Effectuer une analyse des sentiments à l'aide de bibliothèques clientes

Cette page explique comment utiliser l'API Cloud Natural Language dans votre langage de programmation favori à l'aide des bibliothèques clientes Google Cloud.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre compte Google.

    Si vous n'en possédez pas déjà un, vous devez en créer un.

  2. Installez Google Cloud CLI.
  3. Pour initialiser gcloudCLI, exécutez la commande suivante :

    gcloud init
  4. Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud.

    • Créez un projet Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.

    • Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud.

  5. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  6. Activer l'API Cloud Natural Language :

    gcloud services enable language.googleapis.com
  7. Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :

    gcloud auth application-default login
  8. Installez Google Cloud CLI.
  9. Pour initialiser gcloudCLI, exécutez la commande suivante :

    gcloud init
  10. Créez ou sélectionnez un projet Google Cloud.

    • Créez un projet Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom du projet Google Cloud que vous créez.

    • Sélectionnez le projet Google Cloud que vous avez créé :

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Remplacez PROJECT_ID par le nom de votre projet Google Cloud.

  11. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

  12. Activer l'API Cloud Natural Language :

    gcloud services enable language.googleapis.com
  13. Créez des identifiants d'authentification locaux pour votre compte Google :

    gcloud auth application-default login

Installer la bibliothèque cliente

Go

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

Java

Si vous utilisez Maven, ajoutez les lignes suivantes à votre fichier pom.xml. Pour en savoir plus sur les BOM, consultez la page The Google Cloud Platform Libraries BOM (BOM des bibliothèques 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 vous utilisez Gradle, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.38.0'

Si vous utilisez sbt, ajoutez les éléments suivants à vos dépendances :

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.38.0"

Si vous utilisez Visual Studio Code, IntelliJ ou Eclipse, vous pouvez ajouter des bibliothèques clientes à votre projet à l'aide des plug-ins IDE suivants :

Les plug-ins offrent des fonctionnalités supplémentaires, telles que la gestion des clés pour les comptes de service. Reportez-vous à la documentation de chaque plug-in pour plus de détails.

Node.js

Avant d'installer la bibliothèque, assurez-vous d'avoir préparé votre environnement pour le développement Node.js.

npm install --save @google-cloud/language

Python

Avant d'installer la bibliothèque, assurez-vous d'avoir préparé votre environnement pour le développement Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Analyser du texte

Vous pouvez maintenant utiliser l'API Natural Cloud pour analyser du texte. Exécutez le code suivant pour réaliser votre première analyse de sentiment d'après un texte :

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

Avant d'exécuter l'exemple, assurez-vous d'avoir préparé l'environnement pour le développement 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

Avant d'exécuter l'exemple, assurez-vous d'avoir préparé l'environnement pour le développement 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}")

Félicitations ! Vous avez envoyé votre première requête à l'API Natural Language.

Comment ça s'est passé ?

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées sur cette page ne soient facturées sur votre compte Google Cloud, supprimez le projet Google Cloud contenant les ressources.

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