Dopo aver creato (addestrato) un modello, puoi richiedergli previsioni. Una previsione ha luogo quando invii un documento al modello e gli chiedi di analizzare il documento in base all'obiettivo per quel modello (classificazione, estrazione di entità o analisi del sentiment).
AutoML Natural Language supporta sia la previsione online, in cui invii un singolo documento e il modello restituisce l'analisi in modalità sincrona, sia la previsione batch, con la quale invii una raccolta di documenti che il modello analizza in modo asincrono.
Previsione online
Per fare una previsione utilizzando l'interfaccia utente di AutoML Natural Language:
Fai clic sull'icona a forma di lampadina nella barra di navigazione a sinistra per visualizzare i modelli disponibili.
Per visualizzare i modelli di un progetto diverso, seleziona il progetto dall'elenco a discesa in alto a destra della barra del titolo.
Fai clic sulla riga relativa al modello da utilizzare per analizzare il documento.
Fai clic sulla scheda Testa e utilizza appena sotto la barra del titolo.
Inserisci il testo da analizzare nella casella di testo oppure fai clic su Seleziona un file in Cloud Storage e inserisci il percorso Cloud Storage per un file PDF o TIFF.
Fai clic su Prevedi.
Esempi di codice
Classificazione
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: il tuo ID progetto
- location-id: la località della risorsa,
us-central1
per la località globale oeu
per l'Unione Europea - model-id: il tuo ID modello
Metodo HTTP e URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:predict
Corpo JSON della richiesta:
{ "payload" : { "textSnippet": { "content": "Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show. Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones.", "mime_type": "text/plain" }, } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "payload": [ { "displayName": "Technology", "classification": { "score": 0.8989502 } }, { "displayName": "Automobiles", "classification": { "score": 0.10098731 } } ] }
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Python.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Java.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Node.js.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Go.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.
Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.
Estrazione di entità
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: il tuo ID progetto
- location-id: la località della risorsa,
us-central1
per la località globale oeu
per l'Unione Europea - model-id: il tuo ID modello
Metodo HTTP e URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:predict
Corpo JSON della richiesta:
{ "payload" : { "textSnippet": { "content": "The Wilms tumor-suppressor gene, WT1, plays a key role in urogenital development, and WT1 dysfunction is implicated in both neoplastic and nonneoplastic (glomerulosclerosis) disease. The analysis of diseases linked specifically with WT1 mutations, such as Denys-Drash syndrome (DDS), can provide valuable insight concerning the role of WT1 in development and disease. We report that heterozygosity for a targeted murine Wt1 allele, Wt1 (tmT396), which truncates ZF3 at codon 396, induces mesangial sclerosis characteristic of DDS in adult heterozygous and chimeric mice. Male genital defects also were evident and there was a single case of Wilms tumor in which the transcript of the nontargeted allele showed an exon 9 skipping event, implying a causal link between Wt1 dysfunction and Wilms tumorigenesis in mice. However, the mutant WT1 (tmT396) protein accounted for only 5% of WT1 in both heterozygous embryonic stem cells and the WT. This has implications regarding the mechanism by which the mutant allele exerts its effect.", "mime_type": "text/plain" }, } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "annotations": [ { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 67, "start_offset": 62 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 158, "start_offset": 141 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 330, "start_offset": 290 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 337, "start_offset": 332 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 627, "start_offset": 610 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 754, "start_offset": 749 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 875, "start_offset": 865 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 968, "start_offset": 951 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 1553, "start_offset": 1548 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 1652, "start_offset": 1606 } }, "display_name": "CompositeMention" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 1833, "start_offset": 1826 } }, "display_name": "DiseaseClass" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 1860, "start_offset": 1843 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 1930, "start_offset": 1913 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 2129, "start_offset": 2111 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 2188, "start_offset": 2160 } }, "display_name": "SpecificDisease" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 2260, "start_offset": 2243 } }, "display_name": "Modifier" }, { "text_extraction": { "text_segment": { "end_offset": 2356, "start_offset": 2339 } }, "display_name": "Modifier" } ], }
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Python.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Java.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Node.js.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Go.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.
Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.
Analisi del sentiment
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: il tuo ID progetto
- location-id: la località della risorsa,
us-central1
per la località globale oeu
per l'Unione Europea - model-id: il tuo ID modello
Metodo HTTP e URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:predict
Corpo JSON della richiesta:
{ "payload" : { "textSnippet": { "content": "Enjoy your vacation!", "mime_type": "text/plain" }, } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Python.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Java.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Node.js.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Go.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.
Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.
Previsioni in batch
Se vuoi utilizzare il modello per eseguire previsioni asincrone a velocità effettiva elevata su un corpus di documenti, puoi usare il metodo batchPredict
. I metodi di previsione batch richiedono di specificare URI di input e di output che puntano a località nei bucket Cloud Storage.
L'URI di input rimanda a un file CSV o JSONL, che specifica i contenuti da analizzare. Utilizza un file CSV per la classificazione e l'analisi del sentiment. Usa un file JSONL per l'estrazione delle entità. L'output specifica una posizione in cui AutoML Natural Language salva i risultati della previsione batch.
Per la classificazione e l'analisi del sentiment, crea un file CSV con una singola colonna che elenca i file di input da classificare, un file per riga. Il file CSV e ogni file di input devono essere archiviati nel bucket Cloud Storage.
gs://folder/text1.txt
gs://folder/text2.pdf
Per l'estrazione delle entità, è necessario preparare un file JSONL che contenga tutti i contenuti da analizzare, in linea o sotto forma di link ai file archiviati in un bucket Cloud Storage. L'esempio seguente mostra i contenuti in linea inclusi nel file JSONL. Ogni articolo deve includere un ID univoco.
{ "id": "0", "text_snippet": { "content": "First item content to be analyzed." } }
{ "id": "1", "text_snippet": { "content": "Second item content to be analyzed." } }
...
{ "id": "n", "text_snippet": { "content": "Last item content to be analyzed." } }
L'esempio seguente mostra un file JSONL che contiene link ai file di input, che devono trovarsi nei bucket Cloud Storage.
{ "document": { "input_config": { "gcs_source": { "input_uris": [ "gs://folder/document1.pdf" ] } } } }
{ "document": { "input_config": { "gcs_source": { "input_uris": [ "gs://folder/document2.tif" ] } } } }
...
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: il tuo ID progetto
- location-id: la località della risorsa,
us-central1
per la località globale oeu
per l'Unione Europea - model-id: il tuo ID modello
Metodo HTTP e URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:batchPredict
Corpo JSON della richiesta:
{ "input_config": { "gcs_source": { "input_uris": [ "csv-file-URI"] } }, "output_config": { "gcs_destination": { "output_uri_prefix": "dest-dir-URI" } } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi usare l'ID operazione per conoscere lo stato dell'attività. Ad esempio, consulta Ottenere lo stato di un'operazione.
{ "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/operations/TCN8195786061721370625", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "createTime": "2019-03-13T15:37:49.972372Z", "updateTime": "2019-03-13T15:37:49.972372Z" } }
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Python.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Java.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Node.js.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Go.
Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
C#: segui le istruzioni per la configurazione di C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni per la configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.
Ruby: segui le istruzioni per la configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client e poi visita la documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.