SentimentAnalyser – Scoped
Die SentimentAnalyser -API führt eine Stimmungsanalyse für einen Zeichenfolgenwert durch.
Sie sollten diese API in einem Skript verwenden, das als vom Administrator ausgeführtes Skript behandelt wird. Zum Beispiel sollten wir die Stimmungsanalyse-API in „Skriptaktion“ oder „Geplanter Job“ verwenden.
Um diese Klasse in einer bereichsbezogenen Anwendung zu verwenden, verwenden Sie den Namespace-Identifier sn_nlp_sentiment. Das Plugin „Sentiment Analysis“ (com.snc.sentiment_analysis) muss für den Zugriff auf die SentimentAnalyser -API aktiviert sein.
SentimentAnalyser – SentimentAnalyser()
Erstellt eine Instanz der SentimentAnalyser-Klasse mit der standardmäßigen Connector-Konfiguration, die für die Stimmungsanalyse verwendet wird.
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
SentimentAnalyser – SentimentAnalyser(GlideRecord configGR)
Erstellt eine Instanz der SentimentAnalyser-Klasse mit der angegebenen Connector-Konfiguration, die für die Stimmungsanalyse verwendet wird.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| configGR | GlideRecord | GlideRecord-Objekt einer Connector-Konfiguration. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);
SentimentAnalyser – analyze(String inputText)
Führt eine Stimmungsanalyse für den angegebenen Text durch.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| inputText | Zeichenfolge | Text, für den die Stimmungsanalyse durchgeführt werden soll. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| JSON-Objekt | Ergebnis der Stimmungsanalyse mit Angabe des Status, der Bewertung, der normalisierten Bewertung, der sys_id der entsprechenden Connector-Konfiguration und der Fehlermeldung. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyze ("Example string");
Ausgabe:
{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}
SentimentAnalyser – analyzeWithLanguage(String inputText, String language)
Führt eine Stimmungsanalyse für einen angegebenen Text und eine angegebene Sprache durch.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| inputText | Zeichenfolge | Text, für den die Stimmungsanalyse durchgeführt werden soll. |
| language | Zeichenfolge | Sprache für den Eingabetext. Dies kann für verschiedene Stimmungsservices variieren. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| JSON-Objekt | Ergebnis der Stimmungsanalyse mit Angabe des Status, der Bewertung, der normalisierten Bewertung, der sys_id der entsprechenden Connector-Konfiguration und der Fehlermeldung. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyze ("Example string", "en");
Ausgabe:
{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", errorMessage":""}
SentimentAnalyser – analyzeMultiple(Array inputTextArray)
Führt eine Stimmungsanalyse für ein Array von Zeichenfolgen durch.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| inputTextArray | Array | Array von Text (Zeichenfolge), für den die Stimmungsanalyse durchgeführt werden soll. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| JSON-Array | Ein Array, das das Ergebnis der für mehrere Texte durchgeführten Stimmungsanalyse mit Angabe des Status, der Bewertung, der normalisierten Bewertung, der sys_id der entsprechenden Connector-Konfiguration und der Fehlermeldung zurückgibt. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultiple (["Example string1","Example string2"]);
Ausgabe:
[{"text": "I am happy","result": {Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}},{"text": "I am not happy","result": {Success", "score": "-0.7", "normalizedScore": "-0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}}]
SentimentAnalyser – analyzeMultipleWithLanguage(Array inputTextArray, String language)
Führt eine Stimmungsanalyse für ein Array von Zeichenfolgen in der angegebenen Sprache durch.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| inputTextArray | Array | Array von Text (Zeichenfolge), für den die Stimmungsanalyse durchgeführt werden soll. |
| language | Zeichenfolge | Sprache für den Eingabetext. Dies kann bei verschiedenen Stimmungsservices unterschiedlich sein. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| JSON-Array | Ein Array mit dem Ergebnis der für mehrere Texte in der erwähnten Sprache durchgeführten Stimmungsanalyse mit Angabe des Status, der Bewertung, der normalisierten Bewertung, der sys_id der entsprechenden Connector-Konfiguration und der Fehlermeldung. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultipleWithLanguage (["Example string1","Example string2"], "en");
Ausgabe:
[{"text": "I am happy","result": {Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}},{"text": "I am not happy","result": {Success", "score": "-0.7", "normalizedScore": "-0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}}]
SentimentAnalyser – getConnectorByName(String connectorName)
Gibt den GlideRecord der angegebenen Connector-Konfiguration zurück.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| connectorName | Zeichenfolge | Name der Connector-Konfiguration. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| GlideRecord | GlideRecord der angegebenen Konnektorkonfiguration. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var connector = sa.getConnectorByName("xxx");
Ausgabe:
GlideRecord object of the connector configuration with name "xxx", null if no connector is named as "xxx".
SentimentAnalyser – getDefaultConnector()
Gibt den GlideRecord der standardmäßigen Connector-Konfiguration zurück.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| GlideRecord | GlideRecord der standardmäßigen Connector-Konfiguration. |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var defaultConnector = sa.getDefaultConnector();