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感情分析

感情分析は、指定されたテキストを調べて、そのテキストの背景にある感情的な考え方を分析します。具体的には、執筆者の考え方がポジティブか、ネガティブか、ニュートラルかを判断します。感情分析を実行するには analyzeSentiment メソッドを使用します。Natural Language API でサポートされる言語については、言語のサポートをご覧ください。分析に含まれる感情の値 score および magnitude を解釈する方法については、感情分析の値の解釈をご覧ください。

このセクションでは、ドキュメント内の感情を検出するいくつかの方法を説明します。リクエストは、ドキュメントごとに送信する必要があります。

文字列の感情分析

Natural Language API に直接送信されたテキスト文字列に対して感情分析を行う例を次に示します。

プロトコル

ドキュメント内の感情を分析するには、documents:analyzeSentiment REST メソッドに対して POST リクエストを行います。リクエストには、次の例に示す適切なリクエスト本文を指定します。

この例では、Google Cloud Platform の gcloud CLI を使用してプロジェクト用に設定されたサービスアカウントのアクセストークンを取得するために、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用しています。gcloud CLI のインストールと、サービスアカウントを使用したプロジェクトの設定については、クイックスタートをご覧ください。

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"

document.language_code を指定しない場合は、言語が自動的に検出されます。Natural Language API でサポートされる言語については、言語のサポートをご覧ください。リクエスト本文の構成の詳細については、Document のリファレンスドキュメントをご覧ください。

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

{
  "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 は、0 より大きい値でポジティブな感情を示し、0 より小さい値でネガティブな感情を示します。

gcloud

詳しくは、analyze-sentiment コマンドをご覧ください。

感情分析を実行するには、gcloud CLI を使用し、--content フラグで分析するコンテンツを指定します。

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

リクエストが成功すると、サーバーは JSON 形式のレスポンスを返します。

{
  "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 は、0 より大きい値でポジティブな感情を示し、0 より小さい値でネガティブな感情を示します。

Go

Natural Language のクライアントライブラリをインストールして使用する方法については、Natural Language のクライアントライブラリをご覧ください。詳細については、Natural Language Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Natural Language で認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証の設定をご覧ください。

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

Natural Language のクライアントライブラリをインストールして使用する方法については、Natural Language のクライアントライブラリをご覧ください。詳細については、Natural Language Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

// 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

Natural Language のクライアントライブラリをインストールして使用する方法については、Natural Language のクライアントライブラリをご覧ください。詳細については、Natural Language Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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}")

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。

Cloud Storage にある感情の分析

Natural Language API は、Cloud Storage に存在するファイルに対して直接感情分析を実行できるようになっています。そのファイルの内容をリクエストの本文に入れて送信する必要はありません。

Cloud Storage に保存されたファイルに対して感情分析を実行する例を次に示します。

プロトコル

Cloud Storage に保存されたドキュメントに含まれる感情を分析するには、documents:analyzeSentiment REST メソッドに対して POST リクエストを行います。リクエスト本文には、次の例に示す適切なドキュメントへのパスを指定します。

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"

リクエストが成功すると、サーバーは 200 OK HTTP ステータスコードと JSON 形式のレスポンスを返します。

{
  "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 は、0 より大きい値でポジティブな感情を示し、0 より小さい値でネガティブな感情を示します。

gcloud

詳しくは、analyze-sentiment コマンドをご覧ください。

Cloud Storage 内のファイルの感情分析を実行するには、gcloud コマンドラインツールを使用して、--content-file フラグで分析するコンテンツを含むファイルパスを指定します。

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

リクエストが成功すると、サーバーは JSON 形式のレスポンスを返します。

{
  "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 は、0 より大きい値でポジティブな感情を示し、0 より小さい値でネガティブな感情を示します。

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

Natural Language のクライアントライブラリをインストールして使用する方法については、Natural Language のクライアントライブラリをご覧ください。詳細については、Natural Language Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

// 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}")

その他の言語

C#: クライアントライブラリページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアントライブラリページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアントライブラリページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Natural Language リファレンスドキュメントをご覧ください。