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@kngsym2018

LINE BOT + Cloud Natural Languageで感情分析してみる (Google App Engine(GAE) + Python3.7 + LINE Message API + Google Cloud Natural Language API)

Last updated at Posted at 2018-11-29

#■はじめに

Google App Engine(GAE) + Python3.7 + LINE Message API + Google Cloud Natural Language API を使用して、LINE BOTを作成しましたので、その手順を投稿します。
image.png

各手順は画面キャプチャーとコメントを記載してますので、手順に沿って作業すれば、どなたもLINE BOTが作成できると思います。
(あわせて、作ったアプリの後片付けも記載してます)

※本投稿は2018年11月時点のものになります
(Cloudサービスは日々かわりますので、いつ時点の情報と書いていておきます)

#■本投稿の背景
Google Cloud Platform で、何かできることはないかを探してたら、
Google Cloud Natural Language というものがありました。
　・https://cloud.google.com/natural-language/

感情分析は、テキスト内で表現されている全体的な態度（ポジティブかネガティブか）を特定します。
score: -1.0（ネガティブ）～1.0（ポジティブ）のスコアで感情が表されます。これは、テキストの全体的な感情の傾向に相当します。
　・https://cloud.google.com/natural-language/docs/basics

簡単な動作確認は　https://cloud.google.com/natural-language/ で確認ができます。
image.png

◆実行してみる
image.png

これを使用すれば、
嫁からのLINEが来て、このメッセージ怒っているのか？と判断できると思い、
Google App Engine(GAE) + Python3.7 + LINE Message API + Google Cloud Natural Language API を使用してLINE BOTを作成しました。

#■やることのイメージ
嫁からのLINEが来た場合、メッセージをLINE BOTに転送(or メッセージを貼り付け)、感情分析をしたい。
⇒相手のLINEメッセージを感情分析して-100点～100点の範囲で結果を返します
　　image.png

ガンツ先生 が得点とアドバイスを返します。
※ガンツ先生はロボコンにでてくるキャラクターで、ロボコンの行動に点数をつける先生です
点数は 0点～100点をつけていたと思います。

Cloud Natural Language APIから返る値は、-1.0 ～ 1.0 なので、
x100 にして、あたかもガンツ先生が採点しているかのようにします。
(100点が最高にポジティブ(機嫌がよい)、-100点が最高にネガティブ(機嫌が悪い))

#■構成図
image.png

LINE BOTを動かす環境は、Google Cloud Platform の Google App Engine(GAE) を使用します。

Google App Engine(GAE) は、
Google Cloud Platform 上でアプリケーションを作り、実行できるようにする PaaS
（ Platform as a Service ）です。
⇒環境(たとえばPythonのインストールが実施済み）が設定されている状態で使用できます

また、Google App Engine、 Google Cloud Natural Language は制限を越えなければ無料です。
※2018年7月から Python3.7が Google App Engine のスタンダード環境で実行できるようになりました。

#■やること
以下のステップを実施します。

**　1. Google Cloud Platform 申し込み**
**　2. Google Cloud Platform プロジェクトの作成**
**　3. Google Cloud Natural Language APIを有効にする**
**　4. LINE Message API 申請**
**　5. Python+設定ファイル作成**
**　6. Google App Engine(GAE) にデプロイ**
**　7. LINE 設定**

##1. Google Cloud Platform 申し込み

Google Cloud Platform の申し込みはこちら参照させて頂きました
Google Cloud Platform(GCP) 無料トライアルの開始方法

##2. Google Cloud Platform プロジェクトの作成
https://console.cloud.google.com/?hl=ja
にアクセスして、新規プロジェクトを作成します。

