Bölüm 4. Sözcüksel ve Sözdizimsel Analiz ISBN

Transkript

1 Bölüm 4 Sözcüksel ve Sözdizimsel Analiz ISBN

2 Bölüm 4 Konular Giriş Sözcüksel Analiz Ayrıştırma Problemi Özyineleme Kökenli Ayrıştırma Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma Resul Kara 2

3 4.1 Giriş Derleyici tasarımı üzerinde zaman harcanması gereken bir kavramdır Bu bölümde öncelikli olarak sözdizim analizi ele alınacaktır Sözdizimi analizörü bir derleyicinin kalbidir, çünkü anlamsal analizci ve ara kod üreteci de dahil olmak üzere birkaç önemli bileşen sözdizimi analizörünün eylemleri tarafından yönlendirilir Sözdizimi analizörleri doğrudan önceki bölümde işlediğimiz gramerlere dayanır Sözcük (lexem) ve sözdizim (syntax) analizcileri, derleyici tasarımı dışındaki birçok durum için de gereklidir Örneğin program biçimlendiriciler, programların karmaşıklığını hesaplayan programlar, bir yapılandırma dosyasının içeriğini analiz etmeli, bunun için de sözcük ve sözdizimi analizini yapmalıdırlar Dolayısıyla, sözcük sözdizimi ve sözdizimi çözümlemesi, yazılım geliştiricileri için derleyici tasarlamasalar bile bir ihtiyaçtır Resul Kara 3

4 4.1 Giriş Programlama dillerini uygulamak için üç farklı yaklaşım Bölüm 1'de verilmişti: derleme, saf yorumlama ve hibrid uygulama Derleme yaklaşımı, üst düzey bir programlama dilinde yazılmış programları makine koduna çeviren derleyici adlı bir programı kullanır, C ++ ve COBOL dillerinde olduğu gibi Saf yorumlama sistemleri çeviri yapmaz; Bunun yerine, programlar, bir yazılım yorumlayıcısı tarafından özgün biçiminde yorumlanır Saf yorumlama, HTML belgelerine yerleştirilen, JavaScript gibi dillerde yazılmış komut dosyaları gibi yürütme etkinliğinin kritik olmadığı daha küçük sistemler için genellikle kullanılır Hibrid uygulama sistemleri, üst düzey dillerde yazılmış programları yorumlanan ara formlara çevirir. Hibrit sistemler derleyicilere göre çok daha yavaş program yürütülmesine neden olmuştur. Bununla birlikte, son yıllarda Just-in-Time (JIT) derleyicileri kullanımı, özellikle Microsoft.NET ve Java ile yaygınlaştı Tartışılan uygulama yaklaşımlarının her üçünde de sözcüksel ve sözdizim analizcileri kullanılmaktadır. Resul Kara 4

5 4.1 Giriş Dil (language) implementasyon sistemleri, belirli implementasyon yaklaşımına aldırmadan kaynak kodu (source code) analiz etmelidir Hemen hemen bütün sözdizim analizörleri kaynak kodun sözdiziminin biçimsel tanımlamasına dayalıdır (BNF) Resul Kara 5

6 4.1 Giriş (Devamı) Bir dil işlemcisinin (language processor) sözdizim (syntax) analizi bölümü genellikle iki kısımdan oluşur: Bir düşük-düzeyli (low-level) kısım: sözcüksel analizörü (lexical analyzer), matematiksel olarak, kurallı bir gramere (regular grammar) dayalı bir sonlu otomasyon (finite automaton) Bir yüksek-düzeyli (high-level) kısım, sözdizim analizörü (syntax analyzer), veya ayrıştırıcı (parser) (matematiksel olarak, bağlamdan bağımsız gramere (context-free grammar) dayalı bir aşağı-itme otomasyonu (push-down automaton), veya BNF) Sözcük analizörü isimler ve sayısal literaller gibi küçük ölçekli dil yapılarıyla ilgilenir Resul Kara Sözdizimi analizörü, ifadeler ve program birimleri gibi 6

