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Analyze Speech and Language with Google APIs

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• Cloud Natural Language API: Qwik Start ⬅️ 오늘의 Lab!
• Speech-to-Text API: Qwik Start
• Entity and Sentiment Analysis with the Natural Language API
• Analyze Speech and Language with Google APIs: Challenge Lab

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🌠Cloud Natural Language API: Qwik Start

개요

자연어(Natural Language)는 인간이 서로 소통하기 위해 사용하는 언어이다.
Cloud Natural Language API이 제공하는 자연어 처리 기능을 이용하여 텍스트를 분석하고, 항목을 식별하고, 정보를 추출하고, 질문에 답해보자!

실습과정

(1) Cloud Shell 접속

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(2) API 키 생성

1) PROJECT_ID를 환경 변수로 설정하기

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

2) Natural Language API에 액세스할 수 있는 새 서비스 계정 생성

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

3) 새 서비스 계정으로 로그인할 사용자 인증 정보 생성

➡️ 사용자 인증 정보를 만들고, 다음 명령어를 사용하여 '~/key.json'으로 저장

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

4) GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 환경 변수 저장

➡️ 앞에서 만든 사용자 인증 정보 JSON 파일의 전체 경로로 설정해야 한다.

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/USER/key.json"

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(3) 항목 분석 요청 만들기

1) Compute Engine 선택

➡️ ssh를 통해 프로비저닝된 인스턴스에 연결해야 한다.

2) instance 확인

➡️ Compute Engine > VM instances > 생성된 linux-instance 확인

3) SSH 접속

➡️ SSH 버튼 클릭 시에, 대화형 Shell이 열린다.

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(4) Natural Language API의 항목 분석 실행

1) 분석할 문장:

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

2) gcloud 명령어 실행

gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'." > result.json

분석🔎

Google Cloud Natural Language API를 사용하여 특정 텍스트 내의 개체(Entities)를 분석하고 그 결과를 JSON 파일로 저장하는 명령어

• gcloud ml language: Google Cloud의 자연어 처리(Natural Language) 도구를 사용하겠다는 선언
• analyze-entities: 텍스트에서 인물, 단체, 장소 등을 식별하는 개체 분석 기능을 실행
• --content="...": 분석할 실제 문장
• > result.json: 분석 결과를 result.json 파일에 저장

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(5) 응답 결과 해석

{
  "entities": [
    {
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "beginOffset": 0,
            "content": "Michelangelo Caravaggio"
          },
          "type": "PROPER"
        },
        {
          "text": {
            "beginOffset": 33,
            "content": "painter"
          },
          "type": "COMMON"
        }
      ],
      "metadata": {
        "mid": "/m/020bg",
        "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Caravaggio"
      },
      "name": "Michelangelo Caravaggio",
      "salience": 0.82904786,
      "type": "PERSON"
    },
    {
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "beginOffset": 25,
            "content": "Italian"
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ],
      "metadata": {},
      "name": "Italian",
      "salience": 0.13981608,
      "type": "LOCATION"
    },
    {
      "mentions": [
        {
          "text": {
            "beginOffset": 56,
            "content": "The Calling of Saint Matthew"
          },
          "type": "PROPER"
        }
      ],
      "metadata": {
        "mid": "/m/085_p7",
        "wikipedia_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/The_Calling_of_Saint_Matthew"
      },
      "name": "The Calling of Saint Matthew",
      "salience": 0.031136045,
      "type": "EVENT"
    }
  ],
  "language": "en"
}

➡️ cat result.json을 하여 저장된 응답 결과를 분석해보자!

분석🔎

• 항목 정보: 엔티티의 이름, 타입, 사람, 위치, 이벤트 등
• metadata: (존재할 경우) Wikipedia URL
• salience: 문장에서 이 단어가 차지하는 비중
• mentions: 다른 방식으로 언급된 동일한 항목