प्रस्तावना - पार्सिंग और भाषा समस्याएं

पार्सिंग एक ऐसा विषय है जिसे प्रत्येक प्रोग्रामर को जानना और नेविगेट करना चाहिए। ठीक है क्योंकि हम हर दिन इसका इस्तेमाल करते हैं। हां, हम हर दिन नई भाषा नहीं लिखते हैं या व्याकरण को सही नहीं करते हैं, लेकिन हम नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग करते हैं, जटिलता और कम्प्यूटेबिलिटी के बारे में सोचते हैं, कोड की लाइनों की संख्या के बारे में सोचते हैं, जो सीधे व्याकरण से संबंधित है।

इस लेख का उद्देश्य ज्ञान के विभिन्न क्षेत्रों, जैसे प्रोग्रामिंग और गणित, दर्शन और तर्क के साथ-साथ प्रोलॉग भाषा के आवेदन के सबसे सफल क्षेत्रों में से एक को प्रदर्शित करने का एक प्रयास है - व्याकरण विश्लेषण।



कभी-कभी ऐसा लगता है कि विभिन्न विज्ञान एक और एक ही वस्तु को परिभाषित करने के लिए विभिन्न शब्दों का उपयोग करते हैं। फिर यह अपरिहार्य भावना उत्पन्न होती है, किसी भी तरह सब कुछ एकजुट करने के लिए, वर्गीकृत करने के लिए, जिसे लागू करना काफी मुश्किल है। दरअसल, विभिन्न वैज्ञानिक विषयों में अध्ययन की अलग-अलग वस्तुएं, अलग-अलग लक्ष्य, कार्यप्रणाली और, सबसे अप्रिय, विशिष्ट शब्दावली हैं।

यह लेख अंतःविषय वस्तुओं में से एक - भाषा की जांच करेगा। सिद्धांत रूप में, यह स्पष्ट है कि इतने सारे विज्ञान भाषा का अध्ययन क्यों करते हैं, क्योंकि कोई भाषा नहीं होगी - कोई ज्ञान नहीं होगा, एक उचित व्यक्ति नहीं होगा।

इतिहास का दौरा

दर्शन

विचित्र रूप से पर्याप्त है, सबसे पहले मैं दर्शनशास्त्र, अर्थात् XX सदी की अपनी दिशाओं में से एक, विश्लेषणात्मक दर्शन का उल्लेख करना चाहूंगा। मुझे लगता है कि कई प्रोग्रामर, गणितज्ञ इसे गंभीरता से नहीं लेते हैं, हालांकि यह इसके लायक होगा। कई लोग अपनी आत्म-शिक्षा में नई प्रोग्रामिंग भाषाओं का अध्ययन शामिल करते हैं, मेरी राय में, दर्शन का समावेश कुछ हद तक आवश्यक है। कोई आश्चर्य नहीं कि PHD दार्शनिक विज्ञान का एक चिकित्सक है।

विश्लेषणात्मक दर्शन की विशिष्टता यह है कि दार्शनिकों ने न केवल कथनों और निष्कर्षों की निरंतरता पर बल दिया, बल्कि सत्य की मौलिक अभिव्यक्ति और उसके संप्रेषित करने के तरीके पर भी जोर दिया। सीधे शब्दों में कहें, उनके अध्ययन का विषय एक औपचारिक भाषा थी। फिर विधेय तर्क और प्रमाण की अवधारणाओं को पेश किया गया। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि ऐसे दार्शनिक रसेल और फ्रीज ने गणितीय तर्क के लिए नींव रखी और सही रूप से गणितज्ञ माने जाते हैं।

