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Analisi della sintassi

Sebbene la maggior parte dei metodi di Natural Language analizza l'argomento di un determinato testo, il metodo analyzeSyntax controlla la struttura del linguaggio stesso. L'analisi sintattica suddivide il testo in una serie di frasi e token (in genere parole) e fornisce informazioni linguistiche su questi token. Vedi Morfologia e Alberi delle dipendenze per maggiori dettagli sull'analisi linguistica e sul supporto linguistico per un elenco dei linguaggi di cui l'API Natural Language può analizzare la sintassi.

Questa sezione illustra alcuni modi per rilevare la sintassi in un documento. Devi inviare una richiesta separata per ciascun documento.

Analisi della sintassi in una stringa

Ecco un esempio di analisi sintattica di una stringa di testo inviata direttamente all'API Natural Language:

Protocollo

Per analizzare la sintassi in un documento, effettua una richiesta POST alla documents:analyzeSyntax il metodo REST e fornire il corpo della richiesta appropriato, come mostrato nell'esempio seguente.

L'esempio utilizza gcloud auth application-default print-access-token per ottenere un token di accesso per un account di servizio configurato utilizzando gcloud CLI della Google Cloud Platform. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, configura 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': 'Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show.  Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones.'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSyntax"

Se non specifichi document.language, la lingua verrà automaticamente rilevato. 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:

{
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show.",
        "beginOffset": 0
      }
    },
    {
      "text": {
        "content": "Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones.",
        "beginOffset": 105
      }
    }
  ],
  "tokens": [
    {
      "text": {
        "content": "Google",
        "beginOffset": 0
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "NOUN",
        "aspect": "ASPECT_UNKNOWN",
        "case": "CASE_UNKNOWN",
        "form": "FORM_UNKNOWN",
        "gender": "GENDER_UNKNOWN",
        "mood": "MOOD_UNKNOWN",
        "number": "SINGULAR",
        "person": "PERSON_UNKNOWN",
        "proper": "PROPER",
        "reciprocity": "RECIPROCITY_UNKNOWN",
        "tense": "TENSE_UNKNOWN",
        "voice": "VOICE_UNKNOWN"
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 7,
        "label": "NSUBJ"
      },
      "lemma": "Google"
    },
    ...
    {
      "text": {
        "content": ".",
        "beginOffset": 179
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "PUNCT",
        "aspect": "ASPECT_UNKNOWN",
        "case": "CASE_UNKNOWN",
        "form": "FORM_UNKNOWN",
        "gender": "GENDER_UNKNOWN",
        "mood": "MOOD_UNKNOWN",
        "number": "NUMBER_UNKNOWN",
        "person": "PERSON_UNKNOWN",
        "proper": "PROPER_UNKNOWN",
        "reciprocity": "RECIPROCITY_UNKNOWN",
        "tense": "TENSE_UNKNOWN",
        "voice": "VOICE_UNKNOWN"
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 20,
        "label": "P"
      },
      "lemma": "."
    }
  ],
  "language": "en"
}

L'array tokens contiene oggetti Token che rappresentano i token della frase rilevati, che includono informazioni come la parte del discorso di un token e la sua posizione nella frase.

gcloud

Consulta le analyze-syntax per i dettagli completi.

Per eseguire l'analisi della sintassi, utilizza gcloud CLI e il flag --content per identificare i contenuti da analizzare:

gcloud ml language analyze-syntax --content="Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show.  Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones."

Se la richiesta riesce, il server restituisce una risposta in formato JSON:

{
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show.",
        "beginOffset": 0
      }
    },
    {
      "text": {
        "content": "Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones.",
        "beginOffset": 105
      }
    }
  ],
  "tokens": [
    {
      "text": {
        "content": "Google",
        "beginOffset": 0
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "NOUN",
        "aspect": "ASPECT_UNKNOWN",
        "case": "CASE_UNKNOWN",
        "form": "FORM_UNKNOWN",
        "gender": "GENDER_UNKNOWN",
        "mood": "MOOD_UNKNOWN",
        "number": "SINGULAR",
        "person": "PERSON_UNKNOWN",
        "proper": "PROPER",
        "reciprocity": "RECIPROCITY_UNKNOWN",
        "tense": "TENSE_UNKNOWN",
        "voice": "VOICE_UNKNOWN"
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 7,
        "label": "NSUBJ"
      },
      "lemma": "Google"
    },
    ...
    {
      "text": {
        "content": ".",
        "beginOffset": 179
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "PUNCT",
        "aspect": "ASPECT_UNKNOWN",
        "case": "CASE_UNKNOWN",
        "form": "FORM_UNKNOWN",
        "gender": "GENDER_UNKNOWN",
        "mood": "MOOD_UNKNOWN",
        "number": "NUMBER_UNKNOWN",
        "person": "PERSON_UNKNOWN",
        "proper": "PROPER_UNKNOWN",
        "reciprocity": "RECIPROCITY_UNKNOWN",
        "tense": "TENSE_UNKNOWN",
        "voice": "VOICE_UNKNOWN"
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 20,
        "label": "P"
      },
      "lemma": "."
    }
  ],
  "language": "en"
}

