感情分析のチュートリアル

オーディエンス

このチュートリアルは、Google Cloud Natural Language API を使用するアプリケーションの調査と開発をすぐに開始できるように作られています。基本的なプログラミングについて理解されている方を対象としていますが、プログラミングの深い知識がなくても、チュートリアルに沿って学習できるようになっています。このチュートリアルを終了すると、リファレンス ドキュメントを使用して独自の基本的なアプリケーションを作成できるようになります。

このチュートリアルでは、Python コードを使用した Natural Language API アプリケーションを使用します。ここでの目的は、Python クライアント ライブラリについて説明することではなく、Natural Language API を呼び出す方法を説明することです。Java や Node.js のアプリケーションも基本的にはこれと同様です。その他の言語のサンプル（チュートリアル内で使用するこのサンプルを含む）については、Natural Language API のサンプルをご覧ください。

前提条件

このチュートリアルでは次の事前準備が必要です。

  • Google Cloud のアカウントがあります。このプラットフォームを初めて使用する場合は、 アカウントを作成して、 実際のシナリオで Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。
  • コンソールで Google Cloud Cloud Natural Language API プロジェクトが設定されている。
  • アプリケーションのデフォルト認証情報を使用して環境を設定する。
  • Python プログラミングの基本事項を理解している。
  • Python 開発環境が設定されている。ご使用のシステムに最新バージョンの Python、pip、virtualenv をインストールしておくことをおすすめします。手順については、Google Cloud Platform 向け Python 開発環境のセットアップ ガイドをご覧ください。
  • Python 用 Google Cloud クライアント ライブラリがインストールされている。

ドキュメントの感情分析

このチュートリアルでは、analyzeSentiment リクエストを使用してテキストの感情分析を実行する基本的な Natural Language API アプリケーションについて説明します。感情分析は、全体的な態度（ポジティブかネガティブか）を特定する分析で、分析の結果は score と magnitude の数値で表されます（これらの概念の詳細については、Natural Language API の基本をご覧ください）。

まずコード全体を示します（このコードのコメントのほとんどは削除されています。これは、コードそのものは単純であることを示すためです。コードについて説明していく中で、コメントを追加で示します）。

Google Cloud Natural Language の Python 用クライアント ライブラリのインストールと使用についての詳細は、Natural Language API クライアント ライブラリをご覧ください。 
"""Demonstrates how to make a simple call to the Natural Language API."""

import argparse

from google.cloud import language_v1



def print_result(annotations):
    score = annotations.document_sentiment.score
    magnitude = annotations.document_sentiment.magnitude

    for index, sentence in enumerate(annotations.sentences):
        sentence_sentiment = sentence.sentiment.score
        print(f"Sentence {index} has a sentiment score of {sentence_sentiment}")

    print(f"Overall Sentiment: score of {score} with magnitude of {magnitude}