感情分析を使用してインテントを検出する

感情分析は、ユーザーの入力を調べて、個人的な意見の傾向を分析します。特に、ユーザーの考え方がポジティブか、ネガティブか、ニュートラルかを判断します。インテント検出リクエストを行うときに、感情分析を実行するように指定でき、この場合、レスポンスには感情分析値が含まれます。

Natural Language API は Dialogflow でこの分析を行うために使用されます。API の詳細および Dialogflow の感情分析結果の解釈に関するドキュメントについては、以下をご覧ください。

サポートされている言語

サポートされている言語の一覧については、言語ページの感情列をご覧ください。サポートされていない言語の感情分析をリクエストすると、インテント検出リクエストは失敗しませんが、QueryResult.diagnostic_info フィールドにエラー情報が挿入されます。

始める前に

この機能は API をエンドユーザーインタラクションに使用する場合にのみ利用できます。統合を使用している場合は、このガイドをスキップできます。

このガイドを読む前に、次の手順を行ってください。

Dialogflow の基本をご覧ください。
手順に沿って設定してください。

エージェントを作成する

エージェントをまだ作成していない場合は、ここで作成します。

Dialogflow ES コンソールに移動します。
Dialogflow コンソールにログインするよう求められたら、ログインします。詳細については、Dialogflow コンソールの概要をご覧ください。
左側のサイドバーメニューで [Create Agent] をクリックします。（すでに他のエージェントをお持ちの場合は、エージェント名をクリックし、一番下までスクロールして [Create new agent] をクリックします）。
エージェント名、デフォルトの言語、デフォルトのタイムゾーンを入力します。
すでにプロジェクトを作成している場合は、そのプロジェクトを入力します。Dialogflow コンソールでプロジェクトを作成できるようにする場合は、[Create a new Google project] を選択します。
[Create] ボタンをクリックします。

エージェントにサンプルファイルをインポートする

このガイドの手順でエージェントの前提条件を設定するため、このガイド用に準備されたエージェントをimportする必要があります。インポート時に、この手順では restorerestore オプションが使用されます。これにより、すべてのエージェント設定、インテント、エンティティが上書きされます。

ファイルをインポートする手順は次のとおりです。

room-booking-agent.zip ファイルをダウンロードします。
Dialogflow ES コンソールに移動します。
エージェントを選択します。
エージェント名の横にある設定ボタンをクリックします。
[Export and Import] タブを選択します。
[Restore from Zip] を選択し、手順に従ってダウンロードした zip ファイルを復元します。

感情分析のためのエージェントを設定する

インテントの検出リクエストごとに感情分析をトリガーすることも、感情分析結果を常に返すようにエージェントを構成することもできます。

すべてのクエリに対して感情分析を有効にするには:

Dialogflow ES コンソールに移動します。
エージェントを選択します。
エージェント名の横にある設定ボタン（）をクリックします。
[Advanced] タブを選択します。
[Enable sentiment analysis for the current query] をオンに切り替えます。

Dialogflow シミュレータを使用する

Dialogflow シミュレータを使用してエージェントを操作し、感情分析結果を受け取ることができます。

「ありがとうございました」と入力します。
シミュレータの下部にある [SENTIMENT] セクションをご覧ください。ポジティブな感情スコアが表示されます。
次に、シミュレータに「役に立ちませんでした」と入力します。
シミュレータの下部にある [SENTIMENT] セクションをご覧ください。ネガティブな感情スコアが表示されます。

インテントの検出

インテントを検出するには、Sessions タイプの detectIntent メソッドを呼び出します。

REST

detectIntent メソッドを呼び出して、sentimentAnalysisRequestConfig フィールドに入力します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID
SESSION_ID: セッション ID

HTTP メソッドと URL:

POST https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent

リクエストの本文（JSON）:

{
  "queryParams": {
    "sentimentAnalysisRequestConfig": {
      "analyzeQueryTextSentiment": true
    }
  },
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "please reserve an amazing meeting room for six people",
      "languageCode": "en-US"
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dialogflow.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/agent/sessions/SESSION_ID:detectIntent" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "responseId": "747ee176-acc5-46be-8d9a-b7ef9c2b9199",
  "queryResult": {
    "queryText": "please reserve an amazing meeting room for six people",
    "action": "room.reservation",
    "parameters": {
      "date": "",
      "duration": "",
      "guests": 6,
      "location": "",
      "time": ""
    },
    "fulfillmentText": "I can help with that. Where would you like to reserve a room?",
    ...
    "sentimentAnalysisResult": {
      "queryTextSentiment": {
        "score": 0.8,
        "magnitude": 0.8
      }
    }
  }
}

sentimentAnalysisResult フィールドには score と magnitude の値が含まれていることに注意してください。

Java

Dialogflow への認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。


import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryParameters;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SentimentAnalysisRequestConfig;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.v2.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntentWithSentimentAnalysis {

  public static Map<String, QueryResult> detectIntentSentimentAnalysis(
      String projectId, List<String> texts, String sessionId, String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create()) {
      // Set the session name using the sessionId (UUID) and projectID (my-project-id)
      SessionName session = SessionName.of(projectId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) and language code (en-US) for the query
        TextInput.Builder textInput =
            TextInput.newBuilder().setText(text).setLanguageCode(languageCode);

