1. 概要
Natural Language API を使用すると、Google の ML を使用して非構造化テキストから情報を抽出できます。このチュートリアルでは、Python クライアント ライブラリの使用に焦点を当てます。
学習内容
- 環境の設定方法
- 感情分析を行う方法
- エンティティ分析の実施方法
- 構文分析の方法
- コンテンツ分類の実施方法
- テキストの管理方法
必要なもの
アンケート
このチュートリアルをどのように使用されますか？
Python のご利用経験はどの程度ありますか？
Google Cloud サービスの利用経験をどのように評価されますか。
<ph type="x-smartling-placeholder">2. 設定と要件
セルフペース型の環境設定
- Google Cloud Console にログインして、プロジェクトを新規作成するか、既存のプロジェクトを再利用します。Gmail アカウントも Google Workspace アカウントもまだお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。
- プロジェクト名は、このプロジェクトの参加者に表示される名称です。Google API では使用されない文字列です。いつでも更新できます。
- プロジェクト ID は、すべての Google Cloud プロジェクトにおいて一意でなければならず、不変です（設定後は変更できません）。Cloud コンソールでは一意の文字列が自動生成されます。通常は、この内容を意識する必要はありません。ほとんどの Codelab では、プロジェクト ID（通常は
PROJECT_IDと識別されます）を参照する必要があります。生成された ID が好みではない場合は、ランダムに別の ID を生成できます。または、ご自身で試して、利用可能かどうかを確認することもできます。このステップ以降は変更できず、プロジェクトを通して同じ ID になります。 - なお、3 つ目の値として、一部の API が使用するプロジェクト番号があります。これら 3 つの値について詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。
- 次に、Cloud のリソースや API を使用するために、Cloud コンソールで課金を有効にする必要があります。この Codelab の操作をすべて行って、費用が生じたとしても、少額です。このチュートリアルの終了後に請求が発生しないようにリソースをシャットダウンするには、作成したリソースを削除するか、プロジェクトを削除します。Google Cloud の新規ユーザーは、300 米ドル分の無料トライアル プログラムをご利用いただけます。
Cloud Shell の起動
Google Cloud はノートパソコンからリモートで操作できますが、この Codelab では Cloud 上で動作するコマンドライン環境である Cloud Shell を使用します。
Cloud Shell をアクティブにする
- Cloud Console で、[Cloud Shell をアクティブにする]
をクリックします。
Cloud Shell を初めて起動する場合は、内容を説明する中間画面が表示されます。中間画面が表示されたら、[続行] をクリックします。
Cloud Shell のプロビジョニングと接続に少し時間がかかる程度です。
この仮想マシンには、必要なすべての開発ツールが読み込まれます。5 GB の永続的なホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働するため、ネットワークのパフォーマンスと認証が大幅に向上しています。この Codelab での作業のほとんどはブラウザを使って行うことができます。
Cloud Shell に接続すると、認証が完了し、プロジェクトに各自のプロジェクト ID が設定されていることがわかります。
- Cloud Shell で次のコマンドを実行して、認証されたことを確認します。
gcloud auth list
コマンド出力
Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT
* <my_account>@<my_domain.com>
To set the active account, run:
$ gcloud config set account `ACCOUNT`
- Cloud Shell で次のコマンドを実行して、gcloud コマンドがプロジェクトを認識していることを確認します。
gcloud config list project
コマンド出力
[core] project = <PROJECT_ID>
上記のようになっていない場合は、次のコマンドで設定できます。
gcloud config set project <PROJECT_ID>
コマンド出力
Updated property [core/project].
3. 環境のセットアップ
Natural Language API を使用する前に、Cloud Shell で次のコマンドを実行して API を有効にします。
gcloud services enable language.googleapis.com
次のように表示されます。
Operation "operations/..." finished successfully.
これで、Natural Language API を使用できるようになりました。
ホーム ディレクトリに移動します。
cd ~
依存関係を分離する Python 仮想環境を作成します。
virtualenv venv-language
仮想環境をアクティブにします。
source venv-language/bin/activate
IPython、Pandas、Natural Language API のクライアント ライブラリをインストールします。
pip install ipython pandas tabulate google-cloud-language
次のように表示されます。
... Installing collected packages: ... pandas ... ipython ... google-cloud-language Successfully installed ... google-cloud-language-2.11.0 ...
