面向語法的翻譯程式英文解釋翻譯、面向語法的翻譯程式的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 syntax-oriented translator

分詞翻譯：

面向的英語翻譯：

look on

語法的英語翻譯：

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

程式的英語翻譯：

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

專業解析

在計算語言學和機器翻譯領域，“面向語法的翻譯程式”（Syntax-Directed Translation Program）指的是一種基于形式語法規則來設計和執行翻譯過程的計算機程式。其核心思想是将源語言（如中文）的句子結構（語法）分析作為翻譯的基礎，并依據這些語法結構規則來生成目标語言（如英文）的對應句子。

核心特征與技術原理：

語法規則驅動（Grammar-Driven）：程式的核心是一套形式化的語法規則，通常采用上下文無關文法（Context-Free Grammar, CFG）或其擴展形式（如屬性文法）。這些規則明确定義了源語言句子的合法結構（如“句子 -> 主語 + 謂語 + 賓語”）。翻譯過程始于對輸入句子的語法分析（Parsing），構建出其語法樹（Parse Tree）或抽象語法樹（Abstract Syntax Tree, AST）。
翻譯規則與動作關聯（Associated Translation Actions）：每條語法規則不僅定義了結構，還關聯了“語義動作”（Semantic Actions）或“翻譯規則”。當語法分析器應用某條規則成功匹配輸入的一部分時，就會觸發與之關聯的動作。這些動作負責：
- 收集語義信息：從輸入詞或子結構中提取含義（如詞彙含義、詞性、句法關系）。
- 構建目标結構：根據源結構的語義信息和目标語言的語法規則，逐步生成目标語言（如英文）的片段或整個結構。
- 執行計算：可能涉及變量賦值、類型檢查等。
樹遍曆與翻譯（Tree Traversal and Translation）：在語法樹構建完成後（或在構建過程中），程式會遍曆這棵樹（如深度優先遍曆）。在訪問樹的每個節點（對應一個語法規則的應用）時，執行該節點關聯的翻譯動作。這些動作通常是“自底向上”或“自頂向下”執行的，最終在根節點（整個句子）處輸出完整的翻譯結果。
屬性文法（Attribute Grammars）的擴展應用：更高級的面向語法翻譯常使用屬性文法。語法符號（非終結符和終結符）可以擁有屬性（如類型、值、翻譯結果）。語義動作則負責在語法樹節點之間傳遞和計算這些屬性值。例如，一個名詞短語節點的“數”（單數/複數）屬性會被傳遞到其父節點（如動詞短語），以确保目标語言中動詞變位的一緻性。

在漢英翻譯中的體現：一個面向語法的漢英翻譯程式會包含：

中文語法規則庫：定義中文句子的合法結構。
中文詞典（Lexicon）：包含中文詞彙及其語法屬性（詞性、可能的論元結構等）。
翻譯規則庫：與中文語法規則關聯，規定如何将匹配的中文結構轉換為對應的英文結構或片段。
英文生成組件：根據翻譯規則輸出的中間結構或屬性，生成符合英文語法的句子。

典型應用與系統：早期基于規則的機器翻譯系統（Rule-Based Machine Translation, RBMT）大量使用了面向語法的翻譯方法。編譯器前端（詞法分析、語法分析）和代碼生成階段也是其經典應用場景。

與現代方法的對比：雖然面向語法的方法在理論上有清晰的邏輯和可控性，但其主要挑戰在于規則編寫的複雜性和對語言現象覆蓋的局限性（如歧義、習慣用語）。現代主流的神經機器翻譯（NMT）基于數據驅動，通過神經網絡模型隱式學習語言結構和翻譯映射，不再顯式依賴人工編寫的語法規則庫。然而，面向語法的原理在形式語言處理、特定領域翻譯（如編程語言）以及解釋模型行為方面仍有重要價值。

參考來源：

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) [經典編譯器教材，詳述SDT原理] (可用鍊接示例：https://suif.stanford.edu/dragonbook/)
Grune, D., & Jacobs, C. J. (2008). Parsing Techniques: A Practical Guide (2nd ed.). Springer. (涵蓋語法分析及翻譯相關技術)
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) [讨論語法分析與應用] (可用鍊接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/)
Knuth, D. E. (1968). Semantics of context-free languages. Mathematical Systems Theory, 2(2), 127–145. [屬性文法的奠基性論文]
Hutchins, J., & Somers, H. L. (1992). An Introduction to Machine Translation. Academic Press. (介紹早期RBMT系統，包含基于語法的方法)
Koehn, P. (2009). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press. (對比了基于規則與統計方法) (可用鍊接示例：https://aclanthology.org/books/)

網絡擴展解釋

“面向語法的翻譯程式”是計算機科學領域的一個專業術語，其核心含義和特點可概括如下：

定義
這是一種以語法分析為核心的翻譯程式。它通過嚴格遵循編程語言的語法規則，将源代碼轉換為另一種語言（如機器碼、中間代碼或其他高級語言），同時保持邏輯等價性。
核心機制
- 語法導向處理：在翻譯過程中，程式會優先解析源代碼的語法結構（如變量聲明、控制流語句等），再基于語法樹或抽象語法樹生成目标代碼。
- 翻譯方式：可能采用編譯型（如編譯器一次性轉換）或解釋型（如逐行翻譯執行）模式，具體取決于設計目标。
技術分類
屬于廣義翻譯程式的子類，與以下類型并列但側重點不同：
- 編譯程式（如C語言編譯器）
- 解釋程式（如Python解釋器）
- 彙編程式（将彙編語言轉為機器碼）
應用場景
常見于需要深度語法解析的場景，例如：
- 領域特定語言（DSL）的轉換器
- 代碼優化工具
- 跨平台移植工具鍊

需注意，這類程式與普通翻譯程式的關鍵區别在于其顯式的語法規則驅動機制，而非簡單的逐詞替換。實際應用中可能結合語義分析等更深層次處理，但語法結構始終是首要處理對象。