我正在尝试建立一个简单的同义词数据库并运行，这样我就可以找到用户输入的单词的同义词（没有别的了！）。为此，我获取了 Wordnet sql 同义词库 ( http://wnsql.sourceforge.net/ ) 的副本，但现在我看到了所有这些表，但我在任何地方都找不到任何关于它们内容的简单解释：
adjpositions
adjpositiontypes
casedwords
lexdomains
lexlinks
linktypes
morphmaps
morphs
postypes
samples
semlinks
senses
synsets
vframemaps
vframes
vframesentencemaps
vframesentences
words
有人可以告诉我这些表包含什么以及我需要哪些，因为我无法根据他们的数据破译他们的内容。
WordNet 是一个超酷的单词数据库。我自己一直在研究它。我将在下面列出我的发现——希望它能帮助您更好地理解这些表格。
Synset 表 synsets 表是数据库中最重要的表之一。它负责容纳 WordNet 中的所有定义。synset 表中的每一行都有一个 synsetid、一个定义、一个 pos（词性字段）和一个 lexdomainid（链接到 lexdomain 表） WordNet 数据库中有 117373 个同义词集。
Words Table WordNet 也有一个“words”表，它只有两个字段：一个 wordid 和一个“lemma”。单词表负责存放 Wordnet 数据库中的所有词条（基本词）。此表有 146625 个条目
那么..这两个表是如何链接的？答案？感官表！
意义表
意义表负责将单词（在单词表中）与定义（在同义词表中）链接在一起。词义表中的条目被称为“词义对”——因为 wordid 与同义词集的每一对都是一个词的完整含义——“词义”。
WordNet 数据库中共有 206,354 个词义。
Lexdomains 表 Lexdomains 表由语义表引用，用于定义词义对所属的词汇域。lexdomains 表中有 45 个词法域。因此，词法域表是 WordNet “标记”词义对的方式。然而，它是相当有限的，因为一个词义对只能属于一个词汇域。
45 个词汇域包括：
形容词： 全部，pert
副词 全部
名词 上衣，行为，动物，人工制品，属性，身体，认知，通讯，事件，感觉，食物，组，位置，动机，对象，人，现象，植物，拥有，过程，数量，linkdef，形状，状态，物质， 时间，
动词 体、变化、认知、交流、竞争、消费、联系、创造、情感、运动、知觉、占有、社会、静态、天气、人
casedwords 表 words 表中 的一些词自然地首字母大写，即：“A-team”。由于单词表将所有单词都存储为小写，因此 WordNet 使用此表来指定单词的大写版本。此表中有 40313 个条目。
WordNet DB 中还有许多其他表，一旦我研究过它们，我会再次发布。
查找您的同义词 要回答有关同义词的问题 - 您需要执行以下操作。
假设您要查找单词“Carry”的同义词。为此，您将首先在单词表中搜索与单词“carry”匹配的引理。这将产生 wordid 21253。然后您将搜索 senses 表，以查找单词 carry 的所有词义对。这会产生 41 个结果 - 每个结果都列出了 wordid 21253、一个 senseid（它是词义对的索引）和一个 synsetid。
现在，您需要为每个返回的 synsetid 查询 synset 表，以便您可以访问 synset 表中的关联定义字段。
最后，要查找列出的每个同义词集的同义词，您只需在词义表中搜索共享相同同义词集的其他词义对。
示例：“carry”一词的 41 个词义对之一如下所示：
如果我们查找此 synsetid 202083512 的定义，您会发现“传输或作为传输媒介”</p>
要查找此定义的所有同义词，您将在语义表中搜索相同的 synsetid 202083512。这会产生同义词：通道、行为、传达、传授和传输（注意：您需要左连接词表才能获得实际的引理）
我希望这有助于为您揭开 WordNet 的神秘面纱。我觉得它很酷...
Paul Preibisch 解释了几个核心表格，以下是对其余表格的简短说明：
adjpositiontypes - 定义了形容词在英语中可以采取的三个位置，谓词，定语和直接后名。
adjpositions - 将具体单词（形容词）与其在 adjpositiontypes 表中允许的位置类型联系起来。
linktypes - 定义了 wordnet 中使用的所有关系（链接）类型，大约有两打。lexlinks 和 semlinks 表都使用这个表来定义每个链接的类型。一些链接类型被标记为递归，这意味着如果“家具”是例如“椅子”的上位词，那么“椅子”是“家具”的下义词。
lexlinks - 词汇链接，即单词之间的关系。示例：
悲伤 - 悲伤（推导）
semlinks - 语义链接，即同义词集之间的关系。示例：
椅子 - 家具（上位词）
morphs - 连接到“单词”表，包含不规则的单词形式。一个单词可以有多个变体，一个变体可以是多个单词的不规则形式，因此您还有morphmaps表。示例：
算盘（单词）-算盘（变形）abhor（单词）-abhorred，abhorring（
变形）
posttypes - 定义“词性”。仅包含以下值：
n – 名词、v – 动词、a – 形容词、r – 副词、s – 形容词卫星。
样本- 同义词的样本句子。一个同义词集可以有多个样本。
vframemaps & vframes - vframes 定义了一种标准的“动词模板”。Vframemaps 将单词（动词）与它们可以出现的相应 vframe 链接起来。
vframesentencemaps & vframesentences - 类似于前两个表，只是在这里你有整个句子作为动词模板。
我认为这个数字将帮助您揭开 WordnetDB 的神秘面纱。
我在/mysql-3.0.0-31-wn-31/doc/images. 为了获得更清晰的图片，您可以tables-wordnet.png在该文件夹中进行选择。