Creazione di un set di dati per l'estrazione di entità di testo

Crea un set di dati per l'estrazione delle entità di testo.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

Esempio di codice

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Go.

Per eseguire l'autenticazione in AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// languageEntityExtractionCreateDataset creates a dataset for text entity extraction.
func languageEntityExtractionCreateDataset(w io.Writer, projectID string, location string, datasetName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetName := "dataset_display_name"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.CreateDatasetRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Dataset: &automlpb.Dataset{
			DisplayName: datasetName,
			DatasetMetadata: &automlpb.Dataset_TextExtractionDatasetMetadata{
				TextExtractionDatasetMetadata: &automlpb.TextExtractionDatasetMetadata{},
			},
		},
	}

	op, err := client.CreateDataset(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("CreateDataset: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	dataset, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset name: %v\n", dataset.GetName())

	return nil
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Java.

Per eseguire l'autenticazione in AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Dataset;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.TextExtractionDatasetMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LanguageEntityExtractionCreateDataset {

  static void createDataset() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String displayName = "YOUR_DATASET_NAME";
    createDataset(projectId, displayName);
  }

  // Create a dataset
  static void createDataset(String projectId, String displayName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");

      TextExtractionDatasetMetadata metadata = TextExtractionDatasetMetadata.newBuilder().build();
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setTextExtractionDatasetMetadata(metadata)
              .build();
      OperationFuture<Dataset, OperationMetadata> future =
          client.createDatasetAsync(projectLocation, dataset);

      Dataset createdDataset = future.get();

      // Display the dataset information.
      System.out.format("Dataset name: %s\n", createdDataset.getName());
      // To get the dataset id, you have to parse it out of the `name` field. As dataset Ids are
      // required for other methods.
      // Name Form: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}`
      String[] names = createdDataset.getName().split("/");
      String datasetId = names[names.length - 1];
      System.out.format("Dataset id: %s\n", datasetId);
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const displayName = 'YOUR_DISPLAY_NAME';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function createDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    dataset: {
      displayName: displayName,
      textExtractionDatasetMetadata: {},
    },
  };

  // Create dataset
  const [operation] = await client.createDataset(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();

  console.log(`Dataset name: ${response.name}`);
  console.log(`
    Dataset id: ${
      response.name
        .split('/')
        [response.name.split('/').length - 1].split('\n')[0]
    }`);
}

createDataset();

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AutoML Natural Language Python.

Per eseguire l'autenticazione in AutoML Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# display_name = "YOUR_DATASET_NAME"

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"
metadata = automl.TextExtractionDatasetMetadata()
dataset = automl.Dataset(
    display_name=display_name, text_extraction_dataset_metadata=metadata
)

# Create a dataset with the dataset metadata in the region.
response = client.create_dataset(parent=project_location, dataset=dataset)

created_dataset = response.result()

# Display the dataset information
print(f"Dataset name: {created_dataset.name}")
print("Dataset id: {}".format(created_dataset.name.split("/")[-1]))

Passaggi successivi

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