Language as Functions：从英语学习到抽象语法树（AST）

在学习编程语言和自然语言的过程中，我越来越意识到它们之间的深刻联系。最近，我读了王垠的一篇博客，其中提到：

“英语或者任何自然语言，最精髓的部分都很像编程语言。句子是最关键的结构。每个句子都是一个「函数调用」。动词（谓语）是函数名，其它内容（主语，宾语等）都是参数。每个部分又可以有修饰语，就像对象的 property 一样。理解这一点可以帮助你快速分析句子结构，而不是停留在字面上。”

这段话引起了我的深刻思考。它不仅启发了我对英语语法的理解，也让我联想到编程语言的设计理念。随着思考的深入，我发现，编程语言与自然语言之间的相似性远不止如此，从语法结构到抽象语法树（AST），再到编译器的解析过程，它们之间的共通性令人惊讶。

从函数到语法树：语言的结构化

首先，让我们回到王垠所提到的“句子是一个函数调用”的观点。在编程语言中，函数是最基本的操作单元，它接收输入（参数），然后执行操作，返回输出。而在自然语言中，句子也是一种“函数”，动词（谓语）类似于函数名，主语、宾语等则相当于函数的参数。修饰语则像是对象的属性，提供了更多关于这些参数的信息。

理解了这一点，我们就能更好地分析句子的结构，类似于我们分析编程语言中的代码结构。例如，句子“Tom kicked the ball”就可以被理解为：

这就像是编程语言中的一个函数调用：

1
2
3

python

kick(Tom, ball)

这种思维方式不仅能帮助我们更清晰地理解自然语言句子的结构，还能让我们发现编程语言和自然语言在结构上的相似性。

在编程语言的领域，编译器需要对源代码进行语法分析，生成抽象语法树（AST）。AST 是编程语言的结构化表示，反映了代码的语法结构和各个部分之间的关系。

同样，在自然语言处理中，我们也可以通过类似的方式构建语法树。每个句子可以被解析为一个树形结构，其中：

例如，句子 “The cat chased the mouse” 的语法树可能是这样的：

1
2
3

   chased
  /     \
cat     mouse

在这个例子中，“chased” 是谓语动词，连接了主语 “cat” 和宾语 “mouse”。通过这样的树形结构，我们能清楚地看到句子中各个部分的关系。

编译器在解析编程语言时，会将源代码转换为语法树。在这个过程中，编译器的解析器（Parser）会将源代码的字符流转化为一系列的语法单位（Token），然后根据语言的语法规则构建出抽象语法树。

这个过程与我们分析自然语言句子的结构非常相似。在编译器中，Parser 负责将代码分解为不同的语法成分，并确定它们之间的关系。这和我们通过词法分析和语法分析理解句子结构的过程非常相似。比如，动词、主语、宾语的识别，以及它们之间的依赖关系，正是这种分析的核心。

虽然自然语言和编程语言有很多相似之处，但它们也有显著的区别。编程语言是形式化的，具有严格的语法和规则，而自然语言则充满了模糊性、歧义性和不确定性。例如：

自然语言的多义性：同一个单词或句子可能在不同的上下文中有不同的含义。例如，“bank” 可以指银行，也可以指河岸。
语法的灵活性：自然语言的语法更为灵活，允许一些不完全或不规则的结构存在。比如，英语中的 “She’s gone to the store” 和 “Gone to the store, she has” 都是有效的句子，尽管它们的结构不同。
上下文依赖性：自然语言句子的理解往往依赖于上下文，而编程语言则更倾向于局部性，依赖于明确的语法规则。

这些区别使得自然语言的处理比编程语言更具挑战性，尤其是在自动化分析时。编程语言的分析通常依赖于固定的语法规则，而自然语言的分析则需要应对模糊性和多样化的表达方式。

现代计算机科学通过各种方法来解决自然语言处理中的这些挑战。近年来，基于深度学习的大语言模型（如 GPT-3 和 BERT）已经在处理自然语言方面取得了显著的进展。

在传统的自然语言处理方法中，文本会首先经过“词法分析”和“句法分析”两个步骤。在词法分析中，系统将输入的文本分解为一系列的单词或标记（Tokens）。这些标记是理解句子结构的基本单位。

然而，单词本身并不总是足够的。语境和句法结构的理解同样至关重要。传统的语法树分析需要考虑不同单词之间的关系，但现代的大语言模型通过预训练和上下文理解，可以在更深层次上解决这些问题。

例如，大语言模型通过“自注意力机制”能够捕捉句子中单词之间的长期依赖关系，而不仅仅是基于局部的语法规则。这使得它们能够在处理复杂和不规则的句子时，提供比传统方法更高的准确度。

这个思考过程让我意识到，不仅仅是编程语言，任何形式的语言都能通过构建语法树来加深对其结构的理解。从自然语言到编程语言，从语法树到抽象语法树，我们通过这种层次化、结构化的方式，可以更清晰地理解语言的内在逻辑。

对于编程语言，我们通过构建抽象语法树（AST）来表示其结构和语法规则。而在自然语言中，类似的语法树可以帮助我们理解句子的含义、结构以及各部分之间的关系。

在未来，我希望通过我的项目 lang-ast-analyze，将这种思维模式付诸实践，不仅帮助自己深入学习编译原理，也能通过分析自然语言的语法树，提升自己的英语学习效率。更重要的是，这个过程将加深我对函数式编程的理解，帮助我在编程语言中更好地运用这种思维。