[2019 머신러닝 스터디 잼] Cloud Natural Language API: Qwik Start

트랙 Cloud Natural Language API: Qwik Start

GSP097

Overview

 Google Cloud Natural Language API를 사용하여 텍스트 문서, 뉴스 기사, 블로그 게시물에 언급된 사람, 장소, 이벤트 등 정보를 추출할 수 있다. 소셜 미디어에서 감성을 파악하거나 콜센터 또는 메시징 응용 프로그램에서 발생하는 대화의 의도를 분석 할 수 있다.

Cloud Natural Language API 기능

• 문법 분석 : 문장의 부분 요소 인식(토큰, 품사(PoS) 등) 후 요소 간 관계를 트리화
• 개체 분석 : 개체 식별 후 사람, 조직, 위치, 이벤트 등 유형별로 라벨링
• 감정 분석 : 문장의 전반적인 감정을 파악
• 콘텐츠 분류: 사전 정의 된 700+ 카테고리에 맞게 문서 분류
• 다중 언어 지원 : 영어, 스페인어, 일본어, 중국어(간체 및 번체), 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 한국어 등
• REST API : REST API를 통한 액세스 가능

What you'll do

• API Key 생성
• 개체 분석 요청 메시지 전송

Create an API Key

1. 이번 트랙에서 사용할 PROJECT_ID로 환경 변수를 설정하자. NL API를 사용하기 위한 키가 있어야 한다. Speech API와는 다르게, JSON 파일로 접근 Key가 저장된다.

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

• gcloud config get-value core/project : 현재 프로젝트 ID 추출 명령

2. NL API에 액세스 할 새 서비스 계정을 만들자.

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

• --display-name "my natural language service account"AM : Identity and Access Management 특정 사용자에게 합당한 이유, 합당한 시간에 사용 가능한 클라우드 자원을 사용할 수 있는 권한을 컨트롤함

• my-natlang-sa : Service Account의 내부 이름

• --display-name "my natural language service account" : Service Account의 외부 노출 이름. 옵셔널 정보이므로 필수는 아니다.

3. 앞서 생성한 IAM Service Account를 통해 JSON 파일 형태의 API 키를 생성한다.

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

• ~/key.json : API 저장될 파일 지정

• --iam-account : IAM Service Account 로그인 플래그

• my-natlang-sa : Service Account의 내부 이름

• {GOOGLE_CLOUD_PROJECT} : 1에서 설정한 환경 변수

4. 생성한 API Key를 편하게 쓰기 위해 환경변수로 등록

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

Make an Entity Analysis Request

1. 개체 인식을 시도해보자.

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

• gcloud my language : NL API 요청을 수행 하겠다.

• analyze-entities : NL API 기능 중 개체 분석을 수행하겠다. 아래는 그 외 기능

• analyze-entity-sentiment

• analyze-sentiment

• analyze-syntax

• classify-text

• --content-file : 분석 할 대상. 예제에선 문장으로 넘겼지만 파일 자체를 넘길 수도 있다.

• --language : 예제엔 나오지 않았지만 분석 대상 언어를 선택할 수 있다. 명시하지 않으면, 자동으로 감지한다. 

2. 결과가 수신 될 것이다. 아래와 비슷한 응답이 나온다.

{
  "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"
        }
      ]
    }
  ]
  "language": "en"
}

• entities : 여러 개체에 대한 정보를 담고 있다.

• language : 탐지한 언어

• name : 개체 이름(전체 텍스트 중 분석 대상이 된 부분 문자열)

• type : 개체의 타입. PERSON? LOCATION? EVENT?

• metadata : 연관된 위키피디아 정보가 있을 시 포함됨

• salience : 전체 텍스트에서 해당 개체가 중요한 정도(max 1.0)

• mentions : 전체 텍스트에서 이 개체와 동일한 개체가 발견된 다른 지점(index)에 대한 정보 목록

진행 영상

참고

[구글 머신러닝 스터디잼 가이드라인]

[Cloud Natural Language API: Qwik Start]