構文解析トークンと文の抽出、品詞の特定、各文の係り受け解析ツリーの作成が可能です。イベント、商品、メディアなど)を付けることができます。エンティティの抽出ドキュメント内のエンティティを識別し、各自のドメイン固有のキーワードやフレーズに基づいてラベル付けできます。☑(ベータ版)感情分析テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感想、態度の感情を読み取ることができます。各自のドメイン固有の感情スコアに合わせて、テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感想、態度を読み取ることができます。以上のカテゴリでドキュメントを分類できます。データを使用して、独自のユースケースに対応したモデルをカスタマイズできます。☑(ベータ版)多言語さまざまな言語のテキストを簡単に分析できます。(簡体字、繁体字)、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、ロシア語に対応しています。☑カスタムモデル最小限の労力と機械学習の専門知識で、カスタム機械学習モデルをトレーニングできます。テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。Language」は、「カスタムモデルを学習させる」ことができるサービスのようです。利用し、最小限の労力と機械学習の専門知識で高品質な独自のカスタム機械学習モデルをトレーニングすることで、感情の分類、抽出、検出ができます。データをアップロードしてカスタムモデルをテストできます。API」は事前に学習しておいたモデルに対してAPIベースでリクエストできるサービスのようです。強力な事前トレーニング済みモデルにより、デベロッパーは感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文分析などの自然言語理解の機能を操作できます。Language」を使ってカスタムモデルを作成する、と使い分けていくと良さそうです。利用することができます。指定されたテキストに既知のエンティティ(著名人、ランドマークなどの固有名詞、レストラン、競技場などの普通名詞)が含まれているかどうかを調べて、そのエンティティに関する情報を返します。指定されたテキストに既知のエンティティ(固有名詞や普通名詞)が含まれているかどうかを調べて、そのエンティティに関する情報を返し、そのテキスト内でのそのエンティティの感情的な考え方を分析します。そのエンティティに対する執筆者の考え方がポジティブか、ネガティブか、ニュートラルかを判断します。「感情分析」と「エンティティ分析」を組み合わせたもの。言語情報を抽出し、指定されたテキストを一連の文とトークン(通常は単語の境界)に分解して、それらのトークンをさらに分析できるようにします。テキストをコンテンツカテゴリに分類。日本語がどこまで対応されているか、といった点が気になりますが、こちらを確認すると、「コンテンツの分類」以外は全て日本語対応していました。(2019年7月31日時点)また、料金体系についてはこちらに記述してありました。API」の料金を計算するにあたっては「リクエスト数」、「文章中の文字数(Unicode文字)」、「月単位での計算」という3点を意識する必要があります。「文章中の文字数」については、「1,000文字で1Unit」として計算する必要があります。ユニットとして課金されます。下記に、月&Units数ごとの1,000Units単価について転記しておきます。(2019年7月31日時点)例えば、感情分析を月に7,000Units実行した場合は「1,000Units」ごとに$1かかるので合計$7、2,000,000Units実行した場合は「1,000Units」ごとに$0.5かかるので合計$1,000、という計算です。$0.10参照:月額料金Units数が多くなりすぎそうな場合は、GCPの営業担当者に連絡する必要があるようです。万ユニット/月)を超える場合は、お客様のニーズをお知らせください。ソリューションを構築することもできます。上限を超える分量を希望する場合は、料金について営業担当者にお問い合わせください。「感情分析」をやってみたここからは日本語対応されている物(つまり「コンテンツ分類」以外)を対象として、各APIを実際に操作してみようと思います。(基本的に、公開されているPythonのサンプルスクリプトベース)まずは「感情分析」について、クイックスタートのPythonのサンプルスクリプトを参考にやってみました。