Cloud Natural Language API: Qwik Start
- API 키 만들기
- Cloud Natural Language API를 사용하여 텍스트 스니펫에서 '항목'(예: 사람, 장소, 사건) 추출
+ ) 실습은 시작하면 일시중지가 안됨.
1. PROJECT_ID로 환경 변수를 설정
2. 서비스계정 생성
3. 사용자인증정보 JSON 파일 '~/key.json'으로 저장
4. GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수를 설정
5. Compute Engine - 프로비저닝된 리눅스 인스턴스에 연결 - SSH 를 클릭하면 대화형 쉘로 이동.
6. gcloud 명령어로 Natural Language API의 항목 분석하면 결과를 .json으로 보낸다. (Cloud Natural Language API)
Speech-to-Text API: Qwik Start
- API 키 만들기
- Speech-to-Text API 요청 만들기
- Speech-to-Text API 호출
API에 요청하기 위해 curl 사용할 것이므로, 요청 URL에 전달할 API 키를 만들어야 합니다.
1. touch로 .json파일 생성
2. nano로 오픈
3. Ctrl + x를 누른 후 y를 눌러 저장하고 Enter 키를 눌러 request.json 파일을 닫습니다.
config객체에서 encoding 만 필수 파라미터.
4. curl 명령어를 사용하여 API 키 환경 변수와 함께 요청 본문을 Speech-to-Text API에 전달
5. 입력 오디오 파일을 스크립트로 변환하고 저장
Entity and Sentiment Analysis with the Natural Language API(항목 및 감정 분석)
텍스트에서 항목을 추출하고 감정 및 구문 분석을 수행하며 텍스트를 카테고리로 분류
- Natural Language API 요청 만들기 및 curl로 API 호출
- Natural Language API를 사용하여 텍스트에서 항목 추출하기 및 감정 분석 실행
- Natural Language API를 사용하여 텍스트에서 언어 분석 수행
- 여러 언어로 Natural Language API 요청 만들기
* analyzeEntities로 API가 텍스트에서 항목(인물, 장소, 이벤트 등)을 추출. 자동 언어 감지로 다국어 자연어 처리 가능.
cat 명령어로 결과 확인
Salience : 텍스트 전체에 대한 항목의 중요성. 0~1
* analyzeSentiment로 텍스트 감정 분석
score : -1~1 부정적이나 긍정적인 정도
magnitude : 0~무한. 진술에 표현된 감정 비중
* analyzeSyntax 언어 정보를 추출하여 주어진 텍스트를 일련의 문장과 토큰(일반적으로 단어 경계)으로 분류하고 해당 토큰을 심층 분석합니다. API는 텍스트의 각 단어에 대해 단어의 품사(명사, 동사, 형용사 등)와 문장에서 다른 단어와의 관계(어근 동사인지 또는 수식어인지)를 알려줍니다.
Analyze Speech & Language with Google APIs: Challenge Lab
3개는 완료했는데 마지막은 잘 모르겠어서 실패하고 아래 주소 참고함 ㅎ;
API 생성하면 SSH 실행하고 반드시 export API_KEY=를 해주어야 함. 안해주면 실행이 안된다...
