业务场景
在当今社交媒体的时代，人们通过各种平台分享自己的生活、观点和情感。然而，对于平台管理员和品牌经营者来说，了解用户的情感和意见变得至关重要。为了帮助他们更好地了解用户的情感倾向，我们可以使用PostgreSQL中的pg_jieba插件对这些发帖进行分词和情感分析，来构建一个社交媒体情感分析系统，系统将根据用户的发帖内容，自动判断其情感倾向是积极、消极还是中性，并将结果存储在数据库中。
数据准备
通过在kaggle上面找到豆瓣影评的数据集，里面包含了非常多的电影的中文和英文影评数据，非常适合用来实验和实践PG的pg_jieba分词插件的场景化分析。数据集链接如下：
https://www.kaggle.com/datasets/utmhikari/doubanmovieshortcomments
数据集元数据
kaggle上面的影评数据集字段介绍如下：
ID：the ID of the comment (start from 0)
Movie_Name_EN：the English name of the movie
Movie_Name_CN：the Chinese name of the movie
Crawl_Date：the date that the data are crawled
Number：the number of the comment
Username：the username of the account
Date：the date that the comment posted
Star：the star that users give to the movie (from 1 to 5, 5 grades)
Comment：the content of the comment
Like：the count of "like" on the comment
针对上述的影评数据集的字段信息，在PG数据库中创建对应的表结构如下，注意like是关键字，建议可以改为like_count，建表操作如下：
CREATE TABLE movie_comments (
ID SERIAL PRIMARY KEY,
Movie_Name_EN VARCHAR(255),
Movie_Name_CN VARCHAR(255),
Crawl_Date DATE,
Number INTEGER,
Username VARCHAR(255),
Comment_riqi DATE,
Star INTEGER,
Comment TEXT,
Like_Count INTEGER
);
数据导入
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import csv
# Connect to the PostgreSQL database using SQLAlchemy
engine = create_engine('postgresql://XXXXXXXX:YYYYTTTT@pgm-ZZZZZZZZZZZ.pg.rds.aliyuncs.com:5432/demodb')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Base = declarative_base()
# Define the MovieComments table schema
class MovieComments(Base):
__tablename__ = 'movie_comments'
id = Column(Integer, primary_key=True)
movie_name_en = Column(String)
movie_name_cn = Column(String)
crawl_date = Column(DateTime)
number = Column(Integer)
username = Column(String)
comment_riqi = Column(DateTime)
star = Column(Integer)
comment = Column(String)
like_count = Column(Integer)
# Open the CSV file and parse the data
with open('DMSC.csv', 'r') as csvfile:
csvreader = csv.reader(csvfile)
next(csvreader) # Skip the header row
count = 0
for row in csvreader:
# Extract the data from the row
id = int(row[0])
movie_name_en = row[1]
movie_name_cn = row[2]
crawl_date = row[3]
number = int(row[4])
username = row[5]
comment_riqi = row[6]
star = int(row[7])
comment = row[8]
like_count = int(row[9])
# Create a new MovieComments object with the extracted data and add it to the session
movie_comment = MovieComments(id=id, movie_name_en=movie_name_en, movie_name_cn=movie_name_cn, crawl_date=crawl_date, number=number, username=username, comment_riqi=comment_riqi, star=star, comment=comment, like_count=like_count)
session.add(movie_comment)
count+=1
if count % 100 == 0:
# Commit the changes to the database
session.commit()
session.commit()
# Close the database connection
session.close()
engine.dispose()
自定义词典
导入数据之后，写入自定义词典，将电影的中文名和英文名写入词典表，这样大大的提高分词的准确度，同时也对后续的分析提供了更有价值的数据和信息，如下：
INSERT INTO JIEBA_USER_DICT(word, dict_name, weight)
SELECT TMP.Movie_Name_CN, 0, 100
FROM
(
SELECT DISTINCT Movie_Name_CN as Movie_Name_CN
FROM movie_comments
) AS TMP;
INSERT INTO JIEBA_USER_DICT(word, dict_name, weight)
SELECT TMP.Movie_Name_EN, 0, 100
FROM
(
SELECT DISTINCT Movie_Name_EN as Movie_Name_EN
FROM movie_comments
) AS TMP;
INSERT INTO jieba_user_dict VALUES ('钢铁侠',0,100);