7 4.1 Giriş (Devamı) Sentaksı(syntax) tanımlamak için BNF kullanmanın nedenleri : Net ve özlü bir sözdizimi tanımı (syntax description) sağlar Ayrıştırıcı (parser) doğrudan BNF ye dayalı olabilir BNF ye dayalı ayrıştırıcıların bakımı daha kolaydır Resul Kara 7

8 4.1 Giriş (Devamı) Sözcüksel (lexical) ve sözdizimi (syntax) analizini ayırmanın nedenleri: Sadelik - Sözcüksel analiz teknikleri sözdizimi analizinden daha az karmaşıktır, bu nedenle sözcük analiz süreci ayrı ise, ayrıştırıcı daha basit olabilir. Ayrıca sözcüksel analizin alt düzey ayrıntılarını sözdizim analizcisinden kaldırmak, sözdizimi analizcisini hem daha küçük hem de daha az karmaşık hale getirir Verimlilik - Sözcüksel analiz toplam derleme zamanının önemli bir kısmını gerektirdiğinden sözdizimi analizörünü optimize etmek verimli değildir. Ayırma, bu seçici optimizasyonu kolaylaştırır Taşınabilirlik - Sözcüksel analizci girdi program dosyalarını okur ve sıklıkla bu girişi tamponlamayı içerdiğinden, platforma bağımlıdır yani taşınamayabilir. Bununla birlikte, sözdizimi çözümleyicisi platformdan bağımsız olabilir. Resul Kara Herhangi bir yazılım sisteminin makineye bağımlı bölümlerini izole etmek her zaman iyidir. 8

9 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz Sözcüksel analizci aslında bir model eşleştiricisidir. Bir desen eşleştirici, verilen bir karakter kalıbıyla eşleşen belirli bir karakter dizesinin alt dizesini bulmaya çalışır Model eşleştirme, bilgisayarın geleneksel bir parçasıdır. İlk uygulamalardan biri UNIX'in ilk sürümlerinde yer alan ed editördür Bazı programlama dillerinde (Perl, JavaScript, Java, C++, C# gibi) standart sınıf kütüphaneleri ile yapılıyor Bir sözcük analizörü, bir sözdizimi analizörünün ön ucu olarak kullanılır Teknik olarak, sözcüksel analiz sözdizimi analizinin bir parçasıdır Sözcüksel analizci, en düşük düzeyde program yapısında söz dizimi analizi yapar Resul Kara 9

10 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz Bir kaynak program, derleyiciye bir karakter dizisi olarak görünür Sözcüksel analizci, karakterleri mantıksal olarak gruplar ve yapılarına göre her bir gruba bir tanıtıcı atar Bu mantıksal gruplara lexeme (kelime), bunların kategorilerine sembol (token) adı verilir. Örnek: result = oldsum value / 100; result bir lexeme, onun tokenı identifier olabilir. 100 bir lexeme, tokenı tamsayı literal Resul Kara 10

11 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz Sözcüksel analizciler belirli bir girdi dizgesinden lexemeleri çıkarır ve karşılık gelen sembolleri üretir Derleyicilerin ilk zamanlarında sözcüksel analizciler genelde bütün bir kaynak program dosyasını işler ve sembol ve lexemes dosyaları üretirlerdi Güncel derleyicilerde bulunan sözcüksel analizciler, giriş olarak uygulanan kaynak koddaki bir sonraki lexeme ı bulan, onun sembolünü belirleyen ve sözdizimi analizörüne geri döndüren altprogramlardır Böylece, sözcüksel analizciye yapılan her çağrı tek bir sözcük ve onun simgesini döndürür Sözdizimi çözümleyicisinin gördüğü, giriş kaynak programına ait sözcüksel analizcinin çıktısıdır Sözcüksel analiz süreci, programın anlamıyla alâkalı olmadığı için lexemelerin dışındaki boşluklar atlanır Ayrıca, sözcüksel analizci kullanıcı tanımlı isimler için lexeme'i, derleyicinin sonraki aşamalarında kullanılan sembol tablosuna ekler Resul Kara 11

