classificar o conteúdo

Analise um documento e retorne uma lista de categorias de conteúdo que se aplicam ao texto do documento.

Exemplo de código

Python

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente para a Natural Language, consulte Bibliotecas de cliente da Natural Language. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Natural Language Python.

Para se autenticar no Natural Language, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

A seguir

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