        // Build the query with the TextInput
        QueryInput queryInput = QueryInput.newBuilder().setText(textInput).build();

        //
        SentimentAnalysisRequestConfig sentimentAnalysisRequestConfig =
            SentimentAnalysisRequestConfig.newBuilder().setAnalyzeQueryTextSentiment(true).build();

        QueryParameters queryParameters =
            QueryParameters.newBuilder()
                .setSentimentAnalysisRequestConfig(sentimentAnalysisRequestConfig)
                .build();
        DetectIntentRequest detectIntentRequest =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .setQueryParams(queryParameters)
                .build();

        // Performs the detect intent request
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(detectIntentRequest);

        // Display the query result
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getQueryText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());
        System.out.format(
            "Fulfillment Text: '%s'\n",
            queryResult.getFulfillmentMessagesCount() > 0
                ? queryResult.getFulfillmentMessages(0).getText()
                : "Triggered Default Fallback Intent");
        System.out.format(
            "Sentiment Score: '%s'\n",
            queryResult.getSentimentAnalysisResult().getQueryTextSentiment().getScore());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

// Imports the Dialogflow client library
const dialogflow = require('@google-cloud/dialogflow').v2;

// Instantiate a DialogFlow client.
const sessionClient = new dialogflow.SessionsClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = 'ID of GCP project associated with your Dialogflow agent';
// const sessionId = `user specific ID of session, e.g. 12345`;
// const query = `phrase(s) to pass to detect, e.g. I'd like to reserve a room for six people`;
// const languageCode = 'BCP-47 language code, e.g. en-US';

// Define session path
const sessionPath = sessionClient.projectAgentSessionPath(
  projectId,
  sessionId
);

async function detectIntentandSentiment() {
  // The text query request.
  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
    queryParams: {
      sentimentAnalysisRequestConfig: {
        analyzeQueryTextSentiment: true,
      },
    },
  };

  // Send request and log result
  const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
  console.log('Detected intent');
  const result = responses[0].queryResult;
  console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
  console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);
  if (result.intent) {
    console.log(`  Intent: ${result.intent.displayName}`);
  } else {
    console.log('  No intent matched.');
  }
  if (result.sentimentAnalysisResult) {
    console.log('Detected sentiment');
    console.log(
      `  Score: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.score}`
    );
    console.log(
      `  Magnitude: ${result.sentimentAnalysisResult.queryTextSentiment.magnitude}`
    );
  } else {
    console.log('No sentiment Analysis Found');
  }

Python

def detect_intent_with_sentiment_analysis(project_id, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs and analyzes the
    sentiment of the query text.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    from google.cloud import dialogflow

    session_client = dialogflow.SessionsClient()

    session_path = session_client.session_path(project_id, session_id)
    print("Session path: {}\n".format(session_path))

    for text in texts:
        text_input = dialogflow.TextInput(text=text, language_code=language_code)

        query_input = dialogflow.QueryInput(text=text_input)

        # Enable sentiment analysis
        sentiment_config = dialogflow.SentimentAnalysisRequestConfig(
            analyze_query_text_sentiment=True
        )

        # Set the query parameters with sentiment analysis
        query_params = dialogflow.QueryParameters(
            sentiment_analysis_request_config=sentiment_config
        )

        response = session_client.detect_intent(
            request={
                "session": session_path,
                "query_input": query_input,
                "query_params": query_params,
            }
        )

        print("=" * 20)
        print("Query text: {}".format(response.query_result.query_text))
        print(
            "Detected intent: {} (confidence: {})\n".format(
                response.query_result.intent.display_name,
                response.query_result.intent_detection_confidence,
            )
        )
        print("Fulfillment text: {}\n".format(response.query_result.fulfillment_text))
        # Score between -1.0 (negative sentiment) and 1.0 (positive sentiment).
        print(
            "Query Text Sentiment Score: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.score
            )
        )
        print(
            "Query Text Sentiment Magnitude: {}\n".format(
                response.query_result.sentiment_analysis_result.query_text_sentiment.magnitude
            )
        )

音声出力でインテントを検出

長時間実行オペレーション