Análise de sentimento - com escopo

A API SentimentAnalyser executa a análise de sentimento em um valor de cadeia de caracteres.

Você deve usar esta API em um script que é tratado como um script de execução de administrador. Por exemplo, devemos usar a API de análise de sentimento na ação de script ou no trabalho programado.

Para usar essa classe em uma aplicação com escopo, use o identificador de namespace sn_nlp_sentiment. O plug-in Análise de sentimento (com.snc.sentiment_analysis) deve ser habilitado para acessar a API SentimentAnalyser.

SentimentAnalyser - SentimentAnalyser()

Cria uma instância da classe SentimentAnalyser com a configuração do conector padrão que é usada para análise de sentimento.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();

SentimentAnalyser - SentimentAnalyser(GlideRecord configGR)

Cria uma instância da classe SentimentAnalyser com a configuração do conector especificada que é usada para análise de sentimento.

Tabela 1. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
GR de configuração	GlideRecord	Objeto GlideRecord de uma configuração do conector.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);

SentimentAnalyser - analytics(cadeia de caracteres inputText)

Executa a análise de sentimento no texto especificado.

Tabela 2. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
Texto de entrada	Cadeia de caracteres	Texto no qual a análise de sentimento deve ser realizada.

Tabela 3. Retorna

Tipo	Descrição
Objeto JSON	Resultado da análise de sentimento que especifica o status, a pontuação, a pontuação normalizada, o sys_id da configuração do conector relevante e a mensagem de erro.

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

Saída:

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

SentimentAnalyser - analyticsWithLanguage(cadeia de caracteres inputText, cadeia de caracteres idioma)

Executa a análise de sentimento em um texto e idioma especificados.

Tabela 4. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
Texto de entrada	Cadeia de caracteres	Texto no qual a análise de sentimento será executada.
idioma	Cadeia de caracteres	Idioma do texto de entrada. Isso pode variar para diferentes serviços de sentimento.

Tabela 5. Retorna

Tipo	Descrição
Objeto JSON	Resultado da análise de sentimento que especifica o status, a pontuação, a pontuação normalizada, o sys_id da configuração do conector relevante e a mensagem de erro.

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

Saída:

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

SentimentAnalyser - analyticsMultiple(Array inputTextArray)

Executa a análise de sentimento em uma matriz de cadeias de caracteres.

Tabela 6. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
inputTextArray	Matriz	Matriz de texto (cadeia de caracteres) na qual a análise de sentimento será executada.

Tabela 7. Retorna

Tipo	Descrição
Matriz JSON	Uma matriz que fornece o resultado da análise de sentimento realizada em vários textos que especificam o status, a pontuação, a pontuação normalizada, o sys_id da configuração do conector relevante e a mensagem de erro.

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

Saída:

[{"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 - analyticsMultipleWithLanguage(matriz inputTextArray, cadeia de caracteres idioma)

Executa a análise de sentimento em uma matriz de cadeias de caracteres no idioma especificado.

Tabela 8. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
inputTextArray	Matriz	Matriz de texto (cadeia de caracteres) na qual a análise de sentimento será executada.
idioma	Cadeia de caracteres	Idioma do texto de entrada. Isso pode variar para diferentes serviços de sentimento.

Tabela 9. Retorna

Tipo	Descrição
Matriz JSON	Uma matriz com o resultado da análise de sentimento realizada em vários textos do idioma mencionado, especificando o status, a pontuação, a pontuação normalizada, o sys_id da configuração do conector relevante e a mensagem de erro.

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

Saída:

[{"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(cadeia de caracteres "connectorName")

Retorna o GlideRecord da configuração do conector especificada.

Tabela 10. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
ConnectorName	Cadeia de caracteres	Nome da configuração do conector.

Tabela 11. Retorna

Tipo	Descrição
GlideRecord	GlideRecord da configuração do conector especificada.

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

Saída:

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

Análise de sentimento - getDefaultConnector()

Retorna o GlideRecord da configuração do conector padrão.

Tabela 12. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
Nenhum

Tabela 13. Retorna

Tipo	Descrição
GlideRecord	GlideRecord da configuração do conector padrão.

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