クイックスタート: クライアント ライブラリの使用

このページでは、Google Cloud Client ライブラリを使用してお好みのプログラミング言語で Cloud Natural Language API を使用する方法について説明します。

始める前に

  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. Google Natural Language API を有効にする。

    Enable the API

  3. 環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS をサービス アカウント キーが含まれる JSON ファイルのファイルパスに設定します。

クライアント ライブラリをインストールする

C#

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

Go

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

Java

Maven を使用している場合は、以下を pom.xml ファイルに追加します。
<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-language</artifactId>
  <version>1.39.0</version>
</dependency>
Gradle を使用している場合は、依存関係に以下を追加します。
compile 'com.google.cloud:google-cloud-language:1.39.0'
SBT を使用している場合は、依存関係に以下を追加します。
libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "1.39.0"

Node.js

ライブラリをインストールする前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

npm install --save @google-cloud/language

PHP

composer require google/cloud

Python

ライブラリをインストールする前に、Python 開発のための環境を用意しておいてください。

pip install --upgrade google-cloud-language

Ruby

gem install google-cloud-language

テキストの分析

これで、Natural Language API を使用してテキストを分析できるようになりました。次のコードを実行して、テキスト感情分析を行ってみてください。

C#

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

// 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

// 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

サンプルを実行する前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

// 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
client
  .analyzeSentiment({document: document})
  .then(results => {
    const sentiment = results[0].documentSentiment;

    console.log(`Text: ${text}`);
    console.log(`Sentiment score: ${sentiment.score}`);
    console.log(`Sentiment magnitude: ${sentiment.magnitude}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error('ERROR:', err);
  });

PHP

# 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

サンプルを実行する前に、Python 開発のための環境を用意しておいてください。

# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import language
from google.cloud.language import enums
from google.cloud.language import types

# Instantiates a client
client = language.LanguageServiceClient()

# The text to analyze
text = u'Hello, world!'
document = types.Document(
    content=text,
    type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

# Detects the sentiment of the text
sentiment = client.analyze_sentiment(document=document).document_sentiment

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

Ruby

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

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

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

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

# Get document sentiment from response
sentiment = response.document_sentiment

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

これで、Natural Language API への最初のリクエストが送信されました。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用するリソースで Google Cloud Platform アカウントに課金されないようにする手順は次のとおりです。

  • プロジェクトを必要としない場合は、GCP Console を使用して削除します。

次のステップ

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