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Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Tutoriel sur la classification de contenu

Exemple de code

Python

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 Python.

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.

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def classify(text, verbose=True):
    """Classify the input text into categories."""

    language_client = language_v1.LanguageServiceClient()

    document = language_v1.Document(
        content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT
    )
    response = language_client.classify_text(request={"document": document})
    categories = response.categories

    result = {}

    for category in categories:
        # Turn the categories into a dictionary of the form:
        # {category.name: category.confidence}, so that they can
        # be treated as a sparse vector.
        result[category.name] = category.confidence

    if verbose:
        print(text)
        for category in categories:
            print("=" * 20)
            print("{:<16}: {}".format("category", category.name))
            print("{:<16}: {}".format("confidence", category.confidence))

    return result

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