Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse mit Clientbibliotheken durchführen

Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse mit Clientbibliotheken durchführen

Diese Seite führt Sie durch die ersten Schritte mit der Cloud Natural Language API in Ihrer bevorzugten Programmiersprache unter Verwendung der Google Cloud-Clientbibliotheken.

Hinweis

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Wenn Sie noch kein Konto haben, melden Sie sich hier für ein neues Konto an.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen oder wählen Sie ein Google Cloud Projekt aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

• Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können ein beliebiges Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
• Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die resourcemanager.projects.create Berechtigung enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit ihm verknüpften Ressourcen entfernen.

• Projekt erstellen: Google Cloud

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud Projekt, das Sie erstellen.

• Wählen Sie das Google Cloud Projekt aus, das Sie erstellt haben:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihren Google Cloud Projektnamen.

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Aktivieren Sie die Cloud Natural Language API:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

gcloud services enable language.googleapis.com

Lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Nutzerkonto erstellen:

gcloud auth application-default login

Hinweis: Wenn die gcloud CLI eine Warnung ausgibt, dass Ihr Konto nicht die Berechtigung serviceusage.services.use hat, funktionieren einige gcloud CLI-Befehle und Clientbibliotheken möglicherweise nicht. Bitten Sie einen Administrator, Ihnen die IAM-Rolle „Service Usage-Nutzer“ (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer) zuzuweisen, und führen Sie dann den folgenden Befehl aus:

gcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID

Wenn ein Authentifizierungsfehler zurückgegeben wird und Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, prüfen Sie, ob Sie sich mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI angemeldet haben.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen oder wählen Sie ein Google Cloud Projekt aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

• Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können ein beliebiges Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
• Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die resourcemanager.projects.create Berechtigung enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit ihm verknüpften Ressourcen entfernen.

• Projekt erstellen: Google Cloud

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud Projekt, das Sie erstellen.

• Wählen Sie das Google Cloud Projekt aus, das Sie erstellt haben:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihren Google Cloud Projektnamen.

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Aktivieren Sie die Cloud Natural Language API:

Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

gcloud services enable language.googleapis.com

Lokale Anmeldedaten zur Authentifizierung für Ihr Nutzerkonto erstellen:

gcloud auth application-default login

Hinweis: Wenn die gcloud CLI eine Warnung ausgibt, dass Ihr Konto nicht die Berechtigung serviceusage.services.use hat, funktionieren einige gcloud CLI-Befehle und Clientbibliotheken möglicherweise nicht. Bitten Sie einen Administrator, Ihnen die IAM-Rolle „Service Usage-Nutzer“ (roles/serviceusage.serviceUsageConsumer) zuzuweisen, und führen Sie dann den folgenden Befehl aus:

gcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID

Wenn ein Authentifizierungsfehler zurückgegeben wird und Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, prüfen Sie, ob Sie sich mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI angemeldet haben.

Clientbibliothek installieren

Go

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

Java

Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie Ihrer Datei pom.xml den folgenden Code hinzu. Weitere Informationen zu BOMs finden Sie unter The Google Cloud Platform Libraries BOM.

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.google.cloud</groupId>
      <artifactId>libraries-bom</artifactId>
      <version>26.79.0</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

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

Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.89.0'

Wenn Sie sbt nutzen, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.89.0"

Wenn Sie Visual Studio Code oder IntelliJ verwenden, können Sie Ihrem Projekt mithilfe der folgenden IDE-Plug-ins Clientbibliotheken hinzufügen:

• Cloud Code für VS Code
• Cloud Code für IntelliJ

Diese Plug-ins bieten zusätzliche Funktionen wie die Schlüsselverwaltung für Dienstkonten. Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation der einzelnen Plug-ins.

Hinweis:Cloud-Java-Clientbibliotheken unterstützen derzeit Android nicht.

Node.js

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

npm install @google-cloud/language

Python

Bevor Sie die Bibliothek installieren, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

pip install --upgrade google-cloud-language

Text analysieren

Jetzt können Sie die Natural Language API verwenden, um einen Text zu analysieren. Führen Sie für Ihre erste Textsentimentanalyse den folgenden Code aus:

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

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Node.js-Entwicklung vorbereitet haben.

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

Bevor Sie das Beispiel ausführen, prüfen Sie, ob Sie Ihre Umgebung auf die Python-Entwicklung vorbereitet haben.

# 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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• Löschen Sie das Projekt mit Google Cloud console , wenn Sie es nicht benötigen.

Nächste Schritte

• Weiter über unsere Cloud Natural Language API-Clientbibliotheken informieren
• Konzeptionelle Informationen zum Formulieren von Natural Language API-Anfragen und zum Verarbeiten von Antworten unter Grundlagen der Natural Language API ansehen
• Anleitung zur Sentimentanalyse durcharbeiten und Beispielanwendungen ansehen