Cloud Storage 파일의 콘텐츠 분류

Google Cloud Storage에 저장된 파일을 분석하고 문서에서 찾은 텍스트에 적용되는 콘텐츠 카테고리 목록을 반환합니다.

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이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

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코드 샘플

Go

Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Natural Language Go API 참고 문서를 참조하세요.

Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Natural Language Java API 참고 문서를 참조하세요.

Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

// 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

Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Natural Language Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

// 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

Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.

Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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

Natural Language용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 Natural Language 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 Natural Language Python API 참고 문서를 참조하세요.

Natural Language에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

from google.cloud import language_v1


def sample_classify_text(gcs_content_uri):
    """
    Classifying 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]
      The text file must include at least 20 words.
    """

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # gcs_content_uri = 'gs://cloud-samples-data/language/classify-entertainment.txt'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    type_ = language_v1.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 = "en"
    document = {
        "gcs_content_uri": gcs_content_uri,
        "type_": type_,
        "language": language,
    }

    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}")

다음 단계

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