コンテンツの分類

コンテンツの分類は、ドキュメントを分析し、ドキュメント内で見つかったテキストに適用されるコンテンツカテゴリのリストを返します。ドキュメント内のコンテンツを分類するには、classifyText メソッドを呼び出します。

classifyText メソッドに対して返されるコンテンツカテゴリの完全なリストについては、こちらをご覧ください。

このセクションでは、ドキュメント内のコンテンツを分類する方法について説明します。

文字列として指定されたコンテンツを分類する例を以下に示します。

プロトコル

ドキュメントからのコンテンツを分類するには、次の例に示すように、documents:classifyText REST メソッドに POST リクエストを発行し、適切なリクエストの本文を指定します。

この例では、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用して、Google Cloud Platform Cloud SDK を使用してプロジェクト用にセットアップされたサービスアカウントのアクセストークンを取得します。Cloud SDK をインストールし、サービスアカウントを使用してプロジェクトをセットアップする手順については、クイックスタートをご覧ください。

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.'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText"

C#

Natural Language API クライアントのインストールと作成について詳しくは、Natural Language API クライアントライブラリをご覧ください。

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        private static void ClassifyTextFromText(string text)
        {
            var client = LanguageServiceClient.Create();
            var response = client.ClassifyText(new Document()
            {
                Content = text,
                Type = Document.Types.Type.PlainText
            });
            WriteCategories(response.Categories);
        }

        private static void WriteCategories(IEnumerable<ClassificationCategory> categories)
        {
            Console.WriteLine("Categories:");
            foreach (var category in categories)
            {
                Console.WriteLine($"\tCategory: {category.Name}");
                Console.WriteLine($"\t\tConfidence: {category.Confidence}");
            }
        }

Go

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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,
		},
	})
}

Java

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// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.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

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// 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',
};

// Classifies text in the document
client
  .classifyText({document: document})
  .then(results => {
    const classification = results[0];

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

Python

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def classify_text(text):
    """Classifies content categories of the provided text."""
    client = language.LanguageServiceClient()

    if isinstance(text, six.binary_type):
        text = text.decode('utf-8')

    document = types.Document(
        content=text.encode('utf-8'),
        type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    categories = client.classify_text(document).categories

    for category in categories:
        print(u'=' * 20)
        print(u'{:<16}: {}'.format('name', category.name))
        print(u'{:<16}: {}'.format('confidence', category.confidence))

PHP

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namespace Google\Cloud\Samples\Language;

use Google\Cloud\Language\LanguageClient;

/**
 * Classify text (20+ words) into categories.
 * ```
 * classify_text(
 *     'The first two gubernatorial elections since President Donald Trump ' .
 *     'took office went in favor of Democratic candidates in Virginia and ' .
 *     'New Jersey.'
 * );
 * ```
 *
 * @param string $text The text to analyze.
 * @param string $projectId (optional) Your Google Cloud Project ID
 */

function classify_text($text, $projectId = null)
{
    // Make sure we have enough words (20+) to call classifyText
    if (str_word_count($text) < 20) {
        printf('20+ words are required to classify text.' . PHP_EOL);
        return;
    }

    // Create the Natural Language client
    $language = new LanguageClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    // Call the classifyText function
    $response = $language->classifyText($text);
    $categories = $response->categories();

    // Print out information about each category
    foreach ($categories as $category) {
        printf('Category Name: %s' . PHP_EOL, $category['name']);
        printf('Confidence: %s' . PHP_EOL, $category['confidence']);
        printf(PHP_EOL);
    }
}

Ruby

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# text_content = "Text to classify"

require "google/cloud/language"

language = Google::Cloud::Language.new
response = language.classify_text content: text_content, type: :PLAIN_TEXT

categories = response.categories

categories.each do |category|
  puts "Name: #{category.name} Confidence: #{category.confidence}"
end

Google Cloud Storage からのコンテンツの分類

Google Cloud Storage 上のテキストファイルに保存されたコンテンツを分類する例を以下に示します。

プロトコル

Google Cloud Storage に保存されたドキュメントからのコンテンツを分類するには、次の例に示すように、documents:classifyText REST メソッドに POST リクエストを発行し、適切なリクエストの本文とドキュメントへのパスを指定します。

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

C#

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private static void ClassifyTextFromFile(string gcsUri)
{
    var client = LanguageServiceClient.Create();
    var response = client.ClassifyText(new Document()
    {
        GcsContentUri = gcsUri,
        Type = Document.Types.Type.PlainText
    });
    WriteCategories(response.Categories);
}
private static void WriteCategories(IEnumerable<ClassificationCategory> categories)
{
    Console.WriteLine("Categories:");
    foreach (var category in categories)
    {
        Console.WriteLine($"\tCategory: {category.Name}");
        Console.WriteLine($"\t\tConfidence: {category.Confidence}");
    }
}

Go

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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

Natural Language API クライアントのインストールと作成について詳しくは、Natural Language API クライアントライブラリをご覧ください。

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// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.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

Natural Language API クライアントのインストールと作成について詳しくは、Natural Language API クライアントライブラリをご覧ください。

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// 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
client
  .classifyText({document: document})
  .then(results => {
    const classification = results[0];

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

Python

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def classify_file(gcs_uri):
    """Classifies content categories of the text in a Google Cloud Storage
    file.
    """
    client = language.LanguageServiceClient()

    document = types.Document(
        gcs_content_uri=gcs_uri,
        type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    categories = client.classify_text(document).categories

    for category in categories:
        print(u'=' * 20)
        print(u'{:<16}: {}'.format('name', category.name))
        print(u'{:<16}: {}'.format('confidence', category.confidence))

PHP

Natural Language API クライアントのインストールと作成について詳しくは、Natural Language API クライアントライブラリをご覧ください。

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namespace Google\Cloud\Samples\Language;

use Google\Cloud\Language\LanguageClient;

/**
 * Classify text (20+ words) into categories.
 * ```
 * classify_text_from_file('gs://storage-bucket/file-name');
 * ```
 *
 * @param string $cloud_storage_uri Your Cloud Storage bucket URI
 * @param string $projectId (optional) Your Google Cloud Project ID
 */

function classify_text_from_file($cloud_storage_uri, $projectId = null)
{
    // Create the Natural Language client
    $language = new LanguageClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    // Call the classifyText function
    $response = $language->classifyText($cloud_storage_uri);
    $categories = $response->categories();

    // Print out information about each category
    foreach ($categories as $category) {
        printf('Category Name: %s' . PHP_EOL, $category['name']);
        printf('Confidence: %s' . PHP_EOL, $category['confidence']);
        printf(PHP_EOL);
    }
}

Ruby

Natural Language API クライアントのインストールと作成について詳しくは、Natural Language API クライアントライブラリをご覧ください。

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# storage_path = "Path to file in Google Cloud Storage, eg. gs://bucket/file"

require "google/cloud/language"

language = Google::Cloud::Language.new
response = language.classify_text gcs_content_uri: storage_path, type: :PLAIN_TEXT

categories = response.categories

categories.each do |category|
  puts "Name: #{category.name} Confidence: #{category.confidence}"
end

コンテンツの分類