Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Подключитесь к API: анализируйте настроение отзывов

Уровень кодирования : средний
Продолжительность : 20 минут
Тип проекта : Автоматизация с пользовательским меню

Цели

Поймите, что делает решение.
Понять, какие функции выполняют службы Apps Script в рамках решения.
Настройте свою среду.
Настройте сценарий.
Запустите скрипт.

Об этом решении

Вы можете анализировать текстовые данные, например, открытые отзывы, в любом масштабе. Для анализа сущностей и настроений в Google Таблицах это решение использует службу UrlFetch для подключения к API естественного языка Google Cloud .

схема того, как работает анализ настроений

Как это работает

Скрипт собирает текст из электронной таблицы и подключается к API Google Cloud Natural Language для анализа сущностей и тональности, присутствующих в строке. Сводная таблица суммирует средний балл тональности для каждой упомянутой сущности по всем строкам текстовых данных.

Службы скриптов приложений

Это решение использует следующие сервисы:

Служба электронных таблиц — отправляет текстовые данные в API естественного языка Google Cloud и отмечает каждую строку как «Завершено» после анализа ее тональности.
Служба UrlFetch — подключается к API естественного языка Google Cloud для выполнения анализа сущностей и настроений в тексте.

Предпосылки

Для использования этого образца вам необходимы следующие предварительные условия:

Учетная запись Google (для учетных записей Google Workspace может потребоваться одобрение администратора).
Веб-браузер с доступом в Интернет.
Проект Google Cloud с привязанным платёжным аккаунтом. Подробнее см. в разделе Включение платёжных услуг для проекта .

Настройте свою среду

Откройте свой облачный проект в консоли Google Cloud.

Если проект Cloud, который вы собираетесь использовать для этого примера, еще не открыт, откройте его:

В консоли Google Cloud перейдите на страницу выбора проекта .
Выберите облачный проект
Выберите нужный проект Google Cloud. Или нажмите «Создать проект» и следуйте инструкциям на экране. При создании проекта Google Cloud может потребоваться включить для него оплату .

Включите API естественного языка Google Cloud

Это решение подключается к API естественного языка Google Cloud. Перед использованием API Google необходимо включить их в проекте Google Cloud. Вы можете включить один или несколько API в одном проекте Google Cloud.

В вашем облачном проекте включите API естественного языка Google Cloud.
Включить API

Настройте экран согласия OAuth

Для этого решения требуется облачный проект с настроенным экраном согласия. Настройка экрана согласия OAuth определяет, что Google будет показывать пользователям, и регистрирует ваше приложение для его последующей публикации.

В консоли Google Cloud перейдите в >Google Auth platform > Брендинг .
Перейти к брендингу
Если вы уже настроили Google Auth platform, вы можете настроить следующие параметры экрана согласия OAuth в разделах «Брендинг» , «Аудитория» и «Доступ к данным» . Если вы видите сообщение: Google Auth platform пока не настроено , нажмите «Начать» :

В разделе «Информация о приложении» в поле «Имя приложения » введите имя приложения.
В поле Адрес электронной почты службы поддержки пользователей выберите адрес электронной почты службы поддержки, по которому пользователи смогут связаться с вами, если у них возникнут вопросы относительно их согласия.
Нажмите кнопку «Далее» .
В разделе Аудитория выберите Внутренняя .
Нажмите кнопку «Далее» .
В разделе «Контактная информация» введите адрес электронной почты , на который вы можете получать уведомления о любых изменениях в вашем проекте.
Нажмите кнопку «Далее» .
В разделе Готово ознакомьтесь с Политикой обработки данных пользователей API служб Google и, если вы согласны, выберите Я согласен с Политикой обработки данных пользователей API служб Google .
Нажмите «Продолжить» .
Нажмите «Создать» .

На данный момент вы можете пропустить добавление областей действия. В будущем при создании приложения для использования за пределами вашей организации Google Workspace необходимо изменить тип пользователя на «Внешний» . Затем добавьте области действия авторизации, необходимые вашему приложению. Подробнее см. в полном руководстве по настройке согласия OAuth .

Получите ключ API для API Google Cloud Natural Language

Откройте консоль Google Cloud . Убедитесь, что ваш проект с поддержкой выставления счетов открыт.
В консоли Google Cloud перейдите в > API и службы > Учетные данные .
Перейти к учетным данным
Нажмите Создать учетные данные > Ключ API .
Запишите свой ключ API для использования на следующем этапе.

Настройте сценарий

Создайте проект Apps Script

Нажмите кнопку ниже, чтобы скопировать образец таблицы анализа настроений для обратной связи . Проект Apps Script для этого решения прикреплён к таблице.
Сделать копию
Нажмите Расширения > Скрипт приложения .
Обновите следующую переменную в файле скрипта, используя ваш ключ API:
```
const myApiKey = 'YOUR_API_KEY'; // Replace with your API key.
```
Нажмите «Сохранить». .

Добавить текстовые данные

Вернитесь к электронной таблице.
Добавьте текстовые данные в столбцы «id» и «comments» . Вы можете использовать примеры отзывов о вариантах размещения для отпуска с Kaggle или собственные данные. При необходимости можно добавить больше столбцов, но для успешной работы скрипта необходимо наличие данных в столбцах «id» и «comments» .

