搭配 C# 使用 Natural Language API

1. 總覽

在本程式碼研究室中，您將專注於搭配 C# 使用 Natural Language API。您會瞭解如何執行情緒、實體和語法分析。

Google Cloud Natural Language API 為開發人員提供情緒分析、實體分析和語法分析等自然語言理解技術。

課程內容

• 如何使用 Cloud Shell
• 如何啟用 Natural Language API
• 如何驗證 API 要求
• 如何安裝 C# 適用的 Google Cloud 用戶端程式庫
• 如何執行情緒分析
• 如何執行實體分析
• 如何執行語法分析

軟硬體需求

• Google Cloud Platform 專案
• 瀏覽器，例如 Chrome 或 Firefox
• 熟悉使用 C#

問卷調查

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新手 中級 還算容易

根據您使用 Google Cloud Platform 服務的經驗，您會給予什麼評價？

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2. 設定和需求

自修環境設定

1. 登入 Google Cloud 控制台，建立新專案或重複使用現有專案。如果您還沒有 Gmail 或 Google Workspace 帳戶，請先建立帳戶。

• 「專案名稱」是這項專案參與者的顯示名稱。這是 Google API 未使用的字元字串。您可以隨時更新付款方式。
• 所有 Google Cloud 專案的專案 ID 均不得重複，而且設定後即無法變更。Cloud 控制台會自動產生一個不重複的字串。但通常是在乎它何在在大部分的程式碼研究室中，您必須參照專案 ID (通常為 PROJECT_ID)。如果您對產生的 ID 不滿意，可以隨機產生一個 ID。或者，您也可以自行嘗試，看看是否支援。在這個步驟後，這個名稱即無法變更，而且在專案期間內仍會保持有效。
• 資訊中的第三個值是專案編號，部分 API 會使用這個編號。如要進一步瞭解這三個值，請參閱說明文件。

注意：專案 ID 在全域範圍內都不可重複，選定後即無法使用。您是該 ID 唯一的使用者。即使專案已刪除，也無法再次使用該 ID

注意：如果使用 Gmail 帳戶，可以保留預設位置的「無機構」。如果您使用的是 Google Workspace 帳戶，請選擇最符合貴機構現況的位置。

2. 接下來，您需要在 Cloud 控制台中啟用計費功能，才能使用 Cloud 資源/API。執行本程式碼研究室不會產生任何費用 (如果有的話)。如要關閉資源，以免產生本教學課程結束後產生的費用，您可以刪除自己建立的資源或刪除專案。新使用者符合 $300 美元免費試用計畫的資格。

啟動 Cloud Shell

雖然 Google Cloud 可以從筆記型電腦遠端操作，但在本程式碼研究室中，您將使用 Google Cloud Shell，這是一種在 Cloud 中執行的指令列環境。

啟用 Cloud Shell

1. 在 Cloud 控制台中，按一下「啟用 Cloud Shell」圖示 。

如果您是第一次啟動 Cloud Shell，系統會顯示中繼畫面，說明這項服務的內容。如果系統顯示中繼畫面，請按一下「繼續」。

佈建並連線至 Cloud Shell 只需幾分鐘的時間。

這個虛擬機器已載入所有必要的開發工具。提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作，大幅提高網路效能和驗證能力。在本程式碼研究室中，您的大部分作業都可透過瀏覽器完成。

連線至 Cloud Shell 後，您應會發現自己通過驗證，且專案已設為您的專案 ID。

2. 在 Cloud Shell 中執行下列指令，確認您已通過驗證：

gcloud auth list

指令輸出

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

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

注意：gcloud 指令列工具是 Google Cloud 中功能強大的整合式指令列工具。已預先安裝於 Cloud Shell 中。您會發現系統支援分頁完成功能。首次執行指令時，系統可能會提示您驗證身分。如要瞭解詳情，請參閱 gcloud 指令列工具總覽。

3. 在 Cloud Shell 中執行下列指令，確認 gcloud 指令知道您的專案：

gcloud config list project

指令輸出

[core]
project = <PROJECT_ID>

如果尚未設定，請使用下列指令進行設定：

gcloud config set project <PROJECT_ID>

指令輸出

Updated property [core/project].

