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Classificar conteúdo

A classificação de conteúdo analisa um documento e devolve uma lista de categorias de conteúdo que se aplicam ao texto encontrado no documento. Para classificar o conteúdo num documento, chame o método classifyText.

Pode encontrar uma lista completa das categorias de conteúdo devolvidas para o método classifyText aqui.

Pode escolher o modelo a usar para o método classifyText definindo o campo opcional classificationModelOptions:

O V2 model é um modelo mais recente com melhor desempenho que suporta as categorias de conteúdo da versão 1 e as categorias de conteúdo da versão 2.
O elemento V1 model só suporta categorias de conteúdo da versão 1.

Esta secção demonstra como classificar conteúdo num documento. Para cada documento, tem de enviar um pedido separado.

Classificar conteúdo

Segue-se um exemplo de classificação de conteúdo fornecido como uma string:

Protocolo

Para classificar conteúdo de um documento, faça um pedido POST ao método REST documents:classifyText e forneça o corpo do pedido adequado, conforme mostrado no exemplo seguinte.

O exemplo usa o comando gcloud auth application-default print-access-token para obter um token de acesso para uma conta de serviço configurada para o projeto usando a CLI gcloud da Google Cloud Platform. Para obter instruções sobre a instalação da CLI gcloud e a configuração de um projeto com uma conta de serviço, consulte o guia de início rápido.

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

Para saber como instalar e usar a biblioteca cliente da API Natural Language, consulte o artigo Bibliotecas cliente da API Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go de linguagem natural.

Para se autenticar na API Natural Language, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

// 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

// 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

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}")

Idiomas adicionais

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para Ruby.

Classificar conteúdo do Cloud Storage

Segue-se um exemplo de classificação de conteúdo armazenado num ficheiro de texto no Cloud Storage:

Protocolo

Para classificar conteúdo de um documento armazenado no Cloud Storage, faça um pedido POST ao método REST documents:classifyText e forneça o corpo do pedido adequado com o caminho para o documento, conforme mostrado no exemplo seguinte.

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


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

// 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

// 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

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}")

Idiomas adicionais

C#: Siga as instruções de configuração do C# na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para .NET.

PHP: Siga as instruções de configuração do PHP na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para PHP.

Ruby: Siga as instruções de configuração do Ruby na página de bibliotecas cliente e, em seguida, visite a documentação de referência da linguagem natural para Ruby.

Classificar conteúdo Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

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