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Package google.cloud.language.v1
컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

색인

LanguageService(인터페이스)
AnalyzeEntitiesRequest(메시지)
AnalyzeEntitiesResponse(메시지)
AnalyzeEntitySentimentRequest(메시지)
AnalyzeEntitySentimentResponse(메시지)
AnalyzeSentimentRequest(메시지)
AnalyzeSentimentResponse(메시지)
AnalyzeSyntaxRequest(메시지)
AnalyzeSyntaxResponse(메시지)
AnnotateTextRequest(메시지)
AnnotateTextRequest.Features(메시지)
AnnotateTextResponse(메시지)
ClassificationCategory(메시지)
ClassificationModelOptions(메시지)
ClassificationModelOptions.V1Model(메시지)
ClassificationModelOptions.V2Model(메시지)
ClassificationModelOptions.V2Model.ContentCategoriesVersion(열거형)
ClassifyTextRequest(메시지)
ClassifyTextResponse(메시지)
DependencyEdge(메시지)
DependencyEdge.Label(열거형)
Document(메시지)
Document.Type(열거형)
EncodingType(열거형)
Entity(메시지)
Entity.Type(열거형)
EntityMention(메시지)
EntityMention.Type(열거형)
ModerateTextRequest(메시지)
ModerateTextResponse(메시지)
PartOfSpeech(메시지)
PartOfSpeech.Aspect(열거형)
PartOfSpeech.Case(열거형)
PartOfSpeech.Form(열거형)
PartOfSpeech.Gender(열거형)
PartOfSpeech.Mood(열거형)
PartOfSpeech.Number(열거형)
PartOfSpeech.Person(열거형)
PartOfSpeech.Proper(열거형)
PartOfSpeech.Reciprocity(열거형)
PartOfSpeech.Tag(열거형)
PartOfSpeech.Tense(열거형)
PartOfSpeech.Voice(열거형)
Sentence(메시지)
Sentiment(메시지)
TextSpan(메시지)
Token(메시지)

LanguageService

감정 분석, 항목 인식과 같은 텍스트 분석 작업을 제공합니다.

AnalyzeEntities

AnalyzeEntities
`rpc AnalyzeEntities(AnalyzeEntitiesRequest) returns (AnalyzeEntitiesResponse)` 텍스트에서 명칭이 지정된 항목 (현재는 고유한 이름 및 일반 명사)과 함께 항목 유형, 가시도, 각 항목의 멘션, 기타 속성을 찾습니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc AnalyzeEntities(AnalyzeEntitiesRequest) returns (AnalyzeEntitiesResponse)

텍스트에서 명칭이 지정된 항목 (현재는 고유한 이름 및 일반 명사)과 함께 항목 유형, 가시도, 각 항목의 멘션, 기타 속성을 찾습니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

AnalyzeEntitySentiment

AnalyzeEntitySentiment
`rpc AnalyzeEntitySentiment(AnalyzeEntitySentimentRequest) returns (AnalyzeEntitySentimentResponse)` 텍스트에서 `AnalyzeEntities`와 유사한 항목을 찾고 각 항목 및 언급과 관련된 감정을 분석합니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc AnalyzeEntitySentiment(AnalyzeEntitySentimentRequest) returns (AnalyzeEntitySentimentResponse)

텍스트에서 AnalyzeEntities와 유사한 항목을 찾고 각 항목 및 언급과 관련된 감정을 분석합니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

AnalyzeSentiment

AnalyzeSentiment
`rpc AnalyzeSentiment(AnalyzeSentimentRequest) returns (AnalyzeSentimentResponse)` 제공된 텍스트의 감정을 분석합니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc AnalyzeSentiment(AnalyzeSentimentRequest) returns (AnalyzeSentimentResponse)

제공된 텍스트의 감정을 분석합니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

AnalyzeSyntax

AnalyzeSyntax
`rpc AnalyzeSyntax(AnalyzeSyntaxRequest) returns (AnalyzeSyntaxResponse)` 텍스트의 문법을 분석하고 품사 태그, 종속 항목 트리, 기타 속성과 함께 문장 경계 및 토큰화를 제공합니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc AnalyzeSyntax(AnalyzeSyntaxRequest) returns (AnalyzeSyntaxResponse)

텍스트의 문법을 분석하고 품사 태그, 종속 항목 트리, 기타 속성과 함께 문장 경계 및 토큰화를 제공합니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

