gcloud ツールを使用して感情分析を行う

このページでは、Google Cloud SDK を使って Cloud Natural Language API の使用を開始する方法を説明します。

このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

以降のセクションでは、[ガイドを表示] をクリックした場合と同じ手順について説明します。

始める前に

Google Cloud アカウントにログインします。Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

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。

Cloud Natural Language API を有効にします。

API を有効にする

サービスアカウントを作成します。

Cloud Console で [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
[サービスアカウントの作成] に移動
プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Cloud Console は、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに入力します。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Cloud Console で、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS を、サービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに設定します。この変数は現在のシェルセッションにのみ適用されるため、新しいセッションを開く場合は、変数を再度設定します。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールして初期化します。

Google Cloud Console の [プロジェクトセレクタ] ページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

プロジェクトセレクタに移動

Cloud Natural Language API を有効にします。

API を有効にする

サービスアカウントを作成します。

Cloud Console で [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
[サービスアカウントの作成] に移動
プロジェクトを選択します。
[サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Cloud Console は、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに入力します。

[サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for quickstart
[作成して続行] をクリックします。
[完了] をクリックして、サービスアカウントの作成を完了します。

ブラウザウィンドウは閉じないでください。次のステップでこれを使用します。

サービスアカウントキーを作成します。

Cloud Console で、作成したサービスアカウントのメールアドレスをクリックします。
[キー] をクリックします。
[鍵を追加]、[新しい鍵を作成] の順にクリックします。
[作成] をクリックします。JSON キーファイルがパソコンにダウンロードされます。
[閉じる] をクリックします。

例: Linux または macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

例: Windows

PowerShell の場合:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

例:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

コマンドプロンプトの場合:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

KEY_PATH をサービスアカウントキーが含まれる JSON ファイルのパスに置き換えます。

Google Cloud CLI をインストールして初期化します。

エンティティ分析リクエストを行う

gcloud

gcloud コマンドラインツールを使用して analyze-entities コマンドを呼び出し、--content フラグを使用して分析対象のテキストを指定します。

gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'."

コマンドライン

curl を使用して documents:analyzeEntities メソッドに対して POST リクエストを行います。このとき、次の例のように適切なリクエスト本文を指定します。

この例では、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用して、プロジェクトのセットアップで作成したサービスアカウントのアクセストークンを取得します。

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities" \
  --data "{
  'document':{
    'type':'PLAIN_TEXT',
    'content':'Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for
              \'The Calling of Saint Matthew\'.'
  },
  'encodingType':'UTF8'
}"

次のようなレスポンスが表示されます。

{
  "entities": [
    {
      "name": "Michelangelo Caravaggio",
      "type": "PERSON",
      "metadata": {
        "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Caravaggio",
        "mid": "/m/020bg"
      },
      "salience": 0.83047235,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Michelangelo Caravaggio",
            "beginOffset": 0
          },
          "type": "PROPER"
        },
        {
          "text": {
            "content": "painter",
            "beginOffset": 33
          },
          "type": "COMMON"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "Italian",
      "type": "LOCATION",
      "metadata": {
        "mid": "/m/03rjj",
        "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Italy"
      },
      "salience": 0.13870546,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "Italian",
            "beginOffset": 25
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "The Calling of Saint Matthew",
      "type": "EVENT",
      "metadata": {
        "mid": "/m/085_p7",
        "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/The_Calling_of_St_Matthew_(Caravaggio)"
      },
      "salience": 0.030822212,
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "content": "The Calling of Saint Matthew",
            "beginOffset": 69
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ]
    }
  ],
  "language": "en"
}

クリーンアップ

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このチュートリアルで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のチュートリアルとクイックスタートを検討する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て制限を超えないようにできます。

Google Cloud Console で、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

次のステップ

Cloud Natural Language クライアントライブラリで選択した言語の Natural Language API を使用します。
Natural Language API の基本を参照して、Natural Language API リクエストの作成とレスポンスの処理のコンセプトを確認します。
感情分析のチュートリアルを試し、サンプルアプリケーションに目を通します。