クライアント ライブラリを使用して感情分析を行う

クライアント ライブラリを使用して感情分析を行う

このページでは、Google Cloud クライアント ライブラリを使用してお好みのプログラミング言語で Cloud Natural Language API を使用する方法を説明します。

始める前に

Google アカウントにログインします。

Google アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。

Google Cloud CLI をインストールします。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

プロジェクトの選択または作成に必要なロール

• プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも選択できます。
• プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、resourcemanager.projects.create 権限を含むプロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

• Google Cloud プロジェクトを作成します。

  gcloud projects create PROJECT_ID

  PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

• 作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。

  gcloud config set project PROJECT_ID

  PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Natural Language API を有効にします。

API を有効にするために必要なロール

API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

gcloud services enable language.googleapis.com

ユーザー アカウントのローカル認証情報を作成します。

gcloud auth application-default login

注: 使用しているアカウントに serviceusage.services.use 権限がないという警告が gcloud CLI で表示される場合は、一部の gcloud CLI コマンドとクライアント ライブラリが動作しない可能性があります。管理者に Service Usage Consumer IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageConsumer）を付与してもらってから、次のコマンドを実行してください。

gcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID

認証エラーが返され、外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインしていることを確認します。

Google Cloud CLI をインストールします。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します。

gcloud init

Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

プロジェクトの選択または作成に必要なロール

• プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトであれば、どのプロジェクトでも選択できます。
• プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、resourcemanager.projects.create 権限を含むプロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

• Google Cloud プロジェクトを作成します。

  gcloud projects create PROJECT_ID

  PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

• 作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。

  gcloud config set project PROJECT_ID

  PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。

Google Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。

Cloud Natural Language API を有効にします。

API を有効にするために必要なロール

API を有効にするには、serviceusage.services.enable 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。

gcloud services enable language.googleapis.com

ユーザー アカウントのローカル認証情報を作成します。

gcloud auth application-default login

注: 使用しているアカウントに serviceusage.services.use 権限がないという警告が gcloud CLI で表示される場合は、一部の gcloud CLI コマンドとクライアント ライブラリが動作しない可能性があります。管理者に Service Usage Consumer IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageConsumer）を付与してもらってから、次のコマンドを実行してください。

gcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID

認証エラーが返され、外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、 フェデレーション ID を使用して gcloud CLI にログインしていることを確認します。

クライアント ライブラリをインストールする

Go

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

Java

Maven を使用している場合は、次のものを pom.xml ファイルに追加します。BOM の詳細については、Google Cloud Platform ライブラリ BOM をご覧ください。

<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>

Gradle を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

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

sbt を使用している場合は、次のものを依存関係に追加します。

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

Visual Studio Code または IntelliJ を使用している場合は、次の IDE プラグインでプロジェクトにクライアント ライブラリを追加できます。

• Cloud Code for VS Code
• Cloud Code for IntelliJ

プラグインでは、サービス アカウントのキー管理などの追加機能も提供されます。詳細は各プラグインのドキュメントをご覧ください。

注: Cloud Java クライアント ライブラリは現在 Android をサポートしていません。

Node.js

ライブラリをインストールする前に、Node.js 開発のための環境を用意しておいてください。

npm install @google-cloud/language

Python

ライブラリをインストールする前に、Python 開発用の環境を用意しておいてください。

pip install --upgrade google-cloud-language

テキストの分析

これで、Natural Language API を使用してテキストを分析できるようになりました。次のコードを実行して、テキスト感情分析を行ってみてください。

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

サンプルを実行する前に、Node.js の開発環境を用意しておいてください。

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

サンプルを実行する前に、Python の開発環境を用意しておいてください。

# 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}")

これで完了です。Natural Language API に最初のリクエストが送信されました。

いかがでしたか

うまくいった

すばらしい。 このクイックスタートで良かった点をお聞かせください。改善すべき点はありましたか。 すぐにお知らせください。

エラーになった

お客様のご期待に添えず、誠に申し訳ございません。 発生した問題についてお知らせください。問題を修正に活用させていただきます。

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、 Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含む Google Cloud プロジェクトを削除します。

• 不要になったプロジェクトを Google Cloud console で削除します。

次のステップ

• Cloud Natural Language API クライアント ライブラリで詳細を確認します。
• Natural Language API の基本を参照して、Natural Language API リクエストの作成とレスポンスの処理のコンセプトを確認します。
• 感情分析のチュートリアルを行い、サンプル アプリケーションに目を通します。