Executar a análise de sentimento usando as bibliotecas de cliente

Veja nesta página como dar os primeiros passos com a Cloud Natural Language API em sua linguagem de programação favorita usando as bibliotecas de cliente do Google Cloud.

Antes de começar

  1. Faça login na sua Conta do Google.

    Se você ainda não tiver uma, inscreva-se agora.

  2. Instale a Google Cloud CLI.

  3. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  4. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init
  5. Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

    Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

    • Selecionar um projeto: a seleção de um projeto não exige um papel específico do IAM. Você pode selecionar qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
    • Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a resourcemanager.projects.create permissão. Saiba como conceder papéis.
    • Crie um Google Cloud projeto do:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID por um nome para o Google Cloud projeto do que você está criando.

    • Selecione o Google Cloud projeto do que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do Google Cloud projeto do.

  6. Verifique se o faturamento está ativado para o Google Cloud projeto.

  7. Ative a API Cloud Natural Language:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de Service Usage role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a serviceusage.services.enable permissão. Saiba como conceder papéis.

    gcloud services enable language.googleapis.com
  8. Crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:

    gcloud auth application-default login

    Se um erro de autenticação for retornado e você estiver usando um provedor de identidade (IdP) externo, confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  9. Instale a Google Cloud CLI.

  10. Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

  11. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init
  12. Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

    Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

    • Selecionar um projeto: a seleção de um projeto não exige um papel específico do IAM. Você pode selecionar qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
    • Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a resourcemanager.projects.create permissão. Saiba como conceder papéis.
    • Crie um Google Cloud projeto do:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID por um nome para o Google Cloud projeto do que você está criando.

    • Selecione o Google Cloud projeto do que você criou:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Substitua PROJECT_ID pelo nome do Google Cloud projeto do.

  13. Verifique se o faturamento está ativado para o Google Cloud projeto.

  14. Ative a API Cloud Natural Language:

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de Service Usage role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a serviceusage.services.enable permissão. Saiba como conceder papéis.

    gcloud services enable language.googleapis.com
  15. Crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:

    gcloud auth application-default login

    Se um erro de autenticação for retornado e você estiver usando um provedor de identidade (IdP) externo, confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.

Instale a biblioteca de cliente

Go

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

Java

Se você estiver usando Maven, adicione o código abaixo ao arquivo pom.xml. Para mais informações sobre BOMs, consulte BOM das bibliotecas do Google Cloud Platform.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.80.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Se você estiver usando Gradle, adicione isto às dependências:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.92.0'

Se você estiver usando sbt, adicione o seguinte às suas dependências:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.92.0"

Se você estiver usando o Visual Studio Code ou o IntelliJ, poderá adicionar bibliotecas de cliente ao seu projeto usando estes plug-ins de IDE:

Os plug-ins também oferecem outras funcionalidades, como gerenciamento de chaves de contas de serviço. Consulte a documentação de cada plug-in para mais detalhes.

Node.js

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Node.js.

npm install @google-cloud/language

Python

Antes de instalar a biblioteca, verifique se você preparou seu ambiente para o desenvolvimento do Python.

pip install --upgrade google-cloud-language

Analisar texto

Agora você pode usar a Natural Language API para analisar texto. Execute o código a seguir para realizar a análise de sentimento do primeiro texto:

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

Antes de executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Node.js.

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

Antes de executar o exemplo, verifique se você preparou o ambiente para o desenvolvimento em Python.

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

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

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

Parabéns! Você enviou a primeira solicitação para a Natural Language API.

Como foi?

Limpeza

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o Google Cloud projeto do e os recursos.

A seguir