Tag: Natural Language

[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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[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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