[PYTHON] De l'introduction de l'API GoogleCloudPlatform Natural Language à son utilisation

De l'introduction de l'API GoogleCloudPlatform Natural Language à son utilisation

• Complètement mon mémorandum. Google Cloud Platform est appelé GCP. J'utilise Mac OS Sierra.

Télécharger le SDK

• Exécuter après l'insertion de la série 2.7 avec virtualenv

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

• Jusqu'à l'authentification.

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"

Préparation de l'API Google Cloud Natural Language

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

liaison python

https://github.com/GoogleCloudPlatform/google-cloud-python python3.6 est également pris en charge

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

• Voir les informations sur l'API ici! !! !!

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 Créez une classe pratique comme suit, en vous référant à:

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

Exemple)

import GCNaturalLanguage
gcn = GCNaturalLanguage()
dic = gcn.get_entity("J'ai essayé de définir un domaine croisé dans l'analyse d'accès")
print(dic)
# 21 characters => done!
# {0: 'analyse d'accès', 7: 'Domaine croisé'}

Au fait, dans MeCab,

#Mecab, qui est populaire en tant que dictionnaire étendu-ipadic-J'utilise neologd
$ mecab -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd
J'ai essayé de définir un domaine croisé dans l'analyse d'accès
Nomenclature d'analyse d'accès,Nom propre,Général,*,*,*,analyse d'accès,Accéder à Kaiseki,Accéder à Kaiseki
Auxiliaire,Assistant de cas,Général,*,*,*,alors,De,De
Croix substantif,Changer de connexion,*,*,*,*,traverser,traverser,traverser
Nomenclature de domaine,Général,*,*,*,*,domaine,domaine,domaine
Auxiliaire,Assistant de cas,Général,*,*,*,À,Wo,Wo
Définition du nom,Changer de connexion,*,*,*,*,Réglage,Réglage,Réglage
Verbe shi,Indépendance,*,*,Sahen / Suru,Type continu,Faire,Shi,Shi
Te assistant,Assistant de connexion,*,*,*,*,main,Te,Te
Verbe mi,Non indépendant,*,*,Un pas,Type continu,Vue,Mi,Mi
Verbe auxiliaire,*,*,*,Spécial,Forme basique,Ta,Ta,Ta
EOS

est devenu. Vous pouvez voir que «l'analyse d'accès» est bien dite à la fois pour la première et la seconde. (Au fait, si vous effectuez une analyse morphologique directement en tant que mecab sans prendre mecab-ipadic-neologd comme argument," accès "et" analyse "seront séparés.)

Cependant, par exemple, si vous souhaitez extraire le terme technique "cross-domain", vous ne pouvez pas l'extraire directement avec MeCab, donc l'utilisation de l'outil externe GCP Natural Language API permettra d'atteindre l'objectif. Afin de l'utiliser à l'avenir, il est bon d'enregistrer celui extrait par GCP en tant que nouveau mot dans le dictionnaire utilisateur, puis de l'utiliser comme si vous vouliez à nouveau utiliser MeCab [^ add].

[^ add]: J'ai écrit les détails sur http://qiita.com/knknkn1162/items/8c12f42dd167aae01c02#_reference-aa421a94c959d84ff7fb.