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概要

自然言語とは、人間同士のコミュニケーションに使用される言語です。自然言語処理（NLP）とは、人間の言語とコンピュータとのやり取りに関係するコンピュータ サイエンスの一分野です。NLP 研究の目標は、人間と同じように人間の言語を理解し、処理できるコンピュータを作り上げることです。

Cloud Natural Language API は、自然言語処理機能を提供するクラウドベースのサービスです。この API は、テキストの分析、エンティティの識別、情報の抽出、質問への回答に使用できます。

Cloud Natural Language API の特長

エンティティの認識: テキスト内のエンティティ（人、場所、物など）を識別します。

感情の分析: テキストが肯定的か、否定的か、中立的かなど、テキストの感情を分析します。

情報の抽出: 日付、時刻、価格などの情報をテキストから抽出します。

質問への回答: テキストに関する質問に回答します。

REST API の統合: REST API を使ったアクセスが可能です。テキストは、リクエストに含めてアップロードすることも、Cloud Storage と統合することも可能です。

演習内容

このラボでは、Cloud Natural Language API で analyze-entities メソッドを使用し、テキストの断片から「エンティティ」（人、場所、イベントなど）を抽出します。

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

• ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

注: すでに個人の Google Cloud アカウントやプロジェクトをお持ちの場合でも、このラボでは使用しないでください。アカウントへの追加料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google コンソールを開く] をクリックします。 ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、[ラボの詳細] パネルから [ユーザー名] をコピーして [ログイン] ダイアログに貼り付けます。[次へ] をクリックします。

4. [ラボの詳細] パネルから [パスワード] をコピーして [ようこそ] ダイアログに貼り付けます。[次へ] をクリックします。

   重要: 認証情報は左側のパネルに表示されたものを使用してください。Google Cloud Skills Boost の認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

5. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後このタブで Cloud Console が開きます。

注: 左上にある [ナビゲーション メニュー] をクリックすると、Google Cloud のプロダクトやサービスのリストが含まれるメニューが表示されます。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の PROJECT_ID が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

2. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

3. [承認] をクリックします。

4. 出力は次のようになります。

出力:

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

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = <project_ID>

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

タスク 1. API キーを作成する

1. まず、このラボ全体を通して使用する PROJECT_ID を使って環境変数を設定します。

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

2. 次に、Natural Language API にアクセスするための新しいサービス アカウントを作成します。

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

3. 続いて、作成した新しいサービス アカウントにログインするための認証情報を作成します。次のコマンドを使用して認証情報を作成し、JSON ファイル「~/key.json」に保存します。

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

4. 最後に、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境変数を設定します。この環境変数は、作成した認証情報 JSON ファイルのフルパスに設定する必要があります。これは、前のコマンドの出力で確認できます。

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/USER/key.json" API キーを作成する

タスク 2. エンティティ分析リクエストを行う

次のステップを実行するために、プロビジョニングされているインスタンスに SSH で接続してください。ナビゲーション メニューを開き、[Compute Engine] を選択します。次のようなプロビジョニングされた linux インスタンスが表示されます。

1. [SSH] ボタンをクリックします。インタラクティブ シェルが表示されます。ラボの残りの部分は、この SSH セッション内で行います。

それでは、次の文を使って Natural Language API によるエンティティ分析を試してみましょう。

Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'（イタリアの画家、ミケランジェロ カラヴァッジョは「聖マタイの召命」で知られています）

2. 次の gcloud コマンドを実行します。

gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'." > result.json エンティティ分析リクエストを行う

3. 次のコマンドを実行して、result.json ファイルの出力を確認します。

cat result.json

result.json ファイルに次のようなレスポンスが表示されます。

{ "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" }

結果を確認してみましょう。レスポンスのそれぞれの「エンティティ」について、以下のことがわかります。

• そのエンティティの name、type、人物、場所、イベント、など。
• metadata。Wikipedia に関連付けられている場合はその URL。
• salience およびこのエンティティがテキストのどこに登場するかを示すインデックス。salience（顕著性）は、[0,1] の範囲の数値です。これは、そのエンティティがテキスト全体でどの程度重要かを表します。
• mentions。同じエンティティを異なる方法で表したものです。

Cloud Natural Language API に対してリクエストを送信する方法を学習しました。

お疲れさまでした

Cloud Natural Language API を使用して、テキストの断片からエンティティを抽出できました。

クエストを完了する

このセルフペース ラボは、「Baseline: Baseline: Data, ML, AI」と「Intro to ML: Language Processing」のクエストの一部です。クエストとは学習プログラムを構成する一連のラボのことで、完了すると成果が認められて上のようなバッジが贈られます。バッジは公開して、オンライン レジュメやソーシャル メディア アカウントにリンクできます。このラボの修了後、このラボが含まれるクエストに登録すれば、すぐにクレジットを受け取ることができます。受講可能なすべてのクエストについては、Google Cloud Skills Boost カタログをご覧ください。

次のステップと詳細情報

このラボは Qwik Start と呼ばれるラボシリーズの一部です。これらのラボでは、Google Cloud で利用できる多くの機能を体験できます。Google Cloud Skills Boost カタログで「Qwik Start」を検索し、興味のあるラボを探してみてください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2023 年 9 月 19 日

ラボの最終テスト日: 2023 年 9 月 19 日

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