Все разборы предложений хранятся в базе данных Emotional.

Схема

Таблицы

fact_valencies (факты и семантические валентности)

Это центральная таблица базы, в ней хранятся семантические разборы предложений. Одна строка таблицы – один сегмент структуры: слово-вершина этого сегмента (поле lemma), семантическая валентность (valency_alias), которую этот сегмент занимает в этом факте (fact).

Поля таблицы fact_valencies:

• id, int
• fact, int, id факта (поле id из таблицы facts)
• referent, int, референт (поле id из таблицы referents)
• valency_id, int, id семантической валентности
• valency_alias, varchar, название семантической валентности
• lemma_id, int, id леммы
• lemma, varchar, лемма
• wordform_id, int, id словоформы
• wordform, varchar, словоформа

Запрос, который выводит все предикаты, которые есть в базе, с указанием id факта:

select lemma, fact
    from  fact_valencies
    where valency_alias = 'p'

Результат:

Объединив таблицу саму с собой, можно делать более сложные запросы. Например, вывести всё, что пьют, для этого нужно найти все факты, в которых место предиката занимает лемма пить, после чего вывести значения лемм, занимающих в этих фактах место пациенса (в конструкции пить Икс Икс занимает валентность пациенса при предикате пить).

select FV2.fact, FV2.lemma  
    from fact_valencies FV1
    join fact_valencies FV2 on FV1.fact = FV2.fact
    where FV1.valency_alias = 'p' 
    and FV1.lemma = 'пить'  
    and FV2.valency_alias = 'pat'

Результат:

facts (все факты)

В этой таблице хранится список фактов. Факт – это семантическая структура предложения: предикат (и его семантические признаки) и его актанты (и их семантические признаки). Из одного предложения может быть извлечено несколько фактов – по числу предикатов в этом предложении. Из предложений без предиката извлекается один факт, однако его семантические валентности (см fact_valencies) остаются незаполненными.

Поля таблицы facts:

• id, int
• meta, jsonb, метаинформация о факте: версии всех компонентов анализа
• hash, varchar, hash конкретного запуска

Запрос, который выводит все предложения, из которых были извлечены факты:

select id, meta->'metadata'->'splitter'->>'text' sentence
    from facts

Результат:

Видно, что из предложения цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала. извлечено по крайней мере два факта: 870639, 870640, всего в этом предложении четыре факта: 1) цокал языком, 2) стыдил, 3) укорял, 4) я его почти не слушала.

Можно это проверить. Запрос, который выводит id фактов, которые были извлечены из конкретного предложения:

select id, meta->'metadata'->'splitter'->>'text' sentence
    from facts
    where meta->'metadata'->'splitter'->>'text' = 'цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.'

Результат подтверждает: фактов действительно четыре:

Теперь объединим таблицы facts и fact_valencies, чтобы увидеть, какие леммы занимают какие валентности в этих четырех фактах:

select F.id fact_id, FV.lemma, FV.valency_alias
    from facts F
    join fact_valencies FV on FV.fact = F.id
    where F.id in (870638, 870641, 870639, 870640)

Результат:

fact_markers (семантические признаки сегментов факта)

В этой таблице хранится информация о том, какие семантические признаки (маркеры) есть у сегмента, занимающего некоторую валентность в некотором факте. Для каждого объекта из таблицы fact_valencies в таблице fact_markers может быть как множество строк (по одной на каждый семантический признак каждой леммы, входящей в сегмент), так и ни одной строки (в случае, если у всех лемм, входящих в этот сегмент, не размечено ни одного семантического маркера).

Поля таблицы fact_markers:

• id, int
• valency, int, ссылка на объект из таблицы fact_valencies
• marker_id, int, id семантического признака (поле sql_id таблицы markers)
• marker, к удалению
• attr, int, семантическая зона

Выведем семантические признаки для всех сегментов конкретного факта, например, для факта я его почти не слушала (id 870641). Для этого нужно объединить таблицы fact_valencies и fact_markers:

select FV.fact fact_id, FV.lemma, FV.valency_alias, FM.marker_id
    from fact_valencies FV
    join fact_markers FM on FM.valency = FV.id
    where FV.fact = 870641

Результат:

Видно, что у сегмента с вершиной он только один семантический признак, в то время как у сегмента с вершиной слушать их четыре. Из этой таблицы не понятно, что это за признаки, они описаны в таблице markers.

h3. markers (все семантические признаки)

В этой таблице перечислены все семантические признаки. Важно, что с таблицей fact_markers таблица markers связана полем sql_id.

Поля таблицы markers:

• id, int
• sql_id, int, реальный идентификатор семантического маркера
• name, varchar, название семантического маркера

Усовершенствуем запрос, выводящий семантические признаки для всех сегментов конкретного факта, из главы про таблицу fact_markers. Теперь запрос будет выводить не просто идентификаторы семантических признаков сегментов факта я его почти не слушала (id 870641), но и названия этих признаков:

select FV.fact fact_id, FV.lemma, FV.valency_alias, FM.marker_id, M."name" marker_name
    from fact_valencies FV
    join fact_markers FM on FM.valency = FV.id
    join markers M on M.sql_id = FM.marker_id 
    where FV.fact = 870641

Результат:

Рассмотрим запрос, который обращен не к конкретному факту, а ко всей базе. Он выводит все предикаты, имеющие конкретный семантический признак, на примере семантического признака пф-ингест, обозначающего прием пищи.

select FV.fact fact_id, FV.valency_alias, FV.lemma, M."name" marker_name
    from fact_valencies FV
    join fact_markers FM on FV.id = FM.valency
    join markers M on M.sql_id = FM.marker_id
    where FV.valency_alias = 'p' 
    and M.name = 'пф-ингест'  

Результат:

sentences (все предложения со всеми словами)

В эту таблицу сохраняются все прошедшие анализ предложения. Если в таблице fact_valencies перечислены только леммы-вершины сегмента, то в таблице sentences в поле sentence в формате json перечислены все слова предложения со всеми возможными омонимами.

Поля таблицы sentences:

• id, int
• meta, jsonb, метаинформация о предложении: версии всех компонентов анализа
• sentence, jsonb, все сегменты предложения
• hash, varchar, hash конкретного запуска

Запрос, который выводит все предложения, в которых есть конкретное слово, например слово смеяться:

select meta->'metadata'->'splitter'->>'text' sentence
    from sentences
    where sentence @@ '*.token_lemma = "смеяться"'

Результат:

syntax (синтаксические разборы)

В этой таблице хранятся синтаксические разборы предложений.

Поля таблицы syntax:

• id, int
• meta, jsonb, метаинформация о дереве: версии всех компонентов анализа
• tree, jsonb, синтаксическое дерево
• hash, varchar, hash конкретного запуска

referents (референты)