Várias ferramentas e técnicas verificam erros estruturais em um idioma, dependendo de que tipo de linguagem você está falando (linguagem de programação, linguagem natural etc.). Aqui está um colapso:
Para linguagens de programação: *
Compiladores: Estas são as ferramentas principais. Eles analisam a sintaxe e a semântica do código -fonte, identificando problemas estruturais como:
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erros de sintaxe: Gramática incorreta (por exemplo, semicolons ausentes, parênteses incompatíveis, uso incorreto de palavras -chave). O compilador geralmente identifica o número da linha e o tipo de erro.
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erros semânticos: Erros que são gramaticalmente corretos, mas logicamente falhos (por exemplo, tentando atribuir um valor de sequência a uma variável inteira, usando uma variável indefinida). Geralmente, são mais difíceis de detectar e só podem ser capturados durante o tempo de execução ou através de análises estáticas mais avançadas.
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Erros do tipo: Indaturas entre os tipos de dados esperados e reais em variáveis, argumentos de função e valores de retorno. Sistemas de tipo mais forte (como aqueles em idiomas como Haskell ou Rust) capturam mais erros de tipo em tempo de compilação.
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Interpretadores: Estes executam o código linha por linha. Embora possam não ter uma análise estática tão extensa quanto os compiladores, eles ainda identificam alguns erros de sintaxe e tempo de execução. Eles geralmente fornecem mensagens de erro menos detalhadas do que os compiladores.
* Linters
: Essas ferramentas vão além da verificação básica da sintaxe. Eles analisam o estilo de código, os bugs em potencial e a aplicação de padrões de codificação. Eles podem detectar questões estruturais como:
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Código inacessível: Código que nunca será executado.
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Código morto: Código que não afeta a saída do programa.
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Código redundante: Seções de código duplicadas ou desnecessárias.
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Potencial ponteiro nulo de referências: Acessando locais de memória que podem ser nulos.
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Ferramentas de análise estática: Essas ferramentas sofisticadas executam análises detalhadas do código sem realmente executá-lo. Eles podem descobrir problemas estruturais mais complexos relacionados ao gerenciamento de memória, simultaneidade e outros aspectos. Exemplos incluem FindBugs, Sonarqube e Coverity.
Para idiomas naturais: A verificação de erros estruturais na linguagem natural é mais complexa e menos automatizada do que nas linguagens de programação. Envolve aspectos da gramática e sintaxe, mas também considera significado e contexto. Ferramentas e técnicas incluem:
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verificações de gramática: Essas ferramentas (como as incorporadas em processadores de texto) identificam erros gramaticais, mas sua compreensão da correção estrutural é limitada. Eles geralmente perdem erros sutis ou aqueles relacionados ao contexto.
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analisadores sintáticos: Eles são usados na linguística computacional para analisar a estrutura gramatical das frases. Eles identificam estruturas de frase, dependências entre palavras e podem destacar os desvios das regras gramaticais.
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Técnicas de processamento de linguagem natural (NLP): Abordagens mais avançadas de PNL (usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo) podem analisar a estrutura da frase e identificar uma gama mais ampla de erros, incluindo aqueles relacionados ao significado e estrutura do discurso. Eles são frequentemente usados em aplicativos como pontuação automatizada de redação e tradução de idiomas.
Em resumo, as ferramentas e técnicas usadas para verificar se há erros estruturais dependem muito do tipo de linguagem. As linguagens de programação se beneficiam do rigor de compiladores, intérpretes e ferramentas de análise estática, enquanto o processamento da linguagem natural depende de métodos mais sofisticados, geralmente probabilísticos, para identificar problemas estruturais.
