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Classer le contenu d'un fichier Cloud Storage

Analyse un fichier stocké dans Google Cloud Storage et renvoie une liste de catégories de contenu qui s'appliquent au texte du document

Exemple de code

Go

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Natural Language Go.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.


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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez la page Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Natural Language Java.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.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

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez la page Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Node.js Natural Language documentation de référence.

// Imports the Google Cloud client library.
const language = require('@google-cloud/language').v2;

// 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
const [classification] = await client.classifyText({document});

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

PHP

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language.

use Google\Cloud\Language\V1\ClassifyTextRequest;
use Google\Cloud\Language\V1\Client\LanguageServiceClient;
use Google\Cloud\Language\V1\Document;
use Google\Cloud\Language\V1\Document\Type;

/**
 * @param string $uri The cloud storage object to analyze (gs://your-bucket-name/your-object-name)
 */
function classify_text_from_file(string $uri): void
{
    $languageServiceClient = new LanguageServiceClient();

    // Create a new Document, pass GCS URI and set type to PLAIN_TEXT
    $document = (new Document())
        ->setGcsContentUri($uri)
        ->setType(Type::PLAIN_TEXT);

    // Call the analyzeSentiment function
    $request = (new ClassifyTextRequest())
        ->setDocument($document);
    $response = $languageServiceClient->classifyText($request);
    $categories = $response->getCategories();
    // Print document information
    foreach ($categories as $category) {
        printf('Category Name: %s' . PHP_EOL, $category->getName());
        printf('Confidence: %s' . PHP_EOL, $category->getConfidence());
        print(PHP_EOL);
    }
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour Natural Language, consultez Bibliothèques clientes Natural Language. Pour en savoir plus, consultez les API Python Natural Language documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Natural Language, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import language_v2


def sample_classify_text(
    gcs_content_uri: str = "gs://cloud-samples-data/language/classify-entertainment.txt",
) -> None:
    """
    Classifies Content in text file stored in Cloud Storage.

    Args:
      gcs_content_uri: Google Cloud Storage URI where the file content is located.
        e.g. gs://[Your Bucket]/[Path to File].
    """

    client = language_v2.LanguageServiceClient()

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    document_type_in_plain_text = language_v2.Document.Type.PLAIN_TEXT

    # Optional. If not specified, the language is automatically detected.
    # For list of supported languages:
    # https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages
    language_code = "en"
    document = {
        "gcs_content_uri": gcs_content_uri,
        "type_": document_type_in_plain_text,
        "language_code": language_code,
    }

    response = client.classify_text(request={"document": document})
    # Loop through classified categories returned from the API
    for category in response.categories:
        # Get the name of the category representing the document.
        # See the predefined taxonomy of categories:
        # https://cloud.google.com/natural-language/docs/categories
        print(f"Category name: {category.name}")
        # Get the confidence. Number representing how certain the classifier
        # is that this category represents the provided text.
        print(f"Confidence: {category.confidence}")

Étapes suivantes

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.