ARC130
Übersicht
In einem Challenge-Lab geht es um ein bestimmtes Szenario mit mehreren Aufgaben. Anders als bei einem normalen Lab erhalten Sie jedoch keine Schritt-für-Schritt-Anleitung, sondern nutzen die in den Labs des jeweiligen Kurses erlernten Fähigkeiten, um die Aufgaben selbst zu lösen. Ihre Lösungen werden automatisch bewertet. Die erzielten Punkte finden Sie rechts oben auf dieser Seite.
In Challenge-Labs werden keine neuen Grundlagen zu Google Cloud vermittelt. Sie sollen dabei Ihr Wissen erweitern und es wird erwartet, dass Sie beispielsweise Standardwerte ändern und Fehlermeldungen lesen und recherchieren, um Ihre eigenen Fehler zu beheben.
Die volle Punktzahl erreichen Sie nur, wenn Sie alle Aufgaben innerhalb der vorgegebenen Zeit lösen.
Einrichtung und Anforderungen
Vor dem Klick auf „Start Lab“ (Lab starten)
Lesen Sie diese Anleitung. Labs sind zeitlich begrenzt und können nicht pausiert werden. Der Timer beginnt zu laufen, wenn Sie auf Lab starten klicken, und zeigt Ihnen, wie lange Google Cloud-Ressourcen für das Lab verfügbar sind.
In diesem praxisorientierten Lab können Sie die Lab-Aktivitäten in einer echten Cloud-Umgebung durchführen – nicht in einer Simulations- oder Demo-Umgebung. Dazu erhalten Sie neue, temporäre Anmeldedaten, mit denen Sie für die Dauer des Labs auf Google Cloud zugreifen können.
Für dieses Lab benötigen Sie Folgendes:
- Einen Standardbrowser (empfohlen wird Chrome)
Hinweis: Nutzen Sie den privaten oder Inkognitomodus (empfohlen), um dieses Lab durchzuführen. So wird verhindert, dass es zu Konflikten zwischen Ihrem persönlichen Konto und dem Teilnehmerkonto kommt und zusätzliche Gebühren für Ihr persönliches Konto erhoben werden.
- Zeit für die Durchführung des Labs – denken Sie daran, dass Sie ein begonnenes Lab nicht unterbrechen können.
Hinweis: Verwenden Sie für dieses Lab nur das Teilnehmerkonto. Wenn Sie ein anderes Google Cloud-Konto verwenden, fallen dafür möglicherweise Kosten an.
Das Szenario
Sie haben vor Kurzem eine neue Stelle als Junior Cloud Engineer in einem Team angetreten. Sie wurden mit Projekten im Bereich Machine Learning (ML) beauftragt. Eine der Kundenanforderungen ist, die Cloud Natural Language API in Google Cloud zu nutzen, um Aufgaben eines Projekts auszuführen.
Wissen und Fähigkeiten, die für die folgenden Aufgaben erforderlich sind, werden vorausgesetzt.
Die Aufgabe
In diesem Challenge-Lab richten Sie ein Google-Dokument ein und führen eine Sentimentanalyse von Kundenrezensionen durch, analysieren Syntax und Wortarten mit der Natural Language API und erstellen eine Natural Language API-Anfrage in einer anderen Sprache als Englisch.
Folgende Schritte sind erforderlich:
- Einen API-Schlüssel erstellen
- Ein Google-Dokument erstellen und die Natural Language API aufrufen
- Mit der Natural Language API Syntax und Wortarten analysieren
- Mehrsprachiges Natural Language Processing durchführen
Für dieses Challenge-Lab wurde eine VM-Instanz mit dem Namen für Sie konfiguriert, damit Sie die Aufgaben 3 und 4 ausführen können.
Folgende Vorgaben sind zu beachten:
- Alle erforderlichen APIs (wie die Cloud Natural Language API) müssen aktiviert sein.
Die einzelnen Aufgaben sind nachfolgend genauer beschrieben. Viel Erfolg!
Aufgabe 1: Einen API-Schlüssel erstellen
-
In dieser Aufgabe müssen Sie einen API-Schlüssel erstellen, den Sie bei dieser und anderen Aufgaben verwenden können, wenn Sie eine Anfrage an die Natural Language API senden.
