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Analizzare il sentiment del feedback utilizzando l'API Google Cloud Natural Language

Livello di programmazione: Intermedio
Durata: 20 minuti
Tipo di progetto: Automazione con un menu personalizzato

Obiettivi

Comprendere il funzionamento della soluzione.
Comprendere il funzionamento dei servizi Apps Script all'interno della soluzione.
Configurare l'ambiente.
Configurare lo script.
Eseguire lo script.

Informazioni su questa soluzione

Puoi analizzare su vasta scala i dati di testo, ad esempio il feedback a risposta aperta. Per eseguire l'analisi del sentiment e dell'entità da Fogli Google, questa soluzione utilizza il servizio UrlFetch per connettersi all' API Google Cloud Natural Language.

Illustrazione del funzionamento dell'analisi del sentiment

Come funziona

Lo script raccoglie il testo dal foglio di lavoro e si connette all'API Cloud Natural Language di Google per analizzare le entità e il sentiment presenti nella stringa. Una tabella pivot riepiloga il punteggio medio del sentiment per ogni entità menzionata in tutte le righe di dati di testo.

Servizi Apps Script

Questa soluzione utilizza i seguenti servizi:

Servizio Fogli: invia i dati di testo all'API Cloud Natural Language e contrassegna ogni riga come "Completata" una volta analizzato il sentiment.
Servizio UrlFetch: si connette all'API Google Cloud Natural Language per eseguire l'analisi del sentiment e l'analisi delle entità sul testo.

Prerequisiti

Per utilizzare questo esempio, devi soddisfare i seguenti prerequisiti:

Un Account Google (gli account Google Workspace potrebbero richiedere l'approvazione dell'amministratore).
Un browser web con accesso a internet.
Un progetto Google Cloud con un account di fatturazione associato. Consulta Abilitare la fatturazione per un progetto.

Configurare l'ambiente

Per utilizzare questa soluzione, completa i seguenti passaggi di configurazione.

Aprire il progetto Cloud nella console Google Cloud

Se non è già aperto, apri il progetto Cloud che intendi utilizzare per questo esempio:

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Seleziona un progetto.
Seleziona un progetto Cloud
Seleziona il progetto Google Cloud che vuoi utilizzare. In alternativa, fai clic su Crea progetto e segui le istruzioni sullo schermo. Se crei un progetto Google Cloud, potresti dover attivare la fatturazione per il progetto.

Abilitare l'API Cloud Natural Language di Google

Questa soluzione si connette all'API Cloud Natural Language. Prima di utilizzare le API di Google, devi attivarle in un progetto Google Cloud. Puoi attivare una o più API in un singolo progetto Google Cloud.

Nel progetto Cloud, attiva l'API Cloud Natural Language.

Attiva l'API

Configurare la schermata per il consenso OAuth

Questa soluzione richiede un progetto Cloud con una schermata per il consenso configurata. La configurazione della schermata per il consenso OAuth definisce ciò che Google mostra agli utenti e registra la tua app in modo che tu possa pubblicarla in un secondo momento.

Nella console dell'API di Google, vai a Menu > Piattaforma Google Auth > Branding.
Vai a Branding
Se hai già configurato la piattaforma Google Auth, puoi configurare le seguenti impostazioni della schermata per il consenso OAuth in Branding, Pubblico e Accesso ai dati. Se visualizzi il messaggio Google Auth Platform non ancora configurata, fai clic su Inizia:

In Informazioni sull'app, nel campo Nome app, inserisci un nome per l'app.
In Email di assistenza utente, scegli un indirizzo email di assistenza a cui gli utenti possono contattarti in caso di domande sul consenso.
Fai clic su Avanti.
In Pubblico, seleziona Interno.
Fai clic su Avanti.
In Dati di contatto, inserisci un indirizzo email a cui ricevere notifiche in caso di modifiche al progetto.
Fai clic su Avanti.
In Fine , esamina le Norme relative ai dati utente dei servizi API di Google e, se le accetti, seleziona Accetto le Norme relative ai dati utente: servizi API di Google.
Fai clic su Continua.
Fai clic su Crea.

Per il momento, puoi saltare l'aggiunta di ambiti. In futuro, quando crei un'app da utilizzare al di fuori della tua organizzazione Google Workspace, devi impostare il Tipo di utente su Esterno. Aggiungi poi gli ambiti di autorizzazione richiesti dalla tua app. Per saperne di più, consulta la guida completa Configurare il consenso OAuth guide.

Ottenere una chiave API per l'API Cloud Natural Language di Google Cloud

Vai alla console dell'API di Google. Assicurati che il progetto con la fatturazione abilitata sia aperto.
Nella console dell'API di Google, vai a Menu > API e servizi > Credenziali.

Vai a credenziali
Fai clic su Crea credenziali > Chiave API.
Prendi nota della chiave API per utilizzarla in un passaggio successivo.

Configurare lo script

Per configurare lo script:

Creare il progetto Apps Script

Fai clic sul pulsante seguente per creare una copia del foglio di lavoro di esempio Analisi del sentiment per il feedback. Il progetto Apps Script per questa soluzione è allegato al foglio di lavoro.

Crea una copia
Fai clic su Estensioni > Apps Script.
Aggiorna la seguente variabile nel file dello script con la tua chiave API:
```
const myApiKey = 'YOUR_API_KEY'; // Replace with your API key.
```
Fai clic su Salva .

Aggiungere dati di testo

Torna al foglio di lavoro.
Aggiungi dati di testo alle colonne id e comments. Puoi utilizzare le recensioni di proprietà in affitto per le vacanze di esempio di Kaggle o utilizzare i tuoi dati. Se necessario, puoi aggiungere altre colonne, ma per l'esecuzione corretta, lo script deve avere dati nelle colonne id e comments.