1.新規プロジェクトを作成します
image.png
image.png
image.png
image.png
image.png

##3. Google Cloud Natural Language APIを有効にする
作成したプロジェクトでCloud Natural Language APIが使えるように設定します。

image.png

image.png
image.png
image.png
image.png

有効になっていればOK
image.png

使用料金は個人で使う分には問題ないです。
image.png

ユニットって何？については以下のURLに説明されてます。
https://cloud.google.com/natural-language/pricing　

ドキュメントの文字数が 1,000 文字を超えている場合、1,000 文字ごとに 1 件のテキスト レコードとしてカウントされます。たとえば、Natural Language API に送信する 3 件のリクエストそれぞれに、800 文字、1,500 文字、600 文字が含まれている場合、1 番目のリクエスト（800）が 1 件、2 番目のリクエスト（1,500）が 2 件、3 番目のリクエスト（600）が 1 件、合計 4 件のテキスト レコードとして課金されます。

⇒1ユニットはAPIコール回数で、1000文字超えるとコール回数が加算されるということかと

#4. LINE Message API 申請
LINE developers で API申請を行います。
※幾つも他記事でありますが、画面が若干変わっていたので書きます。※本投稿は2019年11月時点のものになります
　・https://developers.line.biz/ja/

##4-1.ログイン
LINE developersにログインします。LINEアプリでメールアドレス、パスワードを設定していない場合は
登録します。
image.png
image.png
image.png

##4-2.開発者登録
LINEアプリで設定している情報が表示されるので、変更することなく登録します
image.png
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##4-3.新規プロバイダ登録
APIを使用するにあたり必要な設定。プロバイダ名はなんでもかまいません
image.png
image.png
[作成する]ボタンをクリックすると、プロバイダが作成されます
image.png

##4-4.新規チャネル登録
LINEBOTの設定をします。
image.png
image.png

image.png
image.png
image.png
##4-5.アクセストークンを取得
PythonスクリプトにLINE Message API のアクセストークンが必要になりますので再発行します。
image.png
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画面を下におくり、「アクセストークン（ロングターム） 」を[再発行]ボタンをクリックして取得します。
※Pythonスクリプトで設定します
image.png
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image.png

##4-6.Channel Secretを取得
チャネルの基本情報のChannel Secret　があるのでこちらも控えておきます。
※Pythonスクリプトで設定します
image.png

#5. Python+設定ファイル作成
Google App Engine(GAE) で動かすLINEBOTの Pythonスクリプト、設定ファイルを作成します。

ローカル環境(自分のPC)にプロジェクトフォルダ(今回はGAELINEBOT)を作成して、以下のフォルダ、ファイルを作成します

◆フォルダ構成
image.png

ファイル名 説明
lib Google App Engine が使用するライブラリを格納するフォルダ。ローカル環境ではフォルダのみ作成
app.yaml Google App Engine の設定ファイル(Google App Engineがpython3.7で起動とか、起動インスタンス数などを設定)
appengine_config.py サードパーティ製ライブラリを使用する際、lib フォルダに格納する設定
main.py LINEBotを動かすスクリプト
requirements.txt Google App Engineでインストールが必要なライブラリを記載

##5-1 lib
新規フォルダ作成のみ

##5-2 app.yaml
Python3.7を使用、Google App Engine(GAE) の起動設定を実施

app.yaml
runtime: python37

handlers:
  
- url: /.*
  secure: always
  script: auto
  
automatic_scaling:
  min_idle_instances: automatic
  max_idle_instances: 1
  min_pending_latency: 3000ms
  max_pending_latency: automatic

app.yaml は以下の記事を参考にしました。
App Engine Scaling Config

##5-3 appengine_config.py
LINEなどのサードパーティ製ライブラリを使用する際、Google App Engine(GAE) 側　lib フォルダに格納する設定

appengine_config.py

import vendor
vendor.add('lib')

##5-4 main.py
Pythonスクリプト

main.py
# coding: utf-8

import json
import os
import sys

#import logging
#logging.getLogger().setLevel( logging.DEBUG )

from google.cloud import language
from google.cloud.language import enums
from google.cloud.language import types

import flask

from linebot import (
    LineBotApi, WebhookHandler
)
from linebot.exceptions import (
    InvalidSignatureError
)
from linebot.models import (
    MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage,ImageSendMessage
)

app = flask.Flask(__name__)

