → A X ▪ $ 6: X → a X ▪ $

21 GLR: Algorithme (DRIVER)
Table GLR T heads rqueue DRIVER(input) start = nouveau nœud de la pile pour l’état 0 heads= {start} rqueue= {} POUR (tous les tokens t dans input) REDUCE(t) SHIFT(t) RETOURNE l’ensemble des état acceptant dans heads

22 GLR: Algorithme (REDUCE)
REDUCE(t) POUR (tous les nœuds n représentant un état s dans heads) POUR (toutes les réductions r(X, r, l) dans T(s, t)) POUR (tous les chemins p de longueur l partant de n) Ajouter (p, X) à rqueue TANT QUE (rqueue n’est pas vide) Retirer le prochain (p, X) de rqueue REDUCE_PATH(p, X, t)

23 GLR: Algorithme (REDUCE_PATH)
REDUCE_PATH(p, X, t) left = premier nœud dans le chemin p; o = état représenté par left SI (il existe un nœud d pour l’état s dans heads tel que T(o, X) contient p s) SI (il n’ existe pas de lien X de d vers left) Créer un lien link de d vers left REDUCE_LIMITED(link, t) SINON Créer le nœud d pour l’état s dans heads tel que T(o, X) contient p s

24 GLR: Algorithme (REDUCE_LIMITED)
REDUCE_LIMITED(link, t) POUR (tous les nœuds n représentant un état s dans heads) POUR (toutes les réductions r(X, r, l) dans T(s, t)) POUR (tous les chemins p de longueur l partant de n et utilisant link) Ajouter (p, X) à rqueue

25 GLR: Algorithme (SHIFT)
SHIFT(t) tails = heads; heads = {} POUR (tous les nœuds n représentant un état s dans tails) SI (T(s, t) contient p x) SI (heads contient un nœud d pour l’état x) Créer un lien de d vers n SINON Créer un nœud d pour l’état x dans heads

26 Arbre Syntaxique a a $ A → a X → a X X → A X X → S → X $ S S S S X $ X

27 Shared Packed Parse Forest
Packed node Famille A A A => x1 xm y1 yp x1 xm y1 yp ai aj ai aj ai aj

28 Exemple SPPF A → a X → a X X → A X X → S → X $ a a $ S X $ a A X a A X

29 GLR: Construction du SPPF, Méthode Tomita
Principe: Chaque arc dans la pile correspond à exactement 1 nœud dans le SPPF Les arcs de la pile sont labellisés avec leur nœud respectif Lors d’un shift, créer un nœud SPPF pour le terminal Lors d’une réduction Si le nœud SPPF existe déjà, (pas d’arc ajouté dans la pile), ajouter la nouvelle famille Sinon, créer un nouveau nœud SPPF et une famille

30 GLR: Construction du SPPF, Méthode Tomita
a a $ File de réduction SPPF S ((3, 0), A1) 2 ((3, 3), A2) A2 X5 $ A3 ((3, 2), A3) 6 X3 ((3), X1) 3 X1 a1 a2 X2 ((2), X2) A1 a1 3 ((6, 3, 3), X3) a2 A1 2 ((6, 3, 2), X4) X4 X3 5 ((5, 2, 3), X3) X4 X5 ((5, 2, 2), X4) 1 4 $ ((6, 3, 0), X5) X1 X2 ((5, 2, 0), X5) A3 A2 ((4, 1, 0), S) a2

31 SPPF Construit avec Tomita
X5 $ S X $ A1 a1 X4 X3 a A X a A X X1 X2 A3 A2 a2

32 GLR: Construction du SPPF, Méthode Rekers
Principe: Similaire à la méthode de Tomita, mais cherche à maximiser la réutilisation des nœuds du SPPF. Les nœuds du SPPF contiennent plus d’informations: 1 nœud = 1 triplet (x, i, j) x: symbole du nœud i: index de départ de la sous-chaîne d’entrée matchée par ce nœud j: index d’arrivé

