Como analisar entidades

A Análise de entidade inspeciona o texto fornecido das entidades conhecidas, ou seja, nomes próprios como personalidades públicas, pontos de referência etc., e retorna informações sobre elas. A análise de entidade é realizada com o método analyzeEntities. Para mais informações sobre os tipos de entidades que o Natural Language identifica, consulte a documentação da Entidade. Para mais informações sobre quais idiomas são compatíveis com a API Natural Language, consulte Compatibilidade de idiomas.

Nesta seção, você verá algumas maneiras de detectar entidades em um documento. Para cada documento, é necessário enviar uma solicitação separada.

Como analisar entidades em uma string

Veja um exemplo de análise de entidade em uma string de texto enviada diretamente para a Natural Language API:

Protocolo

Para analisar as entidades em um documento, crie uma solicitação POST para o método REST documents:analyzeEntities e forneça o corpo da solicitação apropriada, como mostrado no exemplo a seguir.

No exemplo, o comando gcloud auth application-default print-access-token é usado para gerar um token de acesso para uma conta de serviço configurada para o projeto usando a gcloud CLI do Google Cloud Platform. Para instruções sobre como instalar a gcloud CLI e configurar um projeto com uma conta de serviço, consulte o Guia de início rápido.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
  'encodingType': 'UTF8',
  'document': {
    'type': 'PLAIN_TEXT',
    'content': 'President Trump will speak from the White House, located
  at 1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC, on October 7.'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v2/documents:analyzeEntities"

Se você não especificar document.language_code, o idioma será detectado automaticamente. Para mais informações sobre quais idiomas são compatíveis com a API Natural Language, consulte Compatibilidade de idiomas. Consulte a documentação de referência Document para mais informações sobre como configurar o corpo da solicitação.

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON:

{
  "entities": [
    {
      "name": "October 7",
      "type": "DATE",
      "metadata": {
        "month": "10",
        "day": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "October 7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "1600"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "7",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
      "type": "ADDRESS",
      "metadata": {
        "locality": "Washington",
        "narrow_region": "District of Columbia",
        "street_name": "Pennsylvania Avenue Northwest",
        "street_number": "1600",
        "broad_region": "District of Columbia",
        "country": "US"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.901
        }
      ]
    },
    {
      "name": "President",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "President",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "COMMON",
          "probability": 0.941
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Trump",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Trump",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.948
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Washington, DC",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.92
        }
      ]
    },
    {
      "name": "White House",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "White House",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.785
        }
      ]
    }
  ],
  "languageCode": "en",
  "languageSupported": true
}

A matriz entities contém objetos Entity que representam as entidades detectadas, com informações como o nome e o tipo da entidade.

gcloud

Consulte o comando analyze-entities para ver todos os detalhes.

Para fazer a análise de entidade, use a gcloud CLI e a sinalização --content para identificar o conteúdo a ser examinado:

gcloud ml language analyze-entities --content="President Trump will speak from the White House, located
  at 1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC, on October 7."

Se a solicitação for bem-sucedida, o servidor retornará uma resposta no formato JSON:

{
  "entities": [
    {
      "name": "Trump",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {
        "mid": "/m/0cqt90",
        "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_Trump"
      },
      "salience": 0.7936003,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Trump",
            "beginOffset": 10
          },
          "type": "PROPER"
        },
        {
          "text": {
            "content": "President",
            "beginOffset": 0
          },
          "type": "COMMON"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "White House",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {
        "mid": "/m/081sq",
        "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/White_House"
      },
      "salience": 0.09172433,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "White House",
            "beginOffset": 36
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Pennsylvania Ave NW",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {
        "mid": "/g/1tgb87cq"
      },
      "salience": 0.085507184,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Pennsylvania Ave NW",
            "beginOffset": 65
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Washington, DC",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {
        "mid": "/m/0rh6k",
        "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Washington,_D.C."
      },
      "salience": 0.029168168,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Washington, DC",
            "beginOffset": 86
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ]
    }
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
      "type": "ADDRESS",
      "metadata": {
        "country": "US",
        "sublocality": "Fort Lesley J. McNair",
        "locality": "Washington",
        "street_name": "Pennsylvania Avenue Northwest",
        "broad_region": "District of Columbia",
        "narrow_region": "District of Columbia",
        "street_number": "1600"
      },
      "salience": 0,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
            "beginOffset": 60
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN"
        }
      ]
      }
    }
    {
      "name": "1600",
       "type": "NUMBER",
       "metadata": {
           "value": "1600"
       },
       "salience": 0,
       "mentions": [
         {
          "text": {
              "content": "1600",
              "beginOffset": 60
           },
           "type": "TYPE_UNKNOWN"
        }
     ]
     },
     {
       "name": "October 7",
       "type": "DATE",
       "metadata": {
         "day": "7",
         "month": "10"
       },
       "salience": 0,
       "mentions": [
         {
           "text": {
             "content": "October 7",
             "beginOffset": 105
            },
           "type": "TYPE_UNKNOWN"
         }
       ]
     }
     {
       "name": "7",
       "type": "NUMBER",
       "metadata": {
         "value": "7"
       },
       "salience": 0,
       "mentions": [
         {
           "text": {
             "content": "7",
             "beginOffset": 113
           },
         "type": "TYPE_UNKNOWN"
         }
        ]
     }
  ],
  "language": "en"
}