#CHANNEL_ACCESS_TOKEN
line_bot_api = LineBotApi('取得したLINE Message API の <アクセストークン(ロングターム）を設定>')
#CANNEL_SECRET
handler = WebhookHandler('<取得したLINE Message API のCANNEL_SECRET　を設定>')

# Instantiates a client
client = language.LanguageServiceClient()


#返信メッセージを設定
msglst ={100:"全然問題ない!!!",
        90:"全然問題ない!!",
        80:"全然問題ない!",
        70:"問題ない!!!",
        60:"問題ない!!",
        50:"問題ない!",
        40:"大丈夫",
        30:"たぶん大丈夫",
        20:"まだ大丈夫",
        10:"もう少し大丈夫",
        0:"ギリギリ大丈夫",
        -10:"様子見しますか",
        -20:"もう少し様子見しますか",
        -30:"あと少し様子見しますか",
        -40:"少し機嫌が悪いかも。落ち着こう",
        -50:"機嫌が悪いかも。何かしたか思い出せ",
        -60:"ちょっとやばいかも。。",
        -70:"少しフォロー必要かも",
        -80:"フォロー必要",
        -90:"早くフォロー！",
        -100:"まずは謝る"
    }

@app.route("/")
def hello():
    return "hello this page is nothing."


@app.route("/callback", methods=['POST'])
def callback():
    # get X-Line-Signature header value
    signature = flask.request.headers['X-Line-Signature']

    # get request body as text
    body = flask.request.get_data(as_text=True)
    app.logger.info("Request body: " + body)

    # handle webhook body
    try:
        handler.handle(body, signature)
    except InvalidSignatureError:
        flask.abort(400)

    return 'OK'

@handler.add(MessageEvent, message = TextMessage)
def handle_message(event):



    text = event.message.text
    
    document = types.Document(
    content=text,
    type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)
    
    # Detects the sentiment of the text
    sentiment = client.analyze_sentiment(document=document).document_sentiment
    
    #score = round(sentiment.score, 1)
    score = int(sentiment.score * 100)
    ret = 'Sentiment: {}, {}'.format(sentiment.score,score)
    
    textresponse = str(score) + "点\n" + msglst[round(score,-1)]
    
    line_bot_api.reply_message(
        event.reply_token,
        TextSendMessage(text=textresponse))


if __name__ == "__main__":
    app.run()

##5-5 requirements.txt
Google App Engine(GAE)でインストールが必要なライブラリを記載
※今回はline-bot-sdk、flask、google-cloud-language　を使用するので、ライブラリを指定します

requirements.txt
line-bot-sdk
flask
google-cloud-language

#6. Google App Engine(GAE) にデプロイ
Google App Engine にデプロイします。
※ローカル環境(自分のPC)でプログラム作成して、Google App Engine にデプロイする場合、Google Cloud SDKをインストールする必要があります。
image.png

※私の環境は Windows7(64bit) + Anaconda5.2-Python 3.6 version の環境での手順になります

この章では、Google App Engine のアプリケーション作成、Google Cloud SDK のインストール と Google App Engine(GAE) へのデプロイ方法を記載します。

