Google Natural Language API помогает понимать неструктурированные тексты. Вы можете передать строку (например, отзыв, публикацию в социальной сети или транскрипцию аудиозаписи) в API естественного языка, и она определит сущности (например, человека, места, продукты, события), настроение (довольны ли клиенты вашим брендом или сердиты на него) и синтаксис (части речи).
Google Natural Language может анализировать строки на нескольких языках, а также имеет REST API, поэтому вы можете легко использовать его в своих проектах Google Apps \ Google Ads script.
Чтобы начать, перейдите в раздел API в Консоли разработчика Google и включите API естественного языка. Затем создайте ключ API, который вы будете использовать для доступа к API из скрипта.
Вот, например, функция анализа настроения:
function analyzeSentiment(lang, str) {
var api_key = '************************';
var requestUrl = `https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment?key=${api_key}`;
var data = {
document: {
language: lang,
type: 'PLAIN_TEXT',
content: str
},
encodingType: 'UTF8'
};
var options = {
method: 'POST',
contentType: 'application/json',
payload: JSON.stringify(data)
};
var response = UrlFetchApp.fetch(requestUrl, options);
var data = JSON.parse(response);
return data;
}
Пример ответа для этой функции:
{
"documentSentiment": {
"magnitude": 0.8,
"score": 0.4
},
"language": "en-US",
"sentences": [{
"text": {
"content": "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Praesent ornare, mi mollis porttitor pretium, dui diam mattis lorem, sed imperdiet...",
"beginOffset": 0
},
"sentiment": {
"magnitude": 0.8,
"score": 0.8
}
}]
}Вы также можете использовать эту функцию для оценки потенциальных минус-ключевых слов в контекстной рекламе. Например, для слова «scam» будет возвращен следующий ответ:
{
"documentSentiment": {
"magnitude": 0.8,
"score": -0.8
},
"language": "en",
"sentences": [{
"text": {
"content": "scam",
"beginOffset": 0
},
"sentiment": {
"magnitude": 0.8,
"score": -0.8
}
}]
}Вы можете создать скрипт, который анализирует новые слова, появляющиеся в поисковых запросах, и при определенном пороге отрицательной оценки будет рекомендовать добавлять слова, окрашенные в отрицательный цвет, в качестве отрицательных слов.