用编译原理语言根据状态转换图手工构词，要求通过状态转换图实现对单词的识别，给出具体代码

在编译原理中，状态机常常用于解析输入字符串，例如在词法分析阶段构建词法单元（如识别字母、数字、标点等）。手动根据状态转换图实现单词识别通常涉及到有限自动机（Finite Automaton，FA）的概念。以下是一个简单的DFA（确定型有限自动机）的伪代码示例，使用Python表达：

# 定义状态类
class State:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.transitions = {}

# 创建初始状态
start_state = State('START')

# 状态转移函数
def transition(current_state, input_char):
    return current_state.transitions.get(input_char, None)

# 添加状态转移
start_state.transitions['a'] = 'STATE_A'
start_state.transitions['b'] = 'STATE_B'

# 其他状态的定义类似...
state_a = State('STATE_A')
state_b = State('STATE_B')

# 根据状态转移图处理单词
def recognize_word(word):
    current_state = start_state
    for char in word:
        next_state = transition(current_state, char)
        if next_state is None:
            return False  # 遇到无法匹配的状态，返回False表示未找到对应词
        current_state = next_state

    # 如果遍历完单词，到达终态，则表示成功识别
    if current_state.name == 'END':
        return True
    else:
        return False

# 示例单词识别
word = "ab"
if recognize_word(word):
    print(f"Word '{word}' recognized.")
else:
    print(f"Word '{word}' not recognized.")