12 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Sözcüksel analizci (lexical analyzer) oluşturmaya üç yaklaşım: Jetonların biçimsel tanımı (formal description) yazılır ve bu tanıma göre tablo-sürümlü (table-driven) sözcüksel analizciyi oluşturan yazılım aracı (software tool) kullanılır Jetonları (tokens) tanımlayan bir durum diyagramı (state diagram) tasarlanır ve durum diyagramını implemente eden bir program yazılır Jetonları (tokens) tanımlayan bir durum diyagramı(state diagram) tasarlanır ve el ile durum diyagramının(state diagram) tablo-sürümlü(table-driven) bir implementasyonu yapılır Sadece ikinci yaklaşımdan bahsedeceğiz Resul Kara 12

13 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Durum diyagramı (State diagram): Bir durum geçiş diyagramı veya kısaca sadece durum diyagramı, yönlendirilmiş bir graftır Durum diyagramındaki düğümler, durum adlarıyla etiketlenir Eğriler durumlar arasında geçişlere neden olan girdi karakterleriyle etiketlenir Eğriler sözcük analizcisinin geçiş gerçekleştirildiğinde yapılması işlemleri de içerebilir Sözcük analizciler için kullanılan formun durum diyagramları, sonlu otomata denilen matematiksel makinaların bir örneğidir Sonlu otomatlar, normal diller olarak adlandırılan bir dil sınıfının üyelerini tanıyacak şekilde tasarlanabilir Bir programlama dili jetonları düzenli bir dildir ve sözcüksel analizci sonlu bir otomattır. Resul Kara 13

14 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Durum diyagramı(state diagram) tasarımı: Saf (Naive) bir durum diyagramı kaynak dildeki her karakterde her durumdan bir geçişe (transition) sahip olacaktı böyle bir diyagram çok büyük olurdu! Resul Kara 14

15 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Çoğu kez, durum diyagramını basitleştirmek için geçişler birleştirilebilir Bir tanıtıcıyı (identifier) tanırken, bütün büyük (uppercase) ve küçük(lowercase) harfler eşittir Bütün harfleri içeren bir karakter sınıfı(character class) kullanılır Bir sabit tamsayıyı (integer literal) tanırken, bütün rakamlar(digits) eşittir bir rakam sınıfı(digit class) kullanılır Resul Kara 15

16 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Özgül sözcükler(reserved words) ve tanıtıcılar(identifiers) birlikte tanınabilir (her bir özgül sözcük(reserved word) için programın bir parçasını almak yerine) Olası bir tanıtıcının(identifier) aslında özgül sözcük(reserved word) olup olmadığına karar vermek için tabloya başvurma(table lookup) kullanılır Resul Kara 16

17 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) Kullanışlı yardımcı altprogramlar (utility subprograms): getchar girdinin(input) sonraki karakterini alır, bunu nextchar içine koyar, sınıfını (class) belirler ve sınıfı(class) charclass içine koyar addchar - nextchar dan gelen karakteri lexemenin biriktirildiği yere koyar, lexeme arama(lookup) - lexeme deki stringin özgül sözcük(reserved word) olup olmadığını belirler (bir kod döndürür) Resul Kara 17

18 Durum Diyagramı(State Diagram) Resul Kara 18

19 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz (Devamı) implementasyon (başlatma(initialization) varsayalım): int lex() { getchar(); switch (charclass) { case LETTER: addchar(); getchar(); while (charclass == LETTER charclass == DIGIT) { addchar(); getchar(); } return lookup(lexeme); break; Resul Kara 19

20 4.2 Sözcüksel(Lexical) Analiz(Devamı) case DIGIT: addchar(); getchar(); while (charclass == DIGIT) { addchar(); getchar(); } return INT_LIT; break; } /* switch in sonu */ } /* lex fonksiyonunun sonu */ Resul Kara 20

21 4.3 Ayrıştırma (Parsing) Problemi Ayrıştırıcının amaçları, bir girdi (input) programı verildiğinde : Bütün sentaks hatalarını (syntax errors) bulur; her birisi için, uygun bir tanılayıcı (diagnostic) mesaj üretir, ve hemen eski haline döndürür (recover) Ayrıştırma ağacını (parse tree) üretir, veya en azından program için ayrıştırma ağacının izini (dökümünü) (trace) üretir Resul Kara 21

