Detecta opiniones

Detecta opiniones en un texto de muestra.

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Go

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de GoNatural Language.

Para autenticar en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 


// 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

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de JavaNatural Language.

Para autenticar en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

// 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

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Natural LanguageNode.js.

Para autenticar en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

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}`);
}

PHP

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language.

Para autenticar en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

# Includes the autoloader for libraries installed with composer
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

# Imports the Google Cloud client library
use Google\Cloud\Language\V2\AnalyzeSentimentRequest;
use Google\Cloud\Language\V2\Client\LanguageServiceClient;
use Google\Cloud\Language\V2\Document;

# Your Google Cloud Platform project ID
$projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

# Instantiates a client
$language = new LanguageServiceClient([
    'projectId' => $projectId
]);

# The text to analyze
$text = 'Hello, world!';
$document = (new Document())
    ->setContent($text)
    ->setType(Document\Type::PLAIN_TEXT);
$analyzeSentimentRequest = (new AnalyzeSentimentRequest())
    ->setDocument($document);

# Detects the sentiment of the text
$response = $language->analyzeSentiment($analyzeSentimentRequest);
foreach ($response->getSentences() as $sentence) {
    $sentiment = $sentence->getSentiment();
    echo 'Text: ' . $sentence->getText()->getContent() . PHP_EOL;
    printf('Sentiment: %s, %s' . PHP_EOL, $sentiment->getScore(), $sentiment->getMagnitude());
}

Python

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de PythonNatural Language.

Para autenticar en Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

# 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}")

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