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Analiza opiniones

El Análisis de opiniones inspecciona el texto dado e identifica la opinión emocional predominante dentro del texto, en especial para determinar la actitud de un escritor como positiva, negativa o neutra. El análisis de opiniones se ejecuta mediante el método analyzeSentiment. Para obtener información sobre los idiomas compatibles con la API de Natural Language, consulta Idiomas compatibles. Consulta Interpretar los valores de análisis de opiniones a fin de obtener información sobre cómo interpretar los valores de opiniones de score y magnitude incluidos en el análisis.

Esta sección muestra algunas maneras de detectar opiniones en un documento. Para cada documento, debes enviar una solicitud diferente.

Analizar opiniones en una string

Este es un ejemplo de análisis de opiniones en una string de texto enviada directamente a la API de Natural Language:

Protocolo

Para analizar opiniones en un documento, realiza una solicitud POST al método documents:analyzeSentiment de REST y proporciona el cuerpo de solicitud adecuado, como se muestra en el siguiente ejemplo.

En este ejemplo, se usa el comando gcloud auth application-default print-access-token a fin de obtener un token de acceso correspondiente a una cuenta de servicio configurada para el proyecto con la CLI de gcloud de Google Cloud Platform. Para obtener instrucciones sobre cómo instalar la CLI de gcloud y configurar un proyecto con una cuenta de servicio, consulta la Guía de inicio 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': 'Enjoy your vacation!'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v2/documents:analyzeSentiment"

Si no especificas document.language_code, el idioma se detectará automáticamente. Para obtener información sobre los idiomas compatibles con la API de Natural Language, consulta Idiomas compatibles. Consulta la documentación de referencia de Document para obtener más información sobre la configuración del cuerpo de la solicitud.

Si la solicitud se completa correctamente, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON:

{
  "documentSentiment": {
    "magnitude": 0.8,
    "score": 0.8
  },
  "language": "en",
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Enjoy your vacation!",
        "beginOffset": 0
      },
      "sentiment": {
        "magnitude": 0.8,
        "score": 0.8
      }
    }
  ]
}

documentSentiment.score indica una opinión positiva con un valor mayor que cero y una opinión negativa con un valor menor que cero.

gcloud

Consulta el comando analyze-sentiment para obtener todos los detalles.

Para realizar un análisis de opiniones, usa la CLI de gcloud y también utiliza la marca --content para identificar el contenido que se analizará:

gcloud ml language analyze-sentiment --content="Enjoy your vacation!"

Si la solicitud es exitosa, el servidor muestra una respuesta en formato JSON:

{
  "documentSentiment": {
    "magnitude": 0.8,
    "score": 0.8
  },
  "language": "en",
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Enjoy your vacation!",
        "beginOffset": 0
      },
      "sentiment": {
        "magnitude": 0.8,
        "score": 0.8
      }
    }
  ]
}

documentSentiment.score indica una opinión positiva con un valor mayor que cero y una opinión negativa con un valor menor que cero.

Go

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Natural Language Go.

Para autenticarte en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// analyzeSentiment sends a string of text to the Cloud Natural Language API to
// assess the sentiment of the text.
func analyzeSentiment(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.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})

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

	return nil
}

Java

// 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();
  AnalyzeSentimentResponse response = language.analyzeSentiment(doc);
  Sentiment sentiment = response.getDocumentSentiment();
  if (sentiment == null) {
    System.out.println("No sentiment found");
  } else {
    System.out.printf("Sentiment magnitude: %.3f\n", sentiment.getMagnitude());
    System.out.printf("Sentiment score: %.3f\n", sentiment.getScore());
  }
  return sentiment;
}

Python

from google.cloud import language_v2


def sample_analyze_sentiment(text_content: str = "I am so happy and joyful.") -> None:
    """
    Analyzes Sentiment in a string.

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

    client = language_v2.LanguageServiceClient()

    # text_content = 'I am so happy and joyful.'

    # 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_sentiment(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Get overall sentiment of the input document
    print(f"Document sentiment score: {response.document_sentiment.score}")
    print(f"Document sentiment magnitude: {response.document_sentiment.magnitude}")
    # Get sentiment for all sentences in the document
    for sentence in response.sentences:
        print(f"Sentence text: {sentence.text.content}")
        print(f"Sentence sentiment score: {sentence.sentiment.score}")
        print(f"Sentence sentiment magnitude: {sentence.sentiment.magnitude}")

    # 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}")

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para .NET.

