Использование API естественного языка с C#

1. Обзор

В этой лаборатории кода вы сосредоточитесь на использовании API естественного языка с C#. Вы узнаете, как выполнять анализ настроений, сущностей и синтаксиса.

API Google Cloud Natural Language предоставляет разработчикам технологии понимания естественного языка, включая анализ настроений, анализ сущностей и синтаксический анализ.

Что вы узнаете

• Как использовать Cloud Shell
• Как включить API естественного языка
• Как аутентифицировать запросы API
• Как установить клиентскую библиотеку Google Cloud для C#
• Как провести анализ настроений
• Как выполнить анализ сущности
• Как выполнить синтаксический анализ

Что вам понадобится

• Проект облачной платформы Google
• Браузер, например Chrome или Firefox.
• Знакомство с C#

Опрос

Как вы будете использовать этот урок?

Прочтите только до конца Прочитайте его и выполните упражнения.

Как бы вы оценили свой опыт работы с C#?

Новичок Средний Опытный

Как бы вы оценили свой опыт использования сервисов Google Cloud Platform?

Новичок Средний Опытный

2. Настройка и требования

Самостоятельная настройка среды

1. Войдите в Google Cloud Console и создайте новый проект или повторно используйте существующий. Если у вас еще нет учетной записи Gmail или Google Workspace, вам необходимо ее создать .

• Имя проекта — это отображаемое имя для участников этого проекта. Это строка символов, не используемая API Google. Вы всегда можете обновить его.
• Идентификатор проекта уникален для всех проектов Google Cloud и является неизменяемым (невозможно изменить после его установки). Cloud Console автоматически генерирует уникальную строку; обычно тебя не волнует, что это такое. В большинстве лабораторий кода вам потребуется указать идентификатор проекта (обычно идентифицируемый как PROJECT_ID ). Если вам не нравится сгенерированный идентификатор, вы можете создать другой случайный идентификатор. Альтернативно, вы можете попробовать свой собственный и посмотреть, доступен ли он. Его нельзя изменить после этого шага и он сохраняется на протяжении всего проекта.
• К вашему сведению, есть третье значение — номер проекта , которое используют некоторые API. Подробнее обо всех трех этих значениях читайте в документации .

Внимание: Идентификатор проекта глобально уникален и не может быть использован кем-либо еще после того, как вы его выбрали. Вы единственный пользователь с этим идентификатором. Даже если проект будет удален, идентификатор нельзя будет использовать снова.

Примечание. Если вы используете учетную запись Gmail, вы можете оставить для местоположения по умолчанию значение «Нет организации» . Если вы используете учетную запись Google Workspace, выберите местоположение, подходящее для вашей организации.

2. Затем вам необходимо включить выставление счетов в Cloud Console, чтобы использовать облачные ресурсы/API. Прохождение этой лаборатории кода не будет стоить много, если вообще что-то стоить. Чтобы отключить ресурсы и избежать выставления счетов за пределами этого руководства, вы можете удалить созданные вами ресурсы или удалить проект. Новые пользователи Google Cloud имеют право на участие в программе бесплатной пробной версии стоимостью 300 долларов США .

Запустить Cloud Shell

Хотя Google Cloud можно управлять удаленно с вашего ноутбука, в этой лаборатории вы будете использовать Google Cloud Shell , среду командной строки, работающую в облаке.

Активировать Cloud Shell

1. В Cloud Console нажмите «Активировать Cloud Shell». .

Если вы запускаете Cloud Shell впервые, вы увидите промежуточный экран с описанием того, что это такое. Если вам был представлен промежуточный экран, нажмите «Продолжить» .

Подготовка и подключение к Cloud Shell займет всего несколько минут.

Эта виртуальная машина загружена всеми необходимыми инструментами разработки. Он предлагает постоянный домашний каталог объемом 5 ГБ и работает в Google Cloud, что значительно повышает производительность сети и аутентификацию. Большую часть, если не всю, работу в этой лаборатории кода можно выполнить с помощью браузера.

После подключения к Cloud Shell вы увидите, что вы прошли аутентификацию и что для проекта установлен идентификатор вашего проекта.

2. Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы подтвердить, что вы прошли аутентификацию:

gcloud auth list

Вывод команды

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

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

Примечание. Инструмент командной строки gcloud — это мощный и унифицированный инструмент командной строки в Google Cloud. Он предустановлен в Cloud Shell. Вы заметите поддержку завершения табуляции. Вам может быть предложено пройти аутентификацию при первом запуске команды. Дополнительную информацию см. в обзоре инструмента командной строки gcloud .

3. Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы убедиться, что команда gcloud знает о вашем проекте:

gcloud config list project

Вывод команды

[core]
project = <PROJECT_ID>

Если это не так, вы можете установить его с помощью этой команды:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Вывод команды

Updated property [core/project].

Примечание. Если вы выполняете это руководство вне Cloud Shell, следуйте инструкциям по настройке учетных данных приложения по умолчанию .

3. Включите API естественного языка.

Прежде чем вы сможете начать использовать API естественного языка, вы должны включить API. Используя Cloud Shell, вы можете включить API с помощью следующей команды:

gcloud services enable language.googleapis.com

Примечание. Если эта команда выдает ОШИБКУ, убедитесь, что текущий идентификатор проекта соответствует идентификатору проекта вашей кодовой лаборатории.

