ARC130
Ringkasan
Dalam challenge lab, Anda diberi sebuah skenario dan serangkaian tugas. Tidak ada petunjuk langkah demi langkah. Anda akan menggunakan keahlian yang dipelajari dari lab dalam kursus untuk mencari cara menyelesaikan sendiri tugas-tugas tersebut. Sistem pemberian skor otomatis (ditampilkan pada halaman ini) akan memberikan masukan tentang apakah Anda telah menyelesaikan tugas dengan benar atau tidak.
Saat mengikuti challenge lab, Anda tidak akan diajari konsep-konsep baru Google Cloud. Anda diharapkan dapat memperluas keahlian yang dipelajari, seperti mengubah nilai default dan membaca serta mengkaji pesan error untuk memperbaiki kesalahan Anda sendiri.
Untuk meraih skor 100%, Anda harus berhasil menyelesaikan semua tugas dalam jangka waktu tertentu.
Penyiapan dan persyaratan
Sebelum mengklik tombol Start Lab
Baca petunjuk ini. Lab memiliki timer dan Anda tidak dapat menjedanya. Timer yang dimulai saat Anda mengklik Start Lab akan menampilkan durasi ketersediaan resource Google Cloud untuk Anda.
Lab interaktif ini dapat Anda gunakan untuk melakukan aktivitas lab di lingkungan cloud sungguhan, bukan di lingkungan demo atau simulasi. Untuk mengakses lab ini, Anda akan diberi kredensial baru yang bersifat sementara dan dapat digunakan untuk login serta mengakses Google Cloud selama durasi lab.
Untuk menyelesaikan lab ini, Anda memerlukan:
- Akses ke browser internet standar (disarankan browser Chrome).
Catatan: Gunakan jendela Samaran (direkomendasikan) atau browser pribadi untuk menjalankan lab ini. Hal ini akan mencegah konflik antara akun pribadi Anda dan akun siswa yang dapat menyebabkan tagihan ekstra pada akun pribadi Anda.
- Waktu untuk menyelesaikan lab. Ingat, setelah dimulai, lab tidak dapat dijeda.
Catatan: Hanya gunakan akun siswa untuk lab ini. Jika Anda menggunakan akun Google Cloud yang berbeda, Anda mungkin akan dikenai tagihan ke akun tersebut.
Skenario tantangan
Anda baru saja bergabung dengan sebuah organisasi dan bekerja sebagai cloud engineer junior sebagai bagian dari tim. Anda telah ditugaskan untuk mengerjakan project machine learning (ML) dan salah satu persyaratan klien Anda adalah menggunakan layanan Cloud Natural Language API di Google Cloud untuk melakukan tugas penyelesaian project.
Anda diharapkan memiliki keterampilan dan pengetahuan untuk menyelesaikan tugas-tugas berikut.
Tantangan Anda
Untuk tantangan ini, Anda diminta untuk menyiapkan Google Dokumen dan melakukan analisis sentimen pada beberapa ulasan yang diberikan oleh pelanggan, menganalisis sintaksis dan kelas kata menggunakan Natural Language API, serta membuat permintaan Natural Language API untuk bahasa selain bahasa Inggris.
Anda harus:
- Membuat kunci API.
- Menyiapkan Google Dokumen dan memanggil Natural Language API.
- Menganalisis sintaksis dan kelas kata dengan Natural Language API.
- Melakukan natural language processing multibahasa.
Untuk challenge lab ini, instance virtual machine (VM) bernama telah dikonfigurasi agar Anda dapat menyelesaikan tugas 3 dan 4.
Beberapa standar yang harus Anda ikuti:
- Pastikan semua API yang dibutuhkan (seperti Cloud Natural Language API) berhasil diaktifkan.
Setiap tugas dijelaskan secara mendetail di bawah ini. Semoga berhasil!
Tugas 1. Membuat kunci API
-
Untuk tugas ini, Anda perlu membuat kunci API untuk digunakan dalam tugas ini dan tugas lainnya saat mengirim permintaan ke Natural Language API.
