Para lenguajes de programación:
* compiladores: Estas son las herramientas principales. Analizan la sintaxis y la semántica del código fuente, identificando problemas estructurales como:
* Errores de sintaxis: Gramática incorrecta (por ejemplo, semicolones faltantes, paréntesis no coincidentes, uso incorrecto de palabras clave). El compilador generalmente identificará el número de línea y el tipo de error.
* Errores semánticos: Errores que son gramaticalmente correctos pero lógicamente defectuosos (por ejemplo, intentando asignar un valor de cadena a una variable entera, utilizando una variable indefinida). A menudo son más difíciles de detectar y solo pueden ser capturados durante el tiempo de ejecución o mediante un análisis estático más avanzado.
* Escribe errores: No coinciden entre los tipos de datos esperados y reales en variables, argumentos de funciones y valores de retorno. Los sistemas de tipo más fuertes (como los de idiomas como Haskell o Rust) captan más errores de tipo en el momento de la compilación.
* intérpretes: Estos ejecutan código de línea por línea. Si bien pueden no realizar un análisis estático como compiladores como compiladores, aún identifican algunos errores de sintaxis y tiempo de ejecución. A menudo proporcionan mensajes de error menos detallados que los compiladores.
* Linters: Estas herramientas van más allá de la verificación básica de sintaxis. Analizan el estilo del código, posibles errores y hacen cumplir los estándares de codificación. Pueden detectar problemas estructurales como:
* Código inalcanzable: Código que nunca se ejecutará.
* Código muerto: Código que no tiene efecto en la salida del programa.
* Código redundante: Secciones de código duplicadas o innecesarias.
* Pos potencial de puntero nulo Derferencias: Acceso a ubicaciones de memoria que podrían ser nulas.
* Herramientas de análisis estático: Estas herramientas sofisticadas realizan un análisis en profundidad del código sin ejecutarlo realmente. Pueden descubrir problemas estructurales más complejos relacionados con la gestión de la memoria, la concurrencia y otros aspectos. Los ejemplos incluyen FindBugs, Sonarqube y Coverity.
Para idiomas naturales:
La verificación de errores estructurales en lenguaje natural es más complejo y menos automatizado que en los lenguajes de programación. Implica aspectos de gramática y sintaxis, pero también considera significado y contexto. Las herramientas y las técnicas incluyen:
* Campleadores de gramática: Estas herramientas (como las integradas en los procesadores de palabras) identifican errores gramaticales, pero su comprensión de la corrección estructural es limitada. A menudo pierden errores sutiles o aquellos relacionados con el contexto.
* analizadores sintácticos: Estos se utilizan en lingüística computacional para analizar la estructura gramatical de las oraciones. Identifican estructuras de frases, dependencias entre palabras y pueden resaltar las desviaciones de las reglas gramaticales.
* Técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP): Los enfoques de PNL más avanzados (utilizando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo) pueden analizar la estructura de las oraciones e identificar una gama más amplia de errores, incluidos los relacionados con el significado y la estructura del discurso. Estos a menudo se usan en aplicaciones como la puntuación automatizada de ensayos y la traducción del idioma.
En resumen, las herramientas y técnicas utilizadas para verificar los errores estructurales dependen en gran medida del tipo de lenguaje. Los lenguajes de programación se benefician del rigor de compiladores, intérpretes y herramientas de análisis estático, mientras que el procesamiento del lenguaje natural se basa en métodos más sofisticados, a menudo probabilísticos, para identificar problemas estructurales.