これで、Natural Language API クライアント ライブラリを使用できるようになりました。
次の手順では、前のステップでインストールした IPython というインタラクティブな Python インタープリタを使用します。Cloud Shell で ipython を実行してセッションを開始します。
ipython
次のように表示されます。
Python 3.9.2 (default, Feb 28 2021, 17:03:44) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 8.15.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]:
4. 感情分析
感情分析では、指定されたテキストを調べて、テキスト内の感情的傾向を特定します。特に、表現された感情が文レベルとドキュメント レベルの両方でポジティブか、ネガティブか、ニュートラルかを判断します。これは、AnalyzeSentimentResponse を返す analyze_sentiment メソッドで実行されます。
次のコードを IPython セッションにコピーします。
from google.cloud import language
def analyze_text_sentiment(text: str) -> language.AnalyzeSentimentResponse:
client = language.LanguageServiceClient()
document = language.Document(
content=text,
type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
)
return client.analyze_sentiment(document=document)
def show_text_sentiment(response: language.AnalyzeSentimentResponse):
import pandas as pd
columns = ["score", "sentence"]
data = [(s.sentiment.score, s.text.content) for s in response.sentences]
df_sentence = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
sentiment = response.document_sentiment
columns = ["score", "magnitude", "language"]
data = [(sentiment.score, sentiment.magnitude, response.language)]
df_document = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
format_args = dict(index=False, tablefmt="presto", floatfmt="+.1f")
print(f"At sentence level:\n{df_sentence.to_markdown(**format_args)}")
print()
print(f"At document level:\n{df_document.to_markdown(**format_args)}")
分析を実行します。
# Input
text = """
Python is a very readable language, which makes it easy to understand and maintain code.
It's simple, very flexible, easy to learn, and suitable for a wide variety of tasks.
One disadvantage is its speed: it's not as fast as some other programming languages.
"""
# Send a request to the API
analyze_sentiment_response = analyze_text_sentiment(text)
# Show the results
show_text_sentiment(analyze_sentiment_response)
出力は次のようになります。
At sentence level:
score | sentence
---------+------------------------------------------------------------------------------------------
+0.8 | Python is a very readable language, which makes it easy to understand and maintain code.
+0.9 | It's simple, very flexible, easy to learn, and suitable for a wide variety of tasks.
-0.4 | One disadvantage is its speed: it's not as fast as some other programming languages.
At document level:
score | magnitude | language
---------+-------------+------------
+0.4 | +2.2 | en
少し時間を取って、自分の文章をテストしてみましょう。
概要
このステップでは、テキスト文字列の感情分析を実行できました。
5. エンティティ分析
エンティティ分析では、指定されたテキストに既知のエンティティ（著名人、ランドマークなどの固有名詞）が含まれていないかどうかを調べ、エンティティに関する情報を返します。これは、AnalyzeEntitiesResponse を返す analyze_entities メソッドで実行されます。
次のコードを IPython セッションにコピーします。
from google.cloud import language
def analyze_text_entities(text: str) -> language.AnalyzeEntitiesResponse:
client = language.LanguageServiceClient()
document = language.Document(
content=text,
type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
)
return client.analyze_entities(document=document)
def show_text_entities(response: language.AnalyzeEntitiesResponse):
import pandas as pd
columns = ("name", "type", "salience", "mid", "wikipedia_url")
data = (
(
entity.name,
entity.type_.name,
entity.salience,
entity.metadata.get("mid", ""),
entity.metadata.get("wikipedia_url", ""),
)
for entity in response.entities
)
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
print(df.to_markdown(index=False, tablefmt="presto", floatfmt=".0%"))
分析を実行します。
# Input
text = """Guido van Rossum is best known as the creator of Python,
which he named after the Monty Python comedy troupe.
He was born in Haarlem, Netherlands.
"""
# Send a request to the API
analyze_entities_response = analyze_text_entities(text)
# Show the results
show_text_entities(analyze_entities_response)
出力は次のようになります。
name | type | salience | mid | wikipedia_url ------------------+--------------+------------+-----------+------------------------------------------------------------- Guido van Rossum | PERSON | 50% | /m/01h05c | https://en.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum Python | ORGANIZATION | 38% | /m/05z1_ | https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language) creator | PERSON | 5% | | Monty Python | PERSON | 3% | /m/04sd0 | https://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Python comedy troupe | PERSON | 2% | | Haarlem | LOCATION | 1% | /m/0h095 | https://en.wikipedia.org/wiki/Haarlem Netherlands | LOCATION | 1% | /m/059j2 | https://en.wikipedia.org/wiki/Netherlands
他のエンティティに言及している自分の文章をテストしてみましょう。
概要
このステップでは、エンティティ分析を実行できました。
6. 構文解析
構文解析では、言語情報を抽出し、指定されたテキストを（通常は単語の境界に基づいて）一連の文とトークンに分割し、それらのトークンをさらに分析します。これは、AnalyzeSyntaxResponse を返す analyze_syntax メソッドで実行されます。
次のコードを IPython セッションにコピーします。
from typing import Optional
from google.cloud import language
def analyze_text_syntax(text: str) -> language.AnalyzeSyntaxResponse:
client = language.LanguageServiceClient()
document = language.Document(
content=text,
type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
)
return client.analyze_syntax(document=document)
def get_token_info(token: Optional[language.Token]) -> list[str]:
parts = [
"tag",
"aspect",
"case",
"form",
"gender",
"mood",
"number",
"person",
"proper",
"reciprocity",
"tense",
"voice",
]
if not token:
return ["token", "lemma"] + parts
text = token.text.content
lemma = token.lemma if token.lemma != token.text.content else ""
info = [text, lemma]
for part in parts:
pos = token.part_of_speech
info.append(getattr(pos, part).name if part in pos else "")
return info
def show_text_syntax(response: language.AnalyzeSyntaxResponse):
import pandas as pd
tokens = len(response.tokens)
sentences = len(response.sentences)
columns = get_token_info(None)
data = (get_token_info(token) for token in response.tokens)
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
# Remove empty columns
empty_columns = [col for col in df if df[col].eq("").all()]
df.drop(empty_columns, axis=1, inplace=True)
print(f"Analyzed {tokens} token(s) from {sentences} sentence(s):")
print(df.to_markdown(index=False, tablefmt="presto"))
分析を実行します。
# Input
text = """Guido van Rossum is best known as the creator of Python.
He was born in Haarlem, Netherlands.
"""
# Send a request to the API
analyze_syntax_response = analyze_text_syntax(text)
# Show the results
show_text_syntax(analyze_syntax_response)
出力は次のようになります。
Analyzed 20 token(s) from 2 sentence(s): token | lemma | tag | case | gender | mood | number | person | proper | tense | voice -------------+---------+-------+------------+-----------+------------+----------+----------+----------+---------+--------- Guido | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | van | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | Rossum | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | is | be | VERB | | | INDICATIVE | SINGULAR | THIRD | | PRESENT | best | well | ADV | | | | | | | | known | know | VERB | | | | | | | PAST | as | | ADP | | | | | | | | the | | DET | | | | | | | | creator | | NOUN | | | | SINGULAR | | | | of | | ADP | | | | | | | | Python | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | . | | PUNCT | | | | | | | | He | | PRON | NOMINATIVE | MASCULINE | | SINGULAR | THIRD | | | was | be | VERB | | | INDICATIVE | SINGULAR | THIRD | | PAST | born | bear | VERB | | | | | | | PAST | PASSIVE in | | ADP | | | | | | | | Haarlem | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | , | | PUNCT | | | | | | | | Netherlands | | NOUN | | | | SINGULAR | | PROPER | | . | | PUNCT | | | | | | | |
少し時間を取って、他の構文構造で自分のセンテンスをテストしてみましょう。
レスポンスの分析情報を詳しく調べると、トークン間の関係もわかります。以下は、この例の完全な構文分析を視覚的に説明したものです。オンラインの Natural Language デモのスクリーンショットです。
概要
このステップで構文分析を実行できました。
7. コンテンツの分類
コンテンツ分類は、ドキュメントを分析し、ドキュメントで見つかったテキストに適用されるコンテンツ カテゴリのリストを返します。これは、ClassifyTextResponse を返す classify_text メソッドで実行されます。
次のコードを IPython セッションにコピーします。
from google.cloud import language
def classify_text(text: str) -> language.ClassifyTextResponse:
client = language.LanguageServiceClient()
document = language.Document(
content=text,
type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
)
return client.classify_text(document=document)
def show_text_classification(text: str, response: language.ClassifyTextResponse):
import pandas as pd
columns = ["category", "confidence"]
data = ((category.name, category.confidence) for category in response.categories)
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
print(f"Text analyzed:\n{text}")
print(df.to_markdown(index=False, tablefmt="presto", floatfmt=".0%"))
分析を実行します。
# Input
text = """Python is an interpreted, high-level, general-purpose programming language.