गणितीय तर्क

सामान्य तौर पर, गणित में दर्शन के हस्तक्षेप की आवश्यकता 19 वीं शताब्दी के अंत में परिपक्व हुई। जैसा कि आप जानते हैं, यूलर ने बड़ी संख्या में प्रमेय और कथन सिद्ध किए, लेकिन साथ ही, वह औपचारिकता से पीड़ित नहीं हुए। यही है, यूलर अच्छी तरह से डायवर्जिंग श्रृंखला को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकता है, यहां तक ​​कि एक परिभाषा भी पेश किए बिना कि यह किस आधार पर किया जा सकता है। नहीं, उन्होंने टिप्पणी की, तर्क दिए, यहां तक ​​कि फ़र्मेट से भी अधिक, जिन्होंने केवल नोटों को हाशिये में छोड़ दिया, लेकिन अब भी इस तरह के तर्क को प्रमाण द्वारा स्वीकार नहीं किया जाएगा। 19 वीं शताब्दी के अंत तक, गणित में एक संकट उत्पन्न हो गया था: "निरंतरता परिकल्पना" और पसंद की समस्या जैसे बयान सामने आए। इन बयानों को स्पष्ट रूप से हल नहीं किया जा सकता था, क्योंकि वे अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग संघों का कारण बनते थे, दूसरे शब्दों में, कुछ ने बयानों की सच्चाई पर विश्वास किया, और कुछ ने नहीं किया। फिर गणित ने औपचारिकता की ओर एक कोर्स किया, जिसके बाद बुनियादी समस्याएं उभरीं (संख्या और अन्य गणितीय वस्तुओं के लिए वास्तविक वस्तुओं का सहसंबंध, स्वयंसिद्धों का सत्यापन), लेकिन यह दार्शनिकों के विवेक पर छोड़ दिया गया था। उस क्षण से, गणित को विज्ञान की भाषा कहा जा सकता है।

गणितीय तर्क ने तुरंत अपनी वस्तु के रूप में चुना न कि अन्य गणितीय विषयों की तरह संख्या या अन्य वस्तुएं, बल्कि कुछ औपचारिक भाषा के शब्द और कथन। वास्तव में, परिभाषा को प्रमाण दिया गया था, मानक तार्किक निष्कर्ष सांसद (मोडस पोंन्स) और जनरल (सामान्यीकरण) निर्धारित किए गए थे, और औपचारिक गणितीय सिद्धांत (संख्या, समूह) का वर्णन किया गया था। सामान्य तौर पर, जो गणित अब हम देखते हैं वह औपचारिक साक्ष्यों और पोस्टीरियर चेक (केवल एक प्राथमिकताओं में स्वयंसिद्ध) के साथ है।

निस्संदेह गणित के लिए, यह तुरंत परिणाम निकला। कई प्रोग्रामर दुखी होंगे, अब सभी सबूतों को एक नई भाषा में फिर से लिखना होगा, लेकिन "रिफैक्टिंग" के गणितज्ञों को डर नहीं था और सभी ने धीरे-धीरे उन्हें फिर से लिखा, हिल्बर्ट कार्यक्रम को निष्पादित किया। सामान्य तौर पर, यहां हम प्रोग्रामिंग और औपचारिक गणित के पतन के बहुत करीब आते हैं। 30 के दशक में, पहले गणितज्ञ दिखाई दिए, जिन्होंने प्रमाण और प्रमेय पर विचार करना शुरू किया, न कि अर्थ की स्थिति से, बल्कि व्यर्थ शब्दों और बयानों की स्थिति से जो व्याकरणिक नियमों (स्वयंसिद्ध नियमों और आक्षेप के नियमों) का पालन करते हैं। उन्होंने नियमों और उनकी संपत्तियों को खुद के शब्दों से ज्यादा महत्वपूर्ण बताया, जो गणित के लिए बिल्कुल सामान्य नहीं था। और नियमों के गुणों का अध्ययन करते हुए, उन्होंने एक बयान दिया जिसके लिए प्रमाण प्राप्त करना असंभव था। यह गोडेल था।

