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C#과 함께 Natural Language API 사용

1. 개요

이 Codelab에서는 C#과 함께 Natural Language API를 사용하는 데 중점을 둡니다. 감정, 항목, 구문 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다.

Google Cloud Natural Language API는 감정 분석, 항목 분석, 구문 분석 등 자연어 이해 기술을 개발자에게 제공합니다.

학습할 내용

Cloud Shell 사용 방법
Natural Language API를 사용 설정하는 방법
API 요청 인증 방법
C#용 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 설치하는 방법
감정 분석을 수행하는 방법
항목 분석 수행 방법
구문 분석을 수행하는 방법

필요한 항목

Google Cloud Platform 프로젝트
브라우저(Chrome, Firefox 등)
C# 사용에 관한 지식

설문조사

이 튜토리얼을 어떻게 사용하실 계획인가요?

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<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 초보자

중급

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2. 설정 및 요구사항

자습형 환경 설정

Google Cloud Console에 로그인하여 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 재사용합니다. 아직 Gmail이나 Google Workspace 계정이 없는 경우 계정을 만들어야 합니다.

프로젝트 이름은 이 프로젝트 참가자의 표시 이름입니다. 이는 Google API에서 사용하지 않는 문자열이며 언제든지 업데이트할 수 있습니다.
프로젝트 ID는 모든 Google Cloud 프로젝트에서 고유하며, 변경할 수 없습니다(설정된 후에는 변경할 수 없음). Cloud 콘솔은 고유한 문자열을 자동으로 생성합니다. 일반적으로는 신경 쓰지 않아도 됩니다. 대부분의 Codelab에서는 프로젝트 ID (일반적으로 PROJECT_ID로 식별됨)를 참조해야 합니다. 생성된 ID가 마음에 들지 않으면 다른 임의 ID를 생성할 수 있습니다. 또는 직접 시도해 보고 사용 가능한지 확인할 수도 있습니다. 이 단계 이후에는 변경할 수 없으며 프로젝트 기간 동안 유지됩니다.
참고로 세 번째 값은 일부 API에서 사용하는 프로젝트 번호입니다. 이 세 가지 값에 대한 자세한 내용은 문서를 참고하세요.

다음으로 Cloud 리소스/API를 사용하려면 Cloud 콘솔에서 결제를 사용 설정해야 합니다. 이 Codelab 실행에는 많은 비용이 들지 않습니다. 이 튜토리얼이 끝난 후에 요금이 청구되지 않도록 리소스를 종료하려면 만든 리소스 또는 프로젝트를 삭제하면 됩니다. Google Cloud 신규 사용자는 300달러(USD) 상당의 무료 체험판 프로그램에 참여할 수 있습니다.

Cloud Shell 시작

Google Cloud를 노트북에서 원격으로 실행할 수 있지만, 이 Codelab에서는 Cloud에서 실행되는 명령줄 환경인 Google Cloud Shell을 사용합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Console에서 Cloud Shell 활성화를 클릭합니다.

Cloud Shell을 처음 시작하는 경우에는 무엇이 있는지 설명하는 중간 화면이 표시됩니다. 중간 화면이 표시되면 계속을 클릭합니다.

Cloud Shell을 프로비저닝하고 연결하는 데 몇 분 정도만 걸립니다.

가상 머신에는 필요한 개발 도구가 모두 들어 있습니다. 영구적인 5GB 홈 디렉터리를 제공하고 Google Cloud에서 실행되므로 네트워크 성능과 인증이 크게 개선됩니다. 이 Codelab에서 대부분의 작업은 브라우저를 사용하여 수행할 수 있습니다.

Cloud Shell에 연결되면 인증이 완료되었고 프로젝트가 자신의 프로젝트 ID로 설정된 것을 확인할 수 있습니다.

Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 인증되었는지 확인합니다.

gcloud auth list

명령어 결과

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 gcloud 명령어가 프로젝트를 알고 있는지 확인합니다.

gcloud config list project

명령어 결과

[core]
project = <PROJECT_ID>

또는 다음 명령어로 설정할 수 있습니다.

gcloud config set project <PROJECT_ID>

명령어 결과

Updated property [core/project].

3. Natural Language API 사용 설정

Natural Language API를 사용하려면 먼저 API를 사용 설정해야 합니다. Cloud Shell에서 다음 명령어를 사용하여 API를 사용 설정할 수 있습니다.

gcloud services enable language.googleapis.com

4. C#용 Google Cloud Natural Language API 클라이언트 라이브러리 설치

먼저 Natural Language API 샘플을 실행하는 데 사용할 간단한 C# 콘솔 애플리케이션을 만듭니다.

dotnet new console -n NaturalLanguageApiDemo

애플리케이션이 생성되고 종속 항목이 해결된 것을 확인할 수 있습니다.

The template "Console Application" was created successfully.
Processing post-creation actions...
...
Restore succeeded.

그런 다음 NaturalLanguageApiDemo 폴더로 이동합니다.

cd NaturalLanguageApiDemo/

프로젝트에 Google.Cloud.Language.V1 NuGet 패키지를 추가합니다.

dotnet add package Google.Cloud.Language.V1

info : Adding PackageReference for package 'Google.Cloud.Language.V1' into project '/home/atameldev/NaturalLanguageApiDemo/NaturalLanguageApiDemo.csproj'.
log  : Restoring packages for /home/atameldev/NaturalLanguageApiDemo/NaturalLanguageApiDemo.csproj...
...
info : PackageReference for package 'Google.Cloud.Language.V1' version '1.1.0' added to file '/home/atameldev/NaturalLanguageApiDemo/NaturalLanguageApiDemo.csproj'.

