tsarevfs

В биоинформатике занимаются такими задачами. Скорее всего задача NP полная и точного решения может не получиться.

Мне кажется, что так или иначе, для построения парсера придется сконвертировать РБНФ в БНФ. Плюсом БНФ является то, что нет необходимости писать сложный парсер, чтобы считывать саму грамматику.
Поэтому для начала реализуйте генератор парсера по БНФ грамматике.
В приведенной вами статье есть РБНФ описание РБНФ грамматики. Вы можете вручную преобразовать его в БНФ и построить парсер для нее.
Преобразование из РБНФ в БНФ будет заключатся в последовательной замене конструкций из РБНФ на несколько эквивалентных из БНФ. Я не уверен, что в результате получится сразу получить "хорошую" грамматику (в зависимости от выбранного алгоритма на грамматику могут накладываться различные ограничения, например отсутствие левой рекурсии, эпсилон-правил и.т.д). В таком случае придется нормализовывать полученную грамматику.
Читайте dragon book, какой-то материал можно найти на вики.
RE: UPD А грамматика из примера очень похожа на LL(1) грамматику. Если нет необходимости работать с РБНФ, считывание тривиальное. Правила с '|' стоит разбить на части с одинаковой левой частью. Identifier и Number я бы вообще для простоты сделал терминалами, и предоставил лексеру разбираться с ними. Про то как разбирать LL(1) грамматики, например, рекурсивным спуском материал найти очень легко.
UPD2
И да, еще придется подумать о том как задавать действия, которые вы хотите сделать (непосредственно компиляция С кода). Я реализовывал это на python, и все равно было много возни с этим.
parser_gen.py и lexer_gen.py генерируют парсер_.py и лексер_.py по их описаниям в файлах *.txt
main используя сгенерированные файлы запускает парсинг целевого текста.

Нашел сайт человека, занимающегося этим. К сожалению реализацию он не выкладывает, но в принципе понятно что он делает:
*ручная разметка ключевых точек
*триангуляция делоне
*раскраска треугольников.

Автоматизировать процесс наверное можно, но результат будет скорее всего хуже.

Написал скрипт на python скачивающий картинки по запросу "<имя языка> logo" из гугла.

import os
import sys
import time
from urllib import FancyURLopener
import urllib2
import urllib
import simplejson


# Start FancyURLopener with defined version 
class MyOpener(FancyURLopener): 
    version = 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; it; rv:1.8.1.11) Gecko/20071127 Firefox/2.0.0.11'
myopener = MyOpener()


def request(searchTerm, max_count):
  # Set count to 0
  count= 0
  searchTermQuote = urllib.quote(searchTerm + ' language logo', '')
  for i in range(0, 10):
      # Notice that the start changes for each iteration in order to request a new set of images for each loop
      url = ('https://ajax.googleapis.com/ajax/services/search/images?' + 'v=1.0&q=' + searchTermQuote + '&start=' + str(i*4) + '&userip=MyIP')
      print url
      request = urllib2.Request(url, None, {'Referer': 'testing'})
      response = urllib2.urlopen(request)

      # Get results using JSON
      results = simplejson.load(response)
      data = results['responseData']
      dataInfo = data['results']

      # Iterate for each result and get unescaped url
      for myUrl in dataInfo:
          count = count + 1
          print myUrl['unescapedUrl']

          searchTermSafe = ''.join([c for c in searchTerm if c.isalnum() or c == '.'])

          name = os.path.join('imgs', searchTermSafe + str(count) + '.jpg')
          myopener.retrieve(myUrl['unescapedUrl'], name)
          if count >= max_count:
            return


def main():
  languages_list = open('list.txt', 'r').readlines()
  for language in languages_list:
    try:
      request(language, 1)
    except:
      print "error with request" + language
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
  main()

Сейчас он трудится над списком из 256 языков.

UPD:
Единственное, хоть как-то подходящее под описание Rexx language:

matrix[m][n] вместо matrix[i][j] в поиске элемента это выход за границу массива.

for (int i = m; i < m; i--) //хм