PHP: Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para Ruby.

Analiza opiniones en Cloud Storage

Para tu comodidad, la API de Natural Language puede realizar un análisis de opiniones directamente en un archivo ubicado en Cloud Storage, sin la necesidad de enviar el contenido del archivo en el cuerpo de tu solicitud.

El siguiente es un ejemplo de cómo realizar un análisis de opiniones en un archivo ubicado en Cloud Storage.

Protocolo

Para analizar opiniones en un documento almacenado en Cloud Storage, realiza una solicitud POST al método documents:analyzeSentiment de REST y proporciona el cuerpo de la solicitud adecuado con la ruta del documento, como se muestra en el siguiente ejemplo.

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:analyzeSentiment"

Si la solicitud se completa correctamente, el servidor muestra un código de estado HTTP 200 OK y la respuesta en formato JSON:

{
  "documentSentiment": {
    "magnitude": 0.8,
    "score": 0.8
  },
  "language_code": "en",
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Enjoy your vacation!",
        "beginOffset": 0
      },
      "sentiment": {
        "magnitude": 0.8,
        "score": 0.8
      }
    }
  ]
}

documentSentiment.score indica una opinión positiva con un valor mayor que cero y una opinión negativa con un valor menor que cero.

gcloud

Consulta el comando analyze-sentiment para obtener todos los detalles.

Para realiza un análisis de opiniones en un archivo de Cloud Storage, usa la herramienta de línea de comandos gcloud y también utiliza la marca --content-file para identificar la ruta del archivo que tiene el contenido que analizarás:

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

Si la solicitud es exitosa, el servidor muestra una respuesta en formato JSON:

{
  "documentSentiment": {
    "magnitude": 0.8,
    "score": 0.8
  },
  "language": "en",
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Enjoy your vacation!",
        "beginOffset": 0
      },
      "sentiment": {
        "magnitude": 0.8,
        "score": 0.8
      }
    }
  ]
}

documentSentiment.score indica una opinión positiva con un valor mayor que cero y una opinión negativa con un valor menor que cero.

Go


func analyzeSentimentFromGCS(ctx context.Context, gcsURI string) (*languagepb.AnalyzeSentimentResponse, error) {
	return client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_GcsContentUri{
				GcsContentUri: gcsURI,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
	})
}

Java

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  Document doc =
      Document.newBuilder().setGcsContentUri(gcsUri).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeSentimentResponse response = language.analyzeSentiment(doc);
  Sentiment sentiment = response.getDocumentSentiment();
  if (sentiment == null) {
    System.out.println("No sentiment found");
  } else {
    System.out.printf("Sentiment magnitude : %.3f\n", sentiment.getMagnitude());
    System.out.printf("Sentiment score : %.3f\n", sentiment.getScore());
  }
  return sentiment;
}

Node.js

// 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 the sentiment of the document
const [result] = await client.analyzeSentiment({document});

const sentiment = result.documentSentiment;
console.log('Document sentiment:');
console.log(`  Score: ${sentiment.score}`);
console.log(`  Magnitude: ${sentiment.magnitude}`);

const sentences = result.sentences;
sentences.forEach(sentence => {
  console.log(`Sentence: ${sentence.text.content}`);
  console.log(`  Score: ${sentence.sentiment.score}`);
  console.log(`  Magnitude: ${sentence.sentiment.magnitude}`);
});

Python

from google.cloud import language_v2


def sample_analyze_sentiment(
    gcs_content_uri: str = "gs://cloud-samples-data/language/sentiment-positive.txt",
) -> None:
    """
    Analyzes Sentiment 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_sentiment(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Get overall sentiment of the input document
    print(f"Document sentiment score: {response.document_sentiment.score}")
    print(f"Document sentiment magnitude: {response.document_sentiment.magnitude}")
    # Get sentiment for all sentences in the document
    for sentence in response.sentences:
        print(f"Sentence text: {sentence.text.content}")
        print(f"Sentence sentiment score: {sentence.sentiment.score}")
        print(f"Sentence sentiment magnitude: {sentence.sentiment.magnitude}")

    # 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}")

Idiomas adicionales

C#: Sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para .NET.

PHP: Sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para PHP.

Ruby: Sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de Natural Language para Ruby.