Таблица разбора предложения: Таблица «Полный синтаксический разбор предложения»

База данных результатов разбора | Робот Ф-2

Все разборы предложений хранятся в базе данных Emotional.

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:

lemmafact
превращаться3602304
перевезти3602363
смочь3602378
мочь3602381
подумать3602386

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:

lemmafact
вода3604495
чай3604512
вода3604547
пиво3626456

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:

idsentence
870645себе испортил, людям испортил.
870639цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.
870640цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.
870642— крутил башкой турок,- зачем все испортил?
870644 себе испортил, людям испортил.

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:

idsentence
870638цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.
870641цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.
870639цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.
870640цокал языком, стыдил, укорял- я его почти не слушала.

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_idlemmavalency_alias
870638цокатьp
870638языкinstr
870639 стыдитьp
870640укорятьp
870641яag
870641онpat
870641слушатьp

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:

fact_idlemmavalency_aliasmarker_id
870641яag
1
870641яag11
870641яag14
870641яag62
870641онpat14
870641слушатьp31
870641слушатьp36
870641слушатьp187
870641слушатьp389

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.

h4. 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:

fact_idlemmavalency_aliasmarker_idmarker_name
870641яag1ч-некто
870641яag11ч-другой
870641яag14о-об
870641яag62ч-ПРИНЦИПАЛ
870641онpat14о-об
870641слушатьp31пм-думать
870641слушатьp36пм-слышать
870641слушатьp187пм-внимание
870641слушатьp389л-не

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:

fact_idlemmavalency_aliasmarker_name
799889pестьпф-ингест
799893pестьпф-ингест
800138pхлебнутьпф-ингест
800142pвыпитьпф-ингест
800116pхлебнутьпф-ингест
800117pзакуситьпф-ингест

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:

sentence
но ольга умеет смеяться над собой тайский трансвестит развлёк российских туристов, спародировав песню ольги бузовой” под звуки поцелуев”.
( and today our royal navy is about as powerful as a f@rt in a teacup- от переводчика, долго смеялся и не стал заменять английскую идиому на русскую, решил сохранить британский колорит))).
и обязательно продолжайте шутить и смеяться— это удлиняет жизнь,— закончил своё поздравление министр.
глава мид рф сергей лавров поздравил россиян с новым годом и посоветовал как можно больше смеяться и шутить.
( смеётся.
несмотря на полную адекватность и ориентированность, он то смеялся над обращённой к нему фразой, то пытался вспоминать молодость, которая, по его мнению, тоже была полна веселья и радости.
пятиминутка ещё не закончена,— заведующий, уже устав смеяться, взывал к порядку.
— она так здорово играет, так здорово смеется, так здорово читает и катается на роликах, что я не верю тем докторам, о которых ты говорил.
она смеётся, радуется отличной погоде и отправляется на прогулку.
во время выступления бирна она много смеялась и одновременно ела m&m.

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)

Русский язык. «Синтаксис и пунктуация.» Обобщающие таблицы для 5-11 классов Таблицы по русскому языку. Учебно наглядные пособия

Количество таблиц в комплекте: 19 таблиц

Размер: 70х50см 

Материал: картон не менее 250гр./кв.м.

Покрытие: таблицы покрыты защитной пластиковой пленкой 13 мкн. (ламинация)

Автор: Л.П. Абросимова.

В формировании пунктуационных навыков учащихся необходимо создать условия, чтобы анализ предложений носил обучающий, развивающий характер.

В решении этой задачи поможет комплект таблиц «Изучение синтаксиса и пунктуации на уроках русского языка», который отражает порядок разбора, графические схемы пунктуационных правил, алгоритмы распознавания пунктуационных ситуаций.

Обобщающий характер таблиц — одно из звеньев  комплексного анализа текста.

Знание порядка разбора словосочетания, предложения организует мысль учащегося, дает план ответа, предполагает развитие монологической речи.

В таблицах-памятках даны образцы ответов. Эти таблицы помогут учителю в работе над одним из сложнейших разделов курса русского языка, а их цветное оформление – более глубокому и прочному усвоению учащимися материала по синтаксису и пунктуации.

Материал в таблицах составлен с учетом последних требований к методике преподавания русского языка.

Комплект таблиц предназначен для учащихся

 

Перечень таблиц входящих в комплект:

1. Вводные слова и словосочетания;

2. Вводные предложения и вставные конструкции;

3. Диалог;

4. Точка с запятой при однородных членах предложения;

5. Тире СТАВИТСЯ между подлежащим и сказуемым;

6. Тире НЕ СТАВИТСЯ между подлежащим и сказуемым;

7. Предложение со сравнительными оборотами;

8. Слова-предложения ДА, НЕТ;

9. Тире в неполном предложении;

10. Обособление определений;

11. Обособление приложений;

12. Обособление обстоятельств;

13. Обособление дополнений;

14. Типы сложных предложений;

15. Синтаксический разбор словосочетания;

16. Главные члены предложения;

17. Второстепенные члены предложения;

18. Синтаксический разбор предложения;

19. Пунктуация в сложных предложениях с разными видами связи.

Как парсить таблицы со сложной раскладкой?