##6-1 Google App Engine アプリケーション作成

https://console.cloud.google.com/ にアクセスして[App Engine]をクリックします
image.png

アプリケーションを作成
image.png

リージョンを選択
image.png

環境を選択
※今回は言語はPython 、環境は基本無料の[標準]を選択
image.png

App Engineが作成されることを確認
image.png

##6-2 Google Cloud SDKのインストール
ダウンロードボタンをクリック
image.png

インストールボタンをクリック
image.png

インストール.exe をダウンロード
GoogleCloudSDKInstaller.exe　がダウンロードされます
image.png

GoogleCloudSDKInstaller.exe を実行します。
[Next]をクリック
image.png

[I Agree]をクリック
image.png

[All users]を選んで[Next]をクリック
image.png

インストールパスはそのままで、[Next]をクリック
image.png

オプションはそのままで、[Install]をクリック
image.png

インストールは結構かかったので辛抱してまつ。終ったら[Next]をクリック
image.png

[Finish]をクリック
image.png

すると、Dos窓が起動してくるので、[Y] + [Enter]
image.png

ブラウザが開くので、[許可]をクリック
image.png

認証が完了した画面が表示されます
image.png

デスクトップに Google Cloud SDK Shell のショートカットが作成されてます
※このショートカットで SDKの設定・デプロイをします

image.png

Google Cloud SDKで Google App Engineにある、どのプロジェクトを使用するかを設定

##6-3 Google App Engine(GAE)へのデプロイ

デプロイは自分のPC(ローカル環境)から Google App Engine(GAE)へ Google Cloud SDKを使用してデプロイします。

Google Cloud SDK Shell のショートカットをクリックします。
image.png

gcloud init と入力して、new setting [1] を選択
image.png

使用するアカウントを選択(Google Cloud SDKで設定したアカウントが表示されているので、そのアカウントを選択)
image.png

デプロイ先のプロジェクトを選択
image.png

image.png

Google Cloud SDK　のパスを スクリプト格納先へ移動する

今回は、Pythonなどのファイル群を、「D:\Python\GAELINEBOT」に格納してますので、そのサンプルで説明します。
image.png

gcloud app deploy を入力して、Google Cloud SDK　でデプロイ。
image.png

デプロイ先のURLを取得します。
image.png
※このURLを LINE Message API に設定します

#7. LINE Message API 設定
Google App Engine(GAE) のデプロイ先URLを LINE Message APIに設定します
image.png
image.png

画面を下におくり、「Webhook URL」を設定します。
[編集]ボタンをクリックして、
Google App Engine(GAE) のデプロイ先URL/callback と設定します
image.png

自動応答メッセージを「利用しない」、友達追加あいさつを「利用しない」と設定します
image.png

LINEアプリQRコードを携帯に読込ませます
◆◆◆１月９日に、停止しました。◆◆◆
image.png

#LINE BOT動作確認

嫁からのLINEメッセージをガンツ先生に転送 or メッセージのコピペしてみる
　image.png

点数とコメントが返信される

できた！

#不要なGoogle App Engine(GAE)アプリケーションの無効化／プロジェクトの削除
使わなくなったGAEアプリケーション／プロジェクトは止めておきましょう。
※意図せず課金されるのを防ぐためです

##Google App Engine(GAE) アプリケーションの無効化
https://console.cloud.google.com/ にアクセス

image.png

アプリケーションを無効化
image.png

アプリIDを入力して無効化
image.png

アプリケーションの無効化を確認
image.png

##Google Cloud Platformプロジェクトの削除
削除するプロジェクトを選択します。
（現在、削除するプロジェクトになっている場合、プロジェクトの選択はしなくてOKです）
image.png
image.png
image.png

削除するプロジェクトのホーム画面を表示させる
image.png
image.png
[シャットダウン]をクリック
image.png
プロジェクトIDを入力してシャットダウン
image.png
シャットダウンして1ヶ月後に完全に削除されるメッセージを確認して[OK]ボタンをクリック
image.png
削除されたプロジェクトが一覧から消えていることを確認
image.png

プロジェクトを削除するのが無難かと思います。

#最後に

オチとして嫁からのLINEを振り返って確認すると、
「敬語のLINEメッセージは100% 怒っている」 事に気がついたので、LINE BOT作成しなくてもよかったかもしれません。。

Google App Engine(GAE)、Google Cloud Natural Languageは無料枠で使用しているので、
しばらくLINEBOTは起動しておきます。

※事情により停止する事がありますのでご了承ください

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