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Classificazione dei contenuti

La classificazione dei contenuti analizza un documento e restituisce un elenco di categorie di contenuti applicabili al testo trovato nel documento. Per classificare i contenuti di un documento, chiama il metodo classifyText.

Un elenco completo delle categorie di contenuti restituite per il metodo classifyText è disponibile qui.

Puoi scegliere quale modello utilizzare per il metodo classifyText impostando il campo facoltativo classificationModelOptions:

V2 model è un modello più recente con prestazioni migliori che supporta sia le categorie di contenuti della versione 1 sia le categorie di contenuti della versione 2.
V1 model supporta solo le categorie di contenuti della versione 1.

Questa sezione mostra come classificare i contenuti di un documento. Per ogni documento devi inviare una richiesta separata.

Classificazione dei contenuti

Ecco un esempio di classificazione dei contenuti forniti come stringa:

Protocollo

Per classificare i contenuti di un documento, invia una richiesta POST al metodo REST documents:classifyText e fornisci il corpo della richiesta appropriato, come mostrato nell'esempio seguente.

L'esempio utilizza il comando gcloud auth application-default print-access-token per ottenere un token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando gcloud CLI della Google Cloud Platform. Per istruzioni sull'installazione della gcloud CLI e sulla configurazione di 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 "{
  '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

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 Go.

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


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

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

// 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

Per autenticarti a Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare 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',
};

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

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

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}")

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

Classificazione dei contenuti da Cloud Storage

Ecco un esempio di classificazione dei contenuti archiviati in un file di testo su Cloud Storage:

Protocollo

Per classificare i contenuti di un documento archiviato in Cloud Storage, esegui una richiesta POST al metodo REST documents:classifyText 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 "{
  'document':{
    'type':'PLAIN_TEXT',
    'gcsContentUri':'gs://<bucket-name>/<object-name>'
  }
  'classificationModelOptions': {
    'v1Model': {
    }
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText"

Go

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


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

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

// 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

Per autenticarti a Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare 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',
};

// 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

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

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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# riportate 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 riportate nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.