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Visão geral

Com a API Cloud Natural Language, é possível extrair entidades do texto, fazer análises sintáticas e de sentimento e classificar o texto em categorias.

Neste laboratório, você vai aprender a usar a API Natural Language para analisar entidades, sentimento e sintaxe.

Objetivos

Neste laboratório, você vai aprender a:

• Criar uma solicitação da API Natural Language e chamar a API com curl
• Extrair entidades e fazer uma análise de sentimento no texto com a API Natural Language
• Realizar uma análise linguística no texto com a API Natural Language
• Criar uma solicitação da API Natural Language em outro idioma

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Começar o Laboratório

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir Console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.

4. Clique em Próxima.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.

6. Clique em Próxima.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.

Tarefa 1: crie uma chave de API

Como você usa curl para enviar solicitações para a API Natural Language, é preciso uma chave de API para transmitir o URL da solicitação.

1. Para criar uma chave de API, no console do Cloud, selecione Menu de navegação > APIs e serviços > Credenciais.

2. Clique em Criar credenciais e selecione Chave de API.

3. Copie a chave de API criada e clique em Fechar.

Clique em Verificar meu progresso para conferir o objetivo.

Crie uma chave de API

Para realizar as próximas etapas, conecte-se à instância provisionada para você por SSH.

1. Clique em Menu de navegação > Compute Engine. Aqui vai aparecer a instância do Linux provisionada, linux-instance, na lista de instâncias de VM.

2. Clique no botão SSH. Você verá um shell interativo.

3. Na linha de comando, digite as seguintes informações e substitua <YOUR_API_KEY> pela chave que você copiou:

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

Tarefa 2: envie uma solicitação de análise de entidades

O primeiro método da API Natural Language a ser usado é o analyzeEntities. Com esse método, a API poderá extrair entidades (como pessoas, lugares e eventos) do texto. Para testar a análise de entidades da API, use a seguinte frase:

Joanne Rowling, who writes under the pen names J. K. Rowling and Robert Galbraith, is a British novelist and screenwriter who wrote the Harry Potter fantasy series.

Você cria sua solicitação à API Natural Language no arquivo request.json.

1. Use o nano (um editor de código) para criar o arquivo request.json:

nano request.json

2. Digite ou cole o seguinte código no request.json:

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"Joanne Rowling, who writes under the pen names J. K. Rowling and Robert Galbraith, is a British novelist and screenwriter who wrote the Harry Potter fantasy series." }, "encodingType":"UTF8" }

3. Pressione CTRL+X para sair do nano, Y para salvar o arquivo e ENTER para confirmar.

Na solicitação, você está dando informações à API Natural Language sobre o texto enviado. Os valores de tipo com suporte são PLAIN_TEXT ou HTML. No conteúdo, você transmite o texto que será enviado à API Natural Language para análise.

A API Natural Language também aceita o envio de arquivos armazenados no Cloud Storage para processamento de texto. Para enviar um arquivo do Cloud Storage, é necessário substituir content por gcsContentUri e atribuir a ele o valor do URI do arquivo de texto no Cloud Storage.

encodingType informa à API qual tipo de codificação usar no processamento do texto. A API vai usar essa informação para calcular onde determinadas entidades aparecem no texto.

Clique em Verificar meu progresso para ver o objetivo.

Envie uma solicitação de análise de entidades

Tarefa 3: chame a API Natural Language

1. Agora é possível transmitir o corpo da solicitação para a API Natural Language, junto com a variável de ambiente da chave de API que você salvou antes, usando o comando curl abaixo (em uma única linha):

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json > result.json

2. Para verificar a resposta, execute:

cat result.json

O início da sua resposta será semelhante a:

"content": "Joanne Rowling", "beginOffset": 0 }, "type": "PROPER" }, { "text": { "content": "Rowling", "beginOffset": 53 }, "type": "PROPER" }, { "text": { "content": "novelist", "beginOffset": 96 }, "type": "COMMON" }, { "text": { "content": "Robert Galbraith", "beginOffset": 65 }, "type": "PROPER" } ] }, ... ] }

Para cada entidade na resposta, você recebe o respectivo campo type, o URL da Wikipédia associado (se houver), salience e os índices de onde essa entidade apareceu no texto. A saliência é um número no intervalo [0,1] que se refere à centralidade da entidade no texto como um todo.

A API Natural Language também reconhece a mesma entidade mencionada de maneiras diferentes. Confira a lista de mentions na resposta: a API consegue identificar que "Joanne Rowling", "Rowling", "novelist" e "Robert Galbraith" apontam para a mesma coisa.

Clique em Verificar meu progresso para ver o objetivo.

