Informatique

Que signifie analyse syntaxique : définition

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Bien qu’elle soit utilisée dans la linguistique et dans la programmation informatique, l’expression analyse syntaxique revient plus dans le second cas. Elle est très importante dans un contexte d’interprétation des données. Cet article vous propose de découvrir en profondeur sa signification.

C’est quoi l’analyse syntaxique ?

À son niveau le plus élémentaire, l’analyse syntaxique consiste à décomposer les données en éléments plus petits qui peuvent être plus facilement compris et traités. Ce processus implique généralement un analyseur qui est un logiciel conçu pour analyser les données d’entrée et reconnaître certains modèles ou structures dans les données.

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Les modèles en question peuvent inclure des éléments tels que des mots simples, des phrases ou des séquences de caractères. En les identifiant, les analyseurs aident les développeurs à comprendre la structure sous-jacente des données avec lesquelles ils travaillent. Ces dernières peuvent ensuite être utilisées pour créer des applications plus complexes.

Quelles sont les techniques d’analyse syntaxique ?

Pour l’analyse syntaxique, deux techniques sont principalement utilisées.

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La technique des expressions régulières

Une technique d’analyse courante utilisée dans de nombreuses applications est celle des expressions régulières. Ce sont des modèles de recherche de base que les développeurs peuvent utiliser pour identifier des types de données spécifiques dans des chaînes plus grandes.

Par exemple, les expressions régulières peuvent être utilisées pour identifier tous les numéros de téléphone ou adresses e-mail dans un bloc de texte. Ceci est utile lors de l’analyse de grandes quantités de données. Cette technique permet aux développeurs d’identifier rapidement des informations spécifiques dans les grands volumes de données sans passer ceux-ci au crible manuellement.

L’analyse par descente récursive

Une autre technique d’analyse populaire est l’analyse par descente récursive. Cela implique de décomposer de manière récursive des structures de données complexes en composants plus petits. Dans ce processus, l’analyseur commence au niveau supérieur de la structure de données et descend en traitant tour à tour chaque structure de données plus petite.

Cette technique est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des structures de données complexes ou hiérarchiques. Elle permet en effet aux développeurs de décomposer et de comprendre facilement ces structures, quelle que soit leur taille ou leur complexité.

Quelles sont les principales applications de l’analyse syntaxique ?

L’une des applications les plus importantes de l’analyse syntaxique est le traitement du langage naturel (TLN). Il s’agit d’utiliser des algorithmes informatiques pour analyser et comprendre le langage humain, écrit et parlé. Le TLN est un domaine extrêmement complexe et l’analyse joue un rôle central dans de nombreuses applications du TLN. Par exemple, un analyseur peut être utilisé pour identifier les parties du discours dans une phrase ou déterminer la relation entre différents éléments d’un texte.

D’autres applications analytiques sont la validation des données et la transformation des données. Dans la validation des données, les analyseurs sont utilisés pour s’assurer que les données d’entrée sont conformes à un ensemble spécifié de règles ou critères.

Cela peut inclure le fait de vérifier que l’adresse e-mail est au format correct ou que la date est dans un certain format. Ceci est important pour s’assurer que les données sont exactes et cohérentes et peuvent être utilisées efficacement dans les applications.

Dans la transformation de données, les analyseurs peuvent être utilisés pour convertir des données d’un format à un autre. Par exemple, un analyseur peut être utilisé pour convertir un fichier CSV en XML ou un format de date d’une norme à une autre. Ceci est utile lorsque vous travaillez avec des données provenant de différentes sources, éventuellement dans différents formats. C’est aussi utile lors de l’intégration de données provenant de plusieurs sources dans un seul système.