22 4.3 Ayrıştırma(Parsing) Problemi (Devamı) Ayrıştırıcıların(parser) iki kategorisi vardır: Yukarıdan aşağıya (Top down): Ayrıştırma ağacını (parse tree) kökten (root) başlayarak oluşturur Sıra, ensol türevindir (leftmost derivation) Ayrıştırma ağacını (parse tree) preorderda izler veya oluşturur Aşağıdan yukarıya (Bottom up): Ayrıştırma ağacını (parse tree), yapraklardan (leaves) başlayarak oluşturur Sıra, ensağ türevin (rightmost derivation) tersidir Ayrıştırıcılar (parser) girdide (input) sadece bir jeton (token) ileriye bakar Resul Kara 22

23 4.3 Ayrıştırma(Parsing) Problemi (Devamı) Yukarıdan aşağıya ayrıştırıcılar (Top-down parsers) Bir xaa sağ cümlesel formu ( right sentential form) verildiğinde, ayrıştırıcı (parser), sadece A nın ürettiği ilk jetonu (token) kullanarak, ensol türevdeki (leftmost derivation) sonraki cümlesel formu (sentential form ) elde etmek için doğru olan A-kuralını seçmelidir Burada x:terminal sembol, A: nonterminal sembol, a: karma sembol En yaygın yukarıdan-aşağıya ayrıştırma (top-down parsing) algoritmaları: Özyineli azalan (recursive-descent)- kodlanmış bir implementasyon LL ayrıştırıcılar (parser) tabloya dayalı (table driven) implementasyon Resul Kara 23

24 4.3 Ayrıştırma(Parsing) Problemi (Devamı) Aşağıdan-yukarıya ayrıştırıcılar (bottom-up parsers) Bir a sağ cümlesel formu (right sentential form) verildiğinde, a nın sağ türevde önceki cümlesel formu üretmesi için azaltılması gerekli olan, gramerde kuralın sağ tarafında (right-hand side) olan altstringinin (substring) ne olduğuna karar verir En yaygın aşağıdan-yukarıya ayrıştırma (bottom-up parsing) algoritmaları LR ailesindedir Resul Kara 24

25 4.3 Ayrıştırma (Parsing) Problemi (Devamı) Ayrıştırmanın Karmaşıklığı (Complexity of Parsing) Herhangi bir belirsiz-olmayan gramer (unambiguous grammar) için çalışan ayrıştırıcılar karmaşık ve verimsizdir: O(n 3 ) [n girdi uzunluğu olmak üzere] Derleyiciler(compilers), sadece bütün belirsiz-olmayan gramerlerin (unambiguous grammars) bir altkümesi için çalışan ayrıştırıcıları kullanır, fakat bunu lineer sürede yapar: O(n) [n girdi uzunluğu olmak üzere] Resul Kara 25

26 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma Gramerdeki her bir non-terminal için o non-terminal tarafından üretilebilen cümleleri ayrıştıran bir alt program vardır EBNF özyineleme kökenli ayrıştırıcılara taban olması için ideal ölçüde uygundur; çünkü EBNF non-terminallerin sayısını minimize eder Resul Kara 26

27 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) Basit ifadeler için bir gramer: <expr> <term> {(+ -) <term>} <term> <factor> {(* /) <factor>} <factor> id ( <expr> ) Resul Kara 27

28 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) nexttoken ın içine bir sonraki token kodunu koyan lex isimli bir sözcüksel çözümleyicimiz olduğunu varsayalım Sadece bir sağ taraf olduğu zamanki kodlama süreci: Sağ taraftaki her bir terminal sembolü bir sonraki girdi token ıyla karşılaştır; eğer eşleşirse devam et, eşleşmezse hata vardır Sağ taraftaki her bir non-terminal sembol için onunla ilişkili olan ayrıştırma alt programını çağır Resul Kara 28