Verifique a resposta da análise de entidades

Tarefa 4: análise de sentimento com a API Natural Language

Além de extrair entidades, é possível executar análise de sentimento em um bloco de texto com a API Natural Language. Essa solicitação JSON incluirá os mesmos parâmetros da solicitação acima, mas você precisará alterar o texto para incluir algo com um sentimento mais intenso desta vez.

1. Use o nano para substituir o código em request.json pelo seguinte e, se quiser, substitua o content abaixo por um texto próprio:

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"Harry Potter is the best book. I think everyone should read it." }, "encodingType": "UTF8" }

2. Pressione CTRL+X para sair do nano, Y para salvar o arquivo e ENTER para confirmar.

3. Em seguida, você vai enviar a solicitação ao endpoint analyzeSentiment da API:

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json

Sua resposta será semelhante a esta:

{ "documentSentiment": { "magnitude": 1.9, "score": 0.9 }, "language": "en", "sentences": [ { "text": { "content": "Harry Potter is the best book.", "beginOffset": 0 }, "sentiment": { "magnitude": 0.9, "score": 0.9 } }, { "text": { "content": "I think everyone should read it.", "beginOffset": 31 }, "sentiment": { "magnitude": 0.9, "score": 0.9 } } ] } Observação: não se assuste se suas pontuações forem um pouco diferentes da saída do exemplo.

Chegamos a dois tipos de valores de sentimento: o do documento como um todo e o detalhado por frase. O método "sentiment" retorna dois valores:

• score: um número entre -1,0 e 1,0 que indica o quanto a declaração é positiva ou negativa.
• magnitude: um número que varia de 0 a infinito e representa o peso do sentimento expresso na declaração, sem importar se ele é positivo ou negativo.

Blocos mais longos de texto com declarações ponderadas têm valores de magnitude mais altos. A pontuação da primeira frase é positiva (0,7) e a da segunda é neutra (0,1).

Tarefa 5: como analisar o sentimento de uma entidade

Além de identificar detalhes de sentimento em todo o documento de texto, a API Natural Language também pode dividir o sentimento pelas entidades. Use esta frase como exemplo:

I liked the sushi but the service was terrible.

Nesse caso, calcular uma pontuação de sentimento para a frase inteira como você fez acima pode não ser tão útil. Se houvesse outras centenas de avaliações para o mesmo restaurante, seria interessante saber exatamente do que as pessoas gostaram ou não gostaram nas avaliações. Felizmente, a API Natural Language tem um método para extrair o sentimento de cada entidade contida no texto. Esse método é chamado de analyzeEntitySentiment. Vamos conferir como isso funciona.

1. Use o nano para atualizar o request.json com a frase abaixo:

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"I liked the sushi but the service was terrible." }, "encodingType": "UTF8" }

2. Pressione CTRL+X para sair do nano, Y para salvar o arquivo e ENTER para confirmar.

3. Em seguida, chame o endpoint analyzeEntitySentiment com o seguinte comando curl:

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntitySentiment?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json

Na resposta, você extrai dois objetos de entidade: um para "sushi" e outro para "service". Esta é a resposta completa do JSON:

{ "entities": [ { "name": "sushi", "type": "CONSUMER_GOOD", "metadata": {}, "salience": 0.51064336, "mentions": [ { "text": { "content": "sushi", "beginOffset": 12 }, "type": "COMMON", "sentiment": { "magnitude": 0, "score": 0 } } ], "sentiment": { "magnitude": 0, "score": 0 } }, { "name": "service", "type": "OTHER", "metadata": {}, "salience": 0.48935664, "mentions": [ { "text": { "content": "service", "beginOffset": 26 }, "type": "COMMON", "sentiment": { "magnitude": 0.7, "score": -0.7 } } ], "sentiment": { "magnitude": 0.7, "score": -0.7 } } ], "language": "en" }

A pontuação retornada para "sushi" foi 0, ou seja, neutra, e a de "service", -0,7. Ótimo! Você também deve ter percebido que dois objetos de sentimento foram retornados para cada entidade. Se qualquer um desses termos fosse mencionado mais de uma vez, a API retornaria uma pontuação de sentimento e magnitude diferentes para cada menção, além de um sentimento agregado para a entidade.

Observação: não se assuste se suas pontuações forem um pouco diferentes da saída do exemplo.

