GSP063

總覽

Cloud Natural Language API 可擷取文字中的實體、分析情緒/語法及分類文字，本實驗室的重點將放在文字分類功能。這項 API 功能採用擁有 700 多種類別的資料庫，可輕鬆分類大量文字資料集。

目標

本實驗室的學習內容包括：

• 建立 Natural Language API 要求並使用 curl 呼叫 API
• 使用 Natural Language API 的文字分類功能
• 運用文字分類功能解讀新聞報導資料集

設定和需求

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

• 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。

注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。

• 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。

注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始實驗室及登入 Google Cloud 控制台

1. 按一下「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，請在開啟的對話方塊中選取付款方式。右側的「Lab setup and access」面板會顯示下列項目：

   • 「Open Google Cloud console」按鈕
   • 此實驗室所需的臨時憑證 (使用者名稱和密碼)
   • 完成此實驗室所需的其他資訊 (如有)

   請注意，實驗室計時器位於頁面頂端附近，會顯示剩餘時間。

2. 按一下「Open Google Cloud console」。如果使用 Chrome 瀏覽器，也可以按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

   接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

   提示：您可以在不同的視窗並排開啟分頁。

   注意：頁面顯示「選擇帳戶」對話方塊時，請點選「使用其他帳戶」。

3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Username」。

4. 點選「下一步」。

5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   您也可以在「Lab setup and access」面板找到「Password」。

6. 點選「下一步」。

   重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

7. 繼續點按後續頁面：

   • 接受條款及細則。
   • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
   • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請按一下「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 。

2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

   • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
   • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

3. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：

gcloud auth list

4. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：

gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

工作 1：啟用 Cloud Natural Language API

1. 展開畫面左上方的「導覽選單」圖示 。

2. 依序選取「API 和服務」>「已啟用的 API 和服務」。

3. 點選「啟用 API 和服務」。

4. 在搜尋框中輸入 language。

5. 點選「Cloud Natural Language API」。

如果 API 尚未啟用，您會看到「啟用」按鈕。

6. 點選「啟用」來啟用 Cloud Natural Language API。

啟用 API 後，Google Cloud 介面將顯示下列 API 資訊：

工作 2：建立 API 金鑰

您將使用 curl 向 Natural Language API 傳送要求，因此必須產生 API 金鑰，並將該金鑰帶入要求網址。

1. 依序點選「導覽選單」圖示 >「API 和服務」>「憑證」，開始建立 API 金鑰。

2. 接著，點選「+ 建立憑證」。

3. 在下拉式選單中，選取「API 金鑰」。

4. 在「建立 API 金鑰」側邊面板，找到「可透過這個金鑰存取的 API」部分，然後點選「選取 API 限制」下拉式選單。

5. 搜尋或捲動畫面來找出「Cloud Natural Language API」，然後勾選核取方塊，並點選「確定」。

6. 點選「建立」。

7. 複製剛才產生的金鑰，然後點選「關閉」。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。

建立 API 金鑰

取得 API 金鑰後，您可以將其儲存為環境變數，這樣就不必在每個要求插入金鑰值。

為執行下一個步驟，請透過 SSH 連線至實驗室為您佈建的執行個體。

1. 依序點選「導覽選單」圖示 >「Compute Engine」>「VM 執行個體」，就會看到已佈建的 linux-instance 執行個體。

2. 點選「SSH」按鈕，即可連往互動式殼層。

3. 在指令列輸入下列指令，其中 <YOUR_API_KEY> 應替換成剛剛複製的金鑰。

export API_KEY=<YOUR_API_KEY>

工作 3：分類新聞報導

透過 Natural Language API 的 classifyText 方法，您只需要呼叫一次 API，就能將文字資料歸類。這個方法會傳回一份清單，當中包含適用於該文字文件的內容類別。

這些類別的劃分由廣到深，涵蓋了 /Computers & Electronics 這樣較廣泛的類別，以及極為具體的 /Computers & Electronics/Programming/Java (Programming Language) 等。如要查看 700 多種類別的完整清單，請前往「內容類別」頁面。

您會先練習分類單一文章，再學習如何運用這個方法，解讀龐大的新聞語料庫。

1. 首先，請參考下方取自《紐約時報》美食專欄文章的標題和說明：

A Smoky Lobster Salad With a Tapa Twist. This spin on the Spanish pulpo a la gallega skips the octopus, but keeps the sea salt, olive oil, pimentón and boiled potatoes.

