Analisi del sentiment relativo all'entità

L'analisi del sentiment relativo all'entità combina l'analisi delle entità e l'analisi del sentiment e tenta di determinare il sentiment (positivo o negativo) espresso sulle entità all'interno del testo. Il sentiment per un'entità, formato da un punteggio numerico e da un valore di grandezza, viene determinato per ogni menzione di un'entità. I punteggi vengono quindi aggregati in un punteggio di sentiment e in una grandezza complessivi per un'entità. Per informazioni su come interpretare i valori di sentiment score e magnitude inclusi nell' analisi, consulta Interpretazione dei valori di analisi del sentiment.

Gli esempi seguenti mostrano come eseguire query sul analyzeEntitySentiment metodo. Per ogni documento, devi inviare una richiesta separata.

Analisi del sentiment relativo all'entità

Di seguito è riportato un esempio di analisi del sentiment relativo all'entità fornito come stringa:

Protocollo

Per analizzare il sentiment relativo all'entità in un documento, esegui una POST richiesta al documents:analyzeEntitySentiment metodo REST e fornisci il corpo della richiesta appropriato, come mostrato nell'esempio seguente.

L'esempio utilizza il gcloud auth application-default print-access-token comando per ottenere un token di accesso per un account di servizio configurato per il progetto utilizzando Google Cloud Platform gcloud CLI. Per istruzioni sull'installazione di gcloud CLI, sulla configurazione di un progetto con un account di servizio consulta la guida rapida.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
  'document':{
    'type':'PLAIN_TEXT',
    'content':'I love R&B music. Marvin Gaye is the best.
               \'What\'s Going On\' is one of my favorite songs.
               It was so sad when Marvin Gaye died.'
  },
  'encodingType':'UTF8'
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntitySentiment"

gcloud

Per informazioni dettagliate, consulta il analyze-entity-sentiment comando.

Per eseguire l'analisi del sentiment relativo all'entità, utilizza gcloud CLI e il flag --content per identificare i contenuti da analizzare:

gcloud ml language analyze-entity-sentiment \
  --content="I love R&B music. Marvin Gaye is the best. 'What's Going On' is one of my favorite songs. It was so sad when Marvin Gaye died."

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'Go API Natural Language.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


func analyzeEntitySentiment(ctx context.Context, client *language.Client, text string) (*languagepb.AnalyzeEntitySentimentResponse, error) {
	return client.AnalyzeEntitySentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeEntitySentimentRequest{
		Document: &languagepb.Document{
			Source: &languagepb.Document_Content{
				Content: text,
			},
			Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
		},
	})
}

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Natural Language.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient
try (com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient language =
    com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient.create()) {
  com.google.cloud.language.v1.Document doc =
      com.google.cloud.language.v1.Document.newBuilder().setContent(text)
          .setType(com.google.cloud.language.v1.Document.Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeEntitySentimentRequest request =
      AnalyzeEntitySentimentRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(com.google.cloud.language.v1.EncodingType.UTF16)
          .build();
  // Detect entity sentiments in the given string
  AnalyzeEntitySentimentResponse response = language.analyzeEntitySentiment(request);
  // Print the response
  for (com.google.cloud.language.v1.Entity entity : response.getEntitiesList()) {
    System.out.printf("Entity: %s\n", entity.getName());
    System.out.printf("Salience: %.3f\n", entity.getSalience());
    System.out.printf("Sentiment : %s\n", entity.getSentiment());
    for (com.google.cloud.language.v1.EntityMention mention : entity.getMentionsList()) {
      System.out.printf("Begin offset: %d\n", mention.getText().getBeginOffset());
      System.out.printf("Content: %s\n", mention.getText().getContent());
      System.out.printf("Magnitude: %.3f\n", mention.getSentiment().getMagnitude());
      System.out.printf("Sentiment score : %.3f\n", mention.getSentiment().getScore());
      System.out.printf("Type: %s\n\n", mention.getType());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Natural Language.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Imports the Google Cloud client library
const language = require('@google-cloud/language');

// Creates a client
const client = new language.LanguageServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following line to run this code.
 */
// const text = 'Your text to analyze, e.g. Hello, world!';

// Prepares a document, representing the provided text
const document = {
  content: text,
  type: 'PLAIN_TEXT',
};

// Detects sentiment of entities in the document
const [result] = await client.analyzeEntitySentiment({document});
const entities = result.entities;

console.log('Entities and sentiments:');
entities.forEach(entity => {
  console.log(`  Name: ${entity.name}`);
  console.log(`  Type: ${entity.type}`);
  console.log(`  Score: ${entity.sentiment.score}`);
  console.log(`  Magnitude: ${entity.sentiment.magnitude}`);
});

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Python .

