Rilevamento del sentiment

Rileva il sentiment di alcuni testi di esempio.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Librerie client di Natural Language
• Guida rapida: esegui l'analisi del sentiment utilizzando le librerie client

Esempio di codice

Go

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'APIGo 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.

// 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'JavaAPI 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
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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'APINode.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.

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di 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.

# 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per Natural Language, consulta Librerie client di Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API PythonNatural 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.
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}")

Passaggi successivi

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