2. 建立名為 request.json 的檔案，並加入下列程式碼。您可以使用偏好的指令列編輯器 (例如 nano、vim 或 emacs) 建立檔案。

{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"A Smoky Lobster Salad With a Tapa Twist. This spin on the Spanish pulpo a la gallega skips the octopus, but keeps the sea salt, olive oil, pimentón and boiled potatoes." } } 建立新聞報導分類要求

3. 使用下列 curl 指令，將這段文字傳送給 Natural Language API 的 classifyText 方法：

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json

查看回應：

{ categories: [ { name: '/Food & Drink/Cooking & Recipes', confidence: 0.85 }, { name: '/Food & Drink/Food/Meat & Seafood', confidence: 0.63 } ] }

您已建立 Natural Language API 要求，並呼叫 Natural Language API。

4. 執行下列指令，將回應內容儲存為 result.json 檔案：

curl "https://language.googleapis.com/v1/documents:classifyText?key=${API_KEY}" \ -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @request.json > result.json 查看文字分類要求的回應

API 針對這段文字傳回了 2 個類別：

• /Food & Drink/Cooking & Recipes
• /Food & Drink/Food/Meat & Seafood

雖然文中並未明確提到「食譜」或「海鮮」這些字眼，但 API 依然能辨識出類別。分類單一文章固然有趣，但這項功能真正的強大之處，在於能處理大量文字資料。

工作 4：分類大型文字資料集

為瞭解 classifyText 方法如何協助您解讀大量文字資料，接下來要使用 BBC 新聞報導的公開資料集。這個資料集收錄了 2004 年至 2005 年間的 2,225 篇文章，主題橫跨商業、娛樂、政治、體育與科技五大領域。其中一部分的文章已儲存於公開的 Cloud Storage bucket，每篇文章各為一個 .txt 檔案。

現在，您要編寫一段 Python 指令碼來檢視資料，並將其傳送至 Natural Language API。這段指令碼會從 Cloud Storage 讀取各個文字檔，傳送至 classifyText 端點，最後將結果存入 BigQuery 資料表。BigQuery 是 Google Cloud 的大數據倉儲工具，使用者能輕鬆儲存及分析大型資料集。

• 請執行下列指令來查看其中一篇文章，瞭解要處理的文字類型 (gsutil 可提供 Cloud Storage 的指令列介面)：

gsutil cat gs://spls/gsp063/bbc_dataset/entertainment/001.txt

下一步是建立 BigQuery 資料表來儲存資料。

工作 5：建立 BigQuery 資料表，儲存已分類的文字資料

在將文字傳送至 Natural Language API 前，您需要先準備好儲存空間，用來存放每篇文章的文字與類別。

1. 在控制台，依序點選「導覽選單」圖示 >「BigQuery」。

2. 點選「完成」。

3. 點選專案 ID 旁邊的「查看動作」圖示，然後選取「建立資料集」。

4. 將資料集命名為 news_classification_dataset，然後點選「建立資料集」。

5. 點選 news_classification_dataset 旁的「查看動作」圖示，接著選取「建立資料表」。

6. 使用下列設定建立新的資料表：

   • 「Create table from」欄位：空白資料表
   • 資料表名稱：article_data

7. 在「結構定義」部分點選「新增欄位」，然後新增下列 3 個欄位：

欄位名稱	類型	模式
article_text	STRING	NULLABLE
category	STRING	NULLABLE
confidence	FLOAT	NULLABLE

8. 點選「建立資料表」。

目前資料表還沒有資料。下一個步驟是從 Cloud Storage 讀取文章，接著傳送至 Natural Language API 進行分類，再將結果儲存於 BigQuery。

點選「Check my progress」，確認目標已達成。

新建資料集和資料表，儲存已分類的文字資料

工作 6：分類新聞資料，並將結果儲存於 BigQuery

為執行下一個步驟，請連線至 Cloud Shell。如果出現提示訊息，請點選「繼續」。

在您編寫指令碼將新聞資料傳送至 Natural Language API 前，必須先建立服務帳戶，供 Python 指令碼進行 Natural Language API 與 BigQuery 驗證。

1. 將專案 ID 匯出為環境變數：

export PROJECT={{{project_0.project_id | Project ID}}}

2. 執行下列指令來建立服務帳戶：

gcloud iam service-accounts create my-account --display-name my-account gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT --member=serviceAccount:my-account@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com --role=roles/bigquery.admin gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT --member=serviceAccount:my-account@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com --role=roles/serviceusage.serviceUsageConsumer gcloud iam service-accounts keys create key.json --iam-account=my-account@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=key.json

接下來，您就能將文字資料傳送至 Natural Language API 了！

3. 使用 Google Cloud 的 Python 模組編寫 Python 指令碼。

您也可以使用任一種語言來完成這項操作，因為 Google Cloud 提供多種用戶端程式庫。

4. 建立名為 classify-text.py 的檔案，並將下列程式碼複製到檔案中。您可以使用偏好的指令列編輯器 (例如 nano、vim 或 emacs) 建立檔案。

