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。感情分析を行うには 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 score および magnitude 感情値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。

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、次の例に示すように、documents:analyzeSentiment REST メソッドに POST リクエストを発行し、適切なリクエストの本文を指定します。

この例では、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用して、Google Cloud Platform Cloud SDK を使用してプロジェクト用にセットアップされたサービス アカウントのアクセス トークンを取得します。Cloud SDK をインストールし、サービス アカウントを使用してプロジェクトをセットアップする手順については、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/v1/documents:analyzeSentiment"

document.language を指定しなかった場合は、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について詳しくは、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 コマンド

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 コマンドライン ツールを使用し、--content フラグを使用して、分析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。

C#

private static void AnalyzeSentimentFromText(string text)
{
    var client = LanguageServiceClient.Create();
    var response = client.AnalyzeSentiment(new Document()
    {
        Content = text,
        Type = Document.Types.Type.PlainText
    });
    WriteSentiment(response.DocumentSentiment, response.Sentences);
}

private static void WriteSentiment(Sentiment sentiment,
    RepeatedField<Sentence> sentences)
{
    Console.WriteLine("Overall document sentiment:");
    Console.WriteLine($"\tScore: {sentiment.Score}");
    Console.WriteLine($"\tMagnitude: {sentiment.Magnitude}");
    Console.WriteLine("Sentence level sentiment:");
    foreach (var sentence in sentences)
    {
        Console.WriteLine($"\t{sentence.Text.Content}: "
            + $"({sentence.Sentiment.Score})");
    }
}

Go

func analyzeSentiment(ctx context.Context, client *language.Client, text string) (*languagepb.AnalyzeSentimentResponse, error) {
	return client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
	})
}

Java

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.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;
}

Node.js

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

// 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 the sentiment of the document
client
  .analyzeSentiment({document: document})
  .then(results => {
    const sentiment = results[0].documentSentiment;
    console.log(`Document sentiment:`);
    console.log(`  Score: ${sentiment.score}`);
    console.log(`  Magnitude: ${sentiment.magnitude}`);

    const sentences = results[0].sentences;
    sentences.forEach(sentence => {
      console.log(`Sentence: ${sentence.text.content}`);
      console.log(`  Score: ${sentence.sentiment.score}`);
      console.log(`  Magnitude: ${sentence.sentiment.magnitude}`);
    });
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

namespace Google\Cloud\Samples\Language;

use Google\Cloud\Language\LanguageClient;

/**
 * Find the sentiment in text.
 * ```
 * analyze_sentiment('Do you know the way to San Jose?');
 * ```
 *
 * @param string $text The text to analyze.
 * @param string $projectId (optional) Your Google Cloud Project ID
 *
 */
function analyze_sentiment($text, $projectId = null)
{
    // Create the Natural Language client
    $language = new LanguageClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    // Call the analyzeSentiment function
    $annotation = $language->analyzeSentiment($text);

    // Print document and sentence sentiment information
    $sentiment = $annotation->sentiment();
    printf('Document Sentiment:' . PHP_EOL);
    printf('  Magnitude: %s' . PHP_EOL, $sentiment['magnitude']);
    printf('  Score: %s' . PHP_EOL, $sentiment['score']);
    printf(PHP_EOL);
    foreach ($annotation->sentences() as $sentence) {
        printf('Sentence: %s' . PHP_EOL, $sentence['text']['content']);
        printf('Sentence Sentiment:' . PHP_EOL);
        printf('  Magnitude: %s' . PHP_EOL, $sentence['sentiment']['magnitude']);
        printf('  Score: %s' . PHP_EOL, $sentence['sentiment']['score']);
        printf(PHP_EOL);
    }
}

Python

from google.cloud import language_v1
from google.cloud.language_v1 import enums
import six

def sample_analyze_sentiment(content):

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # content = 'Your text to analyze, e.g. Hello, world!'

    if isinstance(content, six.binary_type):
        content = content.decode('utf-8')

    type_ = enums.Document.Type.PLAIN_TEXT
    document = {'type': type_, 'content': content}

    response = client.analyze_sentiment(document)
    sentiment = response.document_sentiment
    print('Score: {}'.format(sentiment.score))
    print('Magnitude: {}'.format(sentiment.magnitude))

Ruby

# text_content = "Text to run sentiment analysis on"

require "google/cloud/language"

language = Google::Cloud::Language.new

response = language.analyze_sentiment content: text_content, type: :PLAIN_TEXT

sentiment = response.document_sentiment

puts "Overall document sentiment: (#{sentiment.score})"
puts "Sentence level sentiment:"

sentences = response.sentences

sentences.each do |sentence|
  sentiment = sentence.sentiment
  puts "#{sentence.text.content}: (#{sentiment.score})"
end

Google Cloud Storage からの感情分析

Natural Language API は、Google 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