注意：如果您是在 Cloud Shell 以外的地方完成本教學課程，請按照「設定應用程式預設憑證」一節的說明操作。

3. 啟用 Natural Language API

您必須先啟用 Natural Language API，才能開始使用 Natural Language API。您可以透過 Cloud Shell 使用下列指令啟用 API：

gcloud services enable language.googleapis.com

注意：如果此指令「ERROR」，請檢查目前的專案 ID 是否與程式碼研究室的專案 ID 相符。

使用下列指令來尋找 Cloud Shell 目前使用的專案 ID：

gcloud info | grep "project"

如果專案 ID 不正確，請使用下列指令來使用正確的專案 ID：

gcloud config set project <PROJECT_ID>

將 <PROJECT_ID> 替換為正確的專案 ID。

4. 安裝適用於 C# 的 Google Cloud Natural Language API 用戶端程式庫

首先，請建立簡單的 C# 主控台應用程式，您要用於執行 Natural Language API 範例：

dotnet new console -n NaturalLanguageApiDemo

您應該會看到應用程式已建立，並已解決依附元件：

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

接著前往 NaturalLanguageApiDemo 資料夾：

cd NaturalLanguageApiDemo/

然後將 Google.Cloud.Language.V1 NuGet 套件新增至專案：

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'.

現在您可以開始使用 Natural Language API 了！

5. 情緒分析

在本節中，您將針對字串執行情緒分析，並使用 Natural Language API 找出「分數」和「規模」。

情緒的分數範圍介於 -1.0 (負面) 到 1.0 (正面) 之間，可反映從指定資訊的整體情緒狀況。

情緒的規模範圍從 0.0 到 +無限，可指出特定資訊的整體情緒強度。提供的資訊越多，資料規模就越大。

開啟 Cloud Shell 右上角的程式碼編輯器：

前往 NaturalLanguageApiDemo 資料夾中的 Program.cs 檔案，然後將程式碼替換為以下程式碼：

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}");
        }
    }
}

請花一兩分鐘研究這個程式碼，看看如何使用該程式碼片段對「Yukihiro Matsumoto is good!」字串執行情緒分析。

返回 Cloud Shell，執行應用程式：

dotnet run

您應該會看到以下的輸出內容：

Score: 0.9
Magnitude: 0.9

注意：如果這個 C# 代碼不適用，請驗證您在驗證 API 要求步驟中執行的操作說明。

請使用下列指令驗證 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境變數的值：

echo GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

這會輸出值 "~/key.json".

如果是，請使用以下程式碼，檢查服務帳戶是否已建立，且位於 "~/key.json"：

cat "~/key.json"

內容大致如下所示：

{

"type": "service_account",

"project_id": "PROJECT_ID",

"private_key_id": "ff31939192529e07f42e4535fb20bb029def1276",

"Private_key":...

如果沒有，請再次查看「Authenticate API 要求」步驟。

摘要

在這個步驟中，您能夠對一串文字執行情緒分析，並輸出分數和規模。進一步瞭解情緒分析。

6. 實體分析

實體分析會搜尋公眾人物或地標等專有名詞來檢查指定實體的資訊，並傳回這些實體的相關資訊。

如要執行實體分析，請前往 NaturalLanguageApiDemo 資料夾中的 Program.cs 檔案，然後將程式碼替換為下列內容：

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"]}");
                }
            }
        }
    }
}

請花一兩分鐘研究該程式碼，看看如何使用程式碼片段對「Yukihiro Matsumoto is good!」字串執行實體分析。

返回 Cloud Shell，執行應用程式：

dotnet run

您應該會看到以下的輸出內容：

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

摘要

在這個步驟中，您能夠對一段文字執行實體分析，並列印其實體。進一步瞭解實體分析。

7. 語法分析

語法分析會擷取語言資訊，將指定的文字內容拆解為各段語句和符記 (通常是字詞邊界)，針對這些符記提供進一步的分析。

這個範例會輸出語句和符記的數量，並提供每個符記的語音部分。

如要執行語法分析，請前往 NaturalLanguageApiDemo 資料夾中的 Program.cs 檔案，然後將程式碼替換成以下程式碼：

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}");
            }
        }
    }
}

請花一兩分鐘研究該程式碼，看看如何使用程式碼片段對「Yukihiro Matsumoto is good!」字串執行語法分析。

返回 Cloud Shell，執行應用程式：

dotnet run

您應該會看到以下的輸出內容：

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

下圖為圖像解釋。

注意：您可以使用 Natural Language 示範自行建立剖析樹狀結構：https://cloud.google.com/natural-language/。

摘要

在這個步驟中，您能夠以簡單的文字字串執行語法分析，並將每個符記的語句數、符記數和語言資訊輸出。如要進一步瞭解語法分析，請參閱本文。

8. 恭喜！

您已瞭解如何利用 C# 來使用 Natural Language API，對資訊執行不同類型的分析！

清除所用資源

如何避免系統向您的 Google Cloud Platform 帳戶收取您在本快速入門導覽課程中所用資源的相關費用：

• 前往 Cloud Platform 主控台。
• 選取您要關閉的專案，然後按一下「刪除」會安排將專案刪除。

瞭解詳情

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

授權

這項內容採用的是創用 CC 姓名標示 2.0 通用授權。