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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Instrucciones y requisitos de configuración del lab
Protege tu cuenta y tu progreso. Usa siempre una ventana de navegador privada y las credenciales del lab para ejecutarlo.

Analiza el sentimiento con la API de Natural Language: Lab de desafío

Lab 10 minutos universal_currency_alt 1 crédito show_chart Introductorio
info Es posible que este lab incorpore herramientas de IA para facilitar tu aprendizaje.
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ARC130

Logotipo de los labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

En un lab de desafío, se le proporcionarán una situación y un conjunto de tareas. En lugar de seguir instrucciones paso a paso, deberás utilizar las habilidades aprendidas en los labs del curso para decidir cómo completar las tareas por tu cuenta. Un sistema automatizado de puntuación (en esta página) mostrará comentarios y determinará si completaste tus tareas correctamente.

En un lab de desafío, no se explican conceptos nuevos de Google Cloud, sino que se espera que amplíes las habilidades que adquiriste, como cambiar los valores predeterminados y leer o investigar los mensajes de error para corregir sus propios errores.

Debe completar correctamente todas las tareas dentro del período establecido para obtener una puntuación del 100%.

Contexto del lab y requisitos

Antes de hacer clic en el botón Comenzar lab

Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.

Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.

Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:

  • Acceso a un navegador de Internet estándar. Se recomienda el navegador Chrome.
Nota: Usa una ventana del navegador privada o de incógnito (opción recomendada) para ejecutar el lab. Así evitarás conflictos entre tu cuenta personal y la cuenta de estudiante, lo que podría generar cargos adicionales en tu cuenta personal.
  • Tiempo para completar el lab (recuerda que, una vez que comienzas un lab, no puedes pausarlo).
Nota: Usa solo la cuenta de estudiante para este lab. Si usas otra cuenta de Google Cloud, es posible que se apliquen cargos a esa cuenta.

Situación del desafío

Hace poco, te uniste a una organización y trabajas como ingeniero júnior de la nube en un equipo. Te asignaron proyectos de aprendizaje automático (AA) y uno de los requisitos de tu cliente es usar el servicio de la API de Cloud Natural Language en Google Cloud para realizar tareas para la finalización de un proyecto.

Se espera que tengas las habilidades y el conocimiento necesarios para realizar las tareas que se indican a continuación.

Tu desafío

Para este desafío, se te pide que configures Documentos de Google y realices un análisis de sentimiento sobre algunas reseñas proporcionadas por los clientes, analices la sintaxis y las partes del discurso con la API de Natural Language y crees una solicitud a la API de Natural Language para un idioma que no sea el inglés.

Deberás hacer lo siguiente:

  • Crear una clave de API
  • Configurar Documentos de Google y llamar a la API de Natural Language
  • Analizar la sintaxis y las partes del discurso con la API de Natural Language
  • Realizar procesamiento de lenguaje natural multilingüe

Para este lab de desafío, se configuró una instancia de máquina virtual (VM) llamada para que completes las tareas 3 y 4.

Estos son algunos estándares que debes seguir:

  • Asegúrate de que todas las APIs necesarias (como la API de Cloud Natural Language) estén habilitadas correctamente.

A continuación, se describe cada tarea en detalle. ¡Buena suerte!

Tarea 1: Crea una clave de API

  1. Para esta tarea, debes crear una clave de API que usarás en esta y otras tareas cuando envíes una solicitud a la API de Natural Language.

  2. Guarda la clave de API para usarla en otras tareas.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Crear una clave de API

Tarea 2: Configura Documentos de Google y llama a la API de Natural Language

Para esta tarea, debes configurar Documentos de Google para usar la API de Natural Language y reconocer el sentimiento en un texto seleccionado en un documento de Google, además de destacar partes del texto según el sentimiento.

Se destacará el texto en rojo si se trata de un sentimiento negativo, en verde si es positivo y en amarillo en caso de que sea neutro.

  1. Crea un nuevo documento de Google.

  2. Usa el siguiente código en Apps Script. En la función retrieveSentiment, reemplaza "your key here" por tu clave de API real de la consola de Google Cloud.