Eseguire lo script

Nella parte superiore del foglio di lavoro, fai clic su Strumenti per il sentiment > Contrassegna entità e sentiment. Potresti dover aggiornare la pagina per visualizzare questo menu personalizzato.
Quando ti viene richiesto, autorizza lo script. <<../_snippets/oauth.md>>
Fai di nuovo clic su Strumenti per il sentiment > Contrassegna entità e sentiment.
Al termine dello script, passa al foglio Tabella pivot per visualizzare i risultati.

Esaminare il codice

Per esaminare il codice Apps Script per questa soluzione, fai clic su Visualizza codice sorgente:

Visualizza codice sorgente

Code.gs

solutions/automations/feedback-sentiment-analysis/code.js

Visualizza su GitHub

// To learn how to use this script, refer to the documentation:
// https://developers.google.com/apps-script/samples/automations/feedback-sentiment-analysis

/*
Copyright 2022 Google LLC

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

    https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
*/

// Sets API key for accessing Cloud Natural Language API.
const myApiKey = "YOUR_API_KEY"; // Replace with your API key.

// Matches column names in Review Data sheet to variables.
const COLUMN_NAME = {
  COMMENTS: "comments",
  ENTITY: "entity_sentiment",
  ID: "id",
};

/**
 * Creates a Demo menu in Google Spreadsheets.
 */
function onOpen() {
  SpreadsheetApp.getUi()
    .createMenu("Sentiment Tools")
    .addItem("Mark entities and sentiment", "markEntitySentiment")
    .addToUi();
}

/**
 * Analyzes entities and sentiment for each comment in
 * Review Data sheet and copies results into the
 * Entity Sentiment Data sheet.
 */
function markEntitySentiment() {
  // Sets variables for "Review Data" sheet
  const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet();
  const dataSheet = ss.getSheetByName("Review Data");
  const rows = dataSheet.getDataRange();
  const numRows = rows.getNumRows();
  const values = rows.getValues();
  const headerRow = values[0];

  // Checks to see if "Entity Sentiment Data" sheet is present, and
  // if not, creates a new sheet and sets the header row.
  const entitySheet = ss.getSheetByName("Entity Sentiment Data");
  if (entitySheet == null) {
    ss.insertSheet("Entity Sentiment Data");
    const entitySheet = ss.getSheetByName("Entity Sentiment Data");
    const esHeaderRange = entitySheet.getRange(1, 1, 1, 6);
    const esHeader = [
      [
        "Review ID",
        "Entity",
        "Salience",
        "Sentiment Score",
        "Sentiment Magnitude",
        "Number of mentions",
      ],
    ];
    esHeaderRange.setValues(esHeader);
  }

  // Finds the column index for comments, language_detected,
  // and comments_english columns.
  const textColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.COMMENTS);
  const entityColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.ENTITY);
  const idColumnIdx = headerRow.indexOf(COLUMN_NAME.ID);
  if (entityColumnIdx === -1) {
    Browser.msgBox(
      `Error: Could not find the column named ${COLUMN_NAME.ENTITY}. Please create an empty column with header "entity_sentiment" on the Review Data tab.`,
    );
    return; // bail
  }

  ss.toast("Analyzing entities and sentiment...");
  for (let i = 0; i < numRows; ++i) {
    const value = values[i];
    const commentEnCellVal = value[textColumnIdx];
    const entityCellVal = value[entityColumnIdx];
    const reviewId = value[idColumnIdx];

    // Calls retrieveEntitySentiment function for each row that has a comment
    // and also an empty entity_sentiment cell value.
    if (commentEnCellVal && !entityCellVal) {
      const nlData = retrieveEntitySentiment(commentEnCellVal);
      // Pastes each entity and sentiment score into Entity Sentiment Data sheet.
      const newValues = [];
      for (let entity in nlData.entities) {
        entity = nlData.entities[entity];
        const row = [
          reviewId,
          entity.name,
          entity.salience,
          entity.sentiment.score,
          entity.sentiment.magnitude,
          entity.mentions.length,
        ];
        newValues.push(row);
      }
      if (newValues.length) {
        entitySheet
          .getRange(
            entitySheet.getLastRow() + 1,
            1,
            newValues.length,
            newValues[0].length,
          )
          .setValues(newValues);
      }
      // Pastes "complete" into entity_sentiment column to denote completion of NL API call.
      dataSheet.getRange(i + 1, entityColumnIdx + 1).setValue("complete");
    }
  }
}

/**
 * Calls the Cloud Natural Language API with a string of text to analyze
 * entities and sentiment present in the string.
 * @param {String} the string for entity sentiment analysis
 * @return {Object} the entities and related sentiment present in the string
 */
function retrieveEntitySentiment(line) {
  const apiKey = myApiKey;
  const apiEndpoint = `https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntitySentiment?key=${apiKey}`;
  // Creates a JSON request, with text string, language, type and encoding
  const nlData = {
    document: {
      language: "en-us",
      type: "PLAIN_TEXT",
      content: line,
    },
    encodingType: "UTF8",
  };
  // Packages all of the options and the data together for the API call.
  const nlOptions = {
    method: "post",
    contentType: "application/json",
    payload: JSON.stringify(nlData),
  };
  // Makes the API call.
  const response = UrlFetchApp.fetch(apiEndpoint, nlOptions);
  return JSON.parse(response);
}

Collaboratori

Questo esempio è gestito da Google con l'aiuto di Esperti Google Developers.

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