L'analisi delle entità esamina il testo specificato per individuare entità note (nomi propri come personaggi pubblici, monumenti e così via) e restituisce informazioni su queste entità. L'analisi delle entità viene eseguita con il metodo analyzeEntities
. Per informazioni sui tipi di entità identificate da Natural Language, consulta la documentazione relativa alle entità. Per informazioni sulle lingue supportate dall'API Natural Language, consulta Supporto delle lingue.
Questa sezione illustra alcuni modi per rilevare le entità in un documento. Per ogni documento, devi inviare una richiesta separata.
Analisi delle entità in una stringa
Ecco un esempio di analisi delle entità su una stringa di testo inviata direttamente all'API Natural Language:
Protocollo
Per analizzare le entità in un documento, invia una richiesta POST
al metodo REST
documents:analyzeEntities
e fornisci il corpo della richiesta appropriato, come mostrato nell'esempio seguente.
L'esempio utilizza il comando gcloud auth application-default print-access-token
per ottenere un token di accesso per un account di servizio configurato per il
progetto utilizzando gcloud CLI della Google Cloud Platform.
Per istruzioni sull'installazione della gcloud CLI e sulla configurazione di un progetto con un account di servizio, consulta la guida rapida.
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 non specifichi document.language_code
, la lingua verrà rilevata automaticamente. Per informazioni sulle lingue supportate dall'API Natural Language, consulta Supporto delle lingue. Per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta, consulta la documentazione di riferimento di Document
.
Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK
e la risposta in 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 }
L'array entities
contiene oggetti Entity
che rappresentano le entità rilevate, che includono informazioni come
nome e tipo di entità.
gcloud
Per informazioni dettagliate, consulta il comando analyze-entities
.
Per eseguire l'analisi delle entità, utilizza gcloud CLI e il flag --content
per identificare i contenuti da analizzare:
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 la richiesta riesce, il server restituisce una risposta in 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" }
L'array entities
contiene oggetti Entity
che rappresentano le entità rilevate, che includono informazioni come
nome e tipo di entità.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Go.
Per autenticarti a 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 Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Java.
Per autenticarti a 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 Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Node.js.
Per autenticarti a Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Python.
Per autenticarti a 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 di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento del linguaggio naturale per PHP.
Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.
Analisi delle entità da Cloud Storage
Per comodità, l'API Natural Language può eseguire l'analisi delle entità direttamente su un file in Cloud Storage, senza dover inviare i contenuti del file nel corpo della richiesta.
Ecco un esempio di analisi delle entità su un file in Cloud Storage.
Protocollo
Per analizzare le entità di un documento archiviato in Cloud Storage,
esegui una richiesta POST
al metodo REST
documents:analyzeEntities
e fornisci
il corpo della richiesta appropriato con il percorso del documento
come mostrato nell'esempio seguente.
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 non specifichi document.language_code
, la lingua verrà rilevata automaticamente. Per informazioni sulle lingue supportate dall'API Natural Language, consulta Supporto delle lingue. Per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta, consulta la documentazione di riferimento di Document
.
Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK
e la risposta in 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 }
L'array entities
contiene oggetti Entity
che rappresentano le entità rilevate, che includono informazioni come
nome e tipo di entità.
gcloud
Per informazioni dettagliate, consulta il comando analyze-entities
.
Per eseguire l'analisi delle entità su un file in Cloud Storage, utilizza lo strumento a riga di comando gcloud
e il flag --content-file
per identificare il percorso del file contenente i contenuti da analizzare:
gcloud ml language analyze-entities --content-file=gs://YOUR_BUCKET_NAME/YOUR_FILE_NAME
Se la richiesta riesce, il server restituisce una risposta in 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 }
L'array entities
contiene oggetti Entity
che rappresentano le entità rilevate, che includono informazioni come
nome e tipo di entità.
Go
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Go.
Per autenticarti a 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 Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Java.
Per autenticarti a 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 Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Node.js.
Per autenticarti a Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Python.
Per autenticarti a 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 di configurazione per C# riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per .NET.
PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento del linguaggio naturale per PHP.
Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.