from google.cloud import storage, language, bigquery # Set up your GCS, NL, and BigQuery clients storage_client = storage.Client() nl_client = language.LanguageServiceClient() bq_client = bigquery.Client(project='{{{project_0.project_id | Project ID}}}') dataset_ref = bq_client.dataset('news_classification_dataset') dataset = bigquery.Dataset(dataset_ref) table_ref = dataset.table('article_data') table = bq_client.get_table(table_ref) # Send article text to the NL API's classifyText method def classify_text(article): response = nl_client.classify_text( document=language.Document( content=article, type=language.Document.Type.PLAIN_TEXT ) ) return response rows_for_bq = [] files = storage_client.bucket('qwiklabs-test-bucket-gsp063').list_blobs() print("Got article files from GCS, sending them to the NL API (this will take ~2 minutes)...") # Send files to the NL API and save the result to send to BigQuery for file in files: if file.name.endswith('txt'): article_text = file.download_as_bytes().decode('utf-8') # Decode bytes to string nl_response = classify_text(article_text) if len(nl_response.categories) > 0: rows_for_bq.append((article_text, nl_response.categories[0].name, nl_response.categories[0].confidence)) print("Writing NL API article data to BigQuery...") # Write article text + category data to BQ if rows_for_bq: errors = bq_client.insert_rows(table, rows_for_bq) if errors: print("Encountered errors while writing to BigQuery:", errors) else: print("No articles found in the specified bucket.")

現在您可以開始分類文章，並將結果匯入至 BigQuery 了。

5. 執行下列指令碼：

python3 classify-text.py

指令碼大約需要兩分鐘才會執行完畢，您可以趁這段時間瞭解一下背後的運作原理。

您目前是透過 Google Cloud 的 Python 用戶端程式庫，存取 Cloud Storage、Natural Language API 和 BigQuery。首先，這段指令碼會為各項服務建立用戶端，然後建立 BigQuery 資料表的參照物件。其中 files 是公開 bucket 內每個 BBC 資料集檔案的參照物件。接著，指令碼會讀取檔案並將文章下載為字串，再透過 classify_text 函式將每篇文章傳送至 Natural Language API。針對 Natural Language API 傳回類別的所有文章，該文章及其類別資料將儲存至 rows_for_bq 清單。待每篇文章分類完成，指令碼會使用 insert_rows() 方法將資料插入 BigQuery。

注意：Natural Language API 可能會為同一份文件傳回多個類別，但為求簡便，本實驗室只會儲存傳回的第一個類別。

指令碼執行完畢後，接著要確認文章資料已儲存於 BigQuery。

6. 在 BigQuery 的「Explorer」分頁，找到 article_data 資料表，然後點選「查詢」來查詢資料表：

7. 編輯「Unsaved query」方塊中的內容，在 SELECT 和 FROM 之間加入星號：

SELECT * FROM `{{{project_0.project_id | Project ID}}}.news_classification_dataset.article_data`

8. 點選「執行」。

查詢完成後，頁面就會顯示資料。

9. 向右捲動即可查看 category 欄。

category 欄會顯示 Natural Language API 為文章傳回的第一個類別名稱，confidence 欄則是介於 0 到 1 的值，代表 API 對於分類結果準確性的信心程度。

在下一個步驟中，您將學習如何對資料執行更複雜的查詢。

工作 7：透過 BigQuery 分析已分類的新聞資料

首先來看看資料集中哪些類別最常見。

1. 在 BigQuery 控制台，點選「+ SQL 查詢」。

2. 輸入下列查詢：

SELECT category, COUNT(*) c FROM `{{{project_0.project_id | Project ID}}}.news_classification_dataset.article_data` GROUP BY category ORDER BY c DESC

3. 點選「執行」。

查詢結果應如下所示：

如果想找出 /Arts & Entertainment/Music & Audio/Classical Music 這類較冷門類別的文章，可以編寫下列查詢：

SELECT * FROM `{{{project_0.project_id | Project ID}}}.news_classification_dataset.article_data` WHERE category = "/Arts & Entertainment/Music & Audio/Classical Music"

或者，您也可以只擷取 Natural Language API 傳回可信度分數大於 90% 的文章：

SELECT article_text, category FROM `{{{project_0.project_id | Project ID}}}.news_classification_dataset.article_data` WHERE cast(confidence as float64) > 0.9

歡迎參閱 BigQuery 說明文件，對資料執行更多查詢。另外，BigQuery 也與多種資料圖表工具整合。如果想將分類後的新聞資料製成圖表，可以使用 BigQuery 適用的數據分析。

恭喜！

您已瞭解如何使用 Natural Language API 的文字分類方法，將新聞報導歸類。您先分類了一篇文章，然後使用 Natural Language API 和 BigQuery 分類及分析大型新聞資料集。最後，您還學會建立 BigQuery 資料表，並對資料執行查詢。

後續步驟/瞭解詳情

• 參閱 Natural Language API 說明文件，瞭解如何分類內容。
• 參閱說明文件，進一步瞭解 BigQuery。

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使用手冊上次更新日期：2026 年 6 月 22 日

實驗室上次測試日期：2026 年 6 月 22 日

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