Classificazione dei contenuti di un file Cloud Storage

Analizza un file archiviato in Google Cloud Storage e restituisce un elenco di categorie di contenuti applicabili al testo trovato nel documento

Esempio di codice

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Go.

Per autenticarti a Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Java.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

// 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language.

Per autenticarti a Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, vedi Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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}")

Passaggi successivi

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