Classifier du contenu

La classification de contenu analyse un document et renvoie une liste de catégories de contenu qui s'appliquent au texte présent dans le document. Pour classifier le contenu dans un document, appelez la méthode classifyText.

La liste complète des catégories de contenu renvoyées pour la méthode classifyText figure ici.

Vous pouvez choisir le modèle à utiliser classifyText en définissant l'option classificationModelOptions :

Vous trouverez dans cette section la procédure à suivre pour classifier le contenu d'un document. Vous devez envoyer une demande distincte pour chaque document.

Classifier du contenu

Voici un exemple de classification de contenu fourni sous forme de chaîne :

Protocole

Pour classifier le contenu d'un document, envoyez une requête POST à la méthode REST documents:classifyText et fournissez le corps de requête approprié, comme indiqué dans l'exemple suivant.

L'exemple utilise la commande gcloud auth application-default print-access-token pour obtenir un jeton d'accès pour un compte de service configuré pour le projet à l'aide de gcloud CLI de Google Cloud Platform. Pour obtenir des instructions d'installation de la gcloud CLI et configurer un projet avec un compte de service, consultez le guide de démarrage rapide.

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',
    '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.'
  },
  'classificationModelOptions': {
    'v2Model': {
      'contentCategoriesVersion': 'V2',
    }
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText"

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Go Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


func classifyText(ctx context.Context, client *language.Client, text string) (*languagepb.ClassifyTextResponse, error) {
	return client.ClassifyText(ctx, &languagepb.ClassifyTextRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		ClassificationModelOptions: &languagepb.ClassificationModelOptions{
			ModelType: &languagepb.ClassificationModelOptions_V2Model_{
				V2Model: &languagepb.ClassificationModelOptions_V2Model{
					ContentCategoriesVersion: languagepb.ClassificationModelOptions_V2Model_V2,
				},
			},
		},
	})
}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Java Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  // Set content to the text string
  Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  ClassifyTextRequest request = ClassifyTextRequest.newBuilder().setDocument(doc).build();
  // Detect categories in the given text
  ClassifyTextResponse response = language.classifyText(request);

  for (ClassificationCategory category : response.getCategoriesList()) {
    System.out.printf(
        "Category name : %s, Confidence : %.3f\n",
        category.getName(), category.getConfidence());
  }
}

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Node.js Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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',
};

const classificationModelOptions = {
  v2Model: {
    contentCategoriesVersion: 'V2',
  },
};

// Classifies text in the document
const [classification] = await client.classifyText({
  document,
  classificationModelOptions,
});
console.log('Categories:');
classification.categories.forEach(category => {
  console.log(`Name: ${category.name}, Confidence: ${category.confidence}`);
});

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Python Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import language_v1


def sample_classify_text(text_content):
    """
    Classifying Content in a String

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

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # text_content = "That actor on TV makes movies in Hollywood and also stars in a variety of popular new TV shows."

    # 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}

    content_categories_version = (
        language_v1.ClassificationModelOptions.V2Model.ContentCategoriesVersion.V2
    )
    response = client.classify_text(
        request={
            "document": document,
            "classification_model_options": {
                "v2_model": {"content_categories_version": content_categories_version}
            },
        }
    )
    # Loop through classified categories returned from the API
    for category in response.categories:
        # Get the name of the category representing the document.
        # See the predefined taxonomy of categories:
        # https://cloud.google.com/natural-language/docs/categories
        print(f"Category name: {category.name}")
        # Get the confidence. Number representing how certain the classifier
        # is that this category represents the provided text.
        print(f"Confidence: {category.confidence}")

Langues supplémentaires

C#: Veuillez suivre les Instructions de configuration de C# sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence Natural Language pour .NET

PHP: Veuillez suivre les Instructions de configuration de PHP sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence sur Natural Language pour PHP

Ruby: Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence sur Natural Language pour Ruby.

Classifier du contenu provenant de Cloud Storage

Voici un exemple de classification de contenu stocké dans un fichier texte sur Cloud Storage :

Protocole

Pour classifier le contenu d'un document stocké dans Cloud Storage, envoyez une requête POST à la méthode REST documents:classifyText et fournissez un corps de requête approprié avec le chemin d'accès au document comme illustré dans l'exemple suivant.

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>'
  }
  'classificationModelOptions': {
    'v1Model': {
    }
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText"

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Go Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


func classifyTextFromGCS(ctx context.Context, gcsURI string) (*languagepb.ClassifyTextResponse, error) {
	return client.ClassifyText(ctx, &languagepb.ClassifyTextRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_GcsContentUri{
				GcsContentUri: gcsURI,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
	})
}

Java

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Java Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  // Set the GCS content URI path
  Document doc =
      Document.newBuilder().setGcsContentUri(gcsUri).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  ClassifyTextRequest request = ClassifyTextRequest.newBuilder().setDocument(doc).build();
  // Detect categories in the given file
  ClassifyTextResponse response = language.classifyText(request);

  for (ClassificationCategory category : response.getCategoriesList()) {
    System.out.printf(
        "Category name : %s, Confidence : %.3f\n",
        category.getName(), category.getConfidence());
  }
}

Node.js

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Node.js Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

// 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',
};

// Classifies text in the document
const [classification] = await client.classifyText({document});

console.log('Categories:');
classification.categories.forEach(category => {
  console.log(`Name: ${category.name}, Confidence: ${category.confidence}`);
});

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Python Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import language_v1


def sample_classify_text(gcs_content_uri):
    """
    Classifying Content 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]
      The text file must include at least 20 words.
    """

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # gcs_content_uri = 'gs://cloud-samples-data/language/classify-entertainment.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,
    }

    response = client.classify_text(request={"document": document})
    # Loop through classified categories returned from the API
    for category in response.categories:
        # Get the name of the category representing the document.
        # See the predefined taxonomy of categories:
        # https://cloud.google.com/natural-language/docs/categories
        print(f"Category name: {category.name}")
        # Get the confidence. Number representing how certain the classifier
        # is that this category represents the provided text.
        print(f"Confidence: {category.confidence}")

Langues supplémentaires

C#: Veuillez suivre les Instructions de configuration de C# sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence Natural Language pour .NET

PHP: Veuillez suivre les Instructions de configuration de PHP sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence sur Natural Language pour PHP

Ruby: Veuillez suivre les Instructions de configuration de Ruby sur la page des bibliothèques clientes puis accédez à la page Documentation de référence sur Natural Language pour Ruby.