33 GLR: Construction du SPPF, Méthode Rekers
a a $ File de réduction SPPF ((3, 0), A) S, 0, 3 2 ((3, 3), A) A,1,2 A,1,2 ((3, 2), A) X, 0, 2 $, 2, 3 6 X,1,2 ((3), X) 3 X,2,2 a,0,1 a,1,2 X,2,2 ((2), X) 3 ((6, 3, 3), X) a,1,2 A,0,1 2 a, 0, 1 A, 0, 1 X, 1, 2 ((6, 3, 2), X) 5 ((5, 2, 3), X) X,1,2 X,0,2 ((5, 2, 2), X) 1 4 a, 1, 2 A, 1, 2 X, 2, 2 $ ((6, 3, 0), X) ((5, 2, 0), X) ((4, 1, 0), S)

34 SPPF Construit avec Rekers
X, 0, 2 $, 2, 3 X $ a, 0, 1 A, 0, 1 X, 1, 2 a A X a A X a, 1, 2 A, 1, 2 X, 2, 2

35 Right-Nulled GLR Principe: Permettre la réduction d’une règle si la partie droite du corps de la règle peut être vide. Pour l’item A → α ▪ β, x appliquer la réduction de la règle A → α β pour le lookahead x si β ⇒ ε. *

36 Table RNGLR $ a X A r(X,4,0) p3 p1 p2 1 p4 2 r(X,4,0) r(X,3,1) p5 3
r(X,4,0) p3 p1 p2 1 p4 2 r(X,4,0) r(X,3,1) p5 3 r(A,1,1) r(X,4,0) r(X,2,1) r(A,1,1) p3 p6 4 acc 5 r(X,3,2) 6 r(X,2,2) Table RNGLR 1 A → a 2 X → a X 3 X → A X 4 X → 5 S → X $ S → ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a $ X 1: S → X ▪ $ 4: S → X $ ▪ a a A A 3 X → a ▪ X $ A → a ▪ $ a X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a 2 X → A ▪ X $ X → ▪ A X $ X → ▪ a X $ X → ▪ $ A → ▪ a $ a a px = shift vers x r(V,r,l) = réduction de V avec la règle r de longueur l A X X 5: X → A X ▪ $ 6: X → a X ▪ $

37 RNGLR: Algorithme (PARSER)
Table RNGLR T Entrée a1 … ad U0 … Ud R Q SI (d = 0) SI (T(0, $) accepte) => Retourne succès SINON => Retourne échec Créer un nœud v0 avec l’état 0 U0 = {v0}, R = {}, Q = {}, ad+1 = $ SI (T(0, a1) contient transition vers k) Ajouter (v0, k) à Q POUR (toutes les réduction d’une variable X en 0) Ajouter (v0, X, 0) à R POUR (i de 0 à d) TANT QUE (Ui n’est pas vide) TANT QUE (R n’est pas vide) => REDUCER(i) SHIFTER(i)

38 RNGLR: Algorithme (REDUCER)
Prendre un triplet(v, X, m) dans R χ = ensemble des nœuds accessible depuis v avec un chemin de taille m – 1, ou 0 si m = 0 POUR (tous les u dans χ) k = l’état représenté par le nœud u l = état successeur de k par X SI (il existe w dans Ui représentant l) SI (il n’y a pas d’arc de w vers u) Créer un arc de w vers u SI (m != 0) POUR (toutes les réduction de B à l’état l sur ai+1 de longueur t != 0) Ajouter (u, B, t) à R SINON Créer un nœud w dans Ui pour l’état l et un arc de w vers u SI (T(l, ai+1) contient une transition vers h => Ajouter (w, h) à Q POUR (toutes les réduction de B à l’état l sur ai+1 de longueur 0) Ajouter (w, B, 0) à R SI (m != 0) POUR (toutes les réductions de B à l’état l sur ai+1 de longueur t != 0)