AnnotateText

AnnotateText
`rpc AnnotateText(AnnotateTextRequest) returns (AnnotateTextResponse)` analyzeSentiment, analyzeEntities, analyzeSyntax가 제공하는 모든 기능을 한 번에 호출하는 편의 메서드입니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc AnnotateText(AnnotateTextRequest) returns (AnnotateTextResponse)

analyzeSentiment, analyzeEntities, analyzeSyntax가 제공하는 모든 기능을 한 번에 호출하는 편의 메서드입니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

ClassifyText

ClassifyText
`rpc ClassifyText(ClassifyTextRequest) returns (ClassifyTextResponse)` 문서를 카테고리로 분류합니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc ClassifyText(ClassifyTextRequest) returns (ClassifyTextResponse)

문서를 카테고리로 분류합니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

ModerateText

ModerateText
`rpc ModerateText(ModerateTextRequest) returns (ModerateTextResponse)` 유해하고 민감한 카테고리의 문서를 검토합니다. 승인 범위 다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다. `https://www.googleapis.com/auth/cloud-language` `https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform` 자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

rpc ModerateText(ModerateTextRequest) returns (ModerateTextResponse)

유해하고 민감한 카테고리의 문서를 검토합니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

https://www.googleapis.com/auth/cloud-language
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

자세한 내용은 인증 개요를 참조하세요.

AnalyzeEntitiesRequest

항목 분석 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`encoding_type`	`EncodingType` API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

encoding_type

EncodingType

API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

AnalyzeEntitiesResponse

항목 분석 응답 메시지입니다.

필드

필드
`entities[]`	`Entity` 입력 문서에서 인식된 항목입니다.
`language`	`string` 텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 `Document.language` 필드를 참고하세요.

entities[]

Entity

입력 문서에서 인식된 항목입니다.

language

string

텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 Document.language 필드를 참고하세요.

AnalyzeEntitySentimentRequest

항목 수준 감정 분석 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`encoding_type`	`EncodingType` API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

encoding_type

EncodingType

API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

AnalyzeEntitySentimentResponse

항목 수준 감정 분석 응답 메시지입니다.

필드

필드
`entities[]`	`Entity` 입력 문서에서 인식된 항목과 관련 감정입니다.
`language`	`string` 텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 `Document.language` 필드를 참고하세요.

entities[]

Entity

입력 문서에서 인식된 항목과 관련 감정입니다.

language

string

AnalyzeSentimentRequest

감정 분석 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`encoding_type`	`EncodingType` API에서 문장 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

encoding_type

EncodingType

API에서 문장 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

AnalyzeSentimentResponse

감정 분석 응답 메시지입니다.

필드

필드
`document_sentiment`	`Sentiment` 입력 문서의 전반적인 감정입니다.
`language`	`string` 텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 `Document.language` 필드를 참고하세요.
`sentences[]`	`Sentence` 문서의 모든 문장에 대한 감정입니다.

document_sentiment

Sentiment

입력 문서의 전반적인 감정입니다.

language

string

sentences[]

Sentence

문서의 모든 문장에 대한 감정입니다.

AnalyzeSyntaxRequest

구문 분석 요청 메시지

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`encoding_type`	`EncodingType` API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

encoding_type

EncodingType

API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

AnalyzeSyntaxResponse

구문 분석 응답 메시지입니다.

필드

필드
`sentences[]`	`Sentence` 입력 문서의 문장입니다.
`tokens[]`	`Token` 입력 문서의 토큰과 문법 정보
`language`	`string` 텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 `Document.language` 필드를 참고하세요.

sentences[]

Sentence

입력 문서의 문장입니다.

tokens[]

Token

입력 문서의 토큰과 문법 정보

language

string

AnnotateTextRequest

한 번의 호출로 여러 분석 유형 (감정, 항목, 구문)을 실행할 수 있는 텍스트 주석 API의 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`features`	`Features` 필수 입력란입니다. 사용 설정된 기능
`encoding_type`	`EncodingType` API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

features

Features

필수 입력란입니다. 사용 설정된 기능

encoding_type

EncodingType

API에서 오프셋을 계산하는 데 사용하는 인코딩 유형입니다.

기능

감정, 문법, 시맨틱 분석에 사용할 수 있는 모든 기능 각각을 true로 설정하면 입력에 대해 해당 분석이 사용 설정됩니다.