29 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) /* Function expr Parses strings in the language generated by the rule: <expr> <term> {(+ -) <term>} */ void expr() { /* Parse the first term */ term(); Resul Kara 29

30 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) /* As long as the next token is + or -, call lex to get the next token, and parse the next term */ while (nexttoken == PLUS_CODE nexttoken == MINUS_CODE){ lex(); term(); } } Bu özel program hataları yakalamaz Gelenek: her ayrıştırma programı bir sonraki token ı nexttoken a bırakır Resul Kara 30

31 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) Birden fazla sağ tarafı olan bir non-terminal hangi sağ tarafın ayrıştırılacağına karar vermek için bir başlangıç sürecine gereksinim duyar Doğru sağ taraf girdinin bir sonraki token ı baz alınarak (ileri bakış) seçilir Bir sonraki token eşleşme bulunana kadar her sağ taraf, tarafından üretilen ilk token la karşılaştırılır Eğer eşleşme bulunmazsa bu bir sözdizimi hatasıdır Resul Kara 31

32 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) /* Function factor Parses strings in the language generated by the rule: <factor> -> id (<expr>) */ void factor() { /* Determine which RHS */ if (nexttoken) == ID_CODE) /* For the RHS id, just call lex */ lex(); Resul Kara 32

33 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) /* If the RHS is (<expr>) call lex to pass over the left parenthesis, call expr, and check for the right parenthesis */ else if (nexttoken == LEFT_PAREN_CODE) { lex(); expr(); if (nexttoken == RIGHT_PAREN_CODE) lex(); else error(); } /* End of else if (nexttoken ==... */ } else error(); /* Neither RHS matches */ Resul Kara 33

34 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) LL Gramer Sınıfı Sol Özyineleme Problemi Eğer bir gramerin dolaylı ya da doğrudan sol özyinelemesi varsa, o bir yukarıdan aşağıya ayrıştırıcıya baz olamaz Bir gramer sol özyinelemeyi kaldırmak için yenilenebilir Resul Kara 34

35 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) Yukarıdan aşağıya ayrıştırmaya izin vermeyen gramerlerin bir başka özelliği ikili ayırmanın olmayışıdır İlerdeki bir token baz alınarak doğru sağ tarafa karar verme problemi Tanım: FIRST(a) = {a a =>* ab } (Eğer a =>* e, e FIRST(a) dadır) Resul Kara 35

36 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) İkili Ayırma Testi: Her bir kural çifti, A a i ve A a j, için birden fazla sağ tarafı olan gramerdeki her bir A nonterminali için FIRST(a i ) FIRST(a j ) = f doğru olmalı Örnekler: A a bb cab A a ab Resul Kara 36

37 Özyineleme Kökenli Ayrıştırma(devam) Sol çarpanlarına ayırma problemi çözebilir <variable> identifier identifier [<expression>] ifadesini <variable> identifier <new> <new> e ya da [<expression>] <variable> identifier [[<expression>]] (dıştaki parantezler EBNF nin meta sembolleridir) ile yer değiştir Resul Kara 37

38 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma Ayrıştırma problemi, derivasyonda bir önceki sağ cümlesel forma erişimi indirgemek için bir sağ cümlesel formdaki doğru sağ tarafı bulmaktır Resul Kara 38

39 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Kollar hakkında sezgi: Tanım: b, sağ cümlesel formun kolu g = abw ancak ve ancak S =>*rm aaw =>rm abw olursa Tanım: b, sağ cümlesel formun parçasıdır g ancak ve ancak =>* g = a 1 Aa 2 =>+ a 1 ba 2 olursa Tanım: b, sağ cümlesel form g nın basit parçasıdır ancak ve ancak S =>* g = a 1 Aa 2 => a 1 ba 2 olduğu zaman Resul Kara 39

40 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Kollar hakkında sezgi: Sağ cümlesel formun kolu onun en sol basit parçasıdır Bir ayrıştırma ağacı verilmişken kolu bulmak kolaydır Ayrıştırma sap(kol) budama olarak düşünülebilir Resul Kara 40

