• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

属性文法に基づく効率のよいソフトウェア生成系の構成法

研究課題

研究課題/領域番号 07780239
研究種目

奨励研究(A)

配分区分補助金
研究分野 計算機科学
研究機関東京工業大学

研究代表者

渡辺 喜道  東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助手 (00210964)

研究期間 (年度) 1995
研究課題ステータス 完了 (1995年度)
配分額 *注記
900千円 (直接経費: 900千円)
1995年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワード属性文法 / ソフトウェア生成系 / 属性評価 / 構文解析
研究概要

入力列を後戻りせずに左から右へ1度検査するだけで、構文解析と同時にすべての属性の値を計算する属性評価法がある.本研究では,そのような既存の属性評価法より効率のよい属性評価法と既存の方法より広いグラスの記述を扱うことのできる属性評価法を開発し,属性文法に基づく仕様記述から効率よくソフトウェアを生成するための構成法を示した.具体的な成果を以下に示す.
Earleyの構文解析アルゴリズムに基づく属性評価法の効率化
一般の文脈自由文法を効率よく構文解析することのできる方法にEarleyの構文解析法がある.この構文解析で用いる項目に属性情報を付加し,構文解析と同時に属性を評価する方法がある.その方法を応用し,先読み情報を用いて冗長な計算を削除した効率のよい属性評価アルゴリズムを示した.この方法により,典型的な属性文法において,従来の方法で数え上げていた項目の数が約25%減少した.
LR(κ)構文解析法に基づく属性評価法の扱う範囲の拡大化
既存のLR(κ)構文解析と同時に属性評価できる最大のクラスはLR属性文法とその派生クラスである.これらのクラスでは,左再帰の非終端記号に相続属性が含まれていた場合,一般には評価できない.本研究では可能な属性値を予測することでこの制限を緩和し,より広い属性文法のクラスを扱えるように拡張した.この拡張により,より自然な属性文法の記述からソフトウェアを生成することができるようになった.
新しい方法の有用性の検証
本研究で開発した方法の効率を実験で確認した.その結果,ソフトウェア生成系で典型的に用いるより自然な属性文法の記述を既存の方法より効率よく評価できることが確認できた.このことから,より柔軟な属性文法に基づく仕様記述からソフトウェアを効率よく構成できることを確認した.

報告書

(1件)
  • 1995 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (3件)

  • [文献書誌] 渡辺喜道: "上昇型先読み計算による文脈自由言語の構文解析法" 電子情報通信学会論文誌. J78-D-I. 895-902 (1995)

    • 関連する報告書
      1995 実績報告書
  • [文献書誌] 渡辺喜道: "属性値予測による1パス属性文法の評価法" 情報処理学会論文誌. 26(掲載予定). (1996)

    • 関連する報告書
      1995 実績報告書
  • [文献書誌] Watanabe,Yoshimichi: "Eliminating Unnecessary Items from the One-Pass Evaluation of Attribute Grammars" IEICE Transactions on Information and Systems. E79-D(To appear). (1996)

    • 関連する報告書
      1995 実績報告書

URL: 

公開日: 1995-04-01   更新日: 2016-04-21  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi