def make_keywords(sentence):
# gooAPIが発行してくれたAPI ID
with open('apikey.json', 'r') as f:
api_data = json.load(f)
app_id = api_data['keyword_api_key']
api = GoolabsAPI(app_id)
# See sample response below.
# 例としてpythonによるデータ分析入門の中表紙の文字をコピペしたものをbodyとして
# キーワード抽出してみた。
# template = u'1.2なぜPythonはデータ分析者におすすめなのか\n私自身を含む多くの人にとって、Pythonという言語は恋に落ちやすい言語です。1991年の登場の時から、\nPythonは、PerlやRubyなどの言語と並び、最も有名な動的プログラミング言語の1つでしたPythonと\nRubyは最近では、多数のWebフレームワーク(たとえば、RubyではRails, PythonではDjango)を使ったWebサイト構築で特に有名です。これらの言語はよくスクリプト言語と呼ばれます。これは、汚くてもすぐに書ける短いプログラム、つまり、スクリプトを書くのに使えるからです。'
template = sentence
sample_response = api.keyword(title="photo01", body=template, max_num=5)
# pprintで、整形された状態でprintできる（sample_responseは辞書型のデータ）
# pprint.pprint(sample_response)
# max_num個のキーワードをリスト型にして出力。一緒に出てくる数字は重要度を表す？
keywords_list = sample_response['keywords']
data = []
for keyword in keywords_list:
data.extend(list(keyword.keys()))
return data
def keyword(ctx, app_id, body_file, json_flag, title, body, max_num, forcus,
request_id):
# type: (Context, unicode, Optional[IO], bool, unicode, unicode, int, unicode, unicode) -> None # NOQA
"""Extract "keywords" from an input document. """
app_id = clean_app_id(app_id)
body = clean_body(body, body_file)
api = GoolabsAPI(app_id)
ret = api.keyword(
title=title,
body=body,
max_num=max_num,
forcus=forcus,
request_id=request_id,
)
if json_flag:
click.echo(format_json(api.response.json()))
return
for k in ret['keywords']:
k = dict((key.encode('utf-8'), k[key]) for key in k.keys())
for keyword, score in six.iteritems(k):
click.echo(u'{0},{1}'.format(text(keyword), score))
from goolabs import GoolabsAPI
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
app_id = config['gooAPI']['id']
api = GoolabsAPI(app_id)
ret = api.keyword(
request_id="keyword-req001",
title="「和」をコンセプトとする 匿名性コミュニケーションサービス「MURA」",
body="NTTレゾナント株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：若井 昌宏",
max_num=10,
forcus="ORG",
)
print(ret)
