[Day 11] Google Natural Language - 2

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:

// 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")
  }
}

day 11 我就直接呼叫時傳入Hello World的字串，然後把Demo code改成module的方式，像下面這樣

package natural_language

import (
  "context"
  "fmt"
  "io"
  "log"

  language "cloud.google.com/go/language/apiv1"
  languagepb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/language/v1"
)

func DemoCode(w io.Writer, text string) error {
  ctx := context.Background()

  // Creates a client.
  client, err := language.NewClient(ctx)
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to create client: %v", err)
    return err
  }

  // Detects the sentiment of the text.
  sentiment, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, &languagepb.AnalyzeSentimentRequest{
    Document: &languagepb.Document{
      Source: &languagepb.Document_Content{
        Content: text,
      },
      Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
    },
    EncodingType: languagepb.EncodingType_UTF8,
  })
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to analyze text: %v", err)
    return err
  }

  fmt.Fprintf(w, "Text: %v\n", text)
  if sentiment.DocumentSentiment.Score >= 0 {
    fmt.Fprintln(w, "Sentiment: positive")
  } else {
    fmt.Fprintln(w, "Sentiment: negative")
  }
  return nil
}

languagepb詳細文件可以看這邊：https://godoc.org/google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/language/v1 快速入門對這方面的連結還是提供不是很詳盡…

Type可以是Document_PLAIN_TEXT也可以是Document_HTML，但沒找到太多Document_HTML的敘述，在Python Demo裡找到這段：

如要分類網頁內容，請將網頁的來源 HTML 做為 text 進行傳遞，並將 type 參數設為 language.enums.Document.Type.HTML。 golang則為Document_HTML

至於Source這邊是傳入Document_Content並帶上參數{Content: text}，也可以是傳入Document_GcsContentUri然後帶上{GcsContentUri: gcsURI}，以gcs content為資料分析。

還沒實際測過分析HTML會有什麼結果，今天先來分析文字。來看看Output：

Text: Hello World
Sentiment: positive

看起來大家學程式的第一個作業Hello World是正向情緒的(也這樣大家才學得下去？)好囉，今天的github在這邊：https://github.com/josephMG/ithelp-2019/tree/Day-11 OK，今天工作提早結束，謝謝大家！

開始越來越擔心內容不夠了…