doktorska disertacija
Željko Kovačević (Avtor), Matej Črepinšek (Mentor)

Povzetek

Presented doctoral dissertation describes a research work on Semantic Inference, which can be regarded as an extension of Grammar Inference. The main task of Grammar Inference is to induce a grammatical structure from a set of positive samples (programs), which can sometimes also be accompanied by a set of negative samples. Successfully applying Grammar Inference can result only in identifying the correct syntax of a language. But, when valid syntactical structures are additionally constrained with context-sensitive information the Grammar Inference needs to be extended to the Semantic Inference. With the Semantic Inference a further step is realised, namely, towards inducing language semantics. In this doctoral dissertation it is shown that a complete compiler/interpreter for small Domain-Specific Languages (DSLs) can be generated automatically solely from given programs and their associated meanings using Semantic Inference. For the purpose of this research work the tool LISA.SI has been developed on the top of the compiler/interpreter generator tool LISA that uses Evolutionary Computations to explore and exploit the enormous search space that appears in Semantic Inference. A wide class of Attribute Grammars has been learned. Using Genetic Programming approach S-attributed and L-attributed have been inferred successfully, while inferring Absolutely Non-Circular Attribute Grammars (ANC-AG) with complex dependencies among attributes has been achieved by integrating a Memetic Algorithm (MA) into the LISA.SI tool.

Ključne besede

grammatical inference;semantic inference;genetic programming;attribute grammars;memetic algorithm;domain-specific languages;

Podatki

Jezik: Angleški jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [Kovačević Ž.]
UDK: 004.432.26:[004.434:004.8](043.3)
COBISS: 99642627 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 558
Št. prenosov: 88
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Slovenski jezik
Sekundarni naslov: Avtomatsko generiranje prevajalnika/interpreterja iz programov za domensko-specifične jezike z uporabo semantičnega sklepanja
Sekundarni povzetek: Doktorska disertacija opisuje raziskovalno delo na področju semantičnega sklepanja, ki je razširitev sklepanja o gramatikah. Glavna naloga sklepanja o gramatikah je zapisati sintaktično strukturo (gramatiko) iz podanih pozitivnih primerov programa, katerim lahko dodamo še negativne primere. Vendar nas sklepanje o gramatikah privede le do ustrezne sintaktične strukture programskega jezika. Toda kadar imajo sintaktično pravilni programi še dodatne omejitve sklepanje o gramatiki ne zadošča in potrebna je razširitev - sklepanje o semantiki, ki nas popelje v semantiko programskega jezika. V doktorski nalogi pokažemo, da je s pomočjo semantičnega sklepanja možno avtomatsko generirati prevajalnik/interpreter za manjše domensko specifične jezike samo na podlagi podanih programov in njihovih pomenov. V ta namen smo razvili orodje LISA.SI kot nadgradnjo generatorja prevajalnikov/interpreterjev LISA z uporabo evolucijskega računanja, ki uspešno preišče ogromen preiskovalni prostor vseh možnih rešitev semantičnega sklepanja. Pri tem smo uspešno pridobili raznovrstne atributne gramatike. Z uporabo genetskega programiranja smo uspešno sklepali na atributne gramatike vrste S in L. Medtem ko je za sklepanje absolutno necikličnih atributnih gramatik (ANC-AG), ki imajo kompleksne odvisnosti med atributi, bila potrebna integracija memetskih algoritmov v orodje LISA.SI.
Sekundarne ključne besede: sklepanje o gramatikah;semantično sklepanje;genetsko programiranje;atributne gramatike;memetski algoritmi;domensko specifični jeziki;disertacije;Višji programski jeziki;
Vrsta dela (COBISS): Doktorsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Strani: XXVI, 132 f.
ID: 13489457