Używanie interfejsu Natural Language API w języku C#

1. Omówienie

W tym ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak używać interfejsu Natural Language API w C#. Dowiesz się, jak przeprowadzać analizę nastawienia, encji i składni.

Interfejs Google Cloud Natural Language API udostępnia programistom technologie rozumienia języka naturalnego, w tym analizę nastawienia, analizę encji i analizę składni.

Czego się nauczysz

• Jak używać Cloud Shell
• Jak włączyć interfejs Natural Language API
• Jak uwierzytelniać żądania do interfejsu API
• Jak zainstalować bibliotekę klienta Google Cloud dla języka C#
• Jak przeprowadzić analizę nastawienia
• Jak przeprowadzić analizę encji
• Jak przeprowadzić analizę składni

Czego potrzebujesz

• Projekt Google Cloud Platform
• przeglądarkę, np. Chrome lub Firefox;
• Znajomość języka C#

Ankieta

Jak wykorzystasz ten samouczek?

Tylko do przeczytania Przeczytaj go i wykonaj ćwiczenia

Jak oceniasz swoje doświadczenia z językiem C#?

Początkujący Poziom średnio zaawansowany Biegły

Jak oceniasz swoje wrażenia z korzystania z usług Google Cloud Platform?

Początkujący Poziom średnio zaawansowany Biegły

2. Konfiguracja i wymagania

Samodzielne konfigurowanie środowiska

1. Zaloguj się w konsoli Google Cloud i utwórz nowy projekt lub wykorzystaj już istniejący. Jeśli nie masz jeszcze konta Gmail ani Google Workspace, musisz je utworzyć.

• Nazwa projektu jest wyświetlaną nazwą uczestników tego projektu. To ciąg znaków, który nie jest używany przez interfejsy API Google. W każdej chwili możesz ją zaktualizować.
• Identyfikator projektu jest unikalny we wszystkich projektach Google Cloud i nie można go zmienić (po jego ustawieniu nie można go zmienić). Cloud Console automatycznie wygeneruje unikalny ciąg znaków. zwykle nieważne, co ona jest. W większości ćwiczeń w Codelabs musisz podać swój identyfikator projektu (zwykle identyfikowany jako PROJECT_ID). Jeśli nie podoba Ci się wygenerowany identyfikator, możesz wygenerować kolejny losowy. Możesz też spróbować własnych sił i sprawdzić, czy jest dostępna. Po wykonaniu tej czynności nie można jej już zmienić. Pozostanie ona przez cały czas trwania projektu.
• Jest jeszcze trzecia wartość, numer projektu, z którego korzystają niektóre interfejsy API. Więcej informacji o wszystkich 3 wartościach znajdziesz w dokumentacji.

Uwaga: identyfikator projektu jest unikalny globalnie i nie może być użyty przez nikogo innego po jego wybraniu. Jesteś jedynym użytkownikiem tego identyfikatora. Nawet po usunięciu projektu identyfikatora nie można użyć ponownie

Uwaga: jeśli używasz konta Gmail, jako domyślną lokalizację możesz pozostawić ustawienie Brak organizacji. Jeśli używasz konta Google Workspace, wybierz lokalizację odpowiednią dla Twojej organizacji.

2. Następnie musisz włączyć płatności w Cloud Console, aby korzystać z zasobów Cloud/interfejsów API. Ukończenie tego ćwiczenia z programowania nic nie kosztuje. Aby wyłączyć zasoby w celu uniknięcia naliczania opłat po zakończeniu tego samouczka, możesz usunąć utworzone zasoby lub projekt. Nowi użytkownicy Google Cloud mogą skorzystać z programu bezpłatnego okresu próbnego o wartości 300 USD.

Uruchamianie Cloud Shell

Google Cloud można obsługiwać zdalnie z laptopa, ale w ramach tego ćwiczenia z programowania wykorzystasz Google Cloud Shell – środowisko wiersza poleceń działające w chmurze.

Aktywowanie Cloud Shell

1. W konsoli Cloud kliknij Aktywuj Cloud Shell .

Jeśli uruchamiasz Cloud Shell po raz pierwszy, zobaczysz ekran pośredni z opisem tej usługi. Jeśli wyświetlił się ekran pośredni, kliknij Dalej.