A matriz entities contém objetos Entity que representam as entidades detectadas, com informações como o nome e o tipo da entidade.

Go

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Go.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	language "cloud.google.com/go/language/apiv2"
	"cloud.google.com/go/language/apiv2/languagepb"
)

// analyzeEntities sends a string of text to the Cloud Natural Language API to
// detect the entities of the text.
func analyzeEntities(w io.Writer, text string) error {
	ctx := context.Background()

	// Initialize client.
	client, err := language.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	resp, err := client.AnalyzeEntities(ctx, &languagepb.AnalyzeEntitiesRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})

	if err != nil {
		return fmt.Errorf("AnalyzeEntities: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Response: %q\n", resp)

	return nil
}

Java

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Java.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeEntitiesRequest request =
      AnalyzeEntitiesRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(EncodingType.UTF16)
          .build();

  AnalyzeEntitiesResponse response = language.analyzeEntities(request);

  // Print the response
  for (Entity entity : response.getEntitiesList()) {
    System.out.printf("Entity: %s", entity.getName());
    System.out.println("Metadata: ");
    for (Map.Entry<String, String> entry : entity.getMetadataMap().entrySet()) {
      System.out.printf("%s : %s", entry.getKey(), entry.getValue());
    }
    for (EntityMention mention : entity.getMentionsList()) {
      System.out.printf("Begin offset: %d\n", mention.getText().getBeginOffset());
      System.out.printf("Content: %s\n", mention.getText().getContent());
      System.out.printf("Type: %s\n\n", mention.getType());
      System.out.printf("Probability: %s\n\n", mention.getProbability());
    }
  }
}

Node.js

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Node.js.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// Imports the Google Cloud client library
const language = require('@google-cloud/language').v2;

// Creates a client
const client = new language.LanguageServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line to run this code.
 */
// const text = 'Your text to analyze, e.g. Hello, world!';

// Prepares a document, representing the provided text
const document = {
  content: text,
  type: 'PLAIN_TEXT',
};

// Detects entities in the document
const [result] = await client.analyzeEntities({document});

const entities = result.entities;

console.log('Entities:');
entities.forEach(entity => {
  console.log(entity.name);
  console.log(` - Type: ${entity.type}`);
  if (entity.metadata) {
    console.log(` - Metadata: ${entity.metadata}`);
  }
});

Python

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Python.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import language_v2


def sample_analyze_entities(text_content: str = "California is a state.") -> None:
    """
    Analyzes Entities in a string.

    Args:
      text_content: The text content to analyze
    """

    client = language_v2.LanguageServiceClient()

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    document_type_in_plain_text = language_v2.Document.Type.PLAIN_TEXT

    # Optional. If not specified, the language is automatically detected.
    # For list of supported languages:
    # https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages
    language_code = "en"
    document = {
        "content": text_content,
        "type_": document_type_in_plain_text,
        "language_code": language_code,
    }

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32.
    # See https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v2/EncodingType.
    encoding_type = language_v2.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_entities(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )

    for entity in response.entities:
        print(f"Representative name for the entity: {entity.name}")

        # Get entity type, e.g. PERSON, LOCATION, ADDRESS, NUMBER, et al.
        # See https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v2/Entity#type.
        print(f"Entity type: {language_v2.Entity.Type(entity.type_).name}")

        # Loop over the metadata associated with entity.
        # Some entity types may have additional metadata, e.g. ADDRESS entities
        # may have metadata for the address street_name, postal_code, et al.
        for metadata_name, metadata_value in entity.metadata.items():
            print(f"{metadata_name}: {metadata_value}")

        # Loop over the mentions of this entity in the input document.
        # The API currently supports proper noun mentions.
        for mention in entity.mentions:
            print(f"Mention text: {mention.text.content}")

            # Get the mention type, e.g. PROPER for proper noun
            print(f"Mention type: {language_v2.EntityMention.Type(mention.type_).name}")

            # Get the probability score associated with the first mention of the entity in the (0, 1.0] range.
            print(f"Probability score: {mention.probability}")

    # Get the language of the text, which will be the same as
    # the language specified in the request or, if not specified,
    # the automatically-detected language.
    print(f"Language of the text: {response.language_code}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para .NET.

