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Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you restart it, you'll have to start from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Create an API Key
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Make an Entity Analysis Request
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Check the Entity Analysis response
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La API de Cloud Natural Language te permite extraer entidades de textos, realizar análisis de opiniones y sintácticos, y clasificar texto en categorías.
En este lab, aprenderás a usar la API de Natural Language para analizar entidades, opiniones y sintaxis.
En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:
Lee estas instrucciones. Los labs son cronometrados y no se pueden pausar. El cronómetro, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
Haga clic en el botón Comenzar lab. Si debe pagar por el lab, se abrirá una ventana emergente para que seleccione su forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:
Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).
El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.
Sugerencia: Ordene las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.
También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.
También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Haga clic para avanzar por las páginas siguientes:
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
Como usarás curl
para enviar una solicitud a la API de Natural Language, deberás generar una clave de API para pasar tu URL de solicitud.
Para crear una clave de API, en la consola de Cloud, selecciona el menú de navegación > APIs y servicios > Credenciales.
Haz clic en Crear credenciales y selecciona Clave de API.
Copia la clave de API que se generó y haz clic en Cerrar.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Para realizar los próximos pasos, conéctate a través de SSH a la instancia que se te aprovisionó.
Haz clic en menú de navegación > Compute Engine. Deberías ver la instancia de Linux que se aprovisionó, linux-instance
, en la lista Instancias de VM.
Haz clic en el botón SSH. Se te redireccionará a una shell interactiva.
En la línea de comandos, reemplaza <YOUR_API_KEY>
por la clave que acabas de copiar:
El primer método de la API de Natural Language que usarás es analyzeEntities
. Con este método, la API puede extraer entidades (como personas, lugares y eventos) del texto. Para probar el análisis de entidades de la API, utiliza la siguiente oración:
Joanne Rowling, quien escribe bajo el seudónimo J. K. Rowling y Robert Galbraith, es una novelista y guionista británica que escribió la saga de fantasía Harry Potter.
Compila tu solicitud a la API de Natural Language en el archivo request.json
.
request.json
con nano (un editor de código):request.json
:En la solicitud, se le informa a la API de Natural Language acerca del texto que se está enviando. Los valores de "type" admitidos son PLAIN_TEXT
o HTML
. En "content", se pasa el texto que enviaremos a la API de Natural Language para el análisis.
Esta API también admite el envío de archivos almacenados en Cloud Storage para el procesamiento de texto. Si quisieras enviar un archivo de Cloud Storage, tendrías que reemplazar content
por gcsContentUri
y asignarle el valor del URI del archivo de texto en Cloud Storage.
encodingType
informa a la API qué tipo de codificación se debe utilizar cuando procesa el texto. La API utilizará esa información para calcular en qué parte de nuestro texto aparecerán entidades específicas.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
curl
(todo en una sola línea de comandos):Tu respuesta debería comenzar de la siguiente manera:
Para cada entidad de la respuesta, obtienes la entidad type
, la dirección URL de Wikipedia asociada (si existe), el valor de salience
y los índices que indican dónde aparece esta entidad en el texto. El valor de salience es un número del rango [0,1] que indica la centralidad de la entidad en el texto completo.
La API de Natural Language también puede reconocer la misma entidad mencionada de diferentes maneras. Observa la lista mentions
en la respuesta: la API puede indicar que "Joanne Rowling", "Rowling", "novelista" y "Robert Galbriath" corresponden a lo mismo.
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
Además de extraer entidades, la API de Natural Language te permite realizar el análisis de opiniones de un bloque de texto. Esta solicitud JSON incluirá los mismos parámetros que la solicitud anterior, pero esta vez se cambiará el texto para incluir opiniones más sólidas.
request.json
por lo siguiente y, si lo deseas, cambia la información de content
que aparece a continuación por tu propio texto:Presiona CTRL + X para salir de nano, Y para guardar el archivo y, luego, INTRO para confirmar.
Luego, envía la solicitud al extremo analyzeSentiment
de la API:
La respuesta debería verse de la siguiente manera:
Ten en cuenta que obtienes dos tipos de valores de opiniones: opiniones para el documento completo y opiniones por cada oración. El método de opiniones devuelve dos valores:
score
: es un número entre -1.0 y 1.0 que indica qué tan positivo o negativo es el enunciado.magnitude
: es un número de 0 a infinito que representa el peso de las opiniones expresadas en el enunciado, independientemente de que sea positivo o negativo.Los bloques de textos más largos con enunciados de mucho peso tienen valores de mayor magnitud. La puntuación de la primera oración es positiva (0.7), mientras que la puntuación de la segunda es neutral (0.1).
