構文解析式文法とその言語の概要
PEGについて、その歴史、構造、プログラミングやパースにおける応用を学ぼう。
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目次
構文解析表現文法(PEG)は、特にプログラミングやデータ解析で言語の構文を定義するために使われる形式文法の一種なんだ。PEGはトップダウン解析に設計されていて、これは入力の構造を表す木を最高レベルから下のレベルに向けて構築しようとするってこと。
PEGの歴史
PEGは、1960年代に開発されたトップダウン解析言語(TDPL)の先駆的な手法にさかのぼる。TDPLは多くの便利な概念を紹介したけど、その解析アルゴリズムは当時実用的じゃなかったんだ。これが使われなくなる原因になったけど、B. Fordがその概念を洗練させて2000年代にPEGを提唱。今では、実用的な効率性のおかげでさまざまなプログラミング言語やツールで広く使われているよ。
PEGの構造
PEGは、非終端記号、終端記号、公理、一連の生成規則で構成されてる。非終端記号は文法内でプレースホルダーとして働き、終端記号は実際の入力文字を表す。公理は解析プロセスのスタート地点。生成規則は、非終端が終端や他の非終端の組み合わせにどう置き換えられるかを定義してる。
PEGの動作
PEGは、特定の順序で入力をルールに照らし合わせようとすることで動作する。解析中に、現在の試行が失敗したら、パーサーは次のルールを試すためにバックトラックする。このバックトラッキングは重要で、パーサーが異なる解析パスを探索できるようにして、入力に成功するまで、またはすべての可能性を使い果たすまで続けることができるんだ。
PEGの利点
PEGの大きな利点の一つは、複雑な言語構造を簡潔に表現できること。非文脈自由言語を定義できるから、従来の文脈自由文法よりも広範囲の言語を解析できるんだ。さらに、PEGは明確で直感的なルールを持っていて、理解しやすく実装しやすい。
PEGの応用
PEGは、特にプログラミング言語の設計やテキスト処理などのさまざまな分野で応用されているよ。Pythonなどの多くの現代的なプログラミング言語は、ソースコードを効率的に解析するためにPEGをコンパイラで使っている。構文ハイライトやコード分析、さらにはいくつかの自然言語処理のアプリケーションでも使われることがあるんだ。
構文解析表現言語の特徴
構文解析表現言語(PEL)は、PEGによって生成される言語なんだ。PELには、形式言語理論で重要なトピックとなるユニークな特性があって、決定的な文脈自由言語(DCFL)がサブセットとして含まれているし、特定の非文脈自由言語も含んでいる。ただ、PELの構造的特性は完全には理解されていなくて、この分野ではまだ研究が進行中なんだ。
PELの閉包特性
PELの興味深い点の一つは、閉包特性。つまり、このクラス内の言語に対して特定の操作を行うと、また別の言語が生成されるってこと。例えば、PELは特定の操作の組み合わせに対して閉じていることが知られていて、既存の言語から新しい言語を作成できるんだ。
PEGからオートマトンへの移行
PELをよりよく理解するために、研究者はPEGとオートマトンのような計算モデルの関係を調べてる。オートマトンは特定の種類の言語を認識できる抽象的な機械。PEGに基づいた計算モデルを開発することで、研究者たちは二方向決定性プッシュダウンオートマトン(2DPPDA)を使ってPEGの動作をシミュレートする方法を見つけたんだ。
決定的ポインタプッシュダウンオートマトン
決定的ポインタプッシュダウンオートマトン(DPPDA)という新しいタイプのオートマトンが、PEGを効果的にシミュレートするために導入されたよ。DPPDAは、入力を解析する際により簡単に処理できるポインタメカニズムを追加することで、従来のプッシュダウンオートマトンを強化してる。これにより、PEGで定義された言語を認識するのにより適してるんだ。
DPPDAの特性
DPPDAには、それが認識できる言語の理解を深めるのに役立つ特性がある。DPPDAの各動きは、プッシュまたはポップとして分類でき、これらの動きがどのように解析中の入力と相互作用するかを決定する特定の条件がある。この特性を理解することで、言語認識のための効率的なアルゴリズムの発見に繋がるかもしれない。
線形時間シミュレーションアルゴリズム
この分野の重要な進展の一つは、DPPDAのための線形時間シミュレーションアルゴリズムの開発だ。これらのアルゴリズムは、実時間で言語を効率的に認識できるようにするから、コンパイラ設計や解析ツールなどの実際のシナリオに応用可能なんだ。DPPDAの構造を活用することで、これらのアルゴリズムは入力を線形時間で処理できて、パフォーマンスを大幅に向上させることができるよ。
研究の方向性
PEGやPELの分野での研究は進んでいて、形式言語のさまざまな側面を探求している。PELの完全な構造や他の言語クラスとの相互作用に関して多くの未解決の問題がある。研究者が新しいモデルやアルゴリズムを開発することで、PEGの理解はさらに進化して、形式言語理論の新しい発見につながるんだ。
結論
構文解析表現文法と構文解析表現言語は、形式言語や解析技術の重要な部分を代表しているんだ。言語を定義して処理するための構造化された効率的な方法を提供するから、プログラマーやコンピュータ科学者にとって欠かせないツールだよ。さらなる研究が進む中で、PEGやPELがさまざまな分野に貢献できる可能性は広がっていて、期待が持てるね。
タイトル: Computational Model for Parsing Expression Grammars
概要: We present a computational model for Parsing Expression Grammars (PEGs). The predecessor of PEGs top-down parsing languages (TDPLs) were discovered by A. Birman and J. Ullman in the 1960-s, B. Ford showed in 2004 that both formalisms recognize the same class named Parsing Expression Languages (PELs). A. Birman and J. Ullman established such important properties like TDPLs generate any DCFL and some non-context-free languages like $a^nb^nc^n$, a linear-time parsing algorithm was constructed as well. But since this parsing algorithm was impractical in the 60-s TDPLs were abandoned and then upgraded by B. Ford to PEGs, so the parsing algorithm was improved (from the practical point of view) as well. Now PEGs are actively used in compilers (eg., Python replaced LL(1)-parser with a PEG one) so as for text processing as well. In this paper, we present a computational model for PEG, obtain structural properties of PELs, namely proof that PELs contain Boolean closure of regular closure of DCFLs and PELs are closed over left concatenation with regular closure of DCFLs. We present an extension of the PELs class based on the extension of our computational model. Our model is an upgrade of deterministic pushdown automata (DPDA) such that during the pop of a symbol it is allowed to return the head to the position of the push of the symbol. We provide a linear-time simulation algorithm for the 2-way version of this model, which is similar to the famous S. Cook linear-time simulation algorithm of 2-way DPDA.
著者: Alexander Rubtsov, Nikita Chudinov
最終更新: 2024-09-05 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2406.14911
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2406.14911
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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