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개요

Natural Language API는 문법을 분석하고, 항목을 추출하고, 텍스트의 감정을 평가할 수 있는 선행 학습된 머신러닝 모델입니다. Google Docs에서 Natural Language API를 호출하여 이러한 모든 기능을 수행할 수 있습니다.

이 실습에서는 Google Docs에서 Natural Language API를 호출하는 데 중점을 둡니다. Natural Language API를 사용하여 Google 문서에서 선택한 텍스트의 감정을 인식하고 해당 감정에 따라 텍스트를 강조 표시합니다.

이 실습을 완료하면 아래와 같이 메뉴 선택을 사용하여 문서에서 텍스트를 선택하고 감정을 표시할 수 있습니다.

텍스트는 부정적 감정의 경우 빨간색, 긍정적 감정의 경우 녹색, 중립적 감정의 경우 노란색으로 강조 표시됩니다.

학습할 내용

이 실습에서는 다음을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.

• Google Docs에서 Natural Language API 호출
• Google Docs에 메뉴 추가
• Google Docs에서 선택한 텍스트를 인식하고 작업하기

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

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

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

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

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

작업 1. Natural Language API 사용 설정

시작하기 전에 Natural Language API가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 탐색 메뉴 > API 및 서비스 > 라이브러리를 선택합니다.

2. Cloud Natural Language API를 검색하고 API를 클릭하여 사용 설정하거나 API가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

작업 2. API 키 가져오기

요청 URL에 전달할 API 사용자 키를 생성합니다.

1. API 키를 만들려면 탐색 메뉴 > API 및 서비스 > 사용자 인증 정보를 클릭합니다.

2. 상단에서 사용자 인증 정보 만들기를 클릭하고 API 키를 선택합니다.

3. API 키를 텍스트 파일이나 Google 문서에 복사하여 나중에 사용합니다. 닫기를 클릭합니다.

API 키를 확보했으면 Google Docs로 이동할 준비가 된 것입니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. API 키 가져오기

작업 3. Google 문서 설정

Natural Language API를 호출하기 전에 Apps Script 프로그램을 만들어 메뉴를 생성하고, 텍스트를 표시하는 함수에 연결하고, 사용자 선택에서 텍스트를 추출합니다.

1. 새 Google 문서를 만듭니다.
2. 새 문서 내에서 메뉴 항목 확장 프로그램 > Apps Script를 선택합니다.
3. 스크립트 편집기에서 코드를 삭제하고 아래의 코드를 붙여넣습니다. 이 코드는 메뉴 항목을 만들고, 현재 선택된 텍스트에서 텍스트를 추출하고, 감정을 기반으로 텍스트를 강조 표시합니다. 아직 Natural Language API를 호출하지 않습니다.

/** * @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) { // TODO: Call the Natural Language API with the line given // and return the sentiment value. return 0.0; } 참고: Apps Script에 대해 자세히 알아보려면 Google Apps Script 참조 문서를 참고하세요.

4. 메뉴 바에서 프로젝트를 Drive에 저장()을 클릭합니다. (스크립트 이름은 승인 대화상자를 비롯한 여러 위치에서 최종 사용자에게 표시됩니다.)
5. 문서로 돌아갑니다. 문서에 텍스트를 추가합니다. Project Gutenberg의 이상한 나라의 앨리스에서 제공하는 샘플(일반 텍스트 UTF-8 버전을 문서에 복사하여 붙여넣기)을 사용할 수 있지만 원하는 텍스트를 사용해도 됩니다.
6. 문서를 다시 로드하면 Google Docs 툴바에 새로 만든 메뉴인 Natural Language Tools가 표시됩니다.
7. 텍스트를 선택한 다음 Natural Language Tools 메뉴에서 감정 표시 옵션을 선택합니다. 이 옵션을 처음 선택하면 스크립트 실행 권한을 부여하라는 메시지가 표시됩니다. 확인을 클릭한 다음 계정을 확인합니다.
8. Natural Language Tools가 이 애플리케이션이 설치된 문서를 보고 관리하도록 허용합니다.
9. 스크립트가 승인되면 선택한 텍스트가 노란색으로 강조 표시됩니다. 감정 분석 스텁은 항상 중립인 0.0을 반환하기 때문입니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Google 문서 설정

작업 4. Natural Language API 호출

프로그램이 선택 항목에서 텍스트를 추출하고 강조 표시할 수 있게 되면 Natural Language API를 호출할 차례입니다. 이 모든 작업은 retrieveSentiment 함수의 본문에서 수행됩니다.

