Realiza análisis de opiniones mediante bibliotecas cliente.

Esta página te muestra cómo comenzar con la API de Cloud Natural Language en el lenguaje de programación de tu preferencia con las bibliotecas cliente de Google Cloud.

Antes de comenzar

  1. Accede a tu cuenta de Google.

    Si todavía no tienes una cuenta, regístrate para obtener una nueva.

  2. Instala Google Cloud CLI.
  3. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud init
  4. Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.

    • Crea un proyecto de Google Cloud:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.

    • Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por el nombre del proyecto de Google Cloud.

  5. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  6. Habilita la API de Cloud Natural Language:

    gcloud services enable language.googleapis.com
  7. Crea credenciales de autenticación locales para tu Cuenta de Google:

    gcloud auth application-default login
  8. Instala Google Cloud CLI.
  9. Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

    gcloud init
  10. Crea o selecciona un proyecto de Google Cloud.

    • Crea un proyecto de Google Cloud:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por un nombre para el proyecto de Google Cloud que estás creando.

    • Selecciona el proyecto de Google Cloud que creaste:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Reemplaza PROJECT_ID por el nombre del proyecto de Google Cloud.

  11. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  12. Habilita la API de Cloud Natural Language:

    gcloud services enable language.googleapis.com
  13. Crea credenciales de autenticación locales para tu Cuenta de Google:

    gcloud auth application-default login

Instala la biblioteca cliente

Go

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

Java

Si usas Maven, agrega lo siguiente al archivo pom.xml. Para obtener más información sobre las BOM, consulta Las bibliotecas de BOM de Google Cloud Platform.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.34.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Si usas Gradle, agrega lo siguiente a las dependencias:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.39.0'

Si usas sbt, agrega lo siguiente a las dependencias:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.39.0"

Si usas Visual Studio Code, IntelliJ o Eclipse, puedes agregar bibliotecas cliente a tu proyecto con los siguientes complementos IDE:

Los complementos brindan funcionalidades adicionales, como administración de claves para las cuentas de servicio. Consulta la documentación de cada complemento para obtener más detalles.

Node.js

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

npm install --save @google-cloud/language

Python

Antes de instalar la biblioteca, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Analizar un texto

Ahora puedes usar la API de Natural Language para analizar un texto. Ejecuta el siguiente código para realizar tu primer análisis de opiniones de texto:

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

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Node.js.

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

Antes de ejecutar el ejemplo, asegúrate de haber preparado tu entorno para el desarrollo en Python.

# 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}")

¡Felicitaciones! Enviaste tu primera solicitud a la API de Natural Language.

¿Cómo fue?

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página, borra el proyecto de Cloud que tiene los recursos.

¿Qué sigue?