L'array tokens contiene oggetti Token che rappresentano i token della frase rilevati, che includono informazioni come la parte del discorso di un token e la sua posizione nella frase.

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, vedi Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Go.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


func analyzeSyntax(ctx context.Context, client *language.Client, text string) (*languagepb.AnnotateTextResponse, error) {
	return client.AnnotateText(ctx, &languagepb.AnnotateTextRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		Features: &languagepb.AnnotateTextRequest_Features{
			ExtractSyntax: true,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, vedi Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per autenticarti a Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient
try (com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient language =
    com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient.create()) {
  com.google.cloud.language.v1.Document doc =
      com.google.cloud.language.v1.Document.newBuilder().setContent(text)
        .setType(com.google.cloud.language.v1.Document.Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeSyntaxRequest request =
      AnalyzeSyntaxRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(com.google.cloud.language.v1.EncodingType.UTF16)
          .build();
  // Analyze the syntax in the given text
  AnalyzeSyntaxResponse response = language.analyzeSyntax(request);
  // Print the response
  for (Token token : response.getTokensList()) {
    System.out.printf("\tText: %s\n", token.getText().getContent());
    System.out.printf("\tBeginOffset: %d\n", token.getText().getBeginOffset());
    System.out.printf("Lemma: %s\n", token.getLemma());
    System.out.printf("PartOfSpeechTag: %s\n", token.getPartOfSpeech().getTag());
    System.out.printf("\tAspect: %s\n", token.getPartOfSpeech().getAspect());
    System.out.printf("\tCase: %s\n", token.getPartOfSpeech().getCase());
    System.out.printf("\tForm: %s\n", token.getPartOfSpeech().getForm());
    System.out.printf("\tGender: %s\n", token.getPartOfSpeech().getGender());
    System.out.printf("\tMood: %s\n", token.getPartOfSpeech().getMood());
    System.out.printf("\tNumber: %s\n", token.getPartOfSpeech().getNumber());
    System.out.printf("\tPerson: %s\n", token.getPartOfSpeech().getPerson());
    System.out.printf("\tProper: %s\n", token.getPartOfSpeech().getProper());
    System.out.printf("\tReciprocity: %s\n", token.getPartOfSpeech().getReciprocity());
    System.out.printf("\tTense: %s\n", token.getPartOfSpeech().getTense());
    System.out.printf("\tVoice: %s\n", token.getPartOfSpeech().getVoice());
    System.out.println("DependencyEdge");
    System.out.printf("\tHeadTokenIndex: %d\n", token.getDependencyEdge().getHeadTokenIndex());
    System.out.printf("\tLabel: %s\n\n", token.getDependencyEdge().getLabel());
  }
  return response.getTokensList();
}

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 ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// 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',
};

// Need to specify an encodingType to receive word offsets
const encodingType = 'UTF8';

// Detects the sentiment of the document
const [syntax] = await client.analyzeSyntax({document, encodingType});

console.log('Tokens:');
syntax.tokens.forEach(part => {
  console.log(`${part.partOfSpeech.tag}: ${part.text.content}`);
  console.log('Morphology:', part.partOfSpeech);
});

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per autenticarti a Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import language_v1


def sample_analyze_syntax(text_content):
    """
    Analyzing Syntax in a String

    Args:
      text_content The text content to analyze
    """

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # text_content = 'This is a short sentence.'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    type_ = language_v1.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 = "en"
    document = {"content": text_content, "type_": type_, "language": language}