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import language_v1


def sample_analyze_entity_sentiment(text_content):
    """
    Analyzing Entity Sentiment in a String

    Args:
      text_content The text content to analyze
    """

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # text_content = 'Grapes are good. Bananas are bad.'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    type_ = language_v1.types.Document.Type.PLAIN_TEXT

    # Optional. If not specified, the language is automatically detected.
    # For list of supported languages:
    # https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages
    language = "en"
    document = {"content": text_content, "type_": type_, "language": language}

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32
    encoding_type = language_v1.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_entity_sentiment(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Loop through entitites returned from the API
    for entity in response.entities:
        print(f"Representative name for the entity: {entity.name}")
        # Get entity type, e.g. PERSON, LOCATION, ADDRESS, NUMBER, et al
        print(f"Entity type: {language_v1.Entity.Type(entity.type_).name}")
        # Get the salience score associated with the entity in the [0, 1.0] range
        print(f"Salience score: {entity.salience}")
        # Get the aggregate sentiment expressed for this entity in the provided document.
        sentiment = entity.sentiment
        print(f"Entity sentiment score: {sentiment.score}")
        print(f"Entity sentiment magnitude: {sentiment.magnitude}")
        # Loop over the metadata associated with entity. For many known entities,
        # the metadata is a Wikipedia URL (wikipedia_url) and Knowledge Graph MID (mid).
        # Some entity types may have additional metadata, e.g. ADDRESS entities
        # may have metadata for the address street_name, postal_code, et al.
        for metadata_name, metadata_value in entity.metadata.items():
            print(f"{metadata_name} = {metadata_value}")

        # Loop over the mentions of this entity in the input document.
        # The API currently supports proper noun mentions.
        for mention in entity.mentions:
            print(f"Mention text: {mention.text.content}")
            # Get the mention type, e.g. PROPER for proper noun
            print(
                "Mention type: {}".format(
                    language_v1.EntityMention.Type(mention.type_).name
                )
            )

    # Get the language of the text, which will be the same as
    # the language specified in the request or, if not specified,
    # the automatically-detected language.
    print(f"Language of the text: {response.language}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.

Analisi del sentiment relativo all'entità da Cloud Storage

Di seguito è riportato un esempio di analisi del sentiment relativo all'entità memorizzato in un file di testo su Cloud Storage:

Protocollo

Per analizzare il sentiment relativo all'entità da un documento archiviato in Cloud Storage, esegui una richiesta POST al documents:analyzeEntitySentiment metodo REST e fornisci il corpo della richiesta appropriato con il percorso del documento come mostrato nell'esempio seguente.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     --data "{
  'document':{
    'type':'PLAIN_TEXT',
    'gcsContentUri':'gs://<bucket-name>/<object-name>'
  }
}" "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntitySentiment"

gcloud

Per informazioni dettagliate, consulta il analyze-entity-sentiment comando.

Per eseguire l'analisi del sentiment relativo all'entità, utilizza gcloud CLI e il flag --content per identificare i contenuti da analizzare:

gcloud ml language analyze-entity-sentiment \
  --content-file=gs://<bucket-name>/<object-name>

Java

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Natural Language.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient
try (com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient language =
    com.google.cloud.language.v1.LanguageServiceClient.create()) {
  com.google.cloud.language.v1.Document doc =
      com.google.cloud.language.v1.Document.newBuilder().setGcsContentUri(gcsUri)
          .setType(com.google.cloud.language.v1.Document.Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeEntitySentimentRequest request =
      AnalyzeEntitySentimentRequest.newBuilder()
          .setDocument(doc)
          .setEncodingType(com.google.cloud.language.v1.EncodingType.UTF16)
          .build();
  // Detect entity sentiments in the given file
  AnalyzeEntitySentimentResponse response = language.analyzeEntitySentiment(request);
  // Print the response
  for (com.google.cloud.language.v1.Entity entity : response.getEntitiesList()) {
    System.out.printf("Entity: %s\n", entity.getName());
    System.out.printf("Salience: %.3f\n", entity.getSalience());
    System.out.printf("Sentiment : %s\n", entity.getSentiment());
    for (com.google.cloud.language.v1.EntityMention mention : entity.getMentionsList()) {
      System.out.printf("Begin offset: %d\n", mention.getText().getBeginOffset());
      System.out.printf("Content: %s\n", mention.getText().getContent());
      System.out.printf("Magnitude: %.3f\n", mention.getSentiment().getMagnitude());
      System.out.printf("Sentiment score : %.3f\n", mention.getSentiment().getScore());
      System.out.printf("Type: %s\n\n", mention.getType());
    }
  }
}