Además de proporcionar detalles de opiniones sobre el documento de texto completo, la API de Natural Language puede desglosar opiniones por entidades en el texto. Utiliza esta oración como ejemplo:
Me gustó el sushi, pero el servicio fue terrible.
En este caso, obtener una puntuación de opiniones para toda la oración, como lo hizo anteriormente, podría no ser tan útil. Si se tratara de una opinión de un restaurante y hubiera cientos de opiniones para el mismo restaurante, querrías saber exactamente qué aspectos les gustaron o no a las personas en sus opiniones. Afortunadamente, la API de Natural Language tiene un método que te permite obtener las opiniones de cada entidad en el texto, que se denomina analyzeEntitySentiment
. Veamos cómo funciona.
request.json
con la oración de abajo:Presiona CTRL + X para salir de nano, Y para guardar el archivo y, luego, INTRO para confirmar.
Luego, llama al extremo analyzeEntitySentiment
con el siguiente comando curl:
En la respuesta, obtendrás dos objetos de entidad: uno para “sushi” y otro para “servicio”. Esta es la respuesta completa de JSON:
Puedes ver que la puntuación devuelta para “sushi” fue una neutral de 0, mientras que la de “servicio” fue de -0.7. Genial. También puedes observar que se muestran dos objetos de opiniones para cada entidad. Si cualquiera de estos términos se mencionara más de una vez, la API mostraría una puntuación y una magnitud de opiniones diferentes para cada mención, junto con una opinión agregada para la entidad.
Utiliza el análisis sintáctico, otro método de la API de Natural Language, para investigar más a fondo los detalles lingüísticos del texto. analyzeSyntax
extrae información lingüística y divide un texto específico en una serie de oraciones y tokens (en general, límites de palabras) para proporcionar un análisis más detallado de esos tokens. Para cada palabra en el texto, la API te indicará la categoría gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.) y cómo se relaciona con otras palabras en la oración (¿Es el verbo raíz?, ¿es un modificador?).
Inténtalo con una oración simple. Esta solicitud JSON será similar a las anteriores, pero se agrega una clave de atributos. Esto indicará a la API que realice una anotación sintáctica.
request.json
por la siguiente información:Presiona CTRL + X para salir de nano, Y para guardar el archivo y, luego, INTRO para confirmar.
Luego, llama al método analyzeSyntax
de la API:
La respuesta debería mostrar un objeto como el siguiente para cada token de la oración:
Desglosemos la respuesta:
partOfSpeech
indica que "Joanne" es un sustantivo.dependencyEdge
incluye datos que puedes usar para crear un árbol de análisis de dependencia del texto. Fundamentalmente, este es un diagrama que muestra cómo se relacionan las palabras en una oración. Un árbol de análisis de dependencia de la oración anterior debería ser de la siguiente manera:headTokenIndex
es el índice del token que contiene un arco que señala a “Joanne”. Piensa en cada token de la oración como una palabra en un array.headTokenIndex
de 1 para "Joanne" se refiere a la palabra "Rowling", a la que está conectada en el árbol. La etiqueta NN
(abreviatura de modificador compuesto del sustantivo) describe la función de la palabra en la oración. “Joanne” modifica a “Rowling”, el sujeto de la oración.lemma
es la forma canónica de la palabra. Por ejemplo, las palabras ejecutamos, ejecuta, ejecutó y ejecutando pertenecen al lemma ejecutar. El valor de lemma es útil para hacer el seguimiento de los casos en que una palabra está presente en un fragmento de texto grande a lo largo del tiempo.La API de Natural Language admite otros idiomas distintos del inglés (la lista completa puedes encontrarla en la Guía de idiomas compatibles).
request.json
con una oración en japonés:Ten en cuenta que no le indicaste a la API en qué idioma está el texto, pero no te preocupes: ya está programada para detectarlo automáticamente.
analyzeEntities
:Obtendrás la siguiente respuesta:
Las URLs de Wikipedia también dirigen a las páginas de Wikipedia en japonés. ¡Es genial!
Aprendiste cómo realizar un análisis de texto con la API de Cloud Natural Language mediante la extracción de entidades, el análisis de opiniones y la creación de anotaciones sintácticas. En este lab, creaste una solicitud a la API de Natural Language y la llamaste con curl
, además de trabajar con ella para extraer entidades y realizar un análisis de opiniones en texto y un análisis lingüístico en texto. También creaste una solicitud a la API en otro idioma.
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Última actualización del manual: 14 de febrero de 2024
Prueba más reciente del lab: 13 de octubre de 2023
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