41 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Kaydır-İndirge Algoritmaları İndirgeme, ayrıştırma yığınının en üstündeki dalı ona karşılık gelen sol tarafla yer değiştirme hareketidir Kaydırma, bir sonraki token ı ayrıştırma yığınının en üstüne götürme hareketidir Resul Kara 41

42 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) LR ayrıştırıcılarının avantajları: Programlama dillerini tanımlayan hemen hemen tüm gramerler için çalışırlar Diğer aşağıdan yukarıya algoritmalardan daha büyük gramer sınıfı üzerinde çalışırlar; fakat diğer aşağıdan yukarıya ayrıştırıcılar kadar verimlidirler Sözdizimi hatalarını mümkün olduğunca yakalarlar Gramerlerin LR sınıfı, LL ayrıştırıcılar tarafından ayrıştırılabilen sınıfın bir üst kümesidir Resul Kara 42

43 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) LR ayrıştırıcılar bir araçla kurulmalı Knuth un sezgisi: bir aşağıdan yukarıya ayrıştırıcı, ayrıştırma kararlarını vermek için mevcut noktaya kadarki tüm ayrıştırma geçmişini kullanabildi Sonlu ve nispeten az sayıda muhtemel ayrıştırma durumu vardı, dolayısıyla geçmiş, bir ayrıştırma yığını üzerinde bir ayrıştırıcı durumunda depolanabilirdi Resul Kara 43

44 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Bir LR konfigürasyonu, bir LR ayrıştırıcısının durumunu depolar (S 0 X 1 S 1 X 2 S 2 X m S m, a i a i +1 a n $) Resul Kara 44

45 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) LR ayrıştırıcıları tabloya dayalıdırlar, öyle ki tablolar ACTION ve GOTO tabloları olmak üzere iki parçaya sahiptir ACTION tablosu ayrıştırıcının durumu ve bir sonraki token verilmişken ayrıştırıcının hareketini belirler Satırlar durum isimleri; sütunlar terminaller GOTO tablosu indirgeme hareketi olduktan sonra ayrıştırma yığınının en üstüne hangi durumun koyulacağını belirler Satırlar durum isimleri; sütunlar non-terminaller Resul Kara 45

46 Bir LR Ayrıştırıcısının Yapısı Resul Kara 46

47 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Başlangıç konfigürasyonu: (S 0, a 1 a n $) Ayrıştırıcının hareketleri: Eğer ACTION[S m, a i ] = Kaydır S ise bir sonraki konfigürasyon: (S 0 X 1 S 1 X 2 S 2 X m S m a i S, a i+1 a n $) Eğer ACTION[S m, a i ] = İndirge A b ve S = GOTO[S m-r, A], r = b nın uzunluğu, ise bir sonraki konfigürasyon: (S 0 X 1 S 1 X 2 S 2 X m-r S m-r AS, a i a i+1 a n $) Resul Kara 47

48 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Ayrıştırıcının hareketleri (devam): Eğer ACTION[S m, a i ] = Kabul ise ayrıştırma bitmiştir ve hiçbir hata bulunmamıştır. Eğer ACTION[S m, a i ] = Hata ise ayrıştırıcı hatayla başa çıkan bir programı çağırır. Resul Kara 48

49 LR Ayrıştırma Tablosu Resul Kara 49

50 Aşağıdan Yukarıya Ayrıştırma(devam) Bir ayrıştırma tablosu verilen bir araçtan, ör., yacc, üretilebilir Resul Kara 50

51 Özet Sözdizimi analizi dil uygulamalarının ortak bir kısmıdır Bir sözcük çözümleyicisi programdaki küçük ölçekli kısımları izole eden bir doku eşleştiricisidir Sözdizimi hatalarını yakalar Bir ayrıştırma ağacı üretir Bir özyineleme kökenli ayrıştırıcı, bir LL ayrıştırıcıdır EBNF Aşağıdan yukarıya ayrıştırıcılar için ayrıştırma problemi: mevcut cümlesel formun alt dizisini bulma Kaydır-İndirge ayrıştırıcılarının LR ailesi en yaygın Resul aşağıdan Kara yukarıya ayrıştırma yaklaşımıdır 51