GSP097

概览

“自然语言”是人类用来相互交流的语言。自然语言处理 (NLP) 是计算机科学的一个领域，涉及计算机与人类语言之间的交互。NLP 研究的目标是使计算机能够以类似于人类的方式理解和处理人类语言。

Cloud Natural Language API 是一项基于云的服务，提供自然语言处理功能。它可用于分析文本、识别实体、提取信息和回答问题。

Cloud Natural Language API 的功能

实体识别：识别文本中的实体，例如人物、地点和事物。

情感分析：分析文本的情绪，例如它是积极的、消极的还是中性的。

信息提取：从文本中提取信息，例如日期、时间和价格。

问答：回答有关文本的问题。

与 REST API 集成：可以通过 REST API 访问。可通过请求上传文本，也可将文本整合到 Cloud Storage 中存储的文档。

您将执行的任务

在本实验中，您将采用 analyze-entities 这一方法来要求 Cloud Natural Language API 从一段文本中提取“实体”（例如人物、地点和事件）。

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。我们会为您提供新的临时凭据，让您可以在实验规定的时间内用来登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：如果您已有自己的个人 Google Cloud 账号或项目，请不要在此实验中使用，以避免您的账号产生额外的费用。

如何开始实验并登录 Google Cloud 控制台

1. 点击开始实验按钮。如果该实验需要付费，系统会打开一个弹出式窗口供您选择付款方式。左侧是实验详细信息面板，其中包含以下各项：

   • 打开 Google 控制台按钮
   • 剩余时间
   • 进行该实验时必须使用的临时凭据
   • 帮助您逐步完成本实验所需的其他信息（如果需要）

2. 点击打开 Google 控制台。 该实验会启动资源并打开另一个标签页，显示登录页面。

   提示：请将这些标签页安排在不同的窗口中，并将它们并排显示。

   注意：如果您看见选择帐号对话框，请点击使用其他帐号。

3. 如有必要，请从实验详细信息面板复制用户名，然后将其粘贴到登录对话框中。点击下一步。

4. 请从实验详细信息面板复制密码，然后将其粘贴到欢迎对话框中。点击下一步。

   重要提示：您必须使用左侧面板中的凭据。请勿使用您的 Google Cloud Skills Boost 凭据。 注意：在本次实验中使用您自己的 Google Cloud 帐号可能会产生额外费用。

5. 继续在后续页面中点击以完成相应操作：

   • 接受条款及条件。
   • 由于该帐号为临时帐号，请勿添加帐号恢复选项或双重验证。
   • 请勿注册免费试用。

片刻之后，系统会在此标签页中打开 Cloud 控制台。

注意：您可以点击左上角的导航菜单来查看列有 Google Cloud 产品和服务的菜单。

激活 Cloud Shell

Cloud Shell 是一种装有开发者工具的虚拟机。它提供了一个永久性的 5GB 主目录，并且在 Google Cloud 上运行。Cloud Shell 提供可用于访问您的 Google Cloud 资源的命令行工具。

1. 点击 Google Cloud 控制台顶部的激活 Cloud Shell 。

如果您连接成功，即表示您已通过身份验证，且当前项目会被设为您的 PROJECT_ID 环境变量所指的项目。输出内容中有一行说明了此会话的 PROJECT_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud 是 Google Cloud 的命令行工具。它已预先安装在 Cloud Shell 上，且支持 Tab 自动补全功能。

2. （可选）您可以通过此命令列出活跃账号名称：

gcloud auth list

3. 点击授权。

4. 现在，输出的内容应如下所示：

输出：

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

5. （可选）您可以通过此命令列出项目 ID：

gcloud config list project

输出：

[core] project = <project_ID>

输出示例：

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 Note: For full documentation of gcloud, in Google Cloud, refer to the gcloud CLI overview guide.

任务 1. 创建 API 密钥

1. 首先，您需要使用 PROJECT_ID 设置一个环境变量，以在此实验中全程使用：

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

2. 接下来，创建一个新的服务账号来访问 Natural Language API：

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

3. 然后，创建新服务账号的登录凭据。请使用以下命令创建这些凭据并将其保存为 JSON 文件“~/key.json”：

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

4. 最后，设置 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 环境变量。该环境变量应设为您之前创建的 JSON 凭据文件的完整路径（上一个命令的输出结果中会显示该路径）：

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/USER/key.json" Create an API Key

任务 2. 发出实体分析请求

为执行接下来的步骤，请通过 SSH 连接到为您预配的实例。打开导航菜单，然后点击 Compute Engine。您应该会看到以下预配的 Linux 实例：

1. 点击 SSH 按钮。您将转跳至一个交互式 shell。在本实验的剩余步骤中请不要离开该 SSH 会话。

现在，您需要对下面这个句子试用 Natural Language API 的实体分析功能：

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

2. 运行以下 gcloud 命令：

gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'." > result.json 发出实体分析请求

3. 运行以下命令预览 result.json 文件的输出：

cat result.json

您应该会在该 result.json 文件中看到类似以下内容的响应：

{ "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" }

详阅结果。对于该响应中的每个“entity”（实体），您将看到以下内容：

• 该实体的 name（名称）和 type（类型）：人物、地点、事件等
• metadata（元数据）：关联的 Wikipedia 网址（如果有）。
• salience（显著性）：该实体在这段文本中所在位置的索引。显著性是 [0,1] 范围内的一个数字，表示相应实体对整个文本的中心性。
• mentions（提及）：指以不同方式提及的同一实体。

您已向 Cloud Natural Language API 发送了第一个请求。

恭喜！

您使用 Cloud Natural Language API 从一段文本中提取了实体。

完成挑战任务

本自学实验是以下挑战任务的组成部分：基准：数据、机器学习和 AI 和机器学习简介：语言处理。一项挑战任务就是一系列相关的实验，学习时按部就班地完成这些实验即可。完成挑战任务即可赢得一枚徽章，以表彰您取得的成就。您可以公开展示徽章，还可以在您的在线简历或社交媒体账号中加入指向徽章的链接。欢迎注册参加任何包含此实验的挑战任务，完成后就能立即获得相应的积分。请参阅 Google Cloud Skills Boost 目录，查看提供的所有挑战任务。

后续步骤/了解详情

本实验是 Qwik Starts 系列实验的其中一项。通过这些实验，您可以一窥 Google Cloud 的诸多功能。请在 Google Cloud Skills Boost 目录中搜索“Qwik Starts”，找到您要参与的下一项实验！

Google Cloud 培训和认证

…可帮助您充分利用 Google Cloud 技术。我们的课程会讲解各项技能与最佳实践，可帮助您迅速上手使用并继续学习更深入的知识。我们提供从基础到高级的全方位培训，并有点播、直播和虚拟三种方式选择，让您可以按照自己的日程安排学习时间。各项认证可以帮助您核实并证明您在 Google Cloud 技术方面的技能与专业知识。

上次更新手册的时间：2023 年 9 月 19 日

上次测试实验的时间：2023 年 9 月 19 日

版权所有 2024 Google LLC 保留所有权利。Google 和 Google 徽标是 Google LLC 的商标。其他所有公司名和产品名可能是其各自相关公司的商标。