書いた通り、「文章」をINPUTとして「score」、「magnitude」等の値を取得できます。この「score」、「magnitude」の2つの値を利用して文章が「ポジティブ」なのか「ネガティブ」なのか「ニュートラル」なのかを判断していくことになります。基本に書いてありました。ドキュメントの全体的な感情が含まれています。これは、「score」、「magnitude」の2つのフィールドで構成されます。-1.0(ネガティブ)~1.0(ポジティブ)のスコアで感情が表されます。値が増加します(そのため、長いテキストブロックで値が高くなる傾向があります)。ドキュメントの言語が含まれています。最初のリクエストで言語を渡した場合はその言語が含まれ、渡さなかった場合は自動的に検出された言語が含まれます。元のドキュメントから抽出された文のリストが含まれています。各文に関連付けられた文レベルの感情の値が格納されています。「documentSentiment」が「文章全体」の分析結果、「sentences」以下が「文単位」での分析結果のようです。それぞれの分析結果項目の中でも「score」、「magnitude」の2つがメインになりそうです。実際に利用する前には、下記の3つのステップを踏む必要があるのですが、本エントリーではこの点の記述は省略します。Ports)」を利用して検証しました。前置きが長くなりましたが、早速色々なテキストで「score」、「magnitude」を取得した結果を纏めてみます。(言及しない限りは「ドキュメント全体」の結果を記述しています)「感情分析」では、「どういった数値が取得できたからこの文章は必ずポジティブである」といったような判断はできず、最終的なユースケースに合わせて閾値を決める必要がある点に注意してください。今日は天気も良く、とても気分の良い日だった。scoreはかなり1に近いので、ポジティブな文章であると言えそうです。文章が短いので「magnitude」も小さめです。今日はガチ勢の友人と一緒にボルダリングをした。休日だけあってとても混んでいたが、その分他の人の登り方を参考にしたり、アドバイスを受けることができた。おかげで、今まではどう登ればいいのかわからなかった壁の登り方がわかり、実際に登ることができたのでとても気分が良い。上手い人の登り方を見ていると「自分の課題」も浮き彫りになるので、とても参考になる。平日は自分が登ることがメインで、休日は人の登り方を参考にじっくり登る、といった使い分けができそうだ。3.700000047683716文章が長くなったこともあり、「magnitude」が大きくなりました。「score」は約0.7であり、「ポジティブ」と判断するか「ニュートラル」と判断するかは最終的なユースケースにより異なるのかと思いますが、「ポジティブ」と判断してもいい値だと思います。「文章全体」ではなく「文単位」での分析も試してみました。'''今日はガチ勢の友人と一緒にボルダリングをした。休日だけあってとても混んでいたが、その分他の人の登り方を参考にしたり、アドバイスを受けることができた。おかげで、今まではどう登ればいいのかわからなかった壁の登り方がわかり、実際に登ることができたのでとても気分が良い。上手い人の登り方を見ていると「自分の課題」も浮き彫りになるので、とても参考になる。平日は自分が登ることがメインで、休日は人の登り方を参考にじっくり登る、といった使い分けができそうだ。sentence.sentiment.magnitude)・OUTPUT確かに、文単位での分析もできているようです。どの文も、直感と近い数値感と言えそうです。今日はガチ勢の友人と一緒にボルダリングをした。0.30000001192092896休日だけあってとても混んでいたが、その分他の人の登り方を参考にしたり、アドバイスを受けることができた。0.6000000238418579おかげで、今まではどう登ればいいのかわからなかった壁の登り方がわかり、実際に登ることができたのでとても気分が良い。0.8999999761581421また、上手い人の登り方を見ていると「自分の課題」も浮き彫りになるので、とても参考になる。0.800000011920929平日は自分が登ることがメインで、休日は人の登り方を参考にじっくり登る、といった使い分けができそうだ。悪くて洗濯物が干せず、深夜にコインランドリーに通う羽目になり睡眠不足気味で辛い。scoreは-1に近く、ネガティブな文章と判断しても良さそうです。