Created by Guido van Rossum and first released in 1991, Python's design philosophy
emphasizes code readability with its notable use of significant whitespace.
"""
# Send a request to the API
classify_text_response = classify_text(text)
# Show the results
show_text_classification(text, classify_text_response)
出力は次のようになります。
Text analyzed: Python is an interpreted, high-level, general-purpose programming language. Created by Guido van Rossum and first released in 1991, Python's design philosophy emphasizes code readability with its notable use of significant whitespace. category | confidence --------------------------------------+-------------- /Computers & Electronics/Programming | 99% /Science/Computer Science | 99%
他のカテゴリに関する自分の文章をテストしてみましょう。20 個以上のトークン（単語と句読点）を含むテキスト ブロック（ドキュメント）を指定する必要があります。
概要
このステップでは、コンテンツ分類を実行できました。
8. テキストの管理
Google の最新の PaLM 2 基盤モデルに基づくテキスト管理では、ヘイトスピーチ、いじめ、セクシャル ハラスメントなどの幅広い有害なコンテンツを特定できます。これは、ModerateTextResponse を返す moderate_text メソッドで実行されます。
次のコードを IPython セッションにコピーします。
from google.cloud import language
def moderate_text(text: str) -> language.ModerateTextResponse:
client = language.LanguageServiceClient()
document = language.Document(
content=text,
type_=language.Document.Type.PLAIN_TEXT,
)
return client.moderate_text(document=document)
def show_text_moderation(text: str, response: language.ModerateTextResponse):
import pandas as pd
def confidence(category: language.ClassificationCategory) -> float:
return category.confidence
columns = ["category", "confidence"]
categories = sorted(response.moderation_categories, key=confidence, reverse=True)
data = ((category.name, category.confidence) for category in categories)
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)
print(f"Text analyzed:\n{text}")
print(df.to_markdown(index=False, tablefmt="presto", floatfmt=".0%"))
分析を実行します。
# Input
text = """I have to read Ulysses by James Joyce.
I'm a little over halfway through and I hate it.
What a pile of garbage!
"""
# Send a request to the API
response = moderate_text(text)
# Show the results
show_text_moderation(text, response)
出力は次のようになります。
Text analyzed: I have to read Ulysses by James Joyce. I'm a little over halfway through and I hate it. What a pile of garbage! category | confidence -----------------------+-------------- Toxic | 67% Insult | 58% Profanity | 53% Violent | 48% Illicit Drugs | 29% Religion & Belief | 27% Politics | 22% Death, Harm & Tragedy | 21% Finance | 18% Derogatory | 14% Firearms & Weapons | 11% Health | 10% Legal | 10% War & Conflict | 7% Public Safety | 5% Sexual | 4%
少し時間を取って、自分の文章をテストしてみましょう。
概要
このステップでは、テキストの管理を行うことができました。
9. 完了
Python を使用して Natural Language API を使用する方法を学びました。
クリーンアップ
Cloud Shell から開発環境をクリーンアップするには:
- IPython セッションをまだ開いている場合は、シェルに戻ります（
exit）。 - Python 仮想環境の使用を停止します:
deactivate - 仮想環境フォルダ
cd ~ ; rm -rf ./venv-languageを削除します
Cloud Shell から Google Cloud プロジェクトを削除するには:
- 現在のプロジェクト ID
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value core/project)を取得します。 - 削除するプロジェクトが
echo $PROJECT_IDであることを確認します。 - プロジェクトを削除します。
gcloud projects delete $PROJECT_ID
詳細
- ブラウザでデモをテストする: https://cloud.google.com/natural-language#natural-language-api-demo
- Natural Language のドキュメント: https://cloud.google.com/natural-language/docs
- Google Cloud 上の Python: https://cloud.google.com/python
- Python 用の Cloud クライアント ライブラリ: https://github.com/googleapis/google-cloud-python
ライセンス
この作業はクリエイティブ・コモンズの表示 2.0 汎用ライセンスにより使用許諾されています。