-
Speichern Sie den API-Schlüssel, damit Sie ihn für weitere Aufgaben verwenden können.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
API-Schlüssel erstellen
Aufgabe 2: Ein Google-Dokument erstellen und die Natural Language API aufrufen
Bei dieser Aufgabe müssen Sie ein Google-Dokument erstellen und mit der Natural Language API eine Sentimentanalyse von ausgewählten Texten durchführen und Teile davon entsprechend hervorheben.
Für ein negatives Sentiment wird die Farbe Rot verwendet, für ein neutrales die Farbe Gelb und für ein positives die Farbe Grün.
-
Erstellen Sie ein neues Google-Dokument.
-
Verwenden Sie den folgenden Code in Apps Script. Ersetzen Sie in der Funktion retrieveSentiment „your key here“ durch den tatsächlichen API-Schlüssel aus der Google Cloud Console.
/**
* @OnlyCurrentDoc
*
* The above comment directs Apps Script to limit the scope of file
* access for this add-on. It specifies that this add-on will only
* attempt to read or modify the files in which the add-on is used,
* and not all of the user's files. The authorization request message
* presented to users will reflect this limited scope.
*/
/**
* Creates a menu entry in the Google Docs UI when the document is
* opened.
*
*/
function onOpen() {
var ui = DocumentApp.getUi();
ui.createMenu('Natural Language Tools')
.addItem('Mark Sentiment', 'markSentiment')
.addToUi();
}
/**
* Gets the user-selected text and highlights it based on sentiment
* with green for positive sentiment, red for negative, and yellow
* for neutral.
*
*/
function markSentiment() {
var POSITIVE_COLOR = '#00ff00'; // Colors for sentiments
var NEGATIVE_COLOR = '#ff0000';
var NEUTRAL_COLOR = '#ffff00';
var NEGATIVE_CUTOFF = -0.2; // Thresholds for sentiments
var POSITIVE_CUTOFF = 0.2;
var selection = DocumentApp.getActiveDocument().getSelection();
if (selection) {
var string = getSelectedText();
var sentiment = retrieveSentiment(string);
// Select the appropriate color
var color = NEUTRAL_COLOR;
if (sentiment <= NEGATIVE_CUTOFF) {
color = NEGATIVE_COLOR;
}
if (sentiment >= POSITIVE_CUTOFF) {
color = POSITIVE_COLOR;
}
// Highlight the text
var elements = selection.getSelectedElements();
for (var i = 0; i < elements.length; i++) {
if (elements[i].isPartial()) {
var element = elements[i].getElement().editAsText();
var startIndex = elements[i].getStartOffset();
var endIndex = elements[i].getEndOffsetInclusive();
element.setBackgroundColor(startIndex, endIndex, color);
} else {
var element = elements[i].getElement().editAsText();
foundText = elements[i].getElement().editAsText();
foundText.setBackgroundColor(color);
}
}
}
}
/**
* Returns a string with the contents of the selected text.
* If no text is selected, returns an empty string.
*/
function getSelectedText() {
var selection = DocumentApp.getActiveDocument().getSelection();
var string = "";
if (selection) {
var elements = selection.getSelectedElements();
for (var i = 0; i < elements.length; i++) {
if (elements[i].isPartial()) {
var element = elements[i].getElement().asText();
var startIndex = elements[i].getStartOffset();
var endIndex = elements[i].getEndOffsetInclusive() + 1;
var text = element.getText().substring(startIndex, endIndex);
string = string + text;
} else {
var element = elements[i].getElement();
// Only translate elements that can be edited as text; skip
// images and other non-text elements.
if (element.editAsText) {
string = string + element.asText().getText();
}
}
}
}
return string;
}
/** Given a string, will call the Natural Language API and retrieve
* the sentiment of the string. The sentiment will be a real
* number in the range -1 to 1, where -1 is highly negative
* sentiment and 1 is highly positive.
