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總覽

「自然語言」是指人與人之間的溝通語言。自然語言處理 (NLP) 則是電腦科學的一個領域，旨在研究電腦與人類語言之間的互動。NLP 研究的目標，是要讓電腦能模仿人類的方式來瞭解及處理人類語言。

Cloud Natural Language API 是提供自然語言處理功能的雲端服務，可用於分析文字、辨識實體、擷取資訊及回答問題。

Cloud Natural Language API 的功能與特色

識別實體：辨識文字中的實體，例如人物、地點和事物。

分析情緒：分析文字中的情緒，例如正面、負面或持平。

擷取資訊：擷取文字中的資訊，例如日期、時間和價格。

回答問題：回答以文字提出的問題。

整合 REST API：可經由 REST API 存取這項服務。文字可透過要求上傳，或與 Cloud Storage 整合。

學習內容

在本研究室中，您將瞭解如何執行下列工作：

• 建立 API 金鑰
• 透過 Cloud Natural Language API 從一段文字中擷取「實體」，例如人物、地點和事件

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時，而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時，讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動，而不是在模擬或示範環境。為達此目的，我們會提供新的暫時憑證，讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動，請先確認：

• 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意：請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成研究室活動了！別忘了，活動一開始將無法暫停。

注意：如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案，請勿用於本研究室，以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用，畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 剩餘時間
   • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
   • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁，當中顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

   注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

   您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 按過後續的所有頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單，請點選左上角的「導覽選單」。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台上方的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

連線完成即代表已通過驗證，且專案已設為您的 PROJECT_ID。輸出內容中有一行宣告本工作階段 PROJECT_ID 的文字：

您在本工作階段中的 Cloud Platform 專案會設為「YOUR_PROJECT_ID」

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

2. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

3. 點按「授權」。

4. 輸出畫面應如下所示：

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = <project_ID>

輸出內容範例：

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 附註：如需有關 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 並參閱「gcloud CLI overview guide」(gcloud CLI 總覽指南)。

工作 1：建立 API 金鑰

1. 請先使用 PROJECT_ID 設定環境變數，本研究室全程都會使用這個環境變數：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=$(gcloud config get-value core/project)

2. 接著，請建立新的服務帳戶來存取 Natural Language API：

gcloud iam service-accounts create my-natlang-sa \ --display-name "my natural language service account"

3. 然後建立憑證，使用新的服務帳戶登入。輸入下列指令，建立憑證並儲存為 JSON 檔案「~/key.json」：

gcloud iam service-accounts keys create ~/key.json \ --iam-account my-natlang-sa@${GOOGLE_CLOUD_PROJECT}.iam.gserviceaccount.com

4. 最後設定 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境變數。環境變數應設為先前所建立 JSON 憑證檔案的完整路徑，您可以在前一個指令的輸出內容中查看：

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/USER/key.json" 建立 API 金鑰

工作 2：建立實體分析要求

為執行下一個步驟，請透過 SSH 連線至為您佈建的執行個體。開啟「導覽選單」，然後按一下「Compute Engine」。畫面上應會顯示佈建的 Linux 執行個體，如下所示：

1. 按一下「SSH」按鈕，系統會將您帶往互動式殼層。研究室接下來的操作，都會維持這個 SSH 工作階段。

現在，請運用 Natural Language API 對下列語句進行實體分析：

Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'

2. 執行下列 gcloud 指令：

gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'." > result.json 建立實體分析要求

3. 執行下列指令，預覽 result.json 檔案的輸出內容：

cat result.json

您應該會在 result.json 檔案中看到類似以下的回應：

{ "entities": [ { "name": "Michelangelo Caravaggio", "type": "PERSON", "metadata": { "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Caravaggio", "mid": "/m/020bg" }, "salience": 0.83047235, "mentions": [ { "text": { "content": "Michelangelo Caravaggio", "beginOffset": 0 }, "type": "PROPER" }, { "text": { "content": "painter", "beginOffset": 33 }, "type": "COMMON" } ] }, { "name": "Italian", "type": "LOCATION", "metadata": { "mid": "/m/03rjj", "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Italy" }, "salience": 0.13870546, "mentions": [ { "text": { "content": "Italian", "beginOffset": 25 }, "type": "PROPER" } ] }, { "name": "The Calling of Saint Matthew", "type": "EVENT", "metadata": { "mid": "/m/085_p7", "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/The_Calling_of_St_Matthew_(Caravaggio)" }, "salience": 0.030822212, "mentions": [ { "text": { "content": "The Calling of Saint Matthew", "beginOffset": 69 }, "type": "PROPER" } ] } ], "language": "en" }

請詳閱輸出結果。回應中的各個「實體」分別為：

• name 和 type 實體是指人物、地點、事件等等。
• metadata 是相關聯的 Wikipedia 網址 (如有)。
• salience 是顯著性，以及實體在文字內容中的位置索引。顯著性是 [0、1] 範圍內的數字，表示實體在整個文字內容中的重要性。
• mentions 是指以不同方式提及的同一實體。

您已將第一個要求傳送至 Cloud Natural Language API。

恭喜！

您已成功透過 Cloud Natural Language API 從一段文字中擷取實體。

後續行動/瞭解詳情

這個研究室屬於 Qwik Start 研究室系列，這些研究室旨在讓您簡單瞭解 Google Cloud 提供的眾多功能。歡迎在 Google Cloud Skills Boost 目錄中搜尋「Qwik Start」，選擇想參加的下個研究室！

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2024 年 2 月 22 日

研究室上次測試日期：2024 年 2 月 22 日

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