SentementAnalyzer - Com escopo

. SentementAnalyzer a inclusão de script fornece métodos para executar análise de sentimento em um valor de cadeia de caracteres.

Você deve usar esta inclusão de script em um script que é tratado como um script de execução pelo administrador. Por exