Natural Language API Client Libraries

This page shows how to get started with the Cloud Client Libraries for the Cloud Natural Language API. Read more about the client libraries for Cloud APIs, including the older Google APIs Client Libraries, in Client Libraries Explained.

は、

Installing the client library

C#

For more information, see Setting Up a C# Development Environment.
Install-Package Google.Cloud.Language.V1 -Pre

Go

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

Java

For more information, see Setting Up a Java Development Environment. 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

For more information, see Setting Up a Node.js Development Environment.
npm install --save @google-cloud/language

PHP

composer require google/cloud-language

Python

For more information, see Setting Up a Python Development Environment.
pip install --upgrade google-cloud-language

Ruby

For more information, see Setting Up a Ruby Development Environment.
gem install google-cloud-language

Setting up authentication

To run the client library, you must first set up authentication by creating a service account and setting an environment variable.

GCP Console

  1. GCP Console で [サービス アカウント キーの作成] ページに移動します。

    [サービス アカウント キーの作成] ページに移動
  2. [サービス アカウント] プルダウン リストから [新しいサービス アカウント] を選択します。
  3. [サービス アカウント名] フィールドに名前を入力します。
  4. [役割] プルダウン リストで、[プロジェクト] > [オーナー] を選択します。

    : [役割] フィールドの設定により、リソースにアクセスするサービス アカウントが承認されます。このフィールドの設定は、後で GCP Console を使用して表示したり変更したりできます。本番環境アプリケーションを開発している場合は、[プロジェクト] > [オーナー] よりも詳細な権限を指定します。詳しくはサービス アカウントへの役割の付与をご覧ください。
  5. [作成] をクリックします。キーが含まれている JSON ファイルがパソコンにダウンロードされます。

コマンドライン

ローカルマシンで Cloud SDK を使用して、または Cloud Shell 内で以下のコマンドを実行できます。

  1. サービス アカウントを作成します。[NAME] は目的のサービス アカウント名に置き換えます。

    gcloud iam service-accounts create [NAME]
  2. サービス アカウントに権限を付与します。[PROJECT_ID] は実際のプロジェクト ID に置き換えます。

    gcloud projects add-iam-policy-binding [PROJECT_ID] --member "serviceAccount:[NAME]@[PROJECT_ID].iam.gserviceaccount.com" --role "roles/owner"
    : [役割] フィールドの設定により、リソースにアクセスするサービス アカウントが承認されます。このフィールドの設定は、後で GCP Console を使用して表示したり変更したりできます。本番環境アプリケーションを開発している場合は、[プロジェクト] > [オーナー] よりも詳細な権限を指定します。詳しくはサービス アカウントへの役割の付与をご覧ください。
  3. キーファイルを生成します。[FILE_NAME] はキーファイルの名前に置き換えます。

    gcloud iam service-accounts keys create [FILE_NAME].json --iam-account [NAME]@[PROJECT_ID].iam.gserviceaccount.com

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を設定して、アプリケーション コードに認証情報を指定します。[PATH] は、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置き換え、[FILE_NAME] はファイル名に置き換えます。

Linux または Mac OS X

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

例:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/[FILE_NAME].json"

Windows

PowerShell を使用する場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="[PATH]"

例:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\[FILE_NAME].json"

コマンド プロンプトを使用する場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=[PATH]

Using the client library

The following example shows how to use the client library.

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

// 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

# 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}"

Additional Resources

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