यहां यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि गणितीय तर्क में व्युत्पत्ति की अवधारणा का मतलब उकसाने के समान है। चूँकि हम सभी जानते हैं कि प्रमेयों को सिद्ध करने के लिए यह बहुत कठिन और मशीन-स्वतंत्र है, इसलिए यह माना जा सकता है कि किसी विशिष्ट व्याकरण से किसी शब्द को काटे जाने की पुष्टि करने का एल्गोरिथम कार्य भी हल करने योग्य नहीं है। अर्थात, सामान्य स्थिति में, प्रोग्राम कंसोल को आउटपुट करेगा क्या ज्ञात नहीं हो सकता है :) सरलतम मामले में, यह अज्ञात है कि प्रोग्राम निष्पादन को समाप्त करेगा या नहीं

प्रोग्रामिंग (कंप्यूटर विज्ञान)

यह ज्ञात नहीं है कि एल्गोरिथम की जटिलता का मूल्यांकन करने के लिए ट्यूरिंग मशीनों को डिफ़ॉल्ट रूप से क्यों चुना गया था। कम से कम 3 समान गणितीय मॉडल हैं: मार्कोव एल्गोरिदम , गोडेल फ़ंक्शन और आंशिक रूप से पुनरावर्ती कार्य (गणितीय तर्क में अधिक लागू)।

भाषा विज्ञान

बेशक, भाषा की बात करें, तो इस क्षेत्र में भाषाविदों की उपलब्धियों का उल्लेख करना मुश्किल नहीं है। अजीब तरह से, प्रोग्रामर नए व्याकरण का वर्णन करने और जटिलता को समझने के लिए चॉम्स्की के वर्गीकरण का उपयोग करते हैं। अतः नियमित व्याकरण का निर्धारण गैर-नियतात्मक ऑटोमेटा द्वारा किया जाता है, जिसे नियतात्मक लोगों, संदर्भ-मुक्त लोगों में परिवर्तित किया जा सकता है - एक स्टैक के साथ एक ऑटोमेटन, और संदर्भ-निर्भर लोगों के लिए, एक संपूर्ण ट्यूरिंग मशीन की आवश्यकता हो सकती है। एल्गोरिदम के सिद्धांत में एक उपयोगी परिणाम यह है कि ट्यूरिंग मशीन द्वारा मान्यता के लिए टाइप 0 व्याकरण (सबसे जटिल) आवश्यक और पर्याप्त है।

ऊपर सूचीबद्ध सभी शर्तों को अच्छी तरह से और अच्छी तरह से समझने के लिए, आपको निस्संदेह एक "ड्रैगन बुक" की आवश्यकता होगी, साथ ही असतत गणित और गणितीय तर्क पर अच्छी किताबें, जो स्वाभाविक रूप से एक लेख में प्रकट नहीं की जा सकती हैं। लेख मानता है कि पाठक को इन अवधारणाओं का एक विचार है।

प्रोलॉग में औपचारिक व्याकरण का विवरण

औपचारिक भाषा की परिभाषा लें:
गणितीय तर्क और कंप्यूटर विज्ञान में, एक औपचारिक भाषा एक परिमित वर्णमाला [ विकिपीडिया ] पर परिमित शब्दों (रेखाओं, जंजीरों) का एक समूह है।

सबसे पहले, हम अपनी भाषा में ही दिलचस्पी नहीं लेंगे, बल्कि इसे जिस तरह से या व्याकरण के रूप में सेट किया गया है:
औपचारिक भाषाओं के सिद्धांत में एक औपचारिक व्याकरण या बस व्याकरण एक औपचारिक भाषा का वर्णन करने का एक तरीका है, जो कि एक परिमित वर्णमाला के सभी शब्दों के सेट के सबसेट को उजागर करता है। उत्पन्न करने और पहचानने (या विश्लेषणात्मक) व्याकरण प्रतिष्ठित हैं - पूर्व में उन नियमों को निर्धारित किया जाता है जिनके साथ भाषा के किसी भी शब्द का निर्माण किया जाता है, और बाद वाला इस शब्द से यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि यह भाषा का हिस्सा है या नहीं [ विकिपीडिया ]।

आइए मानक लंबाई के पैलिन्ड्रोम की भाषा के व्याकरण का मानक विवरण लें:

S -> a S a. S. 