文章が短いこともあり、「magnitude」は小さめです。先日バスケの試合を観戦したが、とても酷いものだった。私の好きなプレイヤーはシュートが単発になりがちで、プレイも荒れており、ディフェンスでもファールがかさみ、まるで審判と戦っているかのようであった。それでもチームが勝ってくれればまだよかったのだが、20点以上の差をつけられて負けてしまった。会場まで足を運んだのに、とても残念だ。おかげで帰宅中はずっとモヤモヤした気持ちが晴れず、彼の過去の動画を見て気を紛らわせることしかできなかった。scoreも-1に近く、「magnitude」も大きくなっています。このくらいの数値感なら、「ネガティブ」と判断しても良さそうです。怪物と戦う者は、その過程で自分自身も怪物になることのないように気をつけなくてはならない。scoreは0に近く、また「magnitude」も小さいですね。この文章は「ニュートラル」な文章と判断されているようです。我が同胞たる市民諸君よ。本日我々は、米国再生という神秘を祝う。この式典は真冬に開催されているが、我々は語る言葉と世界に見せる顔によって、春をもたらす。世界最古の民主主義国の中で再生した春は、米国を改革する展望と勇気を生む。建国者らが世界に対して米国の独立を、全能の神に対して国民の目標を力強く宣言したとき、彼らは米国が存続するためには変革が必要であるということを知っていた。いった米国の理想を守る変革である。我々は時代の音楽に合わせて行進するが、我々の任務は時を超えている。米国人たることの意義は、各世代の米国人が決めるべきことである。国民を代表して、私は半世紀に亙って米国に尽くしてきた、前任者のブッシュ大統領に敬意を表する。私はと固い意志と犠牲によって大恐慌やファシズム、共産主義に打ち勝ってきた多くの男女に感謝する。自由という陽光によって暖められながらも、今なお古き憎悪と新たな災厄に脅かされている世界で今、冷戦の影の下で育った世代が新たな責任を担う。比類なき繁栄の下で育った我々が継承する経済は今なお世界最強ではあるが、企業の倒産や賃金の停滞、不平等の拡大、国民間の深い溝によって弱体化している。只今私が支持を誓ったのと同じ宣誓をジョージ・ワシントンが初めて立てた頃、ニュースは陸では馬の背に乗って、そして海では船に乗って、ゆっくりと伝達された。今やこの式典の映像と音声は、世界中の数10億の人民に生放送されている。通信と商業は世界的規模になっており、投資資金は世界中を駆け巡っている。科学技術は魔法の域に近付いている。良い生活への熱望は今や普遍的なものとなっている。我々は、地球上のあらゆる人々との平和的競争の中で、生計を立てているのである。強大な力が世界を揺るがし、作り変えようとしている。当代の緊急課題は、変化を敵でなく味方にできるか否かである。この新たな世界は、競争に勝利できた多くの米国人の生活を豊かにした。大半の者は懸命に働いているにも拘らず収入が減っている。勤め口が全くない者もいる。医療費負担は家計を圧迫しているばかりか、規模の大小に関係なく多くの企業をも倒産の淵に追いやっている。犯罪を恐れる気持ちが、遵法精神溢れる市民から自由を奪っている。多くの貧しい児童が望ましい生活を想像することすらできずにいる。我々は、変化を味方にできなかったのである。厳しい現実を直視し、断固たる措置を取らねばならないことは判っている。我々は、それを怠った。時流に身を任せた結果、国内資源は侵食され、国内経済は破壊され、国民の信頼は揺らいだ。我々の試練は凄まじいものであるが、我々の強さも同様である。米国民は休むこともなく、探究心と希望を持ち続けてきた。今日我々は、先人らと同様の展望と意志をもって任務に取り組まねばならない。至る数々の危機から、米国民は常に固い決意を奮い起こし、米国史の支柱を打ち立ててきた。「我が国の基盤そのものを維持するには、時に劇的な変化が必要である」とトマス・ジェファスンは考えていた。国民諸君よ、今度は我々の番だ。我が国の民主主義は、世界の羨望の的となるのみならず、自国の再生の原動力ともならねばならない。米国の問題は、米国の正しさによって解決できるはずである。本日、我々は停滞と漂流の時代を終らせることを誓う。米国再生という新たな季節が始まった。米国を再生するには、大胆にならねばならない。我々は、これまでの世代ならばする必要もなかったことをせねばならない。自国民に、自国民の雇用に、自国民の将来に投資すると共に、巨額の赤字を削減せねばならない。あらゆる機会を求めて競争せねばならない世界の中で、行動せねばならないのである。それは容易ではないであろうし、犠牲を要するであろう。