PHP Siga as Instruções de configuração para PHP na página de bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para PHP.

Ruby: Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para Ruby.

Como analisar entidades do Cloud Storage

Para sua comodidade, a API Natural Language faz a análise da entidade diretamente em um arquivo localizado no Cloud Storage, sem a necessidade de enviar o conteúdo do arquivo no corpo da solicitação.

Veja um exemplo de análise de entidade em um arquivo localizado no Cloud Storage.

Protocolo

Para analisar as entidades de um documento armazenado no Cloud Storage, faça uma solicitação POST para o método REST documents:analyzeEntities (em inglês) e forneça o caminho para o documento ao corpo da solicitação apropriada, como mostrado no exemplo a seguir.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
  'document':{
    'type':'PLAIN_TEXT',
    'gcsContentUri':'gs://<bucket-name>/<object-name>'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v2/documents:analyzeEntities"

Se você não especificar document.language_code, o idioma será detectado automaticamente. Para ver mais informações sobre quais idiomas são compatíveis com a API Natural Language, consulte Compatibilidade de idiomas. Consulte a documentação de referência Document para mais informações sobre como configurar o corpo da solicitação.

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON:

{
  "entities": [
    {
      "name": "October 7",
      "type": "DATE",
      "metadata": {
        "month": "10",
        "day": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "October 7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "1600"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "7",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
      "type": "ADDRESS",
      "metadata": {
        "locality": "Washington",
        "narrow_region": "District of Columbia",
        "street_name": "Pennsylvania Avenue Northwest",
        "street_number": "1600",
        "broad_region": "District of Columbia",
        "country": "US"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.901
        }
      ]
    },
    {
      "name": "President",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "President",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "COMMON",
          "probability": 0.941
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Trump",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Trump",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.948
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Washington, DC",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.92
        }
      ]
    },
    {
      "name": "White House",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "White House",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.785
        }
      ]
    }
  ],
  "languageCode": "en",
  "languageSupported": true
}

A matriz entities contém objetos Entity que representam as entidades detectadas, com informações como o nome e o tipo da entidade.

gcloud

Consulte o comando analyze-entities para ver todos os detalhes.

Para realizar uma análise de entidade em um arquivo no Cloud Storage, use a ferramenta de linha de comando gcloud e use a sinalização --content-file para identificar o caminho do arquivo que contém o conteúdo a ser analisado:

gcloud ml language analyze-entities --content-file=gs://YOUR_BUCKET_NAME/YOUR_FILE_NAME

Se a solicitação for bem-sucedida, o servidor retornará uma resposta no formato JSON:

{
  "entities": [
    {
      "name": "October 7",
      "type": "DATE",
      "metadata": {
        "month": "10",
        "day": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "October 7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "1600"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "7",
      "type": "NUMBER",
      "metadata": {
        "value": "7"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "7",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
      "type": "ADDRESS",
      "metadata": {
        "locality": "Washington",
        "narrow_region": "District of Columbia",
        "street_name": "Pennsylvania Avenue Northwest",
        "street_number": "1600",
        "broad_region": "District of Columbia",
        "country": "US"
      },
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW, Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "TYPE_UNKNOWN",
          "probability": 1
        }
      ]
    },
    {
      "name": "1600 Pennsylvania Ave NW",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "1600 Pennsylvania Ave NW",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.901
        }
      ]
    },
    {
      "name": "President",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "President",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "COMMON",
          "probability": 0.941
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Trump",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Trump",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.948
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Washington, DC",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Washington, DC",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.92
        }
      ]
    },
    {
      "name": "White House",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {},
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "White House",
            "beginOffset": -1
          },
          "type": "PROPER",
          "probability": 0.785
        }
      ]
    }
  ],
  "languageCode": "en",
  "languageSupported": true
}

A matriz entities contém objetos Entity que representam as entidades detectadas, com informações como o nome e o tipo da entidade.