필드
`extract_syntax`	`bool` 문법 정보를 추출합니다.
`extract_entities`	`bool` 항목 추출
`extract_document_sentiment`	`bool` 문서 수준 감정을 추출합니다.
`extract_entity_sentiment`	`bool` 항목과 관련 감정을 추출합니다.
`classify_text`	`bool` 전체 문서를 카테고리로 분류합니다.
`moderate_text`	`bool` 유해하고 민감한 카테고리의 문서를 검토합니다.
`classification_model_options`	`ClassificationModelOptions` 선택사항입니다. 분류에 사용할 모델 옵션입니다. 지정하지 않을 경우 기본값은 v1 옵션입니다. `classify_text`가 true로 설정된 경우에만 사용됩니다.

AnnotateTextResponse

텍스트 주석 응답 메시지입니다.

필드
`sentences[]`	`Sentence` 입력 문서의 문장입니다. 사용자가 `AnnotateTextRequest.Features.extract_syntax`를 사용 설정하면 채워집니다.
`tokens[]`	`Token` 입력 문서의 토큰과 문법 정보 사용자가 `AnnotateTextRequest.Features.extract_syntax`를 사용 설정하면 채워집니다.
`entities[]`	`Entity` 입력 문서의 항목과 시맨틱 정보 사용자가 `AnnotateTextRequest.Features.extract_entities`를 사용 설정하면 채워집니다.
`document_sentiment`	`Sentiment` 문서의 전반적인 감정입니다. 사용자가 `AnnotateTextRequest.Features.extract_document_sentiment`를 사용 설정하면 채워집니다.
`language`	`string` 텍스트의 언어입니다. 요청에 지정된 언어와 동일하거나 지정되지 않은 경우에는 자동 감지된 언어입니다. 자세한 내용은 `Document.language` 필드를 참고하세요.
`categories[]`	`ClassificationCategory` 입력 문서에서 식별된 카테고리입니다.
`moderation_categories[]`	`ClassificationCategory` 입력 문서에서 확인된 유해하고 민감한 카테고리입니다.

ClassificationCategory

텍스트 분류기에서 반환된 카테고리를 나타냅니다.

필드

필드
`name`	`string` 문서를 나타내는 카테고리의 이름입니다.
`confidence`	`float` 분류자의 카테고리 신뢰도입니다. 숫자는 이 카테고리가 주어진 텍스트를 나타낸다고 분류기가 얼마나 확신하는지를 나타냅니다.

name

string

문서를 나타내는 카테고리의 이름입니다.

confidence

float

분류자의 카테고리 신뢰도입니다. 숫자는 이 카테고리가 주어진 텍스트를 나타낸다고 분류기가 얼마나 확신하는지를 나타냅니다.

ClassificationModelOptions

분류 요청에 사용할 수 있는 모델 옵션입니다.

필드

필드
통합 필드 `model_type`. 이 필드를 설정하지 않으면 기본적으로 `v1_model`이 사용됩니다. `model_type`은 다음 중 하나일 수 있습니다.
`v1_model`	`V1Model` 이 필드를 설정하면 V1 모델 및 V1 콘텐츠 카테고리 버전이 사용됩니다. V1 모델은 기존 모델이며 향후 지원이 중단될 예정입니다.
`v2_model`	`V2Model` 이 필드를 설정하면 적절한 콘텐츠 카테고리 버전과 함께 V2 모델이 사용됩니다. V2 모델이 더 나은 성능을 보입니다.

통합 필드 model_type. 이 필드를 설정하지 않으면 기본적으로 v1_model이 사용됩니다. model_type은 다음 중 하나일 수 있습니다.

v1_model

V1Model

이 필드를 설정하면 V1 모델 및 V1 콘텐츠 카테고리 버전이 사용됩니다. V1 모델은 기존 모델이며 향후 지원이 중단될 예정입니다.

v2_model

V2Model

이 필드를 설정하면 적절한 콘텐츠 카테고리 버전과 함께 V2 모델이 사용됩니다. V2 모델이 더 나은 성능을 보입니다.

V1Model

이 유형에는 필드가 없습니다.

V1 모델의 옵션입니다.

V2Model

V2 모델의 옵션입니다.

필드

필드
`content_categories_version`	`ContentCategoriesVersion` 분류에 사용되는 콘텐츠 카테고리입니다.

content_categories_version

ContentCategoriesVersion

분류에 사용되는 콘텐츠 카테고리입니다.

ContentCategoriesVersion

분류에 사용되는 콘텐츠 카테고리입니다.

열거형
`CONTENT_CATEGORIES_VERSION_UNSPECIFIED`	`ContentCategoriesVersion`을 지정하지 않으면 이 옵션의 기본값은 `V1`입니다.
`V1`	2017년 초기 출시의 기존 콘텐츠 카테고리입니다.
`V2`	2022년에 콘텐츠 카테고리가 업데이트되었습니다.