छोटे अक्षर टर्मिनल प्रतीकों और बड़े अक्षरों का वर्णन करते हैं। हैरानी की बात है, यह वाक्य रचना शुरू में प्रोलॉग के करीब कैसे है:

  S :- a, S, a. S. 

बेशक, सिमेंटिक लोड पूरी तरह से अलग है, लेकिन कार्यक्रम के निष्पादन में एक पूर्ण समानता है। यह व्याकरण संदर्भ-मुक्त है, और यदि आप इसे पार्स करने के लिए LL विश्लेषक का उपयोग करते हैं, तो विश्लेषण निष्पादित करने के चरण पूरी तरह से प्रोलॉग को निष्पादित करने के चरणों के साथ मेल खाएंगे। यही है, नियमों को एलआर विश्लेषक के विपरीत बाएं से दाएं देखा जाएगा। प्रोलॉग कार्यक्रमों को चलाने के बीच मुख्य अंतर यह है कि बैकट्रैकिंग सीमित नहीं है। डिबगिंग में आसानी एलआर एनालाइजर (याक) पर एलएल एनालाइजर (एंट्र) के फायदों में से एक है, क्योंकि उत्पादों को फ़ंक्शन के रूप में देखा जा सकता है और स्टैक पर उनकी कॉल के रूप में व्याख्या की जाती है, कम भाषाओं को नुकसान के रूप में वर्णित किया जाता है।

प्रोलॉग एक डोमेन-ओरिएंटेड भाषा है, अर्थात यह आपको प्रत्येक भाषा के लिए विशेष नोटेशन बनाने की अनुमति देता है, और व्याकरणों का वर्णन करने का कार्य कोई अपवाद नहीं है। वाक्य रचना काफी सरल है:

  s --> [a], s, [a]. s --> []. 

आयताकार कोष्ठक में टर्मिनल प्रतीक होते हैं (कई हो सकते हैं), कोष्ठक के बाहर, शाब्दिक उत्पाद हैं। यह सिंटैक्स आपको केवल KS व्याकरणों को विशिष्ट रूप से अनुवादित करने की अनुमति देता है, लेकिन इस सिंटैक्स के एक छोटे से विस्तार के साथ, विश्लेषक उन समस्याओं को हल कर सकता है जिनके लिए एक संपूर्ण ट्यूरिंग मशीन की आवश्यकता होती है, अर्थात टाइप 0 की व्याकरण भाषाएं कवर की जाती हैं।

केएस-व्याकरण के उदाहरणों के एक जोड़े को प्रस्तावना पर वर्णित किया गया है।

  s --> []. s --> [a], s, [b]. sentence --> noun_phrase, verb_phrase. noun_phrase --> det, noun. verb_phrase --> verb, noun_phrase. det --> [the]. det --> [a]. noun --> [cat]. noun --> [bat]. verb --> [eats]. 

प्रोलॉग में औपचारिक भाषाओं के विश्लेषक और निर्माता का कार्यान्वयन

सबसे दिलचस्प बिंदु विश्लेषक का कार्यान्वयन है, क्योंकि यह उन कार्यों में से एक है जो प्रोलॉग पर काफी सरलता से लागू किए जाते हैं। मुख्य बिंदु (दोष) यह है कि प्रोलॉग शुद्ध विधेयकों का उपयोग करते हुए एक फ़ाइल से पढ़ने के साथ काम नहीं कर सकता है, इसलिए सभी सामग्री को एक सूची में लोड किया जाना चाहिए (यह टोकन या पत्रों की एक सूची हो सकती है)।

