问题标签 [google-natural-language]

我正在探索使用 Google Cloud Platform Natural Language 进行实体提取。我正在努力建立一个操场来掌握事情的窍门，但我似乎无法超越第一个。我创建了一个新的云存储桶来保存我的项目文件。

我制作了一个简单的 csv 文件来指向一个单行 jsonl 文件。但是我的云存储桶存储文件的地址中缺少某些内容。

我的 csv 看起来像这样：火车，gs://new_wc_training/Frist_test.jsonl

我的 jsonl 文件看起来像这样： {"text_snippet":{"content": "这是我的 json 文件的第一次测试。"}}

当我导入我的 csv 文件时，我收到错误：错误：在请求中找不到 jsonl：gs://new_wc_training/Frist_test.jsonl。

我确定我只是在存储桶中 jsonl 文件的地址结构中遗漏了一些东西，但我找不到它。

感谢您查看我的问题，如果需要任何其他信息，请不要犹豫。

当我尝试构建 Android 应用程序时遇到问题并出现错误。我在 Gradle Build 文件（自然语言库）中添加最后一行后出现错误。下面是我的 gradle 构建文件代码

尝试在 Android Studio 中构建项目时遇到的一些错误（太多了，我不能把它们都放在这里）

我该如何解决这个问题？我真的需要将 Google 自然语言库添加到我的应用程序中。

更新：我尝试过但失败的尝试：

Firebase Android：在模块中发现重复的 Protobuf 类

使用 firebase 和 google-cloud-texttospeech 时重复类

我正在尝试将 Node.js SDK 用于自然语言 API ( @google-cloud/language)。我可以根据文档成功分析字符串的实体。

我想要做的是分析相同的字符串，但使用医疗保健自然语言 API。这似乎应该只是语言客户端的标志或额外参数，但我根本找不到任何关于如何指定要使用的主题语言 API 的文档。

这可以在 SDK 中完成，还是需要对原始请求进行healthcare.googleapis.com？

我在管道的一次迭代中遇到错误，因为当不支持为文本识别的语言时，Google NLP API 返回错误。我在处理管道中的这个异常以利用 apache Beam 的高效 bach 请求时遇到问题。

我需要处理的异常：

我使用的教程参考：https ://medium.com/google-cloud/calling-google-cloud-machine-learning-apis-from-batch-and-stream-etl-pipelines-9a789ac6f972

我想使用 KFP 创建一个顶点管道来训练自然语言模型，但我找不到用于创建和训练模型的 python API，我知道可以选择从控制台创建模型，但我是在我的 git 存储库上寻找一种方法。

有任何想法吗？

我正在尝试使用 Google Cloud Natural Language API 对推文进行分类/分类，以过滤掉与我的受众无关的推文（与天气相关）。我可以理解，人工智能解决方案对少量文本进行分类肯定很棘手，但我想它至少会对这样的文本进行猜测：

在早上 6 点到 9 点期间，预计阿肯色州西北部到阿肯色州中北部的寒风将达到零到 -5 度，并延伸到俄克拉荷马州北部的部分地区。#arwx #okwx

我已经测试了几条推文，但只有极少数得到了分类，其余的没有结果（或“未找到类别。尝试更长的文本输入。”如果我通过GUI尝试）。

希望这能奏效是不是毫无意义？或者，是否可以降低分类的阈值？来自 NLP 解决方案的“有根据的猜测”总比没有过滤器要好。是否有替代解决方案（除了训练我自己的 NLP 模型）？

编辑：为了澄清：

最后，我使用谷歌云平台自然语言 API 来对推文进行分类。为了测试它，我正在使用 GUI（上面链接）。我可以看到我测试（在 GUI 中）的推文中很少有从 GCP NLP 获得分类，即类别是空的。

我想要的理想状态是让 GCP NLP 提供推文文本的类别猜测，而不是提供空结果。我假设 NLP 模型会删除任何置信度低于 X% 的结果。知道是否可以配置该阈值会很有趣。

我认为之前必须对推文进行分类，如果有任何其他方法可以解决这个问题？

编辑 2：分类推文代码：