이제 Natural Language API를 사용할 준비가 되었습니다.

5. 감정 분석

이 섹션에서는 문자열에 대한 감정 분석을 수행하고 Natural Language API를 사용하여 Score와 Magnitude를 계산합니다.

감정 점수는 -1.0 (부정적)에서 1.0 (긍정적) 사이이며, 주어진 정보의 전반적인 감정에 해당합니다.

감정의 크기는 0.0에서 +무한까지이며 특정 정보에서 나타나는 감정의 전반적인 강도를 나타냅니다. 더 많은 정보를 제공할수록 크기가 커집니다.

Cloud Shell의 오른쪽 상단에서 코드 편집기를 엽니다.

NaturalLanguageApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using Google.Cloud.Language.V1;

namespace NaturalLanguageApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var text = "Yukihiro Matsumoto is great!";
            var client = LanguageServiceClient.Create();
            var response = client.AnalyzeSentiment(Document.FromPlainText(text));
            var sentiment = response.DocumentSentiment;
            Console.WriteLine($"Score: {sentiment.Score}");
            Console.WriteLine($"Magnitude: {sentiment.Magnitude}");
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 코드 스니펫이 "Yukihiro Matsumoto is great!" 문자열에 대한 감정 분석을 수행하는 데 어떻게 사용되는지 확인해 보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Score: 0.9
Magnitude: 0.9

요약

이 단계에서는 텍스트 문자열에 대한 감정 분석을 수행하고 점수와 크기를 출력했습니다. 감정 분석에 대해 자세히 알아보세요.

6. 항목 분석

항목 분석은 공인, 명소 등의 고유 명사를 검색하여 항목에 제공된 정보를 검사하고 항목에 대한 정보를 반환합니다.

항목 분석을 수행하려면 NaturalLanguageApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using Google.Cloud.Language.V1;

namespace NaturalLanguageApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var text = "Yukihiro Matsumoto is great!";
            var client = LanguageServiceClient.Create();
            var response = client.AnalyzeEntitySentiment(Document.FromPlainText(text));

            foreach (var entity in response.Entities)
            {
                Console.WriteLine($"Entity: \"{entity.Name}\" ({entity.Type})");
                if (entity.Metadata.ContainsKey("wikipedia_url"))
                {
                    Console.WriteLine($"URL: {entity.Metadata["wikipedia_url"]}");
                }
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 살펴보고 코드 스니펫이 "Yukihiro Matsumoto is great!" 문자열에 대한 항목 분석을 수행하는 데 어떻게 사용되는지 살펴보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Entity: "Yukihiro Matsumoto" (Person)
URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Yukihiro_Matsumoto

요약

이 단계에서는 텍스트 문자열에 대해 항목 분석을 수행하고 해당 항목을 출력했습니다. 항목 분석에 대해 자세히 알아보세요.

7. 구문 분석

구문 분석은 언어 정보를 추출하여 주어진 텍스트를 일련의 문장과 토큰 (일반적으로 단어 경계)을 분해하고 해당 토큰을 심층 분석합니다.

이 예시에서는 문장 수와 토큰을 출력하고 각 토큰의 품사를 제공합니다.

구문 분석을 실행하려면 NaturalLanguageApiDemo 폴더 내의 Program.cs 파일로 이동하여 코드를 다음으로 바꿉니다.

using System;
using Google.Cloud.Language.V1;
using static Google.Cloud.Language.V1.AnnotateTextRequest.Types;

namespace NaturalLanguageApiDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            var text = "Yukihiro Matsumoto is great!";
            var client = LanguageServiceClient.Create();
            var response = client.AnnotateText(Document.FromPlainText(text), 
                new Features { ExtractSyntax = true });

            var sentences = response.Sentences;
            var tokens = response.Tokens;

            Console.WriteLine($"Sentences: {sentences.Count}");
            Console.WriteLine($"Tokens: {tokens.Count}");

            foreach (var token in tokens)
            {
                Console.WriteLine($"{token.PartOfSpeech.Tag} {token.Text.Content}");
            }
        }
    }
}

1~2분 정도 시간을 내어 코드를 검토하고 코드 스니펫을 사용하여 "Yukihiro Matsumoto is good!" 문자열에 대한 구문 분석을 수행하는 방법을 살펴보세요.

Cloud Shell로 돌아가서 앱을 실행합니다.

dotnet run

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

Sentences: 1
Tokens: 5
Noun Yukihiro
Noun Matsumoto
Verb is
Adj great
Punct !

시각적 해석은 아래와 같습니다.

요약

이 단계에서는 간단한 텍스트 문자열에 대해 구문 분석을 수행하고 각 토큰의 문장 수, 토큰 수, 언어 정보를 출력했습니다. 구문 분석에 대해 자세히 알아보세요.

8. 축하합니다.

C# 으로 Natural Language API를 사용하여 정보에 대해 다양한 종류의 분석을 수행하는 방법을 알아봤습니다.

삭제

이 빠른 시작에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud Platform 계정에 청구되지 않도록 하는 방법은 다음과 같습니다.

Cloud Platform 콘솔로 이동합니다.
종료할 프로젝트를 선택한 후 '삭제'를 클릭하세요. 상단: 프로젝트 삭제가 예약됩니다.

자세히 알아보기

Google Cloud Natural Language API: https://cloud.google.com/natural-language/docs/
Google Cloud Platform의 C#/.NET: https://cloud.google.com/dotnet/
Google Cloud .NET 클라이언트: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet/

라이선스

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