कार्यान्वयन के लिए, "अंतर सूचियों" का उपयोग किया जाता है - X \ [], बायाँ हिस्सा अनवांटेड एलिमेंट्स है, राइट पार्ट स्कैच है। अब कल्पना करें कि प्रत्येक नियम अंतर सूची के बाईं ओर से दाईं ओर टोकन को स्थानांतरित करता है। बैकट्रैकिंग करते समय, टोकन वापस चलता है: दाएं से बाएं। हम इसे सबसे सरल प्रोलॉग नियमों के रूप में लिखते हैं:

  s(L, L). s(L, L3) :- L=[a|L1], s(L1, L2), L3=[b|L2]. 

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या शब्द शब्द भाषा का है, यह विधेय को चलाने के लिए आवश्यक है: -s ([ए, ए, बी, बी], []]। और जवाब हां है। किसी भी शुद्ध प्रोलॉग कार्यक्रम की तरह, इसमें एक इनपुट और आउटपुट नहीं है, इसलिए एक ही व्याकरण को एक जनरेटर के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है!
अनुरोध पर: -s (एक्स, []) हम प्राप्त करेंगे: [], [ए, बी], [ए, बी, बी], ...। तुम भी खो डेटा ( डेटा रिकवरी कार्य) :: -s ([ए, एक्स, वाई, बी], []] के साथ प्रश्न पूछ सकते हैं। -> एक्स = ए, वाई = बी। सामान्य तौर पर, हमें यह सब बिल्कुल मुफ्त मिलता है :)

जाहिर है, व्याकरण के नियमों से विधेय उत्पन्न करने की प्रक्रिया को स्वचालित किया जा सकता है, और अधिकांश व्याख्याकार / संकलनकर्ता ऐसा ही करते हैं। हालांकि उन प्रोलॉग कार्यान्वयन के लिए जो डीसीजी (निश्चित खंड व्याकरण) का समर्थन नहीं करते हैं, यह स्वतंत्र रूप से किया जा सकता है। इसके अलावा, प्रोलॉग का अध्ययन करने वालों के लिए यह एक उत्कृष्ट कार्य है।

  :- op(1200, xfx, '-->'). :- op(200, xfx, '\\'). dcg_nonterminal(X) :- list(X), !, fail. dcg_nonterminal(_). dcg_terminals(Xs) :- list(Xs). dcg_parse(A, Tokens) :- dcg_nonterminal(A), (A --> B), dcg_parse(B, Tokens). dcg_parse((A, B), Tokens \\ Xs) :- dcg_parse(A, Tokens \\ Tokens1), dcg_parse(B, Tokens1 \\ Xs). dcg_parse(A, Tokens) :- dcg_terminals(A), dcg_connect(A, Tokens). dcg_parse({A}, Xs \\ Xs) :- call(A). dcg_connect([], Xs \\ Xs). dcg_connect([W | Ws], [W | Xs] \\ Ys) :- dcg_connect(Ws, Xs \\ Ys). % Example :- dcg_parse(s, [a,b] \\ []). 

मुझे ऐसा लगता है कि यह कोड इतना पूरा है कि इसे टिप्पणियों की आवश्यकता नहीं है, और पहले 3 नियम सिर्फ चेक हैं।

प्रोलॉग में जटिल व्याकरण और परिणाम पेड़ का विवरण

यह स्पष्ट है कि कोई भी विश्लेषक केवल केएस-व्याकरण के साथ काम नहीं करता है, सभी विश्लेषक भाषा की सबसे बड़ी संख्या को कवर करने के लिए परिवर्तन करते हैं। ऐसा करने का सबसे आसान तरीका प्रोलॉग में डीसीजी नियमों में है। सभी आवश्यक है कि संदर्भ, अर्थात् नियमों के मापदंडों को जोड़ा जाए (मुझे समझ में नहीं आता कि सभी एलएल विश्लेषक क्यों नहीं करते हैं)। KZ व्याकरण (a..ab..bc..c - 3 अक्षर समान संख्या में दोहराव के साथ) लें।

  rule(a:X, b : Y, c : Z) --> [a], rule(a:X+1, b : Y, c : Z). rule(a:X, b : Y, c : Z) --> [b], rule(a:X, b : Y+1, c : Z). rule(a:X, b : Y, c : Z) --> [c], rule(a:X, b : Y, c : Z+1). rule(a:N, b : N, c : N) --> []. 

