SentimentAnalyser - 범위 지정됨

SentimentAnalyser 스크립트 포함은 문자열 값에 대해 감정 분석을 수행하는 메서드를 제공합니다.

관리자 실행 스크립트로 처리되는 스크립트에 이 스크립트 포함을 사용해야 합니다. 예를 들어, 감정 분석 스크립트 포함을 스크립트 작업 또는 예약된 작업에 사용합니다.

범위가 지정된 애플리케이션에서 이 클래스를 사용하려면 sn_nlp_sentiment 네임스페이스 식별자를 사용합니다. SentimentAnalyser API에 액세스하려면 감정 분석 플러그인(com.snc.sentiment_analysis)을 활성화해야 합니다.

SentimentAnalyser - SentimentAnalyser()

감정 분석에 사용되는 기본 커넥터 구성으로 SentimentAnalyser 클래스의 인스턴스를 만듭니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();

SentimentAnalyser - SentimentAnalyser(GlideRecord configGR)

감정 분석에 사용되는 지정된 커넥터 구성을 사용하여 SentimentAnalyser 클래스의 인스턴스를 만듭니다.

표 1. 매개변수

이름	유형	설명
configGR	GlideRecord	커넥터 구성의 GlideRecord 객체입니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);

SentimentAnalyser - analyze(String inputText)

지정된 텍스트에 대해 감정 분석을 수행합니다.

표 2. 매개변수

이름	유형	설명
inputText	문자열	감정 분석을 수행해야 하는 텍스트입니다.

표 3. 반환

유형	설명
JSON 객체	상태, 점수, 정규화된 점수, 관련 커넥터 구성의 sys_id 및 오류 메시지를 지정하는 감정 분석 결과입니다.

        var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
        var result = sa.analyze ("Example string");

출력:

{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}

SentimentAnalyser - analyzeMultiple(Array inputTextArray)

문자열 배열에 대해 감정 분석을 수행합니다.

표 4. 매개변수

이름	유형	설명
inputTextArray	배열	감정 분석을 수행할 텍스트 배열(문자열)입니다.

표 5. 반환

유형	설명
JSON 배열	상태, 점수, 정규화된 점수, 관련 커넥터 구성의 sys_id 및 오류 메시지를 지정하는 여러 텍스트에 대해 수행된 감정 분석 결과를 제공하는 배열입니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultiple (["Example string1","Example string2"]);

출력:

[{"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(배열, inputTextArray, 문자열 언어)

지정된 언어로 된 문자열 배열에 대해 감정 분석을 수행합니다.

표 6. 매개변수

이름	유형	설명
inputTextArray	배열	감정 분석을 수행할 텍스트 배열(문자열)입니다.
언어	문자열	입력 텍스트의 언어입니다. 이것은 다른 감정 서비스에 대해 매우 다를 수 있습니다.

표 7. 반환

유형	설명
JSON 배열	언급된 언어의 여러 텍스트에 대해 수행된 감정 분석 결과가 포함된 배열로, 상태, 점수, 정규화된 점수, 관련 커넥터 구성의 sys_id 및 오류 메시지를 지정합니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultipleWithLanguage (["Example string1","Example string2"], "en");

출력:

[{"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 - analyzeWithLanguage(String inputText, String language)

지정된 텍스트 및 언어에 대해 감정 분석을 수행합니다.

표 8. 매개변수

이름	유형	설명
inputText	문자열	감정 분석을 수행할 텍스트입니다.
언어	문자열	입력 텍스트의 언어입니다. 이는 감정 서비스마다 다를 수 있습니다.

표 9. 반환

유형	설명
JSON 객체	상태, 점수, 표준화된 점수, 관련 커넥터 구성의 sys_id 및 오류 메시지를 지정하는 감정 분석 결과입니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyze ("Example string", "en");

출력:

{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", errorMessage":""}

SentimentAnalyser - getConnectorByName(String connectorName)

지정된 커넥터 구성의 GlideRecord를 반환합니다.

표 10. 매개변수

이름	유형	설명
커넥터 이름	문자열	커넥터 구성의 이름입니다.

표 11. 반환

유형	설명
GlideRecord	지정된 커넥터 구성의 GlideRecord입니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var connector = sa.getConnectorByName("xxx");

출력:

GlideRecord object of the connector configuration with name "xxx", null if no connector is named as "xxx".

SentimentAnalyser - getDefaultConnector()

기본 커넥터 구성의 GlideRecord를 반환합니다.

표 12. 매개변수

이름	유형	설명
없음

표 13. 반환

유형	설명
GlideRecord	기본 커넥터 구성의 GlideRecord입니다.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var defaultConnector = sa.getDefaultConnector();