Translation of "lexical disambiguation" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Lexical - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

So this is a demonstration of a lexical analyzer.
これからお見せするのは
lexical analysis, parsing, semantic analysis, optimization, and code generation.
これから それぞれについて簡単にお話し コンパイラがこれらを解釈する方法を
This process is called dun, dun, dun, dun lexical analysis.
Lexicalは辞書を意味するlexiconと同じ語源です
We're going to see how to implement this in our lexical analyzer, but recall that our lexical analyzer was just based on regular expressions.
字句解析プログラムは正規表現に 基づいていることを覚えていますね このコメントは別の有限状態機械で 認識するようにします
However, quite a few other things make use of lexical analysis.
皆さんが思いつかなかった例を挙げましょう ウイルスの検出です
It's the smallest unit of the output of a lexical analysis.
字句解析は現在私たちが学んでいることですね
Lexical here has the same roots and lexicon like a dictionary.
何か単語に分割することを意味します
This function call tells our lexical analysis library that we want to use all of the token definitions above to make a lexical analyzer, and break up strings.
字句解析プログラムを作り文字列を分割する際に 上のトークン定義をすべて使いたいと示しています 次に分割する文字列を指定します
So we just learned how to do that JavaScript token in lexical analysis.
そこで特別なJavaScriptトークンを
Now, recall that the output of a lexical analyzer is a list of tokens.
トークンのリストです リストからすべての要素をプリントアウトするには
Component technologies like word sense disambiguation deciding if we're talking about a rodent or a computer mouse when people talk about mouses in a search.
語義の曖昧性解消は, いま話題になっている mouse は動物のねずみなのかコンピュータのマウスなのか 判断するものです. また, 多くのアプリケーションや ウェブ上で使える機械翻訳で使われる構文解析についても説明します.
You're already familiar with all of the key concepts in making a lexical analysis library.
ライブラリはあなたのために一生懸命働きます それがコンセプトです
And we did Lexing or Lexical Analysis to break it up into a list of tokens.
それをトークンのリストに分解しました トークンのリストを構文解析したら
For example, once I put these 3 rules together, they become a lexer, or lexical analyzer.
これらは字句解析プログラムになります 実際にこのプログラムを使って
And then we'll have the terminal categories or lexical categories, categories that define classes of words.
ここには名詞 動詞 限定詞の3つがあります
By looking at this output, we can notice mistakes in our lexical analyzer and help fix them.
字句解析プログラムの間違いを見つけ 修正することができます 間違いを修正しました
If you're making a lexical analyzer for HTML or JavaScript, ordering your token definitions is of prime importance.
トークンの定義の順序が最も重要です 小テストでこの点を検証してみましょう
And that task uses exactly the same sort of lexical analysis string matching that we've talked about here.
まったく同じことを行います もう1歩先へ進みます
A lexical analyzer or lexer this is a term of art is just a collection of such tokens.
単にトークンが集まったものを意味します 単語 文字列 数字 ホワイトスペースの トークンの定義を書いて
And in fact, suppose we passed to this lexical analyzer the input string 33 is less than 55.
入力文字列33 is less than 55を 字句解析してみます ここで皆さんにはどのトークンのシーケンスが
And it turns out that there's effectively a standard, this notion of making lexical analyzers or making parsers.
一般的であることに気づきました それらは広く使われているので あらゆる言語に対応しています
It's telling Python where to find our lexical analyzer software or libraries that we're going to build upon.
Pythonに知らせています 正規表現がreと省略されているように
These other numbers, after lexical analyzer token STRlNG, with token value, ' This ' are the line and character number information.
返された文字列のあとに 数字が2つ表示されています これは行と文字番号の情報です このトークンの文字列は 1行目の0番目の文字から始まります
In JavaScript, we use curly braces and closing curly braces to denote this sort of lexical or syntactic scope.
字句や構文の範囲を表します の1は の1と対になります
The original tool for this was called Lex, a lexical analyzer generator, and the name in there, generator, is important.
このジェネレータという部分が重要です 正規表現をいくつか書き出すと
Just like regular expressions were called RE to save space, a lexical analyzer is just called lex to save space.
字句解析プログラムにはlexと入力します このあとは入れたいトークンを リストにしていきます
It was called a lexical analyzer generator, but it was proprietary software at the time and it only worked for C.
その頃コンパイラやインタプリタを作る試みも 多くなされました
That's exactly the same format that are used in the lexical analyzer and parser generator tools for all of the other languages.
この講義で学習しているテクニックは有用で
There are a large number of great uses of regular expressions and lexical analysis beyond just building web browsers or writing language interpreters.
Webブラウザの構築や言語解釈の記述だけに とどまりません 基本的なものの1つは電子商取引です
The goal of lexical analysis, then, is to divide the program text into its words, or what we call in compiler speak, the tokens.
プログラム文字列を単語 コンパイラ用語でいうとトークンに分割することです 英文の代わりにプログラムコードの例を見ましょう
So now I'm going to show you how to make a lexical analyzer which, recall is just a bunch of token definitions put together.
皆さんにお見せしましょう 字句解析プログラムとはトークンの定義を まとめたものです Pythonを使って
With the lexing and parsing, the lexical analysis and syntactical analysis that we'll cover in this class, do they carry over to parsing real world languages
自然言語を解析することもできるのか という質問です 日本語 英語 ドイツ語などの言語です
I would like you to define a variable called (webpage) that holds a string that causes our lexical analyzer to produce exactly these 6 bits of output
字句解析プログラムが 下に出ている6種のように出力してみましょう 表示されているとおりに分けてください
That sort of readability metric can be easily computed using exactly the sort of break a string up into words kind of lexical analysis that we've been focusing on.
これまで学んできたように 文字列を単語に分割して 字句解析を行えばいいのです このことを踏まえて質問の最終部分へ移ります
I hinted at this in the beginning of Unit 1, but things like phone numbers and credit card numbers are recognized and processed using regular expressions essentially using lexical analysis.
電話番号やクレジットカード番号といった 類いのものは 正規表現を使用して認証され 処理されます 本質的には字句解析が使用されているのです
We're going to be focusing on lexical analysis, a process whereby we break down a string, like a sentence or an utterance or a webpage, into a list of tokens.
字句解析とは文やWebページの文字列を分割し トークンのリストにすることです 1文にたくさんの単語が含まれているように
There was a very interesting and wide reaching question on the forums about the uses of lexical analysis and regular expressions and this general sort of string processing outside of what we're doing in this class.
字句解析と正規表現に関する質問です この講義では行わない 一般的な文字列処理に関連します 質問の趣旨は 実際の社会では どういうことに使われるのか
We are going to start with your average web page, a string of HTML with some embedded Java script, and we wanted to break it down into tokens or words, and that process is called lexical analysis.
HTMLの文字列にJavaScriptが埋め込まれていて それをトークンに分解しました この手順が字句解析と呼ばれています
Well it consists five phases lexical analysis and parsing, which together take care of the syntactic aspects of the language, semantic analysis, which, of course, takes care of more semantic aspects, things like types and scope rules.
これらは言語の文法的な側面を扱います 意味解析は もちろん より意味的な側面を扱います 型やスコープルールなどです 最適化は プログラムを高速に走らせたり
Both Lex and YACC were proprietary software, so the GNU Project made free versions of them called Flex, a fast lexical analyzer generator, and Bison, Bison being a pun on YACC, which were then very widely used.
Flexと呼ばれる 高速な構文解析プログラムジェネレータと ヤク に続くようにと命名されたBisonで これらは広く普及しました 当初はCとC にのみ対応していましたが
Again, in real world industrial software development for a web browser, this sort of error recovery when you're doing lexical analysis or syntactic analysis is of critical importance because the vast majority of web pages are not standards compliant.
字句解析または構文解析の際の こういったエラー回復は非常に重要です 大多数のWebページは 規則に準じていないことが多いからです この講義ではよいHTMLとよくないHTMLとの 違いを見分ける方法をお話しします
In this unit, we're going to put those concepts together to make a lexical analyzer a program that reads in a web page or a bit of JavaScript and breaks it down into words, just like I might break and English sentence down into words.
字句解析プログラムを作ります WebページやJavaScriptを読み込むプログラムで 英語の文を単語に分割するのと同様に 文字列を単語に分割します これはとても重要なツールになるでしょう
The idea was you would just write out some regular expressions, and this tool would automatically make the finite state machine, the lexical analyzer, for you, saving you a lot of time and grungy implementation work of converting regular expressions down to finite state machines.
このツールが自動的に有限状態機械 つまり字句解析プログラムを作るというものです 有限状態機械に至るまでの 正規表現への変換や実装の手間が省けます 当初は独占的なソフトウェアで さらにC言語にしか対応していませんでした
To do this, we use 2 key techniques lexical analysis, which broke the string down into a stream of tokens, and syntactic analysis or parsing, which takes a string of tokens and checks to see if they adhere to, if they conform to a context free grammar.
まずは字句解析を使いトークンに分けます 2つ目は構文解析でトークンが文脈自由文法により 生成できるかを判定しました
And then the final thing I would mention is there are a lot of very high level readability metrics, both for software and also for natural language text, that are based on the sort of lexing or lexical analysis or token definition principles that we've come to know.
どちらも読みやすさについての高い判定基準が たくさんあります その基準は私たちがこれまで学んできた 字句解析やトークン定義に 基づいています

 

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