Processing)を使うことで、文字を元に感情分析、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がAPI経由で利用できるとのこと。APIで、どのような結果を得る事ができるか試してみた。フリーのドキュメントを解析対象とした。learningenglish.voanews.comというサイトは著作権フリーでテキスト、MP3を公開しているとのことだったので、今回はそれをコンテンツを利用することにした。その中でも「我々のコンテンツは著作権フリーですよ」と記載されているページを解析することにした。learningenglish@voanews.com.各種コマンドを実施した後、リダイレクトとしてテキストに出力させ、結果が膨大なので、上位100桁のみ表示させる。APIの基本について書かれているドキュメントはこちら。https://cloud.google.com/natural-language/docs/basics?hl=jaエンティティ分析テキストデータからエンティティ(人、組織、場所、イベント、商品、メディアなど)を特定できるようだ。"OTHER"},結果の見方は以下の通り。始まる)文字オフセットを示します。salienceドキュメントのテキスト全体に対するこのエンティティの重要性または関連性を示します。情報の取得や要約の際にエンティティを優先するのに役立ちます。近いほど重要性が高くなる。PLAIN_TEXT)などが書かれる。metadatawikipediaにリンクがあればwikipedia_urlに書かれる。値が増加と、公式にはあるが、ドキュメントは正直よくわからないが、以下の表は非常にわかりやすかった。指定されたテキストを調べて、そのテキストの背景にある感情的な考え方を分析することができる。0.3,各種項目は今までに説明したものがメイン。大きな特徴はcontentが単語ではなく、文(センテンス)になっているということ。センテンス単位でmagnitudeや、scoreが算出されている。そのため、文を通して感情を数値として読み取る事ができる。Resources"}]}“リファレンス/言語リソース/外国語リソース”外国語コンテンツのリファレンスということが、なんとなくわかる。"NN"文とトークンが抽出され、それらの文(sentences)と中盤以降にトークン(tokens)を含むレスポンスが返される。tagはNOUN(名詞)、VERB(動詞)、ADJ(形容詞)などがわかる。試す事ができ、使い方によっては非常に有益な解析ができそうだ。スタートアップ向けの極力コストを抑えた設計まで提案から運用まで担当することが多い。最近はAWSやContainerを用いたWebサービスの設計から運用。趣味はマラソン、トライアスロン。