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32
    encoding_type = language_v1.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_syntax(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Loop through tokens returned from the API
    for token in response.tokens:
        # Get the text content of this token. Usually a word or punctuation.
        text = token.text
        print(f"Token text: {text.content}")
        print(f"Location of this token in overall document: {text.begin_offset}")
        # Get the part of speech information for this token.
        # Part of speech is defined in:
        # http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2012/pdf/274_Paper.pdf
        part_of_speech = token.part_of_speech
        # Get the tag, e.g. NOUN, ADJ for Adjective, et al.
        print(
            "Part of Speech tag: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Tag(part_of_speech.tag).name
            )
        )
        # Get the voice, e.g. ACTIVE or PASSIVE
        print(
            "Voice: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Voice(part_of_speech.voice).name
            )
        )
        # Get the tense, e.g. PAST, FUTURE, PRESENT, et al.
        print(
            "Tense: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Tense(part_of_speech.tense).name
            )
        )
        # See API reference for additional Part of Speech information available
        # Get the lemma of the token. Wikipedia lemma description
        # https://en.wikipedia.org/wiki/Lemma_(morphology)
        print(f"Lemma: {token.lemma}")
        # Get the dependency tree parse information for this token.
        # For more information on dependency labels:
        # http://www.aclweb.org/anthology/P13-2017
        dependency_edge = token.dependency_edge
        print(f"Head token index: {dependency_edge.head_token_index}")
        print(
            "Label: {}".format(
                language_v1.DependencyEdge.Label(dependency_edge.label).name
            )
        )

    # 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}")

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 nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.

Analisi della sintassi da Cloud Storage

Per comodità, l'API Natural Language può eseguire l'analisi sintattica direttamente su un file in Cloud Storage, senza dover inviare i contenuti del file nel corpo della richiesta.

Ecco un esempio di analisi sintattica di un file in Cloud Storage.

Protocollo

Per analizzare la sintassi in un documento archiviato in Cloud Storage, esegui una richiesta POST al metodo REST documents:analyzeSyntax 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 "{
  'encodingType': 'UTF8',
  'document': {
    'type': 'PLAIN_TEXT',
    'gcsContentUri': 'gs://<bucket-name>/<object-name>'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSyntax"

Se non specifichi document.language, la lingua verrà rilevata automaticamente. Per informazioni sulle lingue supportate dall'API Natural Language, consulta Supporto delle lingue. Consulta la Document documentazione di riferimento per ulteriori informazioni sulla configurazione del corpo della richiesta.

Se la richiesta riesce, il server restituisce un codice di stato HTTP 200 OK e la risposta in formato JSON:

{
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Hello, world!",
        "beginOffset": 0
      }
    }
  ],
  "tokens": [
    {
      "text": {
        "content": "Hello",
        "beginOffset": 0
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "X",
        // ...
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 2,
        "label": "DISCOURSE"
      },
      "lemma": "Hello"
    },
    {
      "text": {
        "content": ",",
        "beginOffset": 5
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "PUNCT",
        // ...
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 2,
        "label": "P"
      },
      "lemma": ","
    },
    // ...
  ],
  "language": "en"
}

L'array tokens contiene oggetti Token che rappresentano i token della frase rilevati, che includono informazioni come la parte del discorso di un token e la sua posizione nella frase.

gcloud

Consulta le analyze-syntax per i dettagli completi.

Per eseguire l'analisi della sintassi 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-syntax --content-file=gs://YOUR_BUCKET_NAME/YOUR_FILE_NAME

Se la richiesta riesce, il server restituisce una risposta in formato JSON:

{
  "sentences": [
    {
      "text": {
        "content": "Hello, world!",
        "beginOffset": 0
      }
    }
  ],
  "tokens": [
    {
      "text": {
        "content": "Hello",
        "beginOffset": 0
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "X",
        // ...
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 2,
        "label": "DISCOURSE"
      },
      "lemma": "Hello"
    },
    {
      "text": {
        "content": ",",
        "beginOffset": 5
      },
      "partOfSpeech": {
        "tag": "PUNCT",
        // ...
      },
      "dependencyEdge": {
        "headTokenIndex": 2,
        "label": "P"
      },
      "lemma": ","
    },
    // ...
  ],
  "language": "en"
}

L'array tokens contiene oggetti Token che rappresentano i token della frase rilevati, che includono informazioni come la parte del discorso di un token e la sua posizione nella frase.