참고: Natural Language API에 대해 자세히 알아보려면 Cloud Natural Language API 참조 문서를 확인하세요.

1. Google Docs에서 확장 프로그램 > Apps Script로 돌아갑니다.
2. retrieveSentiment 함수에서 "your key here"를 Google Cloud 콘솔의 실제 API 키로 바꿉니다.

var apiKey = "your key here"; // Replace with your actual API key

3. API 키가 추가된 Natural Language API의 URL을 저장할 변수를 만듭니다(이 줄은 수정하지 마세요).

var apiEndpoint = "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=" + apiKey;

4. 함수에 전달된 줄에서 줄의 텍스트와 유형 및 언어를 보유하는 구조를 빌드합니다. 현재는 영어만 지원됩니다.

var docDetails = { language: 'en-us', type: 'PLAIN_TEXT', content: line };

5. 인코딩 유형을 추가하여 문서 세부정보에서 전체 데이터 페이로드를 빌드합니다.

var nlData = { document: docDetails, encodingType: 'UTF8' };

6. 페이로드와 필요한 헤더 정보를 포함하는 구조를 만듭니다.

var nlOptions = { method : 'post', contentType: 'application/json', payload : JSON.stringify(nlData) };

7. 호출하고 응답을 저장합니다.

var response = UrlFetchApp.fetch(apiEndpoint, nlOptions);

8. 응답은 JSON 형식으로 반환됩니다. 응답을 파싱하고 점수 필드가 있으면 추출합니다. 해당 필드 또는 0.0을 반환합니다.

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;

감정을 검색하는 전체 코드는 아래와 같습니다.

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; }

9. 스크립트를 저장하고 문서를 새로고침한 다음 전체 프로그램을 사용해 보세요. 새 기능을 사용하려면 사용자 인증 정보로 다시 승인해야 할 수 있습니다. 문서의 여러 섹션을 선택하여 감정이 부분별로 어떻게 다른지 확인합니다.

10. (선택사항) 직접 단어를 입력한 다음 분석합니다. 예를 들어 'I'm mad'를 입력하고 분석한 다음 'I'm happy'를 입력하고 분석합니다. Natural Language API가 다양한 그룹을 어떻게 해석하는지 살펴보기 위해 예를 들어 'I'm happy. I'm happy. I'm sad.'와 같은 문장을 분석하는 실험을 수행합니다. 'I'm sad.'를 하나 더 추가하면 어떻게 될까요?

수고하셨습니다

수고하셨습니다. Google 문서를 만들고 Natural Language API를 호출하여 문서의 선택된 부분의 감정을 분석했습니다.

다음 단계/더 학습하기

다음 추천 항목을 통해 Google Cloud 학습을 계속하세요.

• 더 많은 실습을 진행하세요. Natural Language API를 사용한 항목 및 감정 분석과 같은 실습을 통해 Natural Language API에 대해 자세히 알아보세요. 지진 데이터 처리를 위한 VM 대여와 같은 완전히 다른 주제를 살펴볼 수도 있습니다.
• 퀘스트 시작하세요. 퀘스트는 연관성이 있는 여러 실습을 하나의 학습 과정으로 구성한 것입니다. 퀘스트를 완료하면 디지털 배지를 얻고 수료를 인증할 수 있습니다. 배지를 공개하고 온라인 이력서 또는 소셜 미디어 계정에 연결할 수 있습니다. 참여할 수 있는 모든 퀘스트는 Google Cloud Skills Boost 카탈로그를 참조하세요.

Google Cloud 교육 및 자격증

Google Cloud 기술을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다. Google 강의에는 빠른 습득과 지속적인 학습을 지원하는 기술적인 지식과 권장사항이 포함되어 있습니다. 기초에서 고급까지 수준별 학습을 제공하며 바쁜 일정에 알맞은 주문형, 실시간, 가상 옵션이 포함되어 있습니다. 인증은 Google Cloud 기술에 대한 역량과 전문성을 검증하고 입증하는 데 도움이 됩니다.

설명서 최종 업데이트: 2025년 3월 21일

실습 최종 테스트: 2025년 3월 21일

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