यह बेहद स्पष्ट और ग्राफिक है। जिन लोगों को दक्षता के मुद्दे से पीड़ा होती है, उनके लिए इस व्याकरण का विश्लेषण LA (1) विश्लेषक की दक्षता के साथ किया जाएगा। यदि आप [a] (टर्मिनलों) के बाद काटते हैं, तो मेमोरी की लागत समान होगी। इस तथ्य के कारण कि नियमों में प्रयुक्त विधेय प्लस घोषित नहीं है (अंतिम लेख में, एक घोषणात्मक प्लस का एक उदाहरण दिया गया था), यह व्याकरण नहीं है। अर्थात्, आप एक क्वेरी नहीं लिख सकते हैं: -rule (a: 5, b: _, c: _, Res, [])।

जैसा कि कई लोग पहले ही देख चुके हैं, वाक्यविन्यास में सामान्य + और * वर्णों का अभाव है, जिसका उपयोग हम अक्सर व्याकरण के विवरण में करते हैं। लेकिन हाथ में एक शक्तिशाली मेटा-नियम उपकरण के साथ ठीक करना मुश्किल नहीं है।

  '*'(Rule) --> []. '*'(Rule) --> Rule, '*'(Rule). '+'(Rule) --> Rule, '*'(Rule). tree -> '+'(branch). forest -> '*'(tree). 

यह, ज़ाहिर है, परिचित नहीं है, इसलिए इस वाक्यविन्यास ने डीसीजी में जड़ नहीं ली। और प्रोलॉग पार्सर पर प्रतिबंध, जो केवल एकरी उपसर्ग और बाइनरी ऑपरेटरों का समर्थन करता है, भावों को अधिक या कम प्राकृतिक होने से रोकता है।

वृक्ष का टुकड़ा

यह पहचानना कि कोई शब्द भाषा का है या नहीं, प्रोग्रामिंग में एक दुर्लभ कार्य है। अधिक बार, हम व्याकरण पार्स पेड़ में बाद की व्याख्या / सत्यापन / विश्लेषण के लिए रुचि रखते हैं। यहाँ प्रोलॉग में एक विशिष्ट व्याकरण पार्सिंग का उदाहरण दिया गया है (जैसे अंग्रेजी पाठ में):

  sentence(s(NP,VP)) --> noun_phrase(NP), verb_phrase(VP). noun_phrase(np(D,N)) --> det(D), noun(N). verb_phrase(vp(V,NP)) --> verb(V), noun_phrase(NP). det(d(the)) --> [the]. det(d(a)) --> [a]. noun(n(bat)) --> [bat]. noun(n(cat)) --> [cat]. verb(v(eats)) --> [eats]. | ?- sentence(Parse_tree, [the,bat,eats,a,cat], []). Parse_tree = s(np(d(the),n(bat)),vp(v(eats),np(d(a),n(cat)))) ? ; 

