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クイックスタート: クライアント ライブラリを使用して感情分析を行う

クライアント ライブラリを使用して感情分析を行う

このページでは、Google Cloud クライアント ライブラリを使用してお好みのプログラミング言語で Cloud Natural Language API を使用する方法を説明します。

始める前に

  1. Google アカウントにログインします。

    Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

  2. Google Cloud CLI をインストールします。

  3. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init

  4. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

    • Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • 作成した Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID

  5. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  6. Cloud Natural Language API を有効にします。 

    gcloud services enable language.googleapis.com

  7. Google アカウントの認証情報を作成します。

    gcloud auth application-default login
    8.
  8. Google Cloud CLI をインストールします。

  9. gcloud CLI を初期化するには:

    gcloud init

  10. Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

    • Cloud プロジェクトを作成します。

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • 作成した Cloud プロジェクトを選択します。

      gcloud config set project PROJECT_ID

  11. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

  12. Cloud Natural Language API を有効にします。 

    gcloud services enable language.googleapis.com

  13. Google アカウントの認証情報を作成します。

    gcloud auth application-default login
    14.

クライアント ライブラリをインストールする

Go

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

Java

Maven を使用している場合は、次のものを pom.xml ファイルに追加します。BOM の詳細については、Google Cloud Platform ライブラリ BOM をご覧ください。

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.1.4</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Gradle を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:26.1.4')

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

sbt を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.7.0"

Visual Studio Code、IntelliJ または Eclipse を使用している場合は、次の IDE プラグインでプロジェクトにクライアント ライブラリを追加できます。

プラグインでは、サービス アカウントのキー管理などの追加機能も提供されます。詳細は各プラグインのドキュメントをご覧ください。

Node.js

ライブラリをインストールする前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

npm install --save @google-cloud/language

Python

ライブラリをインストールする前に、Python 開発用の環境を用意しておいてください。

pip install --upgrade google-cloud-language

テキストの分析

これで、Natural Language API を使用してテキストを分析できるようになりました。次のコードを実行して、テキスト感情分析を行ってみてください。

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

サンプルを実行する前に、Node.js の開発環境を用意しておいてください。

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

サンプルを実行する前に、Python の開発環境を用意しておいてください。

# 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.Document(
    content=text, type_=language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT
)

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

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

これで完了です。Natural Language API に最初のリクエストが送信されました。

いかがでしたか

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースと一緒に Cloud プロジェクトを削除します。

次のステップ