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)