MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2166894669 · doi:10.1109/tools.1998.711009

SableCC, an object-oriented compiler framework

2002· article· en· W2166894669 sur OpenAlexaff
Étienne Gagnon, Laurie Hendren

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceProgramming languageCompilerScripting languageDebuggingObject-oriented programmingAbstract syntax treeInterpreterJavaSyntaxInheritance (genetic algorithm)ParsingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we introduce SableCC, an object-oriented framework that generates compilers (and interpreters) in the Java programming language. This framework is based on two fundamental design decisions. Firstly, the framework uses object-oriented techniques to automatically build a strictly-typed abstract syntax tree that matches the grammar of the compiled language which simplifies debugging. Secondly, the framework generates tree-walker classes using an extended version of the visitor design pattern which enables the implementation of actions on the nodes of the abstract syntax tree using inheritance. These two design decisions lead to a tool that supports a shorter development cycle for constructing compilers. To demonstrate the simplicity of the framework, we present all the steps of building an interpreter for a mini-BASIC language. This example could be easily modified to provide on embedded scripting language in an application. We also provide a brief description of larger systems that have been implemented using the SableCC tool. We conclude that the use of object-oriented techniques significantly reduces the length of the programmer written code, can shorten the development time and finally, makes the code easier to read and maintain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLogic, programming, and type systemsTravaux en français237 207