分析场景示例
查看分词效果
可以使用pg_jieba的to_tsvector函数来对评论进行分词.例如，以下的SQL查询会返回每个评论的分词结果，如下：
SELECT id, movie_name_cn, to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
FROM movie_comments
limit 10;
进行词频统计
可以对分词结果进行统计分析。例如，以下的SQL查询会返回每个词出现的次数，如下：
demodb=> SELECT word, count(*) as frequency
demodb-> FROM (
demodb(> SELECT unnest(tsvector_to_array(words)) as word
demodb(> FROM (
demodb(> SELECT to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
demodb(> FROM movie_comments
demodb(> ) sub1
demodb(> ) sub2
demodb-> GROUP BY word
demodb-> ORDER BY frequency DESC limit 10;
word | frequency
------+-----------
| 2124991
电影 | 303655
剧情 | 191414
没有 | 161814
不错 | 155734
说 | 131681
觉得 | 131395
好看 | 130803
喜欢 | 126598
一个 | 118641
(10 行记录)
上面的查询首先使用tsvector_to_array函数将每个评论的分词结果转化为一个数组，然后使用unnest函数将这些数组转化为一列，最后对这一列进行分组和计数。
分析特定电影的影评
如果只对某部电影的评论感兴趣，可以添加一个WHERE子句来限制分析的范围。例如，以下的查询会返回电影"肖申克的救赎"的评论中每个词出现的次数，如下：
demodb=> SELECT word, count(*) as frequency
demodb-> FROM (
demodb(> SELECT unnest(tsvector_to_array(words)) as word
demodb(> FROM (
demodb(> SELECT to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
demodb(> FROM movie_comments
demodb(> WHERE movie_name_cn like '%复仇者联盟%'
demodb(> ) sub1
demodb(> ) sub2
demodb-> GROUP BY word
demodb-> ORDER BY frequency DESC
demodb-> LIMIT 10;
word | frequency
--------+-----------
| 132433
电影 | 13480
英雄 | 12421
绿巨人 | 11514
剧情 | 10530
钢铁 | 8662
没有 | 8459
侠 | 7911
好看 | 7727
没 | 7200
(10 行记录)
分析高评分和低评分差异
可以比较高评分和低评分评论中常用词的差异。例如，以下的查询会返回评分高于4的评论和评分低于2的评论中每个词出现的次数，如下：
SELECT word, count(*) as frequency, 'high' as rating
FROM (
SELECT unnest(tsvector_to_array(words)) as word
FROM (
SELECT to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
FROM movie_comments
WHERE star > 4
) sub1
) sub2
GROUP BY word
UNION ALL
SELECT word, count(*) as frequency, 'low' as rating
FROM (
SELECT unnest(tsvector_to_array(words)) as word
FROM (
SELECT to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
FROM movie_comments
WHERE star < 2
) sub1
) sub2
GROUP BY word;
也可以通过下面的SQL来实现，如下：
SELECT word, SUM(CASE WHEN star > 4 THEN 1 ELSE 0 END) AS high_score_count, SUM(CASE WHEN star < 2 THEN 1 ELSE 0 END) AS low_score_count
FROM (
SELECT word, star
FROM (
SELECT unnest(string_to_array(Comment, ' ')) AS word, star
FROM movie_comments
WHERE star > 4 OR star < 2
) AS words
WHERE length(word) > 1
) AS filtered_words
GROUP BY word
HAVING SUM(CASE WHEN star > 4 THEN 1 ELSE 0 END) > 0 AND SUM(CASE WHEN star < 2 THEN 1 ELSE 0 END) > 0
ORDER BY high_score_count DESC, low_score_count DESC, word ASC;
上面的SQL查询首先使用string_to_array函数将每个评论拆分成单词数组。然后使用unnest函数将数组展开为单独的单词行。接下来将每个单词转换为小写，并过滤掉长度小于2的单词。最后，使用CASE语句在高评和低评中计算单词出现的次数，并使用GROUP BY将单词分组在一起。HAVING子句保证只返回同时出现在高评和低评中的单词。查询结果按高评计数、低评计数和单词的字母顺序排序。
分析分词的共现频率
可以分析两个词同时出现在同一评论中的频率。例如，以下的查询会返回"电影"和"好看"同时出现在同一评论中的次数，如下：
SELECT count(*) as cooccurrence
FROM (
SELECT to_tsvector('jiebacfg', comment) as words
FROM movie_comments
) sub
WHERE words @@ to_tsquery('jiebacfg', '电影 & 好看');
SELECT COUNT(DISTINCT Movie_Name_CN) AS Movie_Count
FROM movie_comments
WHERE to_tsvector('jieba', Comment) @@ to_tsquery('jieba', '电影 & 好看');
@@是PostgreSQL中的全文搜索运算符，它用于检查tsvector是否匹配给定的tsquery。 tsvector是文档的全文索引，而tsquery是用于搜索文档的查询。