*/
function retrieveSentiment(line) {
var apiKey = "your key here"; // Replace with your actual API key
var apiEndpoint = "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=" + apiKey;
// Create a structure with the text, its language, its type,
// and its encoding
var docDetails = {
language: 'en-us',
type: 'PLAIN_TEXT',
content: line
};
var nlData = {
document: docDetails,
encodingType: 'UTF8'
};
// Package all of the options and the data together for the call
var nlOptions = {
method : 'post',
contentType: 'application/json',
payload : JSON.stringify(nlData)
};
// And make the call
var response = UrlFetchApp.fetch(apiEndpoint, nlOptions);
var data = JSON.parse(response);
var sentiment = 0.0;
// Ensure all pieces were in the returned value
if (data && data.documentSentiment
&& data.documentSentiment.score){
sentiment = data.documentSentiment.score;
}
return sentiment;
}
- Fügen Sie Text in das Dokument ein. Sie können das Beispiel aus dem Roman Eine Geschichte aus zwei Städten von Charles Dickens verwenden.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Ein Google-Dokument erstellen und die Natural Language API aufrufen
Aufgabe 3: Mit der Natural Language API Syntax und Wortarten analysieren
Stellen Sie dazu über SSH eine Verbindung zur VM-Instanz her, die für Sie bereitgestellt wurde.
- Erstellen Sie mit dem folgenden Code eine JSON-Datei namens
analyze-request.json.
{
"document":{
"type":"PLAIN_TEXT",
"content": "Google, headquartered in Mountain View, unveiled the new Android phone at the Consumer Electronic Show. Sundar Pichai said in his keynote that users love their new Android phones."
},
"encodingType": "UTF8"
}
-
Senden Sie Ihre Anfrage (zusammen mit der Umgebungsvariablen mit dem API-Schlüssel, die Sie in Aufgabe 1 gespeichert haben) mit dem Befehl curl an die Natural Language API oder analysieren Sie die Syntax mit den gcloud ML-Befehlen.
-
Speichern Sie die Antwort in einer Datei mit dem Namen analyze-response.txt.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Mit der Natural Language API Syntax und Wortarten analysieren
Aufgabe 4: Mehrsprachiges Natural Language Processing durchführen
Stellen Sie dazu über SSH eine Verbindung zur VM-Instanz her, die für Sie bereitgestellt wurde.
- Erstellen Sie mit dem folgenden Code eine JSON-Datei namens
multi-nl-request.json, die einen Satz auf Französisch enthält.
{
"document":{
"type":"PLAIN_TEXT",
"content":"Le bureau japonais de Google est situé à Roppongi Hills, Tokyo."
}
}
-
Senden Sie Ihre Anfrage (zusammen mit der Umgebungsvariablen mit dem API-Schlüssel, die Sie in Aufgabe 1 gespeichert haben) mit dem Befehl curl an die Natural Language API oder analysieren Sie die Syntax mit den gcloud ML-Befehlen.
-
Speichern Sie die Ausgabe in einer Datei namens multi-response.txt.
Klicken Sie auf Fortschritt prüfen.
Mehrsprachiges Natural Language Processing durchführen
Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen.
Das wars! Sie haben das Lab erfolgreich abgeschlossen. Sie haben erfolgreich eine Sentimentanalyse für Text in Google Docs durchgeführt sowie Syntax und Wortarten mit der Natural Language API analysiert.
Google Cloud-Schulungen und -Zertifizierungen
In unseren Schulungen erfahren Sie alles zum optimalen Einsatz unserer Google Cloud-Technologien und können sich entsprechend zertifizieren lassen. Unsere Kurse vermitteln technische Fähigkeiten und Best Practices, damit Sie möglichst schnell mit Google Cloud loslegen und Ihr Wissen fortlaufend erweitern können. Wir bieten On-Demand-, Präsenz- und virtuelle Schulungen für Anfänger wie Fortgeschrittene an, die Sie individuell in Ihrem eigenen Zeitplan absolvieren können. Mit unseren Zertifizierungen weisen Sie nach, dass Sie Experte im Bereich Google Cloud-Technologien sind.
Handbuch zuletzt am 17. Juli 2024 aktualisiert
Lab zuletzt am 17. Juli 2024 getestet
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