快速入门:使用客户端库执行情感分析

使用客户端库执行情感分析

本页向您介绍如何借助 Google Cloud 客户端库以您偏好的编程语言开始使用 Cloud Natural Language API。

准备工作

  1. 登录您的 Google Cloud 帐号。如果您是 Google Cloud 新手,请创建一个帐号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金,用于运行、测试和部署工作负载。
  2. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上,选择或创建一个 Google Cloud 项目

    转到“项目选择器”

  3. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何检查项目是否已启用结算功能

  4. 启用 Cloud Natural Language API。

    启用 API

  5. 创建服务帐号:

    1. 在 Cloud Console 中,转到创建服务帐号页面。

      转到“创建服务帐号”
    2. 选择您的项目。
    3. 服务帐号名称字段中,输入一个名称。Cloud Console 会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

      服务帐号说明字段中,输入说明。例如,Service account for quickstart

    4. 点击创建并继续
    5. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

      不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

  6. 创建服务帐号密钥:

    1. 在 Cloud Console 中,点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
    2. 点击密钥
    3. 点击添加密钥,然后点击创建新密钥
    4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
    5. 点击关闭
  7. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话,因此,如果您打开新的会话,请重新设置该变量。

  8. 在 Google Cloud Console 中的项目选择器页面上,选择或创建一个 Google Cloud 项目

    转到“项目选择器”

  9. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何检查项目是否已启用结算功能

  10. 启用 Cloud Natural Language API。

    启用 API

  11. 创建服务帐号:

    1. 在 Cloud Console 中,转到创建服务帐号页面。

      转到“创建服务帐号”
    2. 选择您的项目。
    3. 服务帐号名称字段中,输入一个名称。Cloud Console 会根据此名称填充服务帐号 ID 字段。

      服务帐号说明字段中,输入说明。例如,Service account for quickstart

    4. 点击创建并继续
    5. 点击完成以完成服务帐号的创建过程。

      不要关闭浏览器窗口。您将在下一步骤中用到它。

  12. 创建服务帐号密钥:

    1. 在 Cloud Console 中,点击您创建的服务帐号的电子邮件地址。
    2. 点击密钥
    3. 点击添加密钥,然后点击创建新密钥
    4. 点击创建。JSON 密钥文件将下载到您的计算机上。
    5. 点击关闭
  13. 将环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 设置为包含您的服务帐号密钥的 JSON 文件的路径。 此变量仅适用于当前的 shell 会话,因此,如果您打开新的会话,请重新设置该变量。

安装客户端库

Go

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

Java

如果您使用的是 Maven,请将以下代码添加到您的 pom.xml 文件中。如需详细了解 BOM,请参阅 Google Cloud Platform 库 BOM

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>25.4.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

如果您使用的是 Gradle,请将以下代码添加到您的依赖项中:

implementation platform('com.google.cloud:libraries-bom:25.4.0')

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

如果您使用的是 sbt,请将以下代码添加到您的依赖项中:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.2.0"

如果您使用的是 Visual Studio Code、IntelliJ 或 Eclipse,可以通过以下 IDE 插件将客户端库添加到您的项目中:

上述插件还提供其他功能,例如服务帐号密钥管理。如需了解详情,请参阅各个插件相应的文档。

Node.js

在安装库之前,请确保已经为 Node.js 开发准备好环境

npm install --save @google-cloud/language

Python

在安装库之前,请确保已经为 Python 开发准备好环境

pip install --upgrade google-cloud-language

分析一些文本

现在您可以使用 Natural Language API 来分析一些文本。请运行以下代码以执行您的第一次文本情感分析:

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"
	languagepb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/language/v1"
)

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

在运行该示例之前,请确保已经为 Node.js 开发准备好环境

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

在运行该示例之前,请确保已经为 Python 开发准备好环境

# 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))

恭喜!您已向 Natural Language API 发送了第一个请求。

结果怎么样?

清理

为避免因本页中使用的资源导致您的 Google Cloud 帐号产生费用,请按照以下步骤操作。

后续步骤