Go

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Go.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

func analyzeEntitiesFromGCS(ctx context.Context, gcsURI string) (*languagepb.AnalyzeEntitiesResponse, error) {
	return client.AnalyzeEntities(ctx, &languagepb.AnalyzeEntitiesRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_GcsContentUri{
				GcsContentUri: gcsURI,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
}

Java

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Java.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  // Set the GCS Content URI path to the file to be analyzed
  Document doc =
      Document.newBuilder().setGcsContentUri(gcsUri).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeEntitiesRequest request =
      AnalyzeEntitiesRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(EncodingType.UTF16)
          .build();

  AnalyzeEntitiesResponse response = language.analyzeEntities(request);

  // Print the response
  for (Entity entity : response.getEntitiesList()) {
    System.out.printf("Entity: %s\n", entity.getName());
    System.out.println("Metadata: ");
    for (Map.Entry<String, String> entry : entity.getMetadataMap().entrySet()) {
      System.out.printf("%s : %s", entry.getKey(), entry.getValue());
    }
    for (EntityMention mention : entity.getMentionsList()) {
      System.out.printf("Begin offset: %d\n", mention.getText().getBeginOffset());
      System.out.printf("Content: %s\n", mention.getText().getContent());
      System.out.printf("Type: %s\n\n", mention.getType());
      System.out.printf("Probability: %s\n\n", mention.getProbability());
    }
  }
}

Node.js

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Node.js.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

// Imports the Google Cloud client library
const language = require('@google-cloud/language').v2;

// Creates a client
const client = new language.LanguageServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines to run this code
 */
// const bucketName = 'Your bucket name, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Your file name, e.g. my-file.txt';

// Prepares a document, representing a text file in Cloud Storage
const document = {
  gcsContentUri: `gs://${bucketName}/${fileName}`,
  type: 'PLAIN_TEXT',
};

// Detects entities in the document
const [result] = await client.analyzeEntities({document});
const entities = result.entities;

console.log('Entities:');
entities.forEach(entity => {
  console.log(entity.name);
  console.log(` - Type: ${entity.type}`);
  if (entity.metadata) {
    console.log(` - Metadata: ${entity.metadata}`);
  }
});

Python

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Python.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import language_v2


def sample_analyze_entities(
    gcs_content_uri: str = "gs://cloud-samples-data/language/entity.txt",
) -> None:
    """
    Analyzes Entities in text file stored in Cloud Storage.

    Args:
      gcs_content_uri: Google Cloud Storage URI where the file content is located.
        e.g. gs://[Your Bucket]/[Path to File]
    """

    client = language_v2.LanguageServiceClient()

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    document_type_in_plain_text = language_v2.Document.Type.PLAIN_TEXT

    # Optional. If not specified, the language is automatically detected.
    # For list of supported languages:
    # https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages
    language_code = "en"
    document = {
        "gcs_content_uri": gcs_content_uri,
        "type_": document_type_in_plain_text,
        "language_code": language_code,
    }

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32.
    # See https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v2/EncodingType.
    encoding_type = language_v2.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_entities(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )

    for entity in response.entities:
        print(f"Representative name for the entity: {entity.name}")

        # Get entity type, e.g. PERSON, LOCATION, ADDRESS, NUMBER, et al.
        # See https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v2/Entity#type.
        print(f"Entity type: {language_v2.Entity.Type(entity.type_).name}")

        # Loop over the metadata associated with entity.
        # Some entity types may have additional metadata, e.g. ADDRESS entities
        # may have metadata for the address street_name, postal_code, et al.
        for metadata_name, metadata_value in entity.metadata.items():
            print(f"{metadata_name}: {metadata_value}")

        # Loop over the mentions of this entity in the input document.
        # The API currently supports proper noun mentions.
        for mention in entity.mentions:
            print(f"Mention text: {mention.text.content}")

            # Get the mention type, e.g. PROPER for proper noun
            print(
                "Mention type:" f" {language_v2.EntityMention.Type(mention.type_).name}"
            )

            # Get the probability score associated with the first mention of the entity in the (0, 1.0] range.
            print(f"Probability score: {mention.probability}")

    # Get the language of the text, which will be the same as
    # the language specified in the request or, if not specified,
    # the automatically-detected language.
    print(f"Language of the text: {response.language_code}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para .NET.

PHP Siga as Instruções de configuração para PHP na página de bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para PHP.

Ruby: Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do Natural Language para Ruby.