使用Python的JupyterLab中的Google Cloud分析情感

Question

我正在使用Google Cloud / JupyterLab / Python

我正在尝试进行样本情感分析，遵循指南here

但是，在运行示例时，出现此错误：

AttributeError：“ SpeechClient”对象没有属性'analyze_sentiment'

下面是我正在尝试的代码：

def sample_analyze_sentiment (gcs_content_uri):
     gcs_content_uri = 'gs://converted_audiofiles/Converted_Audio/200315_1633 1.txt'
     client = language_v1.LanguageServiceClient()
     type_ = enums.Document.Type.PLAIN_TEXT

     language = "en" document = {
     "gcs_content_uri":'gs://converted_audiofiles/Converted_Audio/200315_1633 1.txt', 
     "type": 'enums.Document.Type.PLAIN_TEXT', "language": 'en'
     }

     response = client.analyze_sentiment(document,
     encoding_type=encoding_type)

我使用“语音转文本”生成成绩单没有问题，但是没有成功进行文档情感分析！？

Answer 1

在documentation示例之后，我可以很好地执行analyze_sentiment。我有一些关于您的代码的问题。对我来说应该是

from google.cloud import language_v1
from google.cloud.language import enums
from google.cloud.language import types

def sample_analyze_sentiment(path):
    #path = 'gs://converted_audiofiles/Converted_Audio/200315_1633 1.txt'
    # if path is sent through the function it does not need to be specified inside it
    # you can always set path = "default-path" when defining the function
    client = language_v1.LanguageServiceClient()
    document = types.Document(
        gcs_content_uri = path, 
        type = enums.Document.Type.PLAIN_TEXT,
        language = 'en',
    )

    response = client.analyze_sentiment(document)
    return response

因此，我尝试了之前的代码，并使用自己的路径访问了Google Cloud Storage存储桶中的文本文件。

response = sample_analyze_sentiment("<my-path>")
sentiment = response.document_sentiment
print(sentiment.score)
print(sentiment.magnitude)

我的情绪得分为-0.5，强度为1.5。我使用python3在JupyterLab中进行了运行，我认为这是您的设置。