ClassifyTextRequest

문서 분류 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.
`classification_model_options`	`ClassificationModelOptions` 선택사항입니다. 분류에 사용할 모델 옵션입니다. 지정하지 않을 경우 기본값은 v1 옵션입니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

classification_model_options

ClassificationModelOptions

선택사항입니다. 분류에 사용할 모델 옵션입니다. 지정하지 않을 경우 기본값은 v1 옵션입니다.

ClassifyTextResponse

문서 분류 응답 메시지입니다.

필드

필드
`categories[]`	`ClassificationCategory` 입력 문서를 나타내는 카테고리입니다.

categories[]

ClassificationCategory

입력 문서를 나타내는 카테고리입니다.

DependencyEdge

토큰의 종속 항목 파싱 트리 정보를 나타냅니다. 종속 항목 라벨에 관한 자세한 내용은 http://www.aclweb.org/anthology/P13-2017을 참고하세요.

필드

필드
`head_token_index`	`int32` 종속 항목 트리에서 이 토큰의 헤드를 나타냅니다. 이 토큰으로 이어지는 원호가 있는 토큰의 색인입니다. 색인은 API 메서드에서 반환된 토큰 배열에서 토큰의 위치입니다. 이 토큰이 루트 토큰인 경우 `head_token_index`는 자체 색인입니다.
`label`	`Label` 토큰의 파싱 라벨입니다.

head_token_index

int32

종속 항목 트리에서 이 토큰의 헤드를 나타냅니다. 이 토큰으로 이어지는 원호가 있는 토큰의 색인입니다. 색인은 API 메서드에서 반환된 토큰 배열에서 토큰의 위치입니다. 이 토큰이 루트 토큰인 경우 head_token_index는 자체 색인입니다.

label

Label

토큰의 파싱 라벨입니다.

라벨

토큰의 파싱 라벨 enum입니다.

열거형
`UNKNOWN`	알 수 없음
`ABBREV`	약어 수정자
`ACOMP`	형용사적 보어
`ADVCL`	부사절 수식어
`ADVMOD`	부사 수식어
`AMOD`	NP의 형용사 수식자
`APPOS`	NP의 접속형 수식어
`ATTR`	보조 동사에 종속된 속성
`AUX`	보조 (기본이 아닌) 동사
`AUXPASS`	수동 보조
`CC`	접속사
`CCOMP`	동사 또는 형용사의 절 보어
`CONJ`	Conjunct
`CSUBJ`	주어 절
`CSUBJPASS`	수동절 주어
`DEP`	종속 항목 (확인할 수 없음)
`DET`	한정사
`DISCOURSE`	담화
`DOBJ`	직접 객체
`EXPL`	비속어
`GOESWITH`	Goes with (잘 수정되지 않은 텍스트의 단어 일부)
`IOBJ`	간접 객체
`MARK`	마커 (종속절을 도입하는 단어)
`MWE`	여러 단어로 된 표현
`MWV`	여러 단어로 된 언어 표현
`NEG`	부정 수정자
`NN`	명사 복합 수식어
`NPADVMOD`	부사 수식어로 사용되는 명사구
`NSUBJ`	명사 주어
`NSUBJPASS`	수동 명사 주어
`NUM`	명사의 숫자 수식어
`NUMBER`	복합수의 요소
`P`	구두점
`PARATAXIS`	파라타시스 관계
`PARTMOD`	부분 수식어
`PCOMP`	전치사의 보어가 절임
`POBJ`	전치사의 목적어
`POSS`	소유권 수정자
`POSTNEG`	동사 뒤에 오는 부정어 부분
`PRECOMP`	술부 보어
`PRECONJ`	전제 조건
`PREDET`	선행 정관사
`PREF`	프리픽스
`PREP`	전치사 수식어
`PRONL`	동사와 어순 간의 관계
`PRT`	Particle
`PS`	연합 또는 속격 조사
`QUANTMOD`	수량구 수식어
`RCMOD`	관계절 수식어
`RCMODREL`	관계절의 보문 표시
`RDROP`	앞에 술어가 없는 생략 기호
`REF`	관계항
`REMNANT`	잔여
`REPARANDUM`	수정사항
`ROOT`	루트
`SNUM`	숫자 단위를 지정하는 접미사
`SUFF`	접미사
`TMOD`	시간 수정자
`TOPIC`	주제 마커
`VMOD`	명사를 수식하는 부정형 동사가 앞에 오는 절
`VOCATIVE`	호격
`XCOMP`	열린 절 보충어
`SUFFIX`	이름 서픽스
`TITLE`	이름 직함
`ADVPHMOD`	부사구 수식어
`AUXCAUS`	사역적 보조동사
`AUXVV`	조동사
`DTMOD`	연체사(명사 앞에 오는 수식어)
`FOREIGN`	외국어
`KW`	키워드
`LIST`	비교 가능한 항목 체인의 목록
`NOMC`	명사화된 절
`NOMCSUBJ`	명사화된 주어 절
`NOMCSUBJPASS`	명사화된 수동절
`NUMC`	숫자 수식어의 복합어
`COP`	계사
`DISLOCATED`	위치가 바뀐 관계(앞쪽/주제 요소의 경우)
`ASP`	상 마커
`GMOD`	소유격 수식어
`GOBJ`	소유격 목적어
`INFMOD`	부정사 수식어
`MES`	측정
`NCOMP`	명사의 명사적 보어