Uzyskanie dostępu do Cloud Shell i połączenie się z nim powinno zająć tylko kilka chwil.

Ta maszyna wirtualna ma wszystkie potrzebne narzędzia dla programistów. Zawiera stały katalog domowy o pojemności 5 GB i działa w Google Cloud, co znacznie zwiększa wydajność sieci i uwierzytelnianie. Większość zadań w ramach tego ćwiczenia z programowania można wykonać w przeglądarce.

Po nawiązaniu połączenia z Cloud Shell powinno pojawić się potwierdzenie, że użytkownik jest uwierzytelniony, a projekt jest ustawiony na identyfikator Twojego projektu.

2. Uruchom to polecenie w Cloud Shell, aby potwierdzić, że jesteś uwierzytelniony:

gcloud auth list

Dane wyjściowe polecenia

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

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

Uwaga: narzędzie wiersza poleceń gcloud to zaawansowane, ujednolicone narzędzie wiersza poleceń w Google Cloud. Jest ona wstępnie zainstalowana w Cloud Shell. Zauważysz, że obsługuje ona funkcję autouzupełniania. Przy pierwszym uruchomieniu polecenia może pojawić się prośba o uwierzytelnienie. Więcej informacji znajdziesz w artykule Omówienie narzędzia wiersza poleceń gcloud.

3. Uruchom to polecenie w Cloud Shell, aby sprawdzić, czy polecenie gcloud zna Twój projekt:

gcloud config list project

Dane wyjściowe polecenia

[core]
project = <PROJECT_ID>

Jeśli tak nie jest, możesz go ustawić za pomocą tego polecenia:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Dane wyjściowe polecenia

Updated property [core/project].

Uwaga: jeśli wykonujesz ten samouczek poza Cloud Shell, przeczytaj artykuł Konfigurowanie domyślnych danych logowania aplikacji.

3. Włączanie interfejsu Natural Language API

Zanim zaczniesz korzystać z interfejsu Natural Language API, musisz go włączyć. Interfejs API możesz włączyć za pomocą Cloud Shell za pomocą tego polecenia:

gcloud services enable language.googleapis.com

Uwaga: jeśli to polecenie wykaże błąd, sprawdź, czy obecny identyfikator projektu jest zgodny z identyfikatorem projektu w Codelabs.

Za pomocą tego polecenia znajdź bieżący identyfikator projektu używany przez Cloud Shell:

gcloud info | grep "project"

Jeśli identyfikator projektu jest nieprawidłowy, użyj tego polecenia, aby go wpisać:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Zastąp <PROJECT_ID> prawidłowym identyfikatorem projektu.

4. Instalowanie biblioteki klienta interfejsu Google Cloud Natural Language API dla języka C#

Najpierw utwórz prostą aplikację konsoli w C#, której będziesz używać do uruchamiania przykładów interfejsu Natural Language API:

dotnet new console -n NaturalLanguageApiDemo

Powinna pojawić się utworzona aplikacja i zamknięte zależności:

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

Następnie przejdź do folderu NaturalLanguageApiDemo:

cd NaturalLanguageApiDemo/

I dodaj do projektu pakiet NuGet Google.Cloud.Language.V1:

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'.

Możesz teraz korzystać z interfejsu Natural Language API.

5. Analiza nastawienia

W tej sekcji przeprowadzisz analizę nastawienia dla ciągu znaków i poznasz wartości Wynik i Magnitude za pomocą interfejsu Natural Language API.

Wynik nastawienia mieści się w zakresie od -1,0 (ujemne) do 1,0 (pozytywne) i odpowiada ogólnym nastrojom na podstawie podanych informacji.

Wielkość nastawienia wynosi od 0,0 do +nieskończoności.Wskazuje ogólną siłę nastawienia na podstawie podanych informacji. Im więcej informacji podasz, tym większa magnituda.

Otwórz edytor kodu w prawym górnym rogu Cloud Shell:

Przejdź do pliku Program.cs znajdującego się w folderze NaturalLanguageApiDemo i zastąp kod poniższym kodem:

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}");
        }
    }
}

Poświęć kilka minut na zapoznanie się z kodem i zobacz, jak można go wykorzystać do przeprowadzenia analizy nastawienia dotyczącej ciągu „Yukihiro Matsumoto jest świetne!”.