जैसा कि हम आउटपुट विश्लेषण के लिए देखते हैं, संदर्भ का उपयोग किया जाता है, जिसे सामान्य प्रोलॉग चर द्वारा दर्शाया जाता है, और यद्यपि प्रोलॉग में चर एक बार शुरू होते हैं, वे फ़ंक्शन के आउटपुट मापदंडों के लिए महान हैं।
विश्लेषक की शक्ति को पूरी तरह से समझने के लिए, मैं संख्यात्मक अभिव्यक्तियों के व्याकरण का एक उदाहरण दूंगा, जिसके परिणामस्वरूप पेड़ एक संख्यात्मक अभिव्यक्ति का उत्तर है।

  expr(Res) --> expr(X), ['+'], summand(Y), {Res is X + Y}. expr(Res) --> expr(X), ['-'], summand(Y), {Res is X + Y}. summand(Res) --> summand(X), ['*'], multiplicator(Y), {Res is X / Y}. summand(Res) --> summand(X), ['/'], multiplicator(Y), {Res is X / Y}. summand(Res) --> multiplicator(Res). multiplicator(X) --> number(X). multiplicator(X) --> ['('], number(X), [')']. 

मूल रूप से, प्रोलॉग के अंतर्निहित विधेयकों को कॉल करने के लिए मेटा-पेडिकेट्स और {} का उपयोग करते हुए, हमें एक पूर्ण ट्यूरिंग मशीन मिलती है। प्रोलॉग पर कार्यक्रमों की व्याख्या करने के तरीकों में आप नियतात्मक ट्यूरिंग मशीन और गैर-नियतात्मक के साथ एक समानांतर आकर्षित कर सकते हैं। नियतात्मक ट्यूरिंग मशीन शास्त्रीय संस्करण में प्रोलॉग कार्यक्रमों की व्याख्या करेगी, अर्थात, ऊपर से नीचे तक के नियमों का चयन, सख्त क्रम में। व्याख्या का एक गैर-नियतात्मक एनालॉग नियम के लिए सबसे अच्छा मैच की तलाश करेगा और इस शाखा का पालन करेगा (जैसा कि एनएमटी कार्यक्रम को पूरा करने के अंतिम लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए बेहद सफल अगले आदेश को चुनता है)।

प्रोलोग विश्लेषक

प्रोलॉग पर DCG पार्सर के विश्लेषण को सारांशित करते हुए, हम + और - इसका उपयोग करते हैं:
1. + बड़ी संख्या में भाषाओं की क्षमता (टाइप 0 तक)।
2. "संदर्भ-संवेदनशील भाषा लिखने में आसानी, एक आउटपुट ट्री, मेटा-नियम का निर्माण।
3. "डॉस, कंसोल आउटपुट मैकेनिज्म स्टैंडर्ड प्रोलॉग प्रेडिकेट्स के रूप में उपलब्ध हैं और सभी प्रोलॉग टूल्स का इस्तेमाल किया जा सकता है।
4. - नियमों का एक सरल क्रमांकन कार्यक्रम के एक लूप को जन्म दे सकता है। एक उदाहरण:
expr (Res) -> expr (X), ['+'], expr (Y)।
इस तरह का एक नियम विश्लेषक द्वारा सही ढंग से माना जाएगा और कभी-कभी अपेक्षित परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन सबसे अधिक बार यह प्रोग्राम को लूप करेगा या बैकट्रैकिंग करते समय भारी मात्रा में संसाधनों का उपयोग करेगा।
5. - बैकट्रैकिंग बाधा के रूप में क्लिपिंग का उपयोग अप्रत्याशित रूप से प्रोग्राम लॉजिक को प्रभावित कर सकता है।
6. - बैकट्रैकिंग और लुक अहेड पात्रों के उपयोग को सीमित करना काफी मुश्किल है।
7. - स्मृति में विश्लेषित पाठ की संपूर्ण सामग्री की आवश्यकता है (टोकन या अक्षरों की एक सरणी)।

ग्रन्थसूची

1. अहो। संकलक: सिद्धांत, तकनीक और उपकरण
2. चेन और ली। प्रमेयों का स्वत: प्रमाण।
3. मेंडेलसोहन। गणितीय तर्क।

PS (अंतिम शब्द): क्या किसी को पता है कि प्रोलॉग के बारे में कितने लेख लिखे जाने चाहिए ताकि प्रोग्लॉग ब्लॉग हब पर दिखाई दे :)