クライアント ライブラリを使用して感情分析を行う
このページでは、Google Cloud クライアント 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 を使用する方法を説明します。
始める前に
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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。
- Google Cloud CLI をインストールします。
-
gcloud CLI を初期化するには:
gcloud init
-
Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。
-
Google Cloud プロジェクトを作成します。
gcloud projects create PROJECT_ID
PROJECT_ID
は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。 -
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
gcloud config set project PROJECT_ID
PROJECT_ID
は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。
-
-
Cloud Natural Language API を有効にします。
gcloud services enable language.googleapis.com
-
Google アカウントのローカル認証情報を作成します。
gcloud auth application-default login
- Google Cloud CLI をインストールします。
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gcloud CLI を初期化するには:
gcloud init
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Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。
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Google Cloud プロジェクトを作成します。
gcloud projects create PROJECT_ID
PROJECT_ID
は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。 -
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
gcloud config set project PROJECT_ID
PROJECT_ID
は、実際の Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。
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Cloud Natural Language API を有効にします。
gcloud services enable language.googleapis.com
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Google アカウントのローカル認証情報を作成します。
gcloud auth application-default login
クライアント ライブラリをインストールする
Go
go get 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。BOM の詳細については、Google Cloud Platform ライブラリ BOM をご覧ください。
Gradle を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。
sbt を使用している場合は、以下を依存関係に追加します。
Visual Studio Code、IntelliJ または Eclipse を使用している場合は、次の IDE プラグインでプロジェクトにクライアント ライブラリを追加できます。
プラグインでは、サービス アカウントのキー管理などの追加機能も提供されます。詳細は各プラグインのドキュメントをご覧ください。
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
Python
ライブラリをインストールする前に、Python 開発用の環境を用意しておいてください。
pip install --upgrade 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。
これで完了です。Natural Language API に最初のリクエストが送信されました。
いかがでしたか
クリーンアップ
このページで使用したリソースに対して Google Cloud アカウントで課金されないようにするには、Google Cloud プロジェクトとそのリソースを削除します。
- プロジェクトを必要としない場合は、Google Cloud コンソールを使用して削除してください。
次のステップ
- Cloud Natural Language API クライアント ライブラリで詳細を確認します。
- Natural Language API の基本を参照して、Natural Language API リクエストの作成とレスポンスの処理のコンセプトを確認します。
- 感情分析のチュートリアルを行い、サンプル アプリケーションに目を通します。