문서

API 메서드의 입력을 나타냅니다.

필드
`type`	`Type` 필수 입력란입니다. 유형이 설정되지 않았거나 `TYPE_UNSPECIFIED`인 경우 `INVALID_ARGUMENT` 오류를 반환합니다.
`language`	`string` 문서의 언어입니다. 지정하지 않으면 언어가 자동으로 감지됩니다. ISO 및 BCP-47 언어 코드 모두 허용됩니다. Language Support에는 현재 각 API 메서드에 지원되는 언어가 나열됩니다. 호출자가 지정했거나 자동으로 감지된 언어가 호출된 API 메서드에서 지원되지 않으면 `INVALID_ARGUMENT` 오류가 반환됩니다.
통합 필드 `source`. 문서의 소스: 콘텐츠 또는 Google Cloud Storage URI가 포함된 문자열입니다. `source`은 다음 중 하나여야 합니다.
`content`	`string` 문자열 형식의 입력 콘텐츠입니다. Cloud 감사 로깅은 사용자 데이터를 기반으로 하므로 예외입니다.
`gcs_content_uri`	`string` 파일 콘텐츠가 위치한 Google Cloud Storage URI입니다. 이 URI는 gs://bucket_name/object_name 형식이어야 합니다. 자세한 내용은 https://cloud.google.com/storage/docs/reference-uris를 참고하세요. 참고: Cloud Storage 객체 버전 관리는 지원되지 않습니다.

유형

문서 유형 enum입니다.

열거형
`TYPE_UNSPECIFIED`	콘텐츠 유형이 지정되지 않았습니다.
`PLAIN_TEXT`	일반 텍스트
`HTML`	HTML

EncodingType

호출자가 출력을 처리하는 데 사용하는 텍스트 인코딩을 나타냅니다. API는 토큰 및 멘션과 같은 다양한 출력의 시작 오프셋을 제공하며, 기본적으로 다른 텍스트 인코딩을 사용하는 언어는 오프셋에 다르게 액세스할 수 있으므로 EncodingType를 제공하는 것이 좋습니다.

열거형
`NONE`	`EncodingType`가 지정되지 않으면 인코딩 종속 정보 (예: `begin_offset`)가 `-1`로 설정됩니다.
`UTF8`	인코딩에 종속된 정보 (예: `begin_offset`)는 입력의 UTF-8 인코딩을 기반으로 계산됩니다. C++와 Go는 이 인코딩을 기본적으로 사용하는 언어의 예입니다.
`UTF16`	인코딩에 종속된 정보 (예: `begin_offset`)는 입력의 UTF-16 인코딩을 기반으로 계산됩니다. Java와 JavaScript는 이 인코딩을 기본적으로 사용하는 언어의 예입니다.
`UTF32`	인코딩에 종속된 정보 (예: `begin_offset`)는 입력의 UTF-32 인코딩을 기반으로 계산됩니다. Python은 이 인코딩을 기본적으로 사용하는 언어의 예입니다.

항목

텍스트에서 사람, 조직, 장소와 같이 알려진 항목인 문구를 나타냅니다. 이 API는 가시도 및 멘션과 같은 정보를 항목과 연결합니다.