Tarefa 6: como analisar a sintaxe e as classes gramaticais

Use a análise sintática, um dos outros métodos da API Natural Language, para conferir os detalhes linguísticos do texto. analyzeSyntax extrai informações linguísticas ao dividir o texto em uma série de frases e tokens (geralmente, limites de palavra) e apresentar uma análise mais detalhada desses tokens. A API informará a classe gramatical para cada palavra do texto (substantivo, verbo, adjetivo etc.) e como ela se relaciona com outras palavras da frase (se é o radical do verbo, um modificador de substantivo etc.).

Faça um teste com uma frase simples. Esta solicitação JSON será semelhante às anteriores e incluirá uma chave de atributos. Isso dirá para a API fazer as anotações de sintaxe.

1. Use o nano para substituir o código no request.json pelo seguinte:

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content": "Joanne Rowling is a British novelist, screenwriter and film producer." }, "encodingType": "UTF8" }

2. Pressione CTRL+X para sair do nano, Y para salvar o arquivo e ENTER para confirmar.

3. Em seguida, chame o método analyzeSyntax da API:

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSyntax?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json

A resposta vai retornar um objeto como o seguinte para cada token da frase:

{ "text": { "content": "is", "beginOffset": 15 }, "partOfSpeech": { "tag": "VERB", "aspect": "ASPECT_UNKNOWN", "case": "CASE_UNKNOWN", "form": "FORM_UNKNOWN", "gender": "GENDER_UNKNOWN", "mood": "INDICATIVE", "number": "SINGULAR", "person": "THIRD", "proper": "PROPER_UNKNOWN", "reciprocity": "RECIPROCITY_UNKNOWN", "tense": "PRESENT", "voice": "VOICE_UNKNOWN" }, "dependencyEdge": { "headTokenIndex": 2, "label": "ROOT" }, "lemma": "be" },

Analise a resposta:

• partOfSpeech informa que "Joanne" é um substantivo.
• dependencyEdge inclui dados que você pode usar para criar uma árvore de dependência sintática do texto. Basicamente, é um diagrama que mostra como as palavras de uma frase se relacionam umas com as outras. Uma árvore de dependência sintática da frase acima ficaria assim:

Observação: é possível criar suas próprias árvores de dependência sintática no navegador com a demonstração da Natural Language disponibilizada no Guia da API Natural Language

• headTokenIndex é o índice do token com um arco que aponta para "Joanne". Pense em cada token da frase como uma palavra de uma matriz.
• headTokenIndex igual a 1 para "Joanne" refere-se à palavra "Rowling", à qual está ligada na árvore. O rótulo NN (abreviação de modificador composto por substantivo) descreve o papel da palavra na frase. "Joanne" modifica "Rowling", o sujeito da frase.
• lemma é a forma canônica da palavra. Por exemplo, as palavras executar, executa, executou e executando têm todas o lema executar. O valor do "lemma" é útil para rastrear ocorrências de uma palavra em um texto longo.

Tarefa 7: processamento de linguagem natural multilíngue

A API Natural Language também oferece suporte a idiomas diferentes do inglês (uma lista completa pode ser conferida no Guia de suporte a idiomas).

1. Modifique o código em request.json com uma frase em japonês:

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"日本のグーグルのオフィスは、東京の六本木ヒルズにあります" } }

2. Pressione CTRL+X para sair do nano, Y para salvar o arquivo e ENTER para confirmar.

Você não informou à API em qual idioma o texto está, mas ela detectou o idioma automaticamente.

3. Depois, você vai enviar o arquivo ao endpoint analyzeEntities:

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json

E vai receber a seguinte resposta:

{ "entities": [ { "name": "日本", "type": "LOCATION", "metadata": { "mid": "/m/03_3d", "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Japan" }, "salience": 0.23854347, "mentions": [ { "text": { "content": "日本", "beginOffset": 0 }, "type": "PROPER" } ] }, { "name": "グーグル", "type": "ORGANIZATION", "metadata": { "mid": "/m/045c7b", "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Google" }, "salience": 0.21155767, "mentions": [ { "text": { "content": "グーグル", "beginOffset": 9 }, "type": "PROPER" } ] }, ... ] "language": "ja" }

Os URLs da Wikipédia apontam para as páginas da Wikipédia em japonês. Bacana, não é?

Parabéns!

Você aprendeu a realizar uma análise de texto com a API Cloud Natural Language extraindo entidades, analisando sentimento e fazendo anotações de sintaxe. Neste laboratório, você criou uma solicitação da API Natural Language e chamou a API com curl, extraiu entidades e fez a análise de sentimento no texto com essa API, realizou uma análise linguística no texto e criou uma solicitação da API Natural Language em outro idioma.

Próximas etapas

• Confira os tutoriais da API Natural Language na documentação.

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Manual atualizado em 14 de fevereiro de 2024

Laboratório testado em 13 de outubro de 2023

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