Previsione dell'analisi del sentiment

Prevede l'analisi del sentiment del 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"
)

// languageSentimentAnalysisPredict does a prediction for text sentiment analysis.
func languageSentimentAnalysisPredict(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string, content string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TST123456789..."
	// content := "text to analyze sentiment"

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

	req := &automlpb.PredictRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
		Payload: &automlpb.ExamplePayload{
			Payload: &automlpb.ExamplePayload_TextSnippet{
				TextSnippet: &automlpb.TextSnippet{
					Content:  content,
					MimeType: "text/plain", // Types: "text/plain", "text/html"
				},
			},
		},
	}

	resp, err := client.Predict(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("Predict: %w", err)
	}

	for _, payload := range resp.GetPayload() {
		fmt.Fprintf(w, "Predicted class name: %v\n", payload.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Predicted sentiment score: %v\n", payload.GetTextSentiment().GetSentiment())
	}

	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.cloud.automl.v1.AnnotationPayload;
import com.google.cloud.automl.v1.ExamplePayload;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.automl.v1.TextSnippet;
import java.io.IOException;

class LanguageSentimentAnalysisPredict {

  static void predict() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    String content = "text to predict";
    predict(projectId, modelId, content);
  }

  static void predict(String projectId, String modelId, String content) throws IOException {
    // 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 (PredictionServiceClient client = PredictionServiceClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName name = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);

      // For available mime types, see:
      // https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rest/v1/projects.locations.models/predict#textsnippet
      TextSnippet textSnippet =
          TextSnippet.newBuilder()
              .setContent(content)
              .setMimeType("text/plain") // Types: text/plain, text/html
              .build();
      ExamplePayload payload = ExamplePayload.newBuilder().setTextSnippet(textSnippet).build();
      PredictRequest predictRequest =
          PredictRequest.newBuilder().setName(name.toString()).setPayload(payload).build();

      PredictResponse response = client.predict(predictRequest);

      for (AnnotationPayload annotationPayload : response.getPayloadList()) {
        System.out.format("Predicted class name: %s\n", annotationPayload.getDisplayName());
        System.out.format(
            "Predicted sentiment score: %d\n", annotationPayload.getTextSentiment().getSentiment());
      }
    }
  }
}

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 modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const content = 'text to predict'

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

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

async function predict() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
    payload: {
      textSnippet: {
        content: content,
        mimeType: 'text/plain', // Types: 'test/plain', 'text/html'
      },
    },
  };

  const [response] = await client.predict(request);

  for (const annotationPayload of response.payload) {
    console.log(`Predicted class name: ${annotationPayload.displayName}`);
    console.log(
      `Predicted sentiment score: ${annotationPayload.textSentiment.sentiment}`
    );
  }
}

predict();

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"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"
# content = "text to predict"

prediction_client = automl.PredictionServiceClient()

# Get the full path of the model.
model_full_id = automl.AutoMlClient.model_path(project_id, "us-central1", model_id)

# Supported mime_types: 'text/plain', 'text/html'
# https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rpc/google.cloud.automl.v1#textsnippet
text_snippet = automl.TextSnippet(content=content, mime_type="text/plain")
payload = automl.ExamplePayload(text_snippet=text_snippet)

response = prediction_client.predict(name=model_full_id, payload=payload)

for annotation_payload in response.payload:
    print(f"Predicted class name: {annotation_payload.display_name}")
    print(
        "Predicted sentiment score: {}".format(
            annotation_payload.text_sentiment.sentiment
        )
    )

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