Google Cloud Storage に保存されたドキュメントの感情を分析するには、次の例に示すように、documents:analyzeSentiment REST メソッドに POST リクエストを発行し、適切なリクエストの本文と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/v1/documents:analyzeSentiment"

document.language を指定しなかった場合は、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について詳しくは、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 コマンド

詳しくは、analyze-sentiment コマンドをご覧ください。

Google Cloud Storage 内のファイルに対して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、--content-file フラグを使用して、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。

C#

private static void AnalyzeSentimentFromFile(string gcsUri)
{
    var client = LanguageServiceClient.Create();
    var response = client.AnalyzeSentiment(new Document()
    {
        GcsContentUri = gcsUri,
        Type = Document.Types.Type.PlainText
    });
    WriteSentiment(response.DocumentSentiment, response.Sentences);
}
private static void WriteSentiment(Sentiment sentiment,
    RepeatedField<Sentence> sentences)
{
    Console.WriteLine("Overall document sentiment:");
    Console.WriteLine($"\tScore: {sentiment.Score}");
    Console.WriteLine($"\tMagnitude: {sentiment.Magnitude}");
    Console.WriteLine("Sentence level sentiment:");
    foreach (var sentence in sentences)
    {
        Console.WriteLine($"\t{sentence.Text.Content}: "
            + $"({sentence.Sentiment.Score})");
    }
}

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.v1.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');

// 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
client
  .analyzeSentiment({document: document})
  .then(results => {
    const sentiment = results[0].documentSentiment;
    console.log(`Document sentiment:`);
    console.log(`  Score: ${sentiment.score}`);
    console.log(`  Magnitude: ${sentiment.magnitude}`);

    const sentences = results[0].sentences;
    sentences.forEach(sentence => {
      console.log(`Sentence: ${sentence.text.content}`);
      console.log(`  Score: ${sentence.sentiment.score}`);
      console.log(`  Magnitude: ${sentence.sentiment.magnitude}`);
    });
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

namespace Google\Cloud\Samples\Language;

use Google\Cloud\Language\LanguageClient;
use Google\Cloud\Storage\StorageClient;

/**
 * Find the sentiment in text stored in a Cloud Storage bucket.
 * ```
 * analyze_sentiment_from_file('my-bucket', 'file_with_text.txt');
 * ```
 *
 * @param string $bucketName The Cloud Storage bucket.
 * @param string $objectName The Cloud Storage object with text.
 * @param string $projectId (optional) Your Google Cloud Project ID
 *
 */
function analyze_sentiment_from_file($bucketName, $objectName, $projectId = null)
{
    // Create the Cloud Storage object
    $storage = new StorageClient();
    $bucket = $storage->bucket($bucketName);
    $storageObject = $bucket->object($objectName);

    // Create the Natural Language client
    $language = new LanguageClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    // Call the analyzeSentiment function
    $annotation = $language->analyzeSentiment($storageObject);

    // Print document and sentence sentiment information
    $sentiment = $annotation->sentiment();
    printf('Document Sentiment:' . PHP_EOL);
    printf('  Magnitude: %s' . PHP_EOL, $sentiment['magnitude']);
    printf('  Score: %s' . PHP_EOL, $sentiment['score']);
    printf(PHP_EOL);
    foreach ($annotation->sentences() as $sentence) {
        printf('Sentence: %s' . PHP_EOL, $sentence['text']['content']);
        printf('Sentence Sentiment:' . PHP_EOL);
        printf('  Magnitude: %s' . PHP_EOL, $sentence['sentiment']['magnitude']);
        printf('  Score: %s' . PHP_EOL, $sentence['sentiment']['score']);
        printf(PHP_EOL);
    }
}

Python

def sentiment_file(gcs_uri):
    """Detects sentiment in the file located in Google Cloud Storage."""
    client = language.LanguageServiceClient()

    # Instantiates a plain text document.
    document = types.Document(
        gcs_content_uri=gcs_uri,
        type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    # Detects sentiment in the document. You can also analyze HTML with:
    #   document.type == enums.Document.Type.HTML
    sentiment = client.analyze_sentiment(document).document_sentiment

    print('Score: {}'.format(sentiment.score))
    print('Magnitude: {}'.format(sentiment.magnitude))

Ruby

# storage_path = "Path to file in Google Cloud Storage, eg. gs://bucket/file"

require "google/cloud/language"

language = Google::Cloud::Language.new

response = language.analyze_sentiment gcs_content_uri: storage_path, type: :PLAIN_TEXT

sentiment = response.document_sentiment

puts "Overall document sentiment: (#{sentiment.score})"
puts "Sentence level sentiment:"

sentences = response.sentences

sentences.each do |sentence|
  sentiment = sentence.sentiment
  puts "#{sentence.text.content}: (#{sentiment.score})"
end

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