Démarrage rapide avec les bibliothèques clientes

Cette page explique comment utiliser l'API Cloud Natural Language dans votre langage de programmation favori à l'aide des bibliothèques clientes Google Cloud.

Avant de commencer

Connectez-vous à votre compte Google.
Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

Configurez un projet Cloud Console.
Configurer un projet
Cliquez pour effectuer les opérations suivantes :
- Créer ou sélectionner un projet
- Activez l'API Google Natural Language pour ce projet.
- Créez un compte de service.
- Téléchargez une clé privée au format JSON.
Vous pouvez consulter et gérer ces ressources à tout moment dans Cloud Console.

Définissez la variable d'environnement GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS pour qu'elle pointe vers le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service. Cette variable ne s'applique qu'à la session de shell actuelle. Par conséquent, si vous ouvrez une nouvelle session, vous devez de nouveau la définir.
Exemple : Linux ou macOS

Remplacez [PATH] par le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service.
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
Exemple :
```
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"
```
Exemple : Windows

Remplacez [PATH] par le chemin du fichier JSON contenant la clé de votre compte de service.

Avec PowerShell :
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"
```
Exemple :
```
$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\my-key.json"
```
Avec l'invite de commande :
```
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]
```

Installer la bibliothèque cliente

C#

Install-Package Google.Cloud.Language.V1 -Pre

Go

go get -u cloud.google.com/go/language/apiv1

Java

Si vous utilisez Maven, ajoutez les lignes suivantes à votre fichier pom.xml. Pour en savoir plus sur les BOM, consultez la page The Google Cloud Platform Libraries BOM (BOM des bibliothèques Google Cloud Platform).

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>16.2.1</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-language</artifactId>
  </dependency>

Si vous utilisez Gradle, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:16.2.1')

compile 'com.google.cloud:google-cloud-language'

Si vous utilisez sbt, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "1.101.9"

Si vous utilisez IntelliJ ou Eclipse, vous pouvez ajouter des bibliothèques clientes à votre projet à l'aide des plug-ins IDE suivants :

Les plug-ins offrent des fonctionnalités supplémentaires, telles que la gestion des clés pour les comptes de service. Reportez-vous à la documentation de chaque plug-in pour plus de détails.

Node.js

Avant d'installer la bibliothèque, assurez-vous d'avoir préparé votre environnement pour le développement Node.js.

npm install --save @google-cloud/language

PHP

composer require google/cloud

Python

Avant d'installer la bibliothèque, assurez-vous d'avoir préparé votre environnement pour le développement Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Ruby

gem install google-cloud-language

Analyser du texte

Vous pouvez maintenant utiliser l'API Natural Cloud pour analyser du texte. Exécutez le code suivant pour réaliser votre première analyse de sentiments d'après un texte :

C#

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using Google.Cloud.Language.V1;
using System;

namespace GoogleCloudSamples
{
    public class QuickStart
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            // The text to analyze.
            string text = "Hello World!";
            var client = LanguageServiceClient.Create();
            var response = client.AnalyzeSentiment(new Document()
            {
                Content = text,
                Type = Document.Types.Type.PlainText
            });
            var sentiment = response.DocumentSentiment;
            Console.WriteLine($"Score: {sentiment.Score}");
            Console.WriteLine($"Magnitude: {sentiment.Magnitude}");
        }
    }
}

Go

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// Sample language-quickstart uses the Google Cloud Natural API to analyze the
// sentiment of "Hello, world!".
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	language "cloud.google.com/go/language/apiv1"
	languagepb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/language/v1"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := language.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}

	// Sets the text to analyze.
	text := "Hello, world!"

	// Detects the sentiment of the text.
	sentiment, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to analyze text: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Text: %v\n", text)
	if sentiment.DocumentSentiment.Score >= 0 {
		fmt.Println("Sentiment: positive")
	} else {
		fmt.Println("Sentiment: negative")
	}
}

Java

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// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.language.v1.Document;
import com.google.cloud.language.v1.Document.Type;
import com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient;
import com.google.cloud.language.v1.Sentiment;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {

      // The text to analyze
      String text = "Hello, world!";
      Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();

      // Detects the sentiment of the text
      Sentiment sentiment = language.analyzeSentiment(doc).getDocumentSentiment();

      System.out.printf("Text: %s%n", text);
      System.out.printf("Sentiment: %s, %s%n", sentiment.getScore(), sentiment.getMagnitude());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'exécuter l'exemple, assurez-vous d'avoir préparé l'environnement pour le développement Node.js.

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async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const language = require('@google-cloud/language');

  // Instantiates a client
  const client = new language.LanguageServiceClient();

  // The text to analyze
  const text = 'Hello, world!';

  const document = {
    content: text,
    type: 'PLAIN_TEXT',
  };

  // Detects the sentiment of the text
  const [result] = await client.analyzeSentiment({document: document});
  const sentiment = result.documentSentiment;

  console.log(`Text: ${text}`);
  console.log(`Sentiment score: ${sentiment.score}`);
  console.log(`Sentiment magnitude: ${sentiment.magnitude}`);
}

PHP

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# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Language\LanguageClient;

# Your Google Cloud Platform project ID
$projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

# Instantiates a client
$language = new LanguageClient([
    'projectId' => $projectId
]);

# The text to analyze
$text = 'Hello, world!';

# Detects the sentiment of the text
$annotation = $language->analyzeSentiment($text);
$sentiment = $annotation->sentiment();

echo 'Text: ' . $text . '
Sentiment: ' . $sentiment['score'] . ', ' . $sentiment['magnitude'];

Python

Avant d'exécuter l'exemple, assurez-vous d'avoir préparé l'environnement pour le développement Python.

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# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import language_v1

# Instantiates a client
client = language_v1.LanguageServiceClient()

# The text to analyze
text = u"Hello, world!"
document = language_v1.Document(content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT)

# Detects the sentiment of the text
sentiment = client.analyze_sentiment(request={'document': document}).document_sentiment

print("Text: {}".format(text))
print("Sentiment: {}, {}".format(sentiment.score, sentiment.magnitude))

Ruby

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# Imports the Google Cloud client library
require "google/cloud/language"

# Instantiates a client
language = Google::Cloud::Language.language_service

# The text to analyze
text = "Hello, world!"

# Detects the sentiment of the text
document = { content: text, type: :PLAIN_TEXT }
response = language.analyze_sentiment document: document

# Get document sentiment from response
sentiment = response.document_sentiment

puts "Text: #{text}"
puts "Score: #{sentiment.score}, #{sentiment.magnitude}"

Félicitations ! Vous avez envoyé votre première requête à l'API Natural Language.

Comment ça s'est passé ?

Nettoyer

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce guide de démarrage rapide soient facturées sur votre compte Google Cloud, procédez comme suit :

Utilisez Cloud Console pour supprimer votre projet, si vous n'en avez plus besoin.

Étape suivante

Cliquez sur ce lien pour en savoir plus sur nos bibliothèques clientes de l'API Cloud Natural Language.
Consultez la section Principes de base de l'API Natural Language pour obtenir des informations conceptuelles sur la création de requêtes et la gestion des réponses dans l'API Natural Language.
Suivez le tutoriel sur l'analyse des sentiments et parcourez les exemples d'applications.