En informatique, l’analyse lexicale, lexing, segmentation ou tokenization est la conversion d’une chaîne de caractères (un texte) en une liste de symboles (tokens en anglais). Elle fait partie de la première phase de la chaîne de compilation. Ces symboles sont ensuite consommés lors de l'analyse syntaxique. Un programme réalisant une analyse lexicale est appelé un analyseur lexical, tokenizer ou lexer. Un analyseur lexical est généralement combiné à un analyseur syntaxique pour analyser la syntaxe d'un texte.
Certains auteurs utilisent le terme « token » pour représenter à la fois la chaîne de caractère en cours de traitement par l'analyseur lexical et la structure de donnée produite en sortie de ce traitement.
Le terme « lexème » en informatique n'a pas le même sens que lexème en linguistique. En informatique sa définition se rapproche de celle de morphème en linguistique.
Une unité lexicale ou token lexical ou plus simplement token est un couple composé d'un nom et d'une valeur optionnelle. Le nom de l’unité lexicale est une catégorie d'unité lexicale.
Quelques exemples de noms d'unités lexicales qu'on rencontre le plus souvent :
identifiers (identifiants) : nom de variables ou de fonctions choisis par le programmeur du code analysé. Ne peut être un mot réservé du langage ;
keywords (mots-clefs) : mots réservés du langage ;
separators (ponctuation) : caractères de ponctuation simples comme les points et les virgules ou composés comme les parenthèses et les crochets ;
operators (opérateurs) : symboles s'appliquant sur des arguments et produisant un résultat ;
literals (littéraux) : suite de caractères représentant une valeur numérique, logique ;
Un nom d'unité lexicale peut être comparé au concept de nature grammaticale.
Les langages de programmation définissent souvent des règles, sous la forme d'une grammaire, définissant la syntaxe à adopter. Ces règles prennent souvent la forme d'expressions rationnelles et définissent les séquences de caractères utilisées pour former des lexèmes.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
We teach the fundamental aspects of analyzing and interpreting computer languages, including the techniques to build compilers. You will build a working compiler from an elegant functional language in
This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the dat
The Deep Learning for NLP course provides an overview of neural network based methods applied to text. The focus is on models particularly suited to the properties of human language, such as categori
L' consiste à mettre en évidence la structure d'un texte, généralement une phrase écrite dans une langue naturelle, mais on utilise également cette terminologie pour l'analyse d'un programme informatique. L' (parser, en anglais) est le programme informatique qui réalise cette tâche. Cette opération suppose une formalisation du texte, qui est vue le plus souvent comme un élément d'un langage formel, défini par un ensemble de règles de syntaxe formant une grammaire formelle.
En informatique, l’analyse lexicale, lexing, segmentation ou tokenization est la conversion d’une chaîne de caractères (un texte) en une liste de symboles (tokens en anglais). Elle fait partie de la première phase de la chaîne de compilation. Ces symboles sont ensuite consommés lors de l'analyse syntaxique. Un programme réalisant une analyse lexicale est appelé un analyseur lexical, tokenizer ou lexer. Un analyseur lexical est généralement combiné à un analyseur syntaxique pour analyser la syntaxe d'un texte.
In a computer language, a reserved word (also known as a reserved identifier) is a word that cannot be used as an identifier, such as the name of a variable, function, or label – it is "reserved from use". This is a syntactic definition, and a reserved word may have no user-defined meaning. A closely related and often conflated notion is a keyword, which is a word with special meaning in a particular context. This is a semantic definition. By contrast, names in a standard library but not built into a language are not considered reserved words or keywords.
Pre-training complex language models is essential for the success of the recent methods such as BERT or OpenAI GPT. Their size makes not only the pre-training phase, but also consecutive applications