ניתוח הסנטימנט במחרוזת

בודקים את הטקסט שצוין ומזהים את הדעה הרגשית הרווחת.

המשך למידה

לקבלת הסבר מפורט שכולל את דוגמת הקוד הזו, קראו את המאמר:

ניתוח סנטימנט

דוגמת קוד

Go

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Natural Language ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Natural Language. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Natural Language Go API.

כדי לבצע אימות ב-Natural Language, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	language "cloud.google.com/go/language/apiv2"
	"cloud.google.com/go/language/apiv2/languagepb"
)

// analyzeSentiment sends a string of text to the Cloud Natural Language API to
// assess the sentiment of the text.
func analyzeSentiment(w io.Writer, text string) error {
	ctx := context.Background()

	// Initialize client.
	client, err := language.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer client.Close()

	resp, 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 {
		return fmt.Errorf("AnalyzeSentiment: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Response: %q\n", resp)

	return nil
}

Java

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Natural Language ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Natural Language. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Natural Language Java API.

// Instantiate the Language client com.google.cloud.language.v2.LanguageServiceClient
try (LanguageServiceClient language = LanguageServiceClient.create()) {
  Document doc = Document.newBuilder().setContent(text).setType(Type.PLAIN_TEXT).build();
  AnalyzeSentimentResponse response = language.analyzeSentiment(doc);
  Sentiment sentiment = response.getDocumentSentiment();
  if (sentiment == null) {
    System.out.println("No sentiment found");
  } else {
    System.out.printf("Sentiment magnitude: %.3f\n", sentiment.getMagnitude());
    System.out.printf("Sentiment score: %.3f\n", sentiment.getScore());
  }
  return sentiment;
}

Node.js

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Natural Language ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Natural Language. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Natural Language Node.js API.

// Imports the Google Cloud client library
const language = require('@google-cloud/language').v2;

// 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 the sentiment of the document
const [result] = await client.analyzeSentiment({document});

const sentiment = result.documentSentiment;
console.log('Document sentiment:');
console.log(`  Score: ${sentiment.score}`);
console.log(`  Magnitude: ${sentiment.magnitude}`);

const sentences = result.sentences;
sentences.forEach(sentence => {
  console.log(`Sentence: ${sentence.text.content}`);
  console.log(`  Score: ${sentence.sentiment.score}`);
  console.log(`  Magnitude: ${sentence.sentiment.magnitude}`);
});

PHP

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Natural Language ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Natural Language.

use Google\Cloud\Language\V1\AnalyzeSentimentRequest;
use Google\Cloud\Language\V1\Client\LanguageServiceClient;
use Google\Cloud\Language\V1\Document;
use Google\Cloud\Language\V1\Document\Type;

/**
 * @param string $text The text to analyze
 */
function analyze_sentiment(string $text): void
{
    $languageServiceClient = new LanguageServiceClient();

    // Create a new Document, add text as content and set type to PLAIN_TEXT
    $document = (new Document())
        ->setContent($text)
        ->setType(Type::PLAIN_TEXT);

    // Call the analyzeSentiment function
    $request = (new AnalyzeSentimentRequest())
        ->setDocument($document);
    $response = $languageServiceClient->analyzeSentiment($request);
    $document_sentiment = $response->getDocumentSentiment();
    // Print document information
    printf('Document Sentiment:' . PHP_EOL);
    printf('  Magnitude: %s' . PHP_EOL, $document_sentiment->getMagnitude());
    printf('  Score: %s' . PHP_EOL, $document_sentiment->getScore());
    printf(PHP_EOL);
    $sentences = $response->getSentences();
    foreach ($sentences as $sentence) {
        printf('Sentence: %s' . PHP_EOL, $sentence->getText()->getContent());
        printf('Sentence Sentiment:' . PHP_EOL);
        $sentiment = $sentence->getSentiment();
        if ($sentiment) {
            printf('Entity Magnitude: %s' . PHP_EOL, $sentiment->getMagnitude());
            printf('Entity Score: %s' . PHP_EOL, $sentiment->getScore());
        }
        print(PHP_EOL);
    }
}

Python

מידע על התקנת ספריית הלקוח של Natural Language ושימוש בה מופיע במאמר ספריות הלקוח של Natural Language. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Natural Language Python API.

from google.cloud import language_v2


def sample_analyze_sentiment(text_content: str = "I am so happy and joyful.") -> None:
    """
    Analyzes Sentiment in a string.

    Args:
      text_content: The text content to analyze.
    """

    client = language_v2.LanguageServiceClient()

    # text_content = 'I am so happy and joyful.'

    # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
    document_type_in_plain_text = language_v2.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_code = "en"
    document = {
        "content": text_content,
        "type_": document_type_in_plain_text,
        "language_code": language_code,
    }

    # Available values: NONE, UTF8, UTF16, UTF32
    # See https://cloud.google.com/natural-language/docs/reference/rest/v2/EncodingType.
    encoding_type = language_v2.EncodingType.UTF8

    response = client.analyze_sentiment(
        request={"document": document, "encoding_type": encoding_type}
    )
    # Get overall sentiment of the input document
    print(f"Document sentiment score: {response.document_sentiment.score}")
    print(f"Document sentiment magnitude: {response.document_sentiment.magnitude}")
    # Get sentiment for all sentences in the document
    for sentence in response.sentences:
        print(f"Sentence text: {sentence.text.content}")
        print(f"Sentence sentiment score: {sentence.sentiment.score}")
        print(f"Sentence sentiment magnitude: {sentence.sentiment.magnitude}")

    # 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_code}")

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .

ניתוח הסנטימנט במחרוזת קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.