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。
-
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。
-
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。 - Google Cloud CLI をインストールして初期化します。
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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。
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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。
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Cloud Natural Language API を有効にします。
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サービス アカウントを作成します。
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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。
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[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。
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[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。
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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。
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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。 - 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
- Google Cloud Console で、[リソースの管理] ページに移動します。
- 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。