Docparser предлагает различные инструменты для извлечения табличных данных из PDF и отсканированных документов. Самый простой способ извлечь таблицы — использовать предустановку правила синтаксического анализа «Данные таблицы» или, если вы обрабатываете счета, нашу предустановку «Статьи затрат». Оба пресета позволяют определить границы столбцов таблицы с помощью простого интерфейса «укажи и щелкни». Этот метод прекрасно работает, если вы имеете дело с простыми таблицами, в которых одна запись таблицы представлена ​​одной строкой.

Но что, если ваши таблицы вложены друг в друга или имеют сложную компоновку?

Если вы имеете дело с вложенными таблицами, в которых одна запись распределена по нескольким строкам, как показано на снимке экрана ниже, вам необходимо применить обходной путь, чтобы получить четкое представление данных вашей таблицы. Ниже мы проведем вас через процесс настройки нескольких правил синтаксического анализа, каждое из которых будет извлекать определенные части вашей таблицы.

1/ Извлеките «Основные строки» с помощью инструмента извлечения таблицы

Сначала мы создаем правило разбора, которое извлекает все «основные строки» таблицы. Мы делаем это, выбирая предустановку «Данные таблицы», а затем определяя соответствующие границы столбцов.

После подтверждения границ столбцов мы получаем весь текст документа, разделенный на столбцы на основе только что определенных нами границ столбцов. Теперь нам нужно отфильтровать все строки, которые не являются «основными строками». Мы делаем это, добавляя фильтры «Сохранить строки, где…».

Результатом является чистое представление всех «основных строк» таблицы. Сохраним это правило разбора и продолжим.

2/ Создайте дополнительные правила синтаксического анализа для получения вторичных строк

Цель этого шага — извлечь все поля данных, которые не включены в основные строки таблицы. В нашем примере это номер продукта (например, № ABC12345678) и удельный вес. Оба они расположены во второстепенном ряду.

В зависимости от ваших данных у вас есть разные варианты получения оставшихся данных. Например, вы можете создать правило синтаксического анализа для поиска строк, соответствующих определенным шаблонам, правило синтаксического анализа с использованием ключевых слов привязки для поиска повторяющихся текстовых значений или просто создать другое правило извлечения таблицы. В нашем примере проще всего создать еще одно правило извлечения таблицы.

Повторяем ту же процедуру, что и на первом шаге, и добавляем дополнительный фильтр «Сохранить строки, где…» для очистки возвращаемых данных на втором шаге редактора правил синтаксического анализа.

3/ Создать дополнительное правило синтаксического анализа «Поля слияния» (необязательно)

Теперь мы создали два правила анализа таблиц, каждое из которых извлекает определенные части вложенной таблицы. В качестве необязательного заключительного шага мы можем создать дополнительное правило синтаксического анализа для объединения двух проанализированных таблиц. Создание правила синтаксического анализа «Объединение полей» полезно, например, если вы хотите использовать интеграцию с веб-перехватчиком и перебирать все данные таблицы за один раз.

Выберите предустановку правила синтаксического анализа «Объединить поля» и установите для первого фильтра значение «Добавлять данные таблицы по горизонтали». Это приведет к созданию одной таблицы, содержащей все данные вашей таблицы. Кроме того, вы можете добавить еще один фильтр, чтобы назвать заголовки столбцов. Сохраните это правило синтаксического анализа, и все готово!

Обратите внимание:  Метод создания нескольких правил синтаксического анализа и объединения возвращаемых данных прекрасно работает, когда все строки таблицы содержат одинаковую структуру данных. Однако объединение данных не будет работать, если строки вашей таблицы имеют переменное количество подстрок (например, строка заголовка с N подэлементами).

Если у вас есть дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нашей службе поддержки!

Вы получили ответ на свой вопрос?

Спасибо за ответ Не удалось отправить отзыв. Пожалуйста, повторите попытку позже.

разбор — Нужна ли запись в столбце $ в таблице разбора LL(1)?

спросил

Изменено 7 лет, 5 месяцев назад

Просмотрено 443 раза

Необходимо ли получить хотя бы одну запись в столбце для $ в таблице синтаксического анализа для грамматики LL(1) для языка программирования.

Если да, то какие возможные ошибки мы можем найти в нашей грамматике.

  • синтаксический анализ
  • компилятор-конструкция
  • грамматика
  • контекстно-свободная грамматика

2

Столбец $ (конец ввода) может быть пустым. Один класс грамматик, где это происходит, — это когда все продукции для S не пусты и заканчиваются терминалом.

Возьмем пример S -> ( S* ) или более явно:

  1. S -> ( T )
  2. Т -> С Т
  3. Т -> ε

Мы можем построить следующую таблицу разбора LL(1) для этой грамматики:

 | ( | ) | $ |
---+---------+-----+-----+
С | ( Т ) | | |
Т | С Т | ε | |
 

Имейте в виду, что стек анализатора LL содержит терминалы и нетерминалы. Если вход и стек начинаются с одних и тех же терминалов, они оба удаляются. То же самое касается конца ввода (который часто представляется в виде специального терминала): синтаксический анализ завершился успешно тогда и только тогда, когда мы достигли конца ввода и наш стек анализатора пуст.

Единственная разумная запись для столбца $ , которую я могу придумать , будет ε . В конце концов, было бы невозможно разобрать пустую строку, если у вас есть (непустые) терминалы в вашем стеке. Когда столбец $ содержит ε для некоторого терминала, это означает, что вы можете удалить его из стека, когда дойдете до конца ввода.

admin

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *