面向语法的翻译程序英文解释翻译、面向语法的翻译程序的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 syntax-oriented translator

分词翻译：

面向的英语翻译：

look on

语法的英语翻译：

grammar; phraseology; phrasing; syntax; wording
【计】 syntax

程序的英语翻译：

formality; ground rule; procedure; proceeding; process; program
【计】 P; problem determination aid; PROC; program; related channel program
【化】 sequence
【经】 program; sequence

专业解析

在计算语言学和机器翻译领域，“面向语法的翻译程序”（Syntax-Directed Translation Program）指的是一种基于形式语法规则来设计和执行翻译过程的计算机程序。其核心思想是将源语言（如中文）的句子结构（语法）分析作为翻译的基础，并依据这些语法结构规则来生成目标语言（如英文）的对应句子。

核心特征与技术原理：

语法规则驱动（Grammar-Driven）：程序的核心是一套形式化的语法规则，通常采用上下文无关文法（Context-Free Grammar, CFG）或其扩展形式（如属性文法）。这些规则明确定义了源语言句子的合法结构（如“句子 -> 主语 + 谓语 + 宾语”）。翻译过程始于对输入句子的语法分析（Parsing），构建出其语法树（Parse Tree）或抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）。
翻译规则与动作关联（Associated Translation Actions）：每条语法规则不仅定义了结构，还关联了“语义动作”（Semantic Actions）或“翻译规则”。当语法分析器应用某条规则成功匹配输入的一部分时，就会触发与之关联的动作。这些动作负责：
- 收集语义信息：从输入词或子结构中提取含义（如词汇含义、词性、句法关系）。
- 构建目标结构：根据源结构的语义信息和目标语言的语法规则，逐步生成目标语言（如英文）的片段或整个结构。
- 执行计算：可能涉及变量赋值、类型检查等。
树遍历与翻译（Tree Traversal and Translation）：在语法树构建完成后（或在构建过程中），程序会遍历这棵树（如深度优先遍历）。在访问树的每个节点（对应一个语法规则的应用）时，执行该节点关联的翻译动作。这些动作通常是“自底向上”或“自顶向下”执行的，最终在根节点（整个句子）处输出完整的翻译结果。
属性文法（Attribute Grammars）的扩展应用：更高级的面向语法翻译常使用属性文法。语法符号（非终结符和终结符）可以拥有属性（如类型、值、翻译结果）。语义动作则负责在语法树节点之间传递和计算这些属性值。例如，一个名词短语节点的“数”（单数/复数）属性会被传递到其父节点（如动词短语），以确保目标语言中动词变位的一致性。

在汉英翻译中的体现：一个面向语法的汉英翻译程序会包含：

中文语法规则库：定义中文句子的合法结构。
中文词典（Lexicon）：包含中文词汇及其语法属性（词性、可能的论元结构等）。
翻译规则库：与中文语法规则关联，规定如何将匹配的中文结构转换为对应的英文结构或片段。
英文生成组件：根据翻译规则输出的中间结构或属性，生成符合英文语法的句子。

典型应用与系统：早期基于规则的机器翻译系统（Rule-Based Machine Translation, RBMT）大量使用了面向语法的翻译方法。编译器前端（词法分析、语法分析）和代码生成阶段也是其经典应用场景。

与现代方法的对比：虽然面向语法的方法在理论上有清晰的逻辑和可控性，但其主要挑战在于规则编写的复杂性和对语言现象覆盖的局限性（如歧义、习惯用语）。现代主流的神经机器翻译（NMT）基于数据驱动，通过神经网络模型隐式学习语言结构和翻译映射，不再显式依赖人工编写的语法规则库。然而，面向语法的原理在形式语言处理、特定领域翻译（如编程语言）以及解释模型行为方面仍有重要价值。

参考来源：

Aho, A. V., Lam, M. S., Sethi, R., & Ullman, J. D. (2006). Compilers: Principles, Techniques, and Tools (2nd ed.). Addison-Wesley. (Chapter 5: Syntax-Directed Translation) [经典编译器教材，详述SDT原理] (可用链接示例：https://suif.stanford.edu/dragonbook/)
Grune, D., & Jacobs, C. J. (2008). Parsing Techniques: A Practical Guide (2nd ed.). Springer. (涵盖语法分析及翻译相关技术)
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing (3rd ed. draft). Stanford University. (Chapter 10: Context-Free Parsing, Chapter 16: Constituency Grammars and Parsing) [讨论语法分析与应用] (可用链接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/)
Knuth, D. E. (1968). Semantics of context-free languages. Mathematical Systems Theory, 2(2), 127–145. [属性文法的奠基性论文]
Hutchins, J., & Somers, H. L. (1992). An Introduction to Machine Translation. Academic Press. (介绍早期RBMT系统，包含基于语法的方法)
Koehn, P. (2009). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press. (对比了基于规则与统计方法) (可用链接示例：https://aclanthology.org/books/)

网络扩展解释

“面向语法的翻译程序”是计算机科学领域的一个专业术语，其核心含义和特点可概括如下：

定义
这是一种以语法分析为核心的翻译程序。它通过严格遵循编程语言的语法规则，将源代码转换为另一种语言（如机器码、中间代码或其他高级语言），同时保持逻辑等价性。
核心机制
- 语法导向处理：在翻译过程中，程序会优先解析源代码的语法结构（如变量声明、控制流语句等），再基于语法树或抽象语法树生成目标代码。
- 翻译方式：可能采用编译型（如编译器一次性转换）或解释型（如逐行翻译执行）模式，具体取决于设计目标。
技术分类
属于广义翻译程序的子类，与以下类型并列但侧重点不同：
- 编译程序（如C语言编译器）
- 解释程序（如Python解释器）
- 汇编程序（将汇编语言转为机器码）
应用场景
常见于需要深度语法解析的场景，例如：
- 领域特定语言（DSL）的转换器
- 代码优化工具
- 跨平台移植工具链

需注意，这类程序与普通翻译程序的关键区别在于其显式的语法规则驱动机制，而非简单的逐词替换。实际应用中可能结合语义分析等更深层次处理，但语法结构始终是首要处理对象。