Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse mit Clientbibliotheken durchführen

Diese Seite führt Sie durch die ersten Schritte mit der Cloud Natural Language API in Ihrer bevorzugten Programmiersprache unter Verwendung der Google Cloud-Clientbibliotheken.

Hinweise

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google-Konto an.

    Wenn Sie noch kein Konto haben, melden Sie sich hier für ein neues Konto an.

  2. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  3. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  4. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

    • Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud-Projekt, das Sie erstellen.

    • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

  5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  6. Aktivieren Sie die Cloud Natural Language API: 

    gcloud services enable language.googleapis.com

  7. Erstellen Sie lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Google-Konto: 

    gcloud auth application-default login
    8.
  8. Installieren Sie die Google Cloud CLI.

  9. Führen Sie folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren: 

    gcloud init

  10. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.

    • Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud-Projekt, das Sie erstellen.

    • Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud-Projekt aus:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Google Cloud-Projekts.

  11. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

  12. Aktivieren Sie die Cloud Natural Language API: 

    gcloud services enable language.googleapis.com

  13. Erstellen Sie lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Google-Konto: 

    gcloud auth application-default login
    14.

Clientbibliothek installieren

Go

go get cloud.google.com/go/language/apiv1

Java

Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie Ihrer Datei pom.xml den folgenden Code hinzu. Weitere Informationen zu BOMs finden Sie unter The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.37.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.google.cloud</groupId>
    <artifactId>google-cloud-language</artifactId>
  </dependency>

Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.42.0'

Wenn Sie sbt nutzen, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.42.0"

Wenn Sie Visual Studio Code, IntelliJ oder Eclipse verwenden, können Sie Ihrem Projekt mithilfe der folgenden IDE-Plug-ins Clientbibliotheken hinzufügen:

Diese Plug-ins bieten zusätzliche Funktionen wie die Schlüsselverwaltung für Dienstkonten. Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation der einzelnen Plug-ins.

Node.js

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

npm install --save @google-cloud/language

Python

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

pip install --upgrade google-cloud-language

Text analysieren

Jetzt können Sie die Natural Language API verwenden, um einen Text zu analysieren. Führen Sie für Ihre erste Textsentimentanalyse den folgenden Code aus:

Go


// 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

// 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

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

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}`);
}

Python

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

# 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}")

Glückwunsch! Sie haben Ihre erste Anfrage an die Cloud Natural Language API gesendet.

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