Uruchom aplikację w Cloud Shell:

dotnet run

Powinny się wyświetlić te dane wyjściowe:

Score: 0.9
Magnitude: 0.9

Uwaga: jeśli ten kod w C# nie działa, sprawdź instrukcje wykonane podczas kroku Uwierzytelniaj żądania do interfejsu API.

Aby sprawdzić wartość zmiennej środowiskowej GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, użyj tego polecenia:

echo GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

Powinna wyświetlić się wartość "~/key.json".

Jeśli tak, sprawdź, czy konto usługi zostało utworzone i znajduje się pod adresem "~/key.json", używając:

cat "~/key.json"

Zobaczysz tekst podobny do tego:

{

"type": "service_account",

"project_id": "PROJECT_ID",

"private_key_id": "ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276",

"Private_key":...

Jeśli go nie podasz, wróć do kroku Uwierzytelniaj żądania do interfejsu API.

Podsumowanie

W tym kroku mogliśmy przeprowadzić analizę nastawienia dla ciągu tekstowego i wydrukować wynik oraz wielkość. Dowiedz się więcej o analizie nastawienia.

6. Analiza encji

Analiza encji pozwala sprawdzić podane informacje pod kątem podmiotów przez wyszukiwanie rzeczowników własnych, takich jak osoby publiczne, punkty orientacyjne itp., i zwraca informacje o tych podmiotach.

Aby przeprowadzić analizę encji, przejdź do pliku Program.cs w folderze NaturalLanguageApiDemo i zastąp go tym kodem:

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"]}");
                }
            }
        }
    }
}

Poświęć kilka minut na zapoznanie się z kodem i zobacz, jak został on użyty do przeprowadzenia analizy encji na ciągu znaków „Yukihiro Matsumoto jest świetne!”.

Uruchom aplikację w Cloud Shell:

dotnet run

Powinny się wyświetlić te dane wyjściowe:

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

Podsumowanie

W tym kroku mogliśmy przeprowadzić analizę encji dla ciągu tekstowego i wydrukować jego jednostki. Dowiedz się więcej o analizie encji.

7. Analiza składni

Analiza składniowa wyodrębnia informacje językowe, dzieląc dany tekst na serię zdań i tokenów (zwykle są to granice słów), co prowadzi do dalszej analizy tych tokenów.

W tym przykładzie wydrukujemy liczbę zdań i tokenów oraz do każdego tokena poda się część mowy.

Aby przeprowadzić analizę składni, przejdź do pliku Program.cs w folderze NaturalLanguageApiDemo i zastąp go tym kodem:

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}");
            }
        }
    }
}

Poświęć kilka minut na zapoznanie się z kodem i zobacz, jak został on użyty do przeprowadzenia analizy składni ciągu znaków „Yukihiro Matsumoto jest świetne!”.

Uruchom aplikację w Cloud Shell:

dotnet run

Powinny się wyświetlić te dane wyjściowe:

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

Poniżej przedstawiono interpretację wizualną.

Uwaga: możesz utworzyć własne drzewo analizy za pomocą wersji demonstracyjnej języka naturalnego dostępnej tutaj: https://cloud.google.com/natural-language/.

Podsumowanie

W tym kroku wykonaliśmy analizę składni prostego ciągu tekstowego i wydrukowaliśmy liczbę zdań, liczbę tokenów i informacje językowe dla każdego tokena. Dowiedz się więcej o analizie składni.

8. Gratulacje!

Wiesz już, jak korzystać z interfejsu Natural Language API w języku C#, aby przeprowadzać różnego rodzaju analizy informacji.

Czyszczenie danych

Oto kroki, które musisz wykonać, aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud Platform opłatami za zasoby zużyte podczas krótkiego wprowadzenia:

• Otwórz konsolę Cloud Platform.
• Wybierz projekt, który chcesz wyłączyć, i kliknij „Usuń”. u góry: spowoduje to zaplanowanie usunięcia projektu.

Więcej informacji

• Interfejs Google Cloud Natural Language API: https://cloud.google.com/natural-language/docs/
• C#/.NET w Google Cloud Platform: https://cloud.google.com/dotnet/
• Klient Google Cloud .NET: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet/

Licencja

To zadanie jest licencjonowane na podstawie ogólnej licencji Creative Commons Attribution 2.0.