Парсер (от англ. parser) - это компьютерная программа или часть программного обеспечения, которая анализирует текстовые данные в соответствии с определенными правилами и создает структуру, которая может быть использована для дальнейшей обработки.

Существует несколько видов парсеров:

1) Регулярные выражения (Regular Expression) парсеры: они ищут в тексте конкретные шаблоны и возвращают соответствующие результаты. Этот тип парсера хорошо подходит для поиска конкретных паттернов, таких как адреса электронной почты или номера телефонов.

2) LL парсеры: они используют контекстно-свободную грамматику и работают с левого на право. Они часто используются в языках программирования для синтаксического анализа и создания дерева синтаксического разбора.

3) LR парсеры: они также используют контекстно-свободную грамматику, но работают с правого на лево. Они также часто используются в языках программирования для синтаксического анализа и создания дерева синтаксического разбора.

4) GLR парсеры: они позволяют работать с неоднозначными грамматиками, что делает их полезными для разбора естественных языков.

5) Лексические анализаторы (Lexical Analyzer) - они разбивают входной поток на лексемы, и затем передают эти лексемы в синтаксический анализатор для дальнейшего разбора.

6) Семантические анализаторы (Semantic Analyzer) - они выполняют анализ смысла программы, обычно после синтаксического анализа, для обнаружения ошибок, таких как несоответствие типов, и выполнения различных оптимизаций.

7) Парсеры на основе статистического анализа (Statistical Parser) - они используют статистические модели, обученные на большом корпусе текстов, для определения вероятности наиболее правильного синтаксического разбора.

8) Анализаторы на основе машинного обучения (Machine Learning Parser) - они используют методы машинного обучения, такие как нейронные сети, для автоматического обучения и используются для решения различных задач, включая синтаксический анализ, распознавание именованных сущностей, классификацию текста и другие.

Кроме того, существуют гибридные парсеры, которые используют несколько подходов для анализа текстовых данных. Например, семантический анализатор может использовать правила грамматики для проверки корректности синтаксического разбора, а также использовать методы машинного обучения для классификации текста и распознавания сущностей.

Выбор подходящего типа парсера зависит от типа анализируемых данных и целей анализа.
parser (จาก parser ภาษาอังกฤษ) คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์หรือซอฟต์แวร์ที่วิเคราะห์ข้อมูลข้อความตามกฎบางประการและสร้างโครงสร้างที่สามารถใช้สำหรับการประมวลผลเพิ่มเติม ตัวแยกวิเคราะห์มีหลายประเภท: 1) ตัวแยกวิเคราะห์นิพจน์ปกติ: พวกเขาค้นหารูปแบบเฉพาะในข้อความและส่งกลับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง ที่ขูดชนิดนี้เหมาะสำหรับการค้นหารูปแบบเฉพาะ เช่น ที่อยู่อีเมลหรือหมายเลขโทรศัพท์ 2) ตัวแยกวิเคราะห์ LL: พวกเขาใช้ไวยากรณ์ที่ไม่มีบริบทและทำงานจากซ้ายไปขวา มักใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการแยกวิเคราะห์และการสร้างต้นไม้แยกวิเคราะห์ 3) ตัวแยกวิเคราะห์ LR: พวกเขายังใช้ไวยากรณ์ที่ไม่มีบริบท แต่ทำงานจากขวาไปซ้าย พวกเขายังมักใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการแยกวิเคราะห์และการสร้างต้นไม้แยกวิเคราะห์ 4) ตัวแยกวิเคราะห์ GLR: ช่วยให้คุณสามารถทำงานกับไวยากรณ์ที่ไม่ชัดเจน ซึ่งทำให้มีประโยชน์สำหรับการแยกวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติ 5) ตัววิเคราะห์คำศัพท์ - พวกมันแยกสตรีมอินพุตออกเป็นโทเค็น จากนั้นส่งโทเค็นเหล่านี้ไปยังตัวแยกวิเคราะห์เพื่อแยกวิเคราะห์เพิ่มเติม 6) Semantic Analyzers - เครื่องมือเหล่านี้จะวิเคราะห์ความหมายของโปรแกรม ซึ่งโดยปกติหลังจากการแยกวิเคราะห์ เพื่อตรวจจับข้อผิดพลาด เช่น ประเภทที่ไม่ตรงกัน และดำเนินการปรับให้เหมาะสมต่างๆ 7) Parsers ขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ทางสถิติ (Statistical Parser) - พวกเขาใช้แบบจำลองทางสถิติที่ได้รับการฝึกฝนบนคลังข้อความขนาดใหญ่เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นของการแยกวิเคราะห์วากยสัมพันธ์ที่ถูกต้องที่สุด 8) Machine Learning Parsers - สิ่งเหล่านี้ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักร เช่น โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการเรียนรู้อัตโนมัติ และใช้ในการแก้ปัญหาต่างๆ รวมถึงการแยกวิเคราะห์ การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ การจัดหมวดหมู่ข้อความ และอื่นๆ นอกจากนี้ยังมีตัวแยกวิเคราะห์แบบไฮบริดที่ใช้หลายวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ ตัวอย่างเช่น เครื่องวิเคราะห์ความหมายสามารถใช้กฎไวยากรณ์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของการแยกวิเคราะห์ และยังใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดประเภทข้อความและการรับรู้เอนทิตี การเลือกประเภท parser ที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์และวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence