Mendeteksi sentimen

Deteksi sentimen beberapa contoh teks.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

• Library klien Natural Language
• Melakukan analisis sentimen menggunakan library klien

Contoh kode

Go

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Natural Language, lihat library klien Natural Language. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Natural Language Go API.

Untuk melakukan autentikasi ke Natural Language, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

// Sample language-quickstart uses the Google Cloud Natural API to analyze the
// sentiment of "Hello, world!".
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"

	language "cloud.google.com/go/language/apiv1"
	"cloud.google.com/go/language/apiv1/languagepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()

	// Creates a client.
	client, err := language.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	// Sets the text to analyze.
	text := "Hello, world!"

	// Detects the sentiment of the text.
	sentiment, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
		EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
	})
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to analyze text: %v", err)
	}

	fmt.Printf("Text: %v\n", text)
	if sentiment.DocumentSentiment.Score >= 0 {
		fmt.Println("Sentiment: positive")
	} else {
		fmt.Println("Sentiment: negative")
	}
}

Java

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Natural Language, lihat library klien Natural Language. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Natural Language Java API.

Untuk melakukan autentikasi ke Natural Language, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

// Imports the Google Cloud client library
import com.google.cloud.language.v1.Document;
import com.google.cloud.language.v1.Document.Type;
import com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient;
import com.google.cloud.language.v1.Sentiment;

public class QuickstartSample {
  public static void main(String... args) throws Exception {
    // Instantiates a client
    try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {

      // The text to analyze
      String text = "Hello, world!";
      Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();

      // Detects the sentiment of the text
      Sentiment sentiment = language.analyzeSentiment(doc).getDocumentSentiment();

      System.out.printf("Text: %s%n", text);
      System.out.printf("Sentiment: %s, %s%n", sentiment.getScore(), sentiment.getMagnitude());
    }
  }
}

Node.js

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Natural Language, lihat library klien Natural Language. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Natural Language Node.js API.

Untuk melakukan autentikasi ke Natural Language, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const language = require('@google-cloud/language');

  // Instantiates a client
  const client = new language.LanguageServiceClient();

  // The text to analyze
  const text = 'Hello, world!';

  const document = {
    content: text,
    type: 'PLAIN_TEXT',
  };

  // Detects the sentiment of the text
  const [result] = await client.analyzeSentiment({document: document});
  const sentiment = result.documentSentiment;

  console.log(`Text: ${text}`);
  console.log(`Sentiment score: ${sentiment.score}`);
  console.log(`Sentiment magnitude: ${sentiment.magnitude}`);
}

PHP

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Natural Language, lihat library klien Natural Language.

Untuk melakukan autentikasi ke Natural Language, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Language\V2\AnalyzeSentimentRequest;
use Google\Cloud\Language\V2\Client\LanguageServiceClient;
use Google\Cloud\Language\V2\Document;

# Your Google Cloud Platform project ID
$projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

# Instantiates a client
$language = new LanguageServiceClient([
    'projectId' => $projectId
]);

# The text to analyze
$text = 'Hello, world!';
$document = (new Document())
    ->setContent($text)
    ->setType(Document\Type::PLAIN_TEXT);
$analyzeSentimentRequest = (new AnalyzeSentimentRequest())
    ->setDocument($document);

# Detects the sentiment of the text
$response = $language->analyzeSentiment($analyzeSentimentRequest);
foreach ($response->getSentences() as $sentence) {
    $sentiment = $sentence->getSentiment();
    echo 'Text: ' . $sentence->getText()->getContent() . PHP_EOL;
    printf('Sentiment: %s, %s' . PHP_EOL, $sentiment->getScore(), $sentiment->getMagnitude());
}

Python

Untuk mempelajari cara menginstal dan menggunakan library klien untuk Natural Language, lihat library klien Natural Language. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat dokumentasi referensi Natural Language Python API.

Untuk melakukan autentikasi ke Natural Language, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal.

# Imports the Google Cloud client library.
from google.cloud import language_v1

# Instantiates a client.
client = language_v1.LanguageServiceClient()

# The text to analyze.
text = "Hello, world!"
document = language_v1.types.Document(
    content=text, type_=language_v1.types.Document.Type.PLAIN_TEXT
)

# Detects the sentiment of the text.
sentiment = client.analyze_sentiment(
    request={"document": document}
).document_sentiment

print(f"Text: {text}")
print(f"Sentiment: {sentiment.score}, {sentiment.magnitude}")

Langkah berikutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat Google Cloud browser contoh.