to_tsvector（'jieba'，Comment）将“Comment”字段转换为tsvector，使用了“jieba”词典，使其能够使用pg_jieba插件进行中文分词。
to_tsquery（'jieba'，'电影＆好看'）将“电影”和“好看”连接为一个查询，并使用“jieba”词典将其转换为tsquery。
@@运算符检查to_tsvector（'jieba'，Comment）是否与to_tsquery（'jieba'，'电影＆好看'）匹配。 如果它们匹配，则返回true，否则返回false。
其他分析场景
统计每部电影的评论数量并按照数量从高到低排序。
SELECT Movie_Name_CN, COUNT(*) AS Comment_Count FROM movie_comments GROUP BY Movie_Name_CN ORDER BY Comment_Count DESC;找出所有评分为5星且点赞数大于100的评论。
SELECT * FROM movie_comments WHERE Star = 5 AND Like_Count > 100;统计每个用户的评论数量并按照数量从高到低排序。
SELECT Username, COUNT(*) AS Comment_Count FROM movie_comments GROUP BY Username ORDER BY Comment_Count DESC;找出某部电影中评分为3星及以下的评论并按照点赞数从高到低排序。
SELECT * FROM movie_comments WHERE Movie_Name_CN = '西游降魔篇' AND Star <= 3 ORDER BY Like_Count DESC;统计每个月的评论数量并按照时间顺序排序。
SELECT DATE_TRUNC('month', Crawl_Date) AS Month, COUNT(*) AS Comment_Count FROM movie_comments GROUP BY Month ORDER BY Month ASC;
注意事项
使用pg_jieba插件前，需要将pg_jieba加入到shared_preload_libraries参数中。
您可以使用RDS PostgreSQL参数设置功能，为shared_preload_libraries参数添加pg_jieba。具体操作，请参见设置实例参数。特别注意修改参数后，要点击提交按钮，否则修改不生效，不生效的情况下报错，如下：
关于RDS PG数据库中的jieba_load_user_dict函数说明，针对不同的RDS PG的版本，该函数的参数不同，如下：
1）1.1.0 适用于10~13
2）1.2.0 适用于14/15select jieba_load_user_dict(参数1, 参数2)中
参数1，表示加载自定义词典的词典序号
参数2，表示是否加载默认词典，0表示加载默认词典，1表示不加载默认词典查看pg_jieba插件的详细信息，如下：
demodb=> \dx+ pg_jieba; Objects in extension "pg_jieba" Object Description function jieba_end(internal) function jieba_gettoken(internal,internal,internal) function jieba_gettoken_with_position(internal,internal,internal) function jieba_lextype(internal) function jieba_load_user_dict(integer,integer) function jieba_query_start(internal,integer) function jieba_start(internal,integer) table jieba_user_dict text search configuration jiebacfg text search configuration jiebacfg_pos text search configuration jiebaqry text search dictionary jieba_stem text search parser jieba text search parser jieba_position text search parser jiebaqry type word_type (16 rows)查看jieba分词的词性表，如下：
demodb=> select * from ts_token_type('jiebaqry'); tokid | alias | description -------+-------+----------------------------- 1 | nz | other proper noun 2 | n | noun 3 | m | numeral 4 | i | idiom 5 | l | temporary idiom 6 | d | adverb 7 | s | space 8 | t | time 9 | mq | numeral-classifier compound- tsvector_to_array函数用法
tsvector_to_array是PostgreSQL的一个函数，用于将tsvector类型的文本转换为由单词和位置组成的数组。tsvector是PostgreSQL的内置全文搜索类型，用于存储预处理的文本，包括单词、位置和权重。tsvector_to_array函数将tsvector文本分解为单词数组，每个单词都带有一个位置列表，该位置列表指示该单词在文本中出现的位置。例如，tsvector_to_array('a:1 b:2 c:1 d:4')将返回'{"a:1","b:2","c:1","d:4"}'，其中每个元素代表一个单词和其位置列表。位置列表是一个整数数组，其中的每个元素都表示单词在文本中的一个位置。在全文搜索查询中，tsvector_to_array函数通常与unnest函数结合使用，以便在单词级别上分析tsvector文本。
通常，与unnest函数一起使用，将tsvector转换为单独的单词行。下面是一个使用tsvector_to_array和unnest函数的示例查询，它将一个包含多个tsvector的列拆分为单独的单词行：
在这个查询中，首先使用to_tsvector函数将comment列中的文本转换为tsvector。然后使用tsvector_to_array函数将tsvector转换为由单词和位置列表组成的数组。最后，使用unnest函数将数组展开为单独的单词行。为了过滤掉长度小于2的单词，添加了一个WHERE子句。查询结果按电影名称和单词排序。SELECT movie_name_cn, word FROM ( SELECT movie_name_cn, unnest(tsvector_to_array(to_tsvector('jieba', comment))) AS word FROM movie_comments ) AS words WHERE length(word) > 1 ORDER BY movie_name_cn, word;
