[PYTHON] Von der Einführung der GoogleCloudPlatform Natural Language API bis zur Verwendung

Von der Einführung der GoogleCloudPlatform Natural Language API bis zur Verwendung

• Vollständig mein Memorandum. Die Google Cloud Platform wird als GCP bezeichnet. Ich benutze Mac OS Sierra.

Laden Sie das SDK herunter

• Ausführen nach dem Einfügen von 2.7-Serien mit virtualenv

https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart-mac-os-x?hl=ja

• Bis zur Authentifizierung.

https://cloud.google.com/natural-language/docs/common/auth?hl=ja#set_up_a_service_account

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/Users/users/hoge/key.json"

Vorbereiten der Google Cloud Natural Language API

https://cloud.google.com/natural-language/docs/getting-started?hl=ja

Python-Bindung

https://github.com/GoogleCloudPlatform/google-cloud-python python3.6 wird ebenfalls unterstützt

pip install --upgrade google-cloud
gcloud auth application-default login

• Siehe API-Informationen hier! !! !!

https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-python/stable/language-responses.html#google.cloud.language.entity.Entity

• api tutorial

https://googlecloudplatform.github.io/google-cloud-python/stable/language-usage.html Erstellen Sie eine praktische Klasse wie folgt:

from google.cloud import language
class GCNaturalLanguage(object):
    def __init__(self, upper=10000):
        # Instantiates a client
        self.client = language.Client()
        self.upper = upper

    def get_entity(self, text):
        length = len(text)

        if length > self.upper:
            print("{} .. too long".format(length))
            return {}

        document = self.client.document_from_text(text, language='ja')

        # Detects the sentiment of the text
        res = document.analyze_entities()
        print("{} characters => done!".format(len(text)))
        dic = {}
        for entity in res.entities:

            for m in entity.mentions:
                dic.update({m.text.begin_offset: m.text.content})

        return dic

Beispiel)

import GCNaturalLanguage
gcn = GCNaturalLanguage()
dic = gcn.get_entity("Ich habe versucht, in der Zugriffsanalyse eine domänenübergreifende Einstellung festzulegen")
print(dic)
# 21 characters => done!
# {0: 'Zugriffsanalyse', 7: 'Domänenübergreifend'}

Übrigens in MeCab,

#Mecab, das als erweitertes Wörterbuch beliebt ist-ipadic-Ich benutze neologd
$ mecab -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd
Ich habe versucht, in der Zugriffsanalyse eine domänenübergreifende Einstellung festzulegen
Nomenklatur der Zugriffsanalyse,Proprietäre Nomenklatur,Allgemeines,*,*,*,Zugriffsanalyse,Zugang zu Kaiseki,Zugang zu Kaiseki
Hilfs,Fallassistent,Allgemeines,*,*,*,damit,De,De
Kreuz Nomen,Verbindung ändern,*,*,*,*,Kreuz,Kreuz,Kreuz
Domain-Nomenklatur,Allgemeines,*,*,*,*,Domain,Domain,Domain
Hilfs,Fallassistent,Allgemeines,*,*,*,Zu,Wo,Wo
Substantiv einstellen,Verbindung ändern,*,*,*,*,Aufbau,Rahmen,Rahmen
Shi Verb,Unabhängigkeit,*,*,Sahen / Suru,Kontinuierlicher Typ,Machen,Shi,Shi
Der Assistent,Verb verbinden,*,*,*,*,Hand,Te,Te
Mi Verb,Nicht unabhängig,*,*,Ein Schritt,Kontinuierlicher Typ,Aussicht,Mi.,Mi.
Hilfsverb,*,*,*,Besondere,Grundform,Ta,Ta,Ta
EOS

ist geworden. Sie können sehen, dass "Zugriffsanalyse" sowohl für die erstere als auch für die letztere gut gesagt wird. (Übrigens, wenn Sie die morphologische Analyse direkt als "Mecab" durchführen, ohne "Mecab-ipadic-neologd" als Argument zu verwenden, werden "Zugriff" und "Analyse" getrennt.)

Wenn Sie beispielsweise den Fachbegriff "domänenübergreifend" extrahieren möchten, können Sie ihn nicht direkt mit MeCab extrahieren. Wenn Sie also das externe Tool GCP Natural Language API verwenden, wird der Zweck erreicht. Um es in Zukunft verwenden zu können, empfiehlt es sich, das von GCP extrahierte Wort als neues Wort im Benutzerwörterbuch zu registrieren und es so zu verwenden, als ob Sie MeCab erneut verwenden möchten [^ add].

[^ add]: Ich habe die Details unter http://qiita.com/knknkn1162/items/8c12f42dd167aae01c02#_reference-aa421a94c959d84ff7fb geschrieben.