감정 분석을 위한 데이터 세트 만들기

텍스트 감정 분석을 위한 데이터 세트를 만듭니다.

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이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

코드 샘플

Go

AutoML Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Natural Language Go API 참조 문서를 참조하세요.

AutoML Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// languageSentimentAnalysisCreateDataset creates a dataset for text sentiment analysis.
func languageSentimentAnalysisCreateDataset(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_TextSentimentDatasetMetadata{
				TextSentimentDatasetMetadata: &automlpb.TextSentimentDatasetMetadata{
					SentimentMax: 4, // Possible max sentiment score: 1-10
				},
			},
		},
	}

	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

AutoML Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Natural Language Java API 참조 문서를 참조하세요.

AutoML Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

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.TextSentimentDatasetMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LanguageSentimentAnalysisCreateDataset {

  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");
      // Specify the text classification type for the dataset.
      TextSentimentDatasetMetadata metadata =
          TextSentimentDatasetMetadata.newBuilder()
              .setSentimentMax(4) // Possible max sentiment score: 1-10
              .build();
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setTextSentimentDatasetMetadata(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

AutoML Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Natural Language Node.js API 참조 문서를 참조하세요.

AutoML Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

/**
 * 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,
      textSentimentDatasetMetadata: {
        sentimentMax: 4, // Possible max sentiment score: 1-10
      },
    },
  };

  // 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

AutoML Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Natural Language Python API 참조 문서를 참조하세요.

AutoML Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요. 

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"

# Each dataset requires a sentiment score with a defined sentiment_max
# value, for more information on TextSentimentDatasetMetadata, see:
# https://cloud.google.com/natural-language/automl/docs/prepare#sentiment-analysis
# https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rpc/google.cloud.automl.v1#textsentimentdatasetmetadata
metadata = automl.TextSentimentDatasetMetadata(
    sentiment_max=4
)  # Possible max sentiment score: 1-10

dataset = automl.Dataset(
    display_name=display_name, text_sentiment_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]))

다음 단계

다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저를 참조하세요.