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.


func analyzeSyntaxFromGCS(ctx context.Context, gcsURI string) (*languagepb.AnnotateTextResponse, error) {
	return client.AnnotateText(ctx, &languagepb.AnnotateTextRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_GcsContentUri{
				GcsContentUri: gcsURI,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		Features: &languagepb.AnnotateTextRequest_Features{
			ExtractSyntax: true,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
}

Java

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient
try (com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient language =
    com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient.create()) {
  com.google.cloud.language.v1.Document doc =
      com.google.cloud.language.v1.Document.newBuilder().setGcsContentUri(gcsUri).setType(
        com.google.cloud.language.v1.Document.Type.PLAIN_TEXT
      ).build();
  AnalyzeSyntaxRequest request =
      AnalyzeSyntaxRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(com.google.cloud.language.v1.EncodingType.UTF16)
          .build();
  // Analyze the syntax in the given text
  AnalyzeSyntaxResponse response = language.analyzeSyntax(request);
  // Print the response
  for (Token token : response.getTokensList()) {
    System.out.printf("\tText: %s\n", token.getText().getContent());
    System.out.printf("\tBeginOffset: %d\n", token.getText().getBeginOffset());
    System.out.printf("Lemma: %s\n", token.getLemma());
    System.out.printf("PartOfSpeechTag: %s\n", token.getPartOfSpeech().getTag());
    System.out.printf("\tAspect: %s\n", token.getPartOfSpeech().getAspect());
    System.out.printf("\tCase: %s\n", token.getPartOfSpeech().getCase());
    System.out.printf("\tForm: %s\n", token.getPartOfSpeech().getForm());
    System.out.printf("\tGender: %s\n", token.getPartOfSpeech().getGender());
    System.out.printf("\tMood: %s\n", token.getPartOfSpeech().getMood());
    System.out.printf("\tNumber: %s\n", token.getPartOfSpeech().getNumber());
    System.out.printf("\tPerson: %s\n", token.getPartOfSpeech().getPerson());
    System.out.printf("\tProper: %s\n", token.getPartOfSpeech().getProper());
    System.out.printf("\tReciprocity: %s\n", token.getPartOfSpeech().getReciprocity());
    System.out.printf("\tTense: %s\n", token.getPartOfSpeech().getTense());
    System.out.printf("\tVoice: %s\n", token.getPartOfSpeech().getVoice());
    System.out.println("DependencyEdge");
    System.out.printf("\tHeadTokenIndex: %d\n", token.getDependencyEdge().getHeadTokenIndex());
    System.out.printf("\tLabel: %s\n\n", token.getDependencyEdge().getLabel());
  }

  return response.getTokensList();
}

Node.js

Per autenticarti a Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// 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',
};

// Need to specify an encodingType to receive word offsets
const encodingType = 'UTF8';

// Detects the sentiment of the document
const [syntax] = await client.analyzeSyntax({document, encodingType});

console.log('Parts of speech:');
syntax.tokens.forEach(part => {
  console.log(`${part.partOfSpeech.tag}: ${part.text.content}`);
  console.log('Morphology:', part.partOfSpeech);
});

Python

from google.cloud import language_v1


def sample_analyze_syntax(gcs_content_uri):
    """
    Analyzing Syntax 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_v1.LanguageServiceClient()

    # gcs_content_uri = 'gs://cloud-samples-data/language/syntax-sentence.txt'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    type_ = language_v1.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 = "en"
    document = {
        "gcs_content_uri": gcs_content_uri,
        "type_": type_,
        "language": language,
    }

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32
    encoding_type = language_v1.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_syntax(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Loop through tokens returned from the API
    for token in response.tokens:
        # Get the text content of this token. Usually a word or punctuation.
        text = token.text
        print(f"Token text: {text.content}")
        print(f"Location of this token in overall document: {text.begin_offset}")
        # Get the part of speech information for this token.
        # Part of speech is defined in:
        # http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2012/pdf/274_Paper.pdf
        part_of_speech = token.part_of_speech
        # Get the tag, e.g. NOUN, ADJ for Adjective, et al.
        print(
            "Part of Speech tag: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Tag(part_of_speech.tag).name
            )
        )
        # Get the voice, e.g. ACTIVE or PASSIVE
        print(
            "Voice: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Voice(part_of_speech.voice).name
            )
        )
        # Get the tense, e.g. PAST, FUTURE, PRESENT, et al.
        print(
            "Tense: {}".format(
                language_v1.PartOfSpeech.Tense(part_of_speech.tense).name
            )
        )
        # See API reference for additional Part of Speech information available
        # Get the lemma of the token. Wikipedia lemma description
        # https://en.wikipedia.org/wiki/Lemma_(morphology)
        print(f"Lemma: {token.lemma}")
        # Get the dependency tree parse information for this token.
        # For more information on dependency labels:
        # http://www.aclweb.org/anthology/P13-2017
        dependency_edge = token.dependency_edge
        print(f"Head token index: {dependency_edge.head_token_index}")
        print(
            "Label: {}".format(
                language_v1.DependencyEdge.Label(dependency_edge.label).name
            )
        )

    # 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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Natural Language per PHP.

Ruby: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.