필드
`name`	`string` 항목의 대표 이름입니다.
`type`	`Type` 항목 유형입니다.
`metadata`	`map<string, string>` 항목과 연결된 메타데이터입니다. 대부분의 항목 유형의 경우 메타데이터는 Wikipedia URL(`wikipedia_url`) 및 지식 그래프 MID(`mid`)(사용 가능한 경우)입니다. 다른 항목 유형과 연결된 메타데이터는 아래의 유형 표를 참고하세요.
`salience`	`float` [0, 1.0] 범위의 항목과 연결된 가시도 점수입니다. 항목의 salience 점수는 전체 문서 텍스트에서 해당 항목의 중요성이나 중심에 관한 정보를 제공합니다. 0에 가까운 점수일수록 눈에 띄지 않고, 1.0에 가까운 점수일수록 눈에 띄게 됩니다.
`mentions[]`	`EntityMention` 입력 문서에서 이 항목을 언급한 부분입니다. 이 API는 현재 고유명사 언급을 지원합니다.
`sentiment`	`Sentiment` [AnalyzeEntitySentiment][] 호출의 경우 또는 `AnnotateTextRequest.Features.extract_entity_sentiment`가 true로 설정된 경우 이 필드에는 제공된 문서에서 이 항목에 대해 표현된 집계된 감정이 포함됩니다.

유형

항목의 유형입니다. 대부분의 항목 유형의 경우 연결된 메타데이터는 Wikipedia URL (wikipedia_url) 및 지식 그래프 MID (mid)입니다. 아래 표에는 메타데이터가 다른 항목의 연결된 필드가 나와 있습니다.

열거형
`UNKNOWN`	알 수 없음
`PERSON`	사람
`LOCATION`	위치
`ORGANIZATION`	조직
`EVENT`	이벤트
`WORK_OF_ART`	예술작품
`CONSUMER_GOOD`	소비자 제품
`OTHER`	기타 항목 유형
`PHONE_NUMBER`	전화번호 메타데이터에는 현지 관례에 따라 형식이 지정된 전화번호와 텍스트에 표시되는 추가 요소가 나열됩니다. `number` - 현지 관례에 따라 섹션으로 분류된 실제 수 `national_prefix` - 국가 코드(감지된 경우) `area_code` - 지역 또는 지역 코드(감지된 경우) `extension` - 전화번호 (연결 후 전화 걸기) - 감지된 경우
`ADDRESS`	주소 메타데이터는 도로 번호와 지역을 식별하고 텍스트에 표시되는 추가 요소를 식별합니다. `street_number` - 번지수 `locality` - 도시 또는 마을 `street_name` - 감지된 경우 도로/경로 이름 `postal_code` - 우편번호(감지된 경우) `country` - 국가(감지된 경우)< `broad_region` - 행정 구역(예: 주) - 감지된 경우 `narrow_region` - 감지된 경우 카운티와 같은 소규모 행정 구역 `sublocality` - 아시아 주소에서 도시 내 구역을 구분하는 데 사용됩니다(감지되는 경우).
`DATE`	날짜 메타데이터는 날짜의 구성요소를 식별합니다. `year` - 감지된 경우 4자리 연도 `month` - 감지된 경우 두 자리 월 번호 `day` - 감지된 경우 2자리 일 수
`NUMBER`	숫자 메타데이터는 숫자 자체입니다.
`PRICE`	가격 메타데이터는 `value` 및 `currency`를 식별합니다.

EntityMention

텍스트에서 항목의 멘션을 나타냅니다. 현재는 고유명사 멘션이 지원됩니다.

필드

필드
`text`	`TextSpan` 멘션 텍스트입니다.
`type`	`Type` 항목 멘션의 유형입니다.
`sentiment`	`Sentiment` [AnalyzeEntitySentiment][] 호출의 경우 또는 `AnnotateTextRequest.Features.extract_entity_sentiment`가 true로 설정된 경우 이 필드에는 제공된 문서에서 이 엔터티 언급에 대해 표현된 감정이 포함됩니다.

text

TextSpan

멘션 텍스트입니다.

type

Type

항목 멘션의 유형입니다.

sentiment

Sentiment

[AnalyzeEntitySentiment][] 호출의 경우 또는 AnnotateTextRequest.Features.extract_entity_sentiment가 true로 설정된 경우 이 필드에는 제공된 문서에서 이 엔터티 언급에 대해 표현된 감정이 포함됩니다.

유형

지원되는 멘션 유형

열거형
`TYPE_UNKNOWN`	알 수 없음
`PROPER`	고유명사
`COMMON`	일반 명사 (또는 명사 복합어)

ModerateTextRequest

문서 검토 요청 메시지입니다.

필드

필드
`document`	`Document` 필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

document

Document

필수 입력란입니다. 문서를 입력합니다.

ModerateTextResponse

문서 검토 응답 메시지입니다.

