Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Clasifica el contenido

La clasificación de contenido analiza un documento y muestra una lista de categorías de contenido que se aplican al texto encontrado en el documento. Para clasificar el contenido en un documento, llama al método classifyText.

Aquí encontrarás la lista completa de las categorías de contenido que se muestran mediante el método classifyText.

Para elegir qué modelo usar para el método classifyText, configura el campo opcional classificationModelOptions:

La V2 model es un modelo más nuevo con mejor rendimiento que admite tanto Categorías de contenido de la versión 1 y las categorías de contenido de la versión 2.
La V1 model solo admite categorías de contenido de la versión 1.

Esta sección muestra cómo clasificar el contenido de un documento. Para cada documento, debes enviar una solicitud diferente.

Clasifica el contenido

El siguiente es un ejemplo de clasificación de contenido proporcionado como una string:

Protocolo

Para clasificar el contenido de un documento, realiza una solicitud POST al método documents:classifyText de REST y proporciona el cuerpo de la solicitud adecuado, como se muestra en el siguiente ejemplo.

En este ejemplo, se usa el comando gcloud auth application-default print-access-token a fin de obtener un token de acceso correspondiente a una cuenta de servicio configurada para el proyecto con la CLI de gcloud de Google Cloud Platform. Para obtener instrucciones sobre cómo instalar la CLI de gcloud y configurar un proyecto con una cuenta de servicio, consulta la Guía de inicio 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 aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la API de Go de Natural Language documentación de referencia.

Para autenticarte en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo 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

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la API de Java de Natural Language documentación de referencia.

// 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

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la API de Node.js de Natural Language documentación de referencia.

// 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

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la API de Python de Natural Language documentación de referencia.

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 adicionales

C# Sigue las Instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para .NET.

PHP: Sigue las Instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para PHP.

Ruby: Sigue las Instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para Ruby.

Clasifica contenido en Cloud Storage

El siguiente es un ejemplo de cómo clasificar contenido almacenado en un archivo de texto en Cloud Storage:

Protocolo

Para clasificar el contenido de un documento almacenado en Cloud Storage, realiza una solicitud POST al método documents:classifyText de REST y proporciona el cuerpo de la solicitud adecuado con la ruta del documento, como se muestra en el siguiente ejemplo.

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

Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js de Natural Language.

// 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

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de Natural Language.

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 adicionales

C# Sigue las Instrucciones de configuración de C# en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para .NET.

PHP: Sigue las Instrucciones de configuración de PHP en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para PHP.

Ruby: Sigue las Instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita Documentación de referencia de Natural Language para Ruby.