Запустить скрипт

В верхней части таблицы нажмите «Инструменты для оценки настроений» > «Отметить сущности и тональность» . Возможно, потребуется обновить страницу, чтобы это настраиваемое меню появилось.
При появлении запроса авторизуйте скрипт. Если на экране согласия OAuth отображается предупреждение « Это приложение не проверено» , выберите «Дополнительно» > «Перейти к {Имя проекта} (небезопасно)» .
Нажмите «Инструменты оценки настроений» > «Отметить сущности и тональность» еще раз.
После завершения скрипта переключитесь на лист сводной таблицы, чтобы увидеть результаты.

Проверьте код

Чтобы просмотреть код Apps Script для этого решения, нажмите «Просмотреть исходный код» ниже:

Посмотреть исходный код

Код.gs

решения/автоматизация/обратная связь-анализ настроений/code.js

Посмотреть на GitHub

// To learn how to use this script, refer to the documentation:
// https://developers.google.com/apps-script/samples/automations/feedback-sentiment-analysis

/*
Copyright 2022 Google LLC

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

    https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
*/

// Sets API key for accessing Cloud Natural Language API.
const myApiKey = 'YOUR_API_KEY'; // Replace with your API key.

// Matches column names in Review Data sheet to variables.
let COLUMN_NAME = {
  COMMENTS: 'comments',
  ENTITY: 'entity_sentiment',
  ID: 'id'
};

/**
 * Creates a Demo menu in Google Spreadsheets.
 */
function onOpen() {
  SpreadsheetApp.getUi()
    .createMenu('Sentiment Tools')
    .addItem('Mark entities and sentiment', 'markEntitySentiment')
    .addToUi();
};

/**
* Analyzes entities and sentiment for each comment in  
* Review Data sheet and copies results into the 
* Entity Sentiment Data sheet.
*/
function markEntitySentiment() {
  // Sets variables for "Review Data" sheet
  let ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  let dataSheet = ss.getSheetByName('Review Data');
  let rows = dataSheet.getDataRange();
  let numRows = rows.getNumRows();
  let values = rows.getValues();
  let headerRow = values[0];

  // Checks to see if "Entity Sentiment Data" sheet is present, and
  // if not, creates a new sheet and sets the header row.
  let entitySheet = ss.getSheetByName('Entity Sentiment Data');
  if (entitySheet == null) {
   ss.insertSheet('Entity Sentiment Data');
   let entitySheet = ss.getSheetByName('Entity Sentiment Data');
   let esHeaderRange = entitySheet.getRange(1,1,1,6);
   let esHeader = [['Review ID','Entity','Salience','Sentiment Score',
                    'Sentiment Magnitude','Number of mentions']];
   esHeaderRange.setValues(esHeader);
  };

  // Finds the column index for comments, language_detected, 
  // and comments_english columns.
  let textColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.COMMENTS);
  let entityColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.ENTITY);
  let idColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.ID);
  if (entityColumnIdx == -1) {
    Browser.msgBox("Error: Could not find the column named " + COLUMN_NAME.ENTITY + 
                   ". Please create an empty column with header \"entity_sentiment\" on the Review Data tab.");
    return; // bail
  };

  ss.toast("Analyzing entities and sentiment...");
  for (let i = 0; i < numRows; ++i) {
    let value = values[i];
    let commentEnCellVal = value[textColumnIdx];
    let entityCellVal = value[entityColumnIdx];
    let reviewId = value[idColumnIdx];

    // Calls retrieveEntitySentiment function for each row that has a comment 
    // and also an empty entity_sentiment cell value.
    if(commentEnCellVal && !entityCellVal) {
        let nlData = retrieveEntitySentiment(commentEnCellVal);
        // Pastes each entity and sentiment score into Entity Sentiment Data sheet.
        let newValues = []
        for (let entity in nlData.entities) {
          entity = nlData.entities [entity];
          let row = [reviewId, entity.name, entity.salience, entity.sentiment.score, 
                     entity.sentiment.magnitude, entity.mentions.length
                    ];
          newValues.push(row);
        }
      if(newValues.length) {
        entitySheet.getRange(entitySheet.getLastRow() + 1, 1, newValues.length, newValues[0].length).setValues(newValues);
      }
        // Pastes "complete" into entity_sentiment column to denote completion of NL API call.
        dataSheet.getRange(i+1, entityColumnIdx+1).setValue("complete");
     }
   }
};

/**
 * Calls the Cloud Natural Language API with a string of text to analyze
 * entities and sentiment present in the string.
 * @param {String} the string for entity sentiment analysis
 * @return {Object} the entities and related sentiment present in the string
 */
function retrieveEntitySentiment (line) {
  let apiKey = myApiKey;
  let apiEndpoint = 'https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntitySentiment?key=' + apiKey;
  // Creates a JSON request, with text string, language, type and encoding
  let nlData = {
    document: {
      language: 'en-us',
      type: 'PLAIN_TEXT',
      content: line
    },
    encodingType: 'UTF8'
  };
  // Packages all of the options and the data together for the API call.
  let nlOptions = {
    method : 'post',
    contentType: 'application/json',  
    payload : JSON.stringify(nlData)
  };
  // Makes the API call.
  let response = UrlFetchApp.fetch(apiEndpoint, nlOptions);
  return JSON.parse(response);
};

Авторы

Этот образец поддерживается компанией Google с помощью экспертов Google Developer Experts.

Подключитесь к API: анализируйте настроение отзывов Оптимизируйте свои подборки Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.