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.

Hinweise

  1. Sign in to your Google Account.

    If you don't already have one, sign up for a new account.

  2. Install the Google Cloud CLI.

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

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

    gcloud init
  5. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Cloud Natural Language API:

    gcloud services enable language.googleapis.com
  8. Create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

    If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

  9. Install the Google Cloud CLI.

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

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

    gcloud init
  12. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  13. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  14. Enable the Cloud Natural Language API:

    gcloud services enable language.googleapis.com
  15. Create local authentication credentials for your user account:

    gcloud auth application-default login

    If an authentication error is returned, and you are using an external identity provider (IdP), confirm that you have signed in to the gcloud CLI with your federated identity.

  16. Clientbibliothek installieren

    Go

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

    Java

    If you are using Maven, add the following to your pom.xml file. For more information about BOMs, see The Google Cloud Platform Libraries BOM.

    <dependencyManagement>
      <dependencies>
        <dependency>
          <groupId>com.google.cloud</groupId>
          <artifactId>libraries-bom</artifactId>
          <version>26.66.0</version>
          <type>pom</type>
          <scope>import</scope>
        </dependency>
      </dependencies>
    </dependencyManagement>
    
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>com.google.cloud</groupId>
        <artifactId>google-cloud-language</artifactId>
      </dependency>
    </dependencies>

    If you are using Gradle, add the following to your dependencies:

    implementation 'com.google.cloud:google-cloud-language:2.73.0'

    If you are using sbt, add the following to your dependencies:

    libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-language" % "2.73.0"

    If you're using Visual Studio Code, IntelliJ, or Eclipse, you can add client libraries to your project using the following IDE plugins:

    The plugins provide additional functionality, such as key management for service accounts. Refer to each plugin's documentation for details.

    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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