/** * @OnlyCurrentDoc * * El comentario de más arriba dirige a Apps Script para que limite a este complemento el alcance * del acceso al archivo. Especifica que el complemento solo * intentará leer o modificar los archivos en los que se usa, * y no todos los archivos del usuario. El mensaje de solicitud de autorización * que se les presente a los usuarios reflejará este alcance limitado. */ /** * Crea una entrada de menú en la IU de Documentos de Google cuando se * abre el documento. * */ function onOpen() { var ui = DocumentApp.getUi(); ui.createMenu('Natural Language Tools') .addItem('Mark Sentiment', 'markSentiment') .addToUi(); } /** * Obtiene el texto seleccionado por el usuario y lo destaca según el sentimiento: * verde para el sentimiento positivo, rojo para el negativo y amarillo * para el neutro. * */ function markSentiment() { var POSITIVE_COLOR = '#00ff00'; // Colores para los tipos de sentimiento var NEGATIVE_COLOR = '#ff0000'; var NEUTRAL_COLOR = '#ffff00'; var NEGATIVE_CUTOFF = -0.2; // Umbrales para los tipos de sentimiento var POSITIVE_CUTOFF = 0.2; var selection = DocumentApp.getActiveDocument().getSelection(); if (selection) { var string = getSelectedText(); var sentiment = retrieveSentiment(string); // Selecciona el color adecuado var color = NEUTRAL_COLOR; if (sentiment <= NEGATIVE_CUTOFF) { color = NEGATIVE_COLOR; } if (sentiment >= POSITIVE_CUTOFF) { color = POSITIVE_COLOR; } // Destaca el texto 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); } } } } /** * Devuelve una cadena con el contenido del texto seleccionado. * Si no se selecciona ningún texto, se devuelve una cadena vacía. */ 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(); // Solo traduce los elementos que se pueden editar como texto; omite // las imágenes y otros elementos no textuales. if (element.editAsText) { string = string + element.asText().getText(); } } } } return string; } /** Cuando se proporcione una cadena, llamará a la API de Natural Language y recuperará * el sentimiento de ella. El sentimiento será un número real * en el rango de -1 a 1, donde -1 indica un sentimiento muy negativo * y 1, un sentimiento muy positivo. */ function retrieveSentiment(line) { var apiKey = "your key here"; // Reemplaza "your key here" por tu clave de API var apiEndpoint = "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=" + apiKey; // Crea una estructura con el texto, su idioma, su tipo // y su codificación var docDetails = { language: 'en-us', type: 'PLAIN_TEXT', content: line }; var nlData = { document: docDetails, encodingType: 'UTF8' }; // Empaqueta todas las opciones y los datos para la llamada var nlOptions = { method : 'post', contentType: 'application/json', payload : JSON.stringify(nlData) }; // Y realiza la llamada var response = UrlFetchApp.fetch(apiEndpoint, nlOptions); var data = JSON.parse(response); var sentiment = 0.0; // Asegúrate de que todas las partes estén en el valor que se devuelva if (data && data.documentSentiment && data.documentSentiment.score){ sentiment = data.documentSentiment.score; } return sentiment; }
  1. Agrégale texto a tu documento. Puedes usar el ejemplo de la novela de Charles Dickens, Historia de dos ciudades.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Configurar Documentos de Google y llamar a la API de Natural Language

Tarea 3: Analiza la sintaxis y las partes del discurso con la API de Natural Language

Para completar esta tarea, conéctate a través de SSH a la instancia de VM llamada que se te aprovisionó.

  1. Crea un archivo JSON llamado analyze-request.json con el código que aparece a continuación.
{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content": "Google, con sede en Mountain View, presentó el nuevo teléfono Android en el Consumer Electronic Show. Sundar Pichai dijo en su discurso de apertura que a los usuarios les encantan sus teléfonos Android nuevos." }, "encodingType": "UTF8" }

  1. Pasa tu solicitud (junto con la variable de entorno de la clave de API que guardaste anteriormente en la tarea 1) a la API de Natural Language con el comando curl o analiza la sintaxis con los comandos de AA de gcloud.

  2. Guarda la respuesta en un archivo llamado analyze-response.txt.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Analizar la sintaxis y las partes del discurso con la API de Natural Language

Tarea 4: Realiza procesamiento de lenguaje natural multilingüe

Para completar esta tarea, conéctate a través de SSH a la instancia de VM llamada que se te aprovisionó.

  1. Crea un archivo JSON llamado multi-nl-request.json con el código que sigue, que contiene una oración en francés.
{ "document":{ "type":"PLAIN_TEXT", "content":"Le bureau japonais de Google est situé à Roppongi Hills, Tokyo." } }

  1. Pasa tu solicitud (junto con la variable de entorno de la clave de API que guardaste anteriormente en la tarea 1) a la API de Natural Language con el comando curl o analiza la sintaxis con los comandos de AA de gcloud.

  2. Guarda el resultado en un archivo llamado multi-response.txt.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Realizar procesamiento de lenguaje natural multilingüe

¡Felicitaciones!

¡Felicitaciones! Realizaste con éxito un análisis de sentimiento en texto de Documentos de Google, además de analizar la sintaxis y las partes del discurso llamando a la API de Natural Language.

Insignia de Analiza el sentimiento con la API de Natural Language

Capacitación y certificación de Google Cloud

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Última actualización del manual: 17 de julio de 2024

Prueba más reciente del lab: 17 de julio de 2024

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Antes de comenzar

  1. Los labs crean un proyecto de Google Cloud y recursos por un tiempo determinado
    2. .
  2. Los labs tienen un límite de tiempo y no tienen la función de pausa. Si finalizas el lab, deberás reiniciarlo desde el principio.
  3. En la parte superior izquierda de la pantalla, haz clic en Comenzar lab para empezar

Usa la navegación privada

  1. Copia el nombre de usuario y la contraseña proporcionados para el lab
  2. Haz clic en Abrir la consola en modo privado

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  1. Accede con tus credenciales del lab. Si usas otras credenciales, se generarán errores o se incurrirá en cargos.
  2. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación
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