Используйте следующую команду, чтобы найти текущий идентификатор проекта, используемый Cloud Shell:

gcloud info | grep "project"

Если идентификатор проекта неверен, используйте следующую команду, чтобы использовать правильный идентификатор проекта:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

Замените <PROJECT_ID> правильным идентификатором проекта.

4. Установите клиентскую библиотеку Google Cloud Natural Language API для C#.

Сначала создайте простое консольное приложение C#, которое вы будете использовать для запуска примеров API естественного языка:

dotnet new console -n NaturalLanguageApiDemo

Вы должны увидеть созданное приложение и разрешенные зависимости:

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

Затем перейдите в папку NaturalLanguageApiDemo :

cd NaturalLanguageApiDemo/

И добавьте в проект пакет Google.Cloud.Language.V1 NuGet:

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'.

Теперь вы готовы использовать API естественного языка!

5. Анализ настроений

В этом разделе вы выполните анализ тональности строки и определите оценку и величину с помощью API естественного языка.

Оценка настроения колеблется от -1,0 (отрицательный) до 1,0 (положительный) и соответствует общему настроению на основе предоставленной информации.

Величина настроения варьируется от 0,0 до + бесконечности и указывает общую силу настроения на основе предоставленной информации. Чем больше информации предоставляется, тем выше величина.

Откройте редактор кода в правом верхнем углу Cloud Shell:

Перейдите к файлу Program.cs в папке NaturalLanguageApiDemo и замените код следующим:

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}");
        }
    }
}

Уделите минуту или две изучению кода и посмотрите, как этот фрагмент кода используется для анализа настроений в строке «Юкихиро Мацумото великолепен!».

Вернувшись в Cloud Shell, запустите приложение:

dotnet run

Вы должны увидеть следующий вывод:

Score: 0.9
Magnitude: 0.9

Примечание. Если этот код C# вам не подходит, проверьте инструкции, которые вы выполнили на этапе проверки подлинности запросов API .

Используя следующую команду, чтобы проверить значение переменной среды GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS :

echo GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

Он должен вывести значение " ~/key.json ".

Если да, то проверьте, что учетная запись службы была создана и находится по адресу " ~/key.json " , используя:

cat "~/key.json"

Вы должны увидеть что-то похожее на:

{

"type": "service_account",

"project_id": "PROJECT_ID",

"private_key_id": "ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276",

"Private_key":...

Если вы этого не сделаете, вернитесь к шагу «Аутентификация запросов API» .

Краткое содержание

На этом этапе вы смогли выполнить анализ настроений для текстовой строки и распечатать оценку и величину. Узнайте больше об анализе настроений .

6. Анализ сущности

Анализ сущностей проверяет данную информацию на предмет сущностей путем поиска имен собственных, таких как общественные деятели, достопримечательности и т. д., и возвращает информацию об этих объектах.

Чтобы выполнить анализ сущностей, перейдите к файлу Program.cs в папке NaturalLanguageApiDemo и замените код следующим:

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"]}");
                }
            }
        }
    }
}

Уделите минуту-другую изучению кода и посмотрите, как этот фрагмент кода используется для выполнения анализа сущностей в строке «Юкихиро Мацумото великолепен!» .

Вернувшись в Cloud Shell, запустите приложение:

dotnet run

Вы должны увидеть следующий вывод:

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

Краткое содержание

На этом этапе вы смогли выполнить анализ сущностей для текстовой строки и распечатать ее сущности. Узнайте больше об анализе сущностей .

7. Синтаксический анализ

Синтаксический анализ извлекает лингвистическую информацию, разбивая данный текст на ряд предложений и токенов (как правило, границ слов), обеспечивая дальнейший анализ этих токенов.

В этом примере будет распечатано количество предложений, токенов и указана часть речи для каждого токена.

Чтобы выполнить синтаксический анализ, перейдите к файлу Program.cs в папке NaturalLanguageApiDemo и замените код следующим:

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}");
            }
        }
    }
}

Уделите минуту или две изучению кода и посмотрите, как этот фрагмент кода используется для синтаксического анализа строки «Юкихиро Мацумото великолепен!» .

Вернувшись в Cloud Shell, запустите приложение:

dotnet run

Вы должны увидеть следующий вывод:

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

Визуальная интерпретация представлена ​​ниже.

Примечание. Вы можете создавать свои собственные деревья синтаксического анализа с помощью демоверсии Natural Language, доступной здесь: https://cloud.google.com/natural-language/ .

Краткое содержание

На этом этапе вы смогли выполнить синтаксический анализ простой текстовой строки и распечатать количество предложений, количество токенов и лингвистическую информацию для каждого токена. Узнайте больше о синтаксическом анализе .

8. Поздравляем!

Вы узнали, как использовать API естественного языка с помощью C# для выполнения различных видов анализа информации!

Очистить

Чтобы избежать списания средств с вашей учетной записи Google Cloud Platform за ресурсы, используемые в этом кратком руководстве:

• Перейдите в консоль облачной платформы .
• Выберите проект, который хотите закрыть, затем нажмите «Удалить» вверху: это запланирует удаление проекта.

Узнать больше

• API Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language/docs/
• C#/.NET на облачной платформе Google: https://cloud.google.com/dotnet/
• Клиент Google Cloud .NET: https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-dotnet/

Лицензия

Эта работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 2.0 Generic License.