-
Simpan kunci API untuk digunakan dalam tugas lain.
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Membuat kunci API
Tugas 2. Menyiapkan Google Dokumen dan memanggil Natural Language API
Untuk tugas ini, Anda perlu menyiapkan Google Dokumen untuk menggunakan Natural Language API dan mengenali sentimen teks yang dipilih dalam dokumen Google Dokumen serta menandai bagian-bagiannya berdasarkan sentimen.
Teks ditandai dengan warna merah untuk sentimen negatif, hijau untuk sentimen positif, dan kuning untuk sentimen netral.
-
Buat dokumen Google Dokumen baru.
-
Gunakan kode berikut di Apps Script. Di fungsi retrieveSentiment, ganti "your key here" dengan kunci API Anda yang sebenarnya dari Konsol Google Cloud.
/**
* @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;
}
- Tambahkan teks ke dokumen Anda. Anda dapat menggunakan sampel yang berasal dari novel Charles Dickens, A Tale of Two Cities.
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menyiapkan Google Dokumen dan memanggil Natural Language API
Tugas 3. Menganalisis sintaksis dan kelas kata dengan Natural Language API
Untuk menyelesaikan tugas ini, hubungkan melalui SSH ke instance VM bernama yang telah disediakan untuk Anda.
- Buat file JSON bernama
analyze-request.json menggunakan kode berikut.
{
"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"
}
-
Teruskan permintaan Anda (beserta variabel lingkungan kunci API yang sebelumnya sudah disimpan di tugas 1) ke Natural Language API menggunakan perintah curl atau analisis sintaksis menggunakan perintah ML gcloud.
-
Simpan respons dalam file bernama analyze-response.txt.
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Menganalisis sintaksis dan kelas kata dengan Natural Language API
Tugas 4. Melakukan natural language processing multibahasa
Untuk menyelesaikan tugas ini, hubungkan melalui SSH ke instance VM bernama yang telah disediakan untuk Anda.
- Buat file JSON bernama
multi-nl-request.json menggunakan kode berikut, yang berisi kalimat dalam bahasa Prancis.
{
"document":{
"type":"PLAIN_TEXT",
"content":"Le bureau japonais de Google est situé à Roppongi Hills, Tokyo."
}
}
-
Teruskan permintaan Anda (beserta variabel lingkungan kunci API yang sebelumnya sudah disimpan di tugas 1) ke Natural Language API menggunakan perintah curl atau analisis sintaksis menggunakan perintah ML gcloud.
-
Simpan output-nya dalam file bernama multi-response.txt.
Klik Periksa progres saya untuk memverifikasi tujuan.
Melakukan natural language processing multibahasa
Selamat!
Selamat! Anda telah berhasil melakukan analisis sentimen pada teks Google Dokumen serta menganalisis sintaksis dan kelas kata dengan memanggil Natural Language API.
Sertifikasi dan pelatihan Google Cloud
...membantu Anda mengoptimalkan teknologi Google Cloud. Kelas kami mencakup keterampilan teknis dan praktik terbaik untuk membantu Anda memahami dengan cepat dan melanjutkan proses pembelajaran. Kami menawarkan pelatihan tingkat dasar hingga lanjutan dengan opsi on demand, live, dan virtual untuk menyesuaikan dengan jadwal Anda yang sibuk. Sertifikasi membantu Anda memvalidasi dan membuktikan keterampilan serta keahlian Anda dalam teknologi Google Cloud.
Manual Terakhir Diperbarui pada 17 Juli 2024
Lab Terakhir Diuji pada 17 Juli 2024
Hak cipta 2026 Google LLC. Semua hak dilindungi undang-undang. Google dan logo Google adalah merek dagang dari Google LLC. Semua nama perusahaan dan produk lain mungkin adalah merek dagang masing-masing perusahaan yang bersangkutan.
