[Day 12] Google Natural Language - 3

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今天來Google Natural Language第三篇，我本來想按照Natural Language裡分析情緒這個部分實作，可是看完以後發現它code有點短，只有下面這樣：

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func analyzeSentimentFromGCS(ctx context.Context, gcsURI string) (*languagepb.AnalyzeSentimentResponse, error) {
        return client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
                Document: &languagepb.Document{
                        Source: &languagepb.Document_GcsContentUri{
                                GcsContentUri: gcsURI,
                        },
                        Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
                },
        })
}

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認識Shopee關鍵字廣告及設定

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無論是新創店家或舊店家宣傳促銷活動，想在商品及店家數多到數不清的shopee大海脫穎而出被消費者看見完成購買，最有效率的方式就是用Shopee關鍵字廣告增加商品曝光度，也許很多賣家會好奇廣告是否有用？Sandy建議可以多嘗試，畢竟比其他賣家多懂一項工具可以擁有更多優勢，Shopee關鍵字廣告比facebook 、ig廣告受眾更明確精準、介面比google 搜尋廣告簡單，用過會回不去阿～

- Shopee 關鍵字廣告介紹

認識google adwords的搜尋廣告，再學蝦皮關鍵字廣告很容易，投放原則及概念和google adwords的搜尋廣告幾乎相同，皆是透過買家主動搜尋「商品」廣告才會出現，買家點擊廣告才會有廣告費用支出，假設我今天是賣早安面膜，在投放關鍵字廣告時，我可以購買下「日本 早安面膜」這組關鍵字，只要有人在蝦皮引擎輸入該組關鍵字，我的廣告就會出現，不知道該買哪些關鍵字也不用煩惱，後台很貼心會依你的商品建議可購買下的關鍵字，每組關鍵字會因為競爭程度有不同的定價，預算不足時建議不要和其他大廠商爭競爭度高的關鍵字，可選擇其他相關、競爭度低的小字來投放。

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[Day 11] Google Natural Language - 2

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今天開始使用Natural3Language API，一樣要先Enable API跟下載credential json。

忘記的人可以看這系列第三天的文章回想一下。

在這之前我先重構一下原先的main.go，讓我加上參數去呼叫不同天的Demo api:

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// Usage: `docker run -it golang ./app [DayXX]`
func main() {
  arg := os.Args[1]

  if arg == "Day3" {
    vision.DetectLabel(os.Stdout, "./testdata/furniture.jpg")
  } else if arg == "Day4" {
    vision.DetectText(os.Stdout, "./testdata/las-vegas.jpg")
    vision.DetectFaces(os.Stdout, "./testdata/face.jpg")
  } else if arg == "Day7" {
    video.DemoCode(os.Stdout, "gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4")
  } else if arg == "Day8" {
    video.ShotChangeURI(os.Stdout, "gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4")
    video.TextDetectionGCS(os.Stdout, "gs://python-docs-samples-tests/video/googlework_short.mp4")
  } else if arg == "Day11" {
    language.DemoCode(os.Stdout, "Hello World")
  }
}

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[Day 10] Google Natural Language - 1

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今天是Natural Language的第一篇，這是一個可以用來分析語意並萃取出你要的資訊的工具。跟前面的服務一樣，也分成AutoML Natural Language跟Natural Language API。

  • AutoML Natural Language：提供一個UI介面訓練自己的Model，並用自己的Model做語意分析、詞彙分類之類的工作。
  • Natural Language API：用預先訓練好的API直接給你基本的分析，讓我們更快理解Natural Language的語意、詞彙、內容分析之類的功能。

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[Day 8] Google Video Intelligence AI - 3

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Google Video Intelligence AI API還有眾多的範例可以學習，今天再講兩個就結束這回合：Detecting shot changes、Recognizing text。

前情提要
我先從python code example找到一些範例的影片

  • chicago.mp4: gs://cloud-ml-sandbox/video/chicago.mp4
  • gbikes_dinosaur.mp4: gs://cloud-samples-data/video/gbikes_dinosaur.mp4
  • googlework_short.mp4: gs://python-docs-samples-tests/video/googlework_short.mp4

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[Day 7] Google Video Intelligence AI - 2

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今天又是美好的開始，大家吃中秋烤肉了嗎？
這是這系列的第二篇文章，要來入門Video Intelligence API，這隻可以透過上傳影片，但實際上可以幹嘛呢？實際上包含下列幾個項目的偵測：

  • Label Detection: 偵測狗、花、人物之類的物件
  • Shot Change Detection: 可以偵測場景轉換
  • Explicit Content Detection: 偵測是否包含成人資訊
  • Speech Transcription: 將影片裡的聲音轉成文字
  • Object Tracking: 物件追蹤並回報物件在影片裡的位置

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