필드

필드
`moderation_categories[]`	`ClassificationCategory` 입력 문서를 나타내는 유해 및 민감한 카테고리입니다.

moderation_categories[]

ClassificationCategory

입력 문서를 나타내는 유해 및 민감한 카테고리입니다.

PartOfSpeech

토큰의 품사 정보를 나타냅니다. 품사는 http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2012/pdf/274_Paper.pdf에 정의된 대로 정의됩니다.

필드
`tag`	`Tag` 품사 태그입니다.
`aspect`	`Aspect` 문법적 시제
`case`	`Case` 문법적 케이스
`form`	`Form` 문법적 형식입니다.
`gender`	`Gender` 문법적 성별입니다.
`mood`	`Mood` 문법적 서법
`number`	`Number` 문법적 수입니다.
`person`	`Person` 문법적 인칭
`proper`	`Proper` 문법적 적절성
`reciprocity`	`Reciprocity` 문법적 상호성
`tense`	`Tense` 문법 시제
`voice`	`Voice` 문법적 시제

관점

이벤트 중에 시간 흐름을 표현하는 동사의 특성입니다.

열거형
`ASPECT_UNKNOWN`	분석된 언어에 측정기준이 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`PERFECTIVE`	완료형
`IMPERFECTIVE`	Imperfective
`PROGRESSIVE`	프로그레시브

케이스

문구, 절 또는 문장에서 명사 또는 대명사가 수행하는 문법적 기능입니다. 일부 언어에서는 형용사 및 관사와 같은 다른 품사가 명사와 일치하는 격 변형을 사용합니다.

열거형
`CASE_UNKNOWN`	분석된 언어로 케이스를 적용할 수 없거나 예측되지 않습니다.
`ACCUSATIVE`	대격
`ADVERBIAL`	부사
`COMPLEMENTIVE`	보완적
`DATIVE`	여격
`GENITIVE`	소유격
`INSTRUMENTAL`	연주곡
`LOCATIVE`	위치
`NOMINATIVE`	주격
`OBLIQUE`	Oblique
`PARTITIVE`	분수형
`PREPOSITIONAL`	전치사
`REFLEXIVE_CASE`	반사적
`RELATIVE_CASE`	상대적
`VOCATIVE`	호격

양식

언어에 따라 형식은 동사, 형용사, 부사 등의 다양한 형식을 분류할 수 있습니다. 예를 들어 동사 및 형용사의 굴절된 어미를 분류하거나 형용사 및 동사의 짧은 형식과 긴 형식을 구분할 수 있습니다.

열거형
`FORM_UNKNOWN`	분석된 언어에 해당 양식이 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`ADNOMIAL`	Adnomial
`AUXILIARY`	보조
`COMPLEMENTIZER`	보조 접속사
`FINAL_ENDING`	최종 결말
`GERUND`	동명사
`REALIS`	Realis
`IRREALIS`	비실현형
`SHORT`	짧은 형식
`LONG`	긴 형식
`ORDER`	주문 양식
`SPECIFIC`	특정 양식

성별

관련 단어의 동작에 반영된 명사의 성별 클래스입니다.

열거형
`GENDER_UNKNOWN`	분석된 언어에 성별이 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`FEMININE`	여성형
`MASCULINE`	남성
`NEUTER`	중성

기분

동사의 문법적 특징으로, 양태와 태도를 나타내는 데 사용됩니다.

열거형
`MOOD_UNKNOWN`	분석된 언어에 감정이 적용되지 않거나 감정이 예측되지 않습니다.
`CONDITIONAL_MOOD`	조건부
`IMPERATIVE`	명령형
`INDICATIVE`	직설법
`INTERROGATIVE`	Interrogative
`JUSSIVE`	명령형
`SUBJUNCTIVE`	가정법

숫자

구분을 계산합니다.

열거형
`NUMBER_UNKNOWN`	분석된 언어에 해당 번호가 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`SINGULAR`	단수형
`PLURAL`	복수형
`DUAL`	듀얼

사람

화자, 2인칭, 3인칭 등의 구분

열거형
`PERSON_UNKNOWN`	분석된 언어에 해당하는 사람이 없거나 예측되지 않습니다.
`FIRST`	처음
`SECOND`	초
`THIRD`	셋째
`REFLEXIVE_PERSON`	반사적

올바른

이 카테고리는 토큰이 고유명사의 일부인지를 보여줍니다.

