Concept

Analyse lexicale

Séances de cours associées (32)

Analyse statique pour Amy: Introduction à l'analyse basée sur l'AST

Introduit l'analyse basée sur l'AST et ses avantages sur les tests, couvrant ses applications, les implémentations de règles, et les limitations.

Mots, jetons, n-grammes et modèles linguistiques

Explore les mots, les jetons, les n-grammes et les modèles linguistiques, en mettant l'accent sur les approches probabilistes pour l'identification des langues et la correction des erreurs d'orthographe.

Parsing avec les combinateurs

Explore l'analyse du texte dans les arbres à l'aide de combinateurs d'analyseurs dans Scala, couvrant le filtrage, la transformation, le séquençage, les alternatives, la récursion, la manipulation des espaces, le lexing, la nature monadique et la notation.

Tuples: Désucrage et mise en œuvre

Couvre les détails de mise en œuvre des tuples dans Scala, y compris le dessugaring, l'analyse lexicale, l'analyse et la génération de code.

Solveur WS1S: Structure du projet

Explore la structure du projet pour résoudre les formules WS1S et les ajouts prévus.

Multithreading : génération de code et vérification de type

Couvre le multithreading, la génération de code et la vérification de type dans l'implémentation du compilateur.

Construire un Lexer : les premiers symboles

Couvre le calcul de 'nullable' et 'first' pour les expressions régulières, la conversion des expressions en lexer et la gestion des priorités de jetons.

Construire un Lexer : les premiers symboles

Couvre le calcul de 'nullable' et 'first' pour les expressions régulières.

Combinateurs d'analyseurs orientés objet

Couvre les combinateurs d'analyseurs orientés objet dans Scala pour la construction d'analyseurs, y compris l'analyse et les tests JSON.

Des expressions régulières aux automatismes

Explore la transition des expressions régulières aux automates finis, couvrant la création de lexers, les différents types d'automates et les processus de conversion.

Les bases du traitement des langues naturelles

Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.

Modèles d'intégration de mots : Optimisation et applications

Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.

Expressions régulières et idée de Lexer

Explore les expressions régulières, y compris leur histoire, les opérateurs, l'analyse lexicale et la construction manuelle des lexers.

Expressions régulières en Automata

Explore la conversion d'expressions régulières en automates pour une classification efficace des caractères.

Introduction à la programmation C

Couvre les bases de la programmation C, y compris la syntaxe, les types de données, les pointeurs, les tableaux et les commandes de compilation.

[2024] - 25. Tokenization

Introduction au traitement du langage informatique

Couvre le traitement du langage informatique, les compilateurs, les compétences acquises et des exemples d'application.

Expressions régulières et idée de Lexer

Couvre les expressions régulières, les contributions de Kleene, la logique, l'analyse lexicale et la construction manuelle du lexer.

Algèbre élémentaire: ensembles numériques

Explore les concepts d'algèbre élémentaire liés aux ensembles numériques et aux nombres premiers, y compris la factorisation et les propriétés uniques.

Extraction séquentielle pour la détection d'événements robustes

Présente une méthode de détection d'événements à partir de nouvelles utilisant des ressources limitées, ce qui la rend robuste au bruit et à l'indépendant de la langue.

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