39 RNGLR: Algorithme (SHIFTER)
SI (i = d) RETOURNE Q’ = {} TANT QUE (Q != {}) Prendre un couple (v, k) dans Q SI (il existe w dans Ui+1 représentant k) Créer un arc de w, vers v POUR (toutes les réductions de B à l’état k sur ai+2 de longueur t != 0) Ajouter (v, B, t) à R SINON Créer w dans Ui+1 représentant k et un arc de w vers v SI (T(k, ai+2) contient une transition vers h) Ajouter (w, h) à Q’ POUR (toutes les réductions de B à l’état k sur ai+2 de longueur 0) Ajouter (w, B, 0) à R Q = Q’

40 RNGLR: Construction du SPPF
L’algorithme RNGLR utilise une version modifiée de la méthode de Rekers pour prendre en charge les réductions supplémentaires. Lors de la génération de la table, il faut également construire les bouts de SPPF correspondants à la partie droite des règles pouvant se dériver en ε.

41 Complexités Algorithme Pire cas Grammaire LR(1) Farshi O(n3) O(n)
n = taille de l’input: Algorithme Pire cas Grammaire LR(1) Farshi O(n3) O(n) Algorithme 1e O(n2) RNGLR

42 outils

43 Bison http://www.gnu.org/software/bison/ C, C++, Java Elkhound
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_parser_generators Bison C, C++, Java Elkhound C++, OCaml Wormhole C, Python Hime Parser Generator C#

44 ouverture

45 LR(*) : Cas d’utilisation
type → NAME type → NAME . type primary → NAME primary → ( exp ) primary → primary . NAME exp → primary exp → ( type ) exp S → exp $

46 . ) ) . . $ exp 1: S → exp ▪ $ 5: S → exp $ ▪ NAME
S → ▪ exp $ exp → ▪ primary $ exp → ▪ ( type ) exp $ primary → ▪ NAME $ . primary → ▪ ( exp ) $ . primary → ▪ primary . NAME $ . exp 1: S → exp ▪ $ 5: S → exp $ ▪ NAME 4: primary → NAME ▪ $ . ) A: primary → primary . NAME ▪ $ . ) primary NAME NAME 2 exp → primary ▪ $ ) primary → primary ▪ . NAME $ . ) . 6: primary → primary . ▪ NAME $. ) ( ( primary primary B exp → ( type ) ▪ exp $ ) exp → ▪ primary $ ) exp → ▪ ( type ) exp $ ) primary → ▪ NAME $ . ) primary → ▪ ( exp ) $ . ) primary → ▪ primary . NAME $ . ) ( 3 exp → ( ▪ type ) exp $ ) primary → ( ▪ exp ) $ . ) type → ▪ NAME ) type → ▪ NAME . Type ) exp → ▪ primary ) exp → ▪ ( type ) exp ) primary → ▪ NAME . ) primary → ▪ ( exp ) . ) primary → ▪ primary . NAME . ) type 7: exp → ( type ▪ ) exp $ ) ) exp 8: exp → ( exp ▪ ) $ . ) exp ) C: exp → ( exp ) ▪ $. ) E: exp → ( type ) exp ▪ $ ) . Construire un automate déterminant le bon item NAME 10 type → NAME ▪ ) type → NAME ▪ . type ) NAME 9 type → NAME ▪ ) type → NAME ▪ . type ) primary → NAME ▪ ) . D type → NAME . ▪ type ) type → ▪ NAME ) type → ▪ NAME . type ) type F: type → NAME . type ▪ )

47 LR(*) : Automate de décision
. ) ( NAME 1 3 6 7: Shift D . NAME $ $ . ) $ . ) ) 2 5: primary → NAME ▪ ( 4: type → NAME ▪

48 Bibliographie Scott McPeak. Elkhound: A Fast, Practical GLR Parser Generator. Report No. UCB/CSD , University of California, Berkley, December Masaru Tomita. Efficient Parsing of Natural Language. Kluwer Academic, Boston, R. Nozohoor-Farshi. GLR Parsing for e-Grammar. In Generalized LR Parsing, M. Tomita, Kluwer Academic, Jan Rekers. Parser Generation for Interactive Environment. PhD thesis, University of Amsterdam, Elizabeth Scott and Adrian Johnstone. Right-Nulled GLR Parsers. ACM Transactions on Programming Languages and Systems. Volume 28 Issue 4, July 2006.


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