Node.js

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Natural Language.

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

// Imports the Google Cloud client library
const language = require('@google-cloud/language');

// Creates a client
const client = new language.LanguageServiceClient();

/**
 * TODO(developer): Uncomment the following lines to run this code
 */
// const bucketName = 'Your bucket name, e.g. my-bucket';
// const fileName = 'Your file name, e.g. my-file.txt';

// Prepares a document, representing a text file in Cloud Storage
const document = {
  gcsContentUri: `gs://${bucketName}/${fileName}`,
  type: 'PLAIN_TEXT',
};

// Detects sentiment of entities in the document
const [result] = await client.analyzeEntitySentiment({document});
const entities = result.entities;

console.log('Entities and sentiments:');
entities.forEach(entity => {
  console.log(`  Name: ${entity.name}`);
  console.log(`  Type: ${entity.type}`);
  console.log(`  Score: ${entity.sentiment.score}`);
  console.log(`  Magnitude: ${entity.sentiment.magnitude}`);
});

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Natural Language Python .

Per eseguire l'autenticazione in Natural Language, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import language_v1


def sample_analyze_entity_sentiment(gcs_content_uri):
    """
    Analyzing Entity Sentiment in text file stored in Cloud Storage

    Args:
      gcs_content_uri Google Cloud Storage URI where the file content is located.
      e.g. gs://[Your Bucket]/[Path to File]
    """

    client = language_v1.LanguageServiceClient()

    # gcs_content_uri = 'gs://cloud-samples-data/language/entity-sentiment.txt'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    type_ = language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT

    # Optional. If not specified, the language is automatically detected.
    # For list of supported languages:
    # https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages
    language = "en"
    document = {
        "gcs_content_uri": gcs_content_uri,
        "type_": type_,
        "language": language,
    }

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32
    encoding_type = language_v1.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_entity_sentiment(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Loop through entitites returned from the API
    for entity in response.entities:
        print(f"Representative name for the entity: {entity.name}")
        # Get entity type, e.g. PERSON, LOCATION, ADDRESS, NUMBER, et al
        print(f"Entity type: {language_v1.Entity.Type(entity.type_).name}")
        # Get the salience score associated with the entity in the [0, 1.0] range
        print(f"Salience score: {entity.salience}")
        # Get the aggregate sentiment expressed for this entity in the provided document.
        sentiment = entity.sentiment
        print(f"Entity sentiment score: {sentiment.score}")
        print(f"Entity sentiment magnitude: {sentiment.magnitude}")
        # Loop over the metadata associated with entity. For many known entities,
        # the metadata is a Wikipedia URL (wikipedia_url) and Knowledge Graph MID (mid).
        # Some entity types may have additional metadata, e.g. ADDRESS entities
        # may have metadata for the address street_name, postal_code, et al.
        for metadata_name, metadata_value in entity.metadata.items():
            print(f"{metadata_name} = {metadata_value}")

        # Loop over the mentions of this entity in the input document.
        # The API currently supports proper noun mentions.
        for mention in entity.mentions:
            print(f"Mention text: {mention.text.content}")
            # Get the mention type, e.g. PROPER for proper noun
            print(
                "Mention type: {}".format(
                    language_v1.EntityMention.Type(mention.type_).name
                )
            )

    # Get the language of the text, which will be the same as
    # the language specified in the request or, if not specified,
    # the automatically-detected language.
    print(f"Language of the text: {response.language}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione di C# nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per PHP.

Ruby: segui le istruzioni di configurazione di Ruby nella pagina delle librerie client, poi consulta la documentazione di riferimento di Natural Language per Ruby.