열거형
`PROPER_UNKNOWN`	분석된 언어에 적합하지 않거나 예측되지 않습니다.
`PROPER`	올바른
`NOT_PROPER`	적절하지 않음

상호성

호칭의 상호적 특성

열거형
`RECIPROCITY_UNKNOWN`	분석된 언어에 호혜성이 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`RECIPROCAL`	상호
`NON_RECIPROCAL`	비상호성

열거형
`UNKNOWN`	알 수 없음
`ADJ`	형용사
`ADP`	부속어 (전치사 및 후치사)
`ADV`	부사
`CONJ`	접속사
`DET`	한정사
`NOUN`	명사 (일반 및 고유)
`NUM`	기수
`PRON`	인칭 대명사
`PRT`	조사 또는 기타 기능어
`PUNCT`	구두점
`VERB`	동사 (모든 시제 및 모드)
`X`	기타: 외국어, 오타, 약어
`AFFIX`	접두사

시제

시간 참조

열거형
`TENSE_UNKNOWN`	분석된 언어에 시제가 적용되지 않거나 예측되지 않습니다.
`CONDITIONAL_TENSE`	조건부
`FUTURE`	예정
`PAST`	이전
`PRESENT`	발표
`IMPERFECT`	Imperfect
`PLUPERFECT`	Pluperfect

음성

동사가 표현하는 액션과 인수로 식별된 참여자 간의 관계입니다.

열거형
`VOICE_UNKNOWN`	분석된 언어에 적용할 수 없는 음성 또는 예측되지 않은 음성입니다.
`ACTIVE`	활성
`CAUSATIVE`	Causative
`PASSIVE`	수동

문장

입력 문서의 문장을 나타냅니다.

필드

필드
`text`	`TextSpan` 문장 텍스트입니다.
`sentiment`	`Sentiment` [AnalyzeSentiment][] 호출의 경우 또는 `AnnotateTextRequest.Features.extract_document_sentiment`가 true로 설정된 경우 이 필드에 문장의 감정이 포함됩니다.

text

TextSpan

문장 텍스트입니다.

sentiment

Sentiment

[AnalyzeSentiment][] 호출의 경우 또는 AnnotateTextRequest.Features.extract_document_sentiment가 true로 설정된 경우 이 필드에 문장의 감정이 포함됩니다.

감정

텍스트 전체 또는 텍스트의 항목과 관련된 감정을 나타냅니다.

필드

필드
`magnitude`	`float` [0, +inf) 범위의 음수가 아닌 숫자로, 점수 (긍정 또는 부정)와 관계없이 감정의 절대 크기를 나타냅니다.
`score`	`float` 감정 점수로, -1.0(부정적인 감정)부터 1.0(긍정적인 감정)까지입니다.

magnitude

float

[0, +inf) 범위의 음수가 아닌 숫자로, 점수 (긍정 또는 부정)와 관계없이 감정의 절대 크기를 나타냅니다.

score

float

감정 점수로, -1.0(부정적인 감정)부터 1.0(긍정적인 감정)까지입니다.

TextSpan

입력 문서의 텍스트 스팬을 나타냅니다.

필드

content

string

문서의 하위 문자열인 텍스트 스팬의 콘텐츠입니다.

begin_offset

int32

API는 API 요청에 지정된 EncodingType에 따라 원본 문서의 콘텐츠 시작 오프셋을 계산합니다.

토큰

텍스트의 가장 작은 문법적 구성요소를 나타냅니다.

필드
`text`	`TextSpan` 토큰 텍스트입니다.
`part_of_speech`	`PartOfSpeech` 이 토큰의 품사 태그입니다.
`dependency_edge`	`DependencyEdge` 이 토큰의 종속 항목 트리 파싱입니다.
`lemma`	`string` 토큰의 Lemma입니다.

Package google.cloud.language.v1 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

색인

LanguageService

AnalyzeEntitiesRequest

AnalyzeEntitiesResponse

AnalyzeEntitySentimentRequest

AnalyzeEntitySentimentResponse

AnalyzeSentimentRequest

AnalyzeSentimentResponse

AnalyzeSyntaxRequest

AnalyzeSyntaxResponse

AnnotateTextRequest

기능

AnnotateTextResponse

ClassificationCategory

ClassificationModelOptions

V1Model

V2Model

ContentCategoriesVersion

ClassifyTextRequest

ClassifyTextResponse

DependencyEdge

라벨

문서

유형

EncodingType

항목

유형

EntityMention

유형

ModerateTextRequest

ModerateTextResponse

PartOfSpeech

관점

케이스

양식

성별

기분

숫자

사람

올바른

상호성

태그

시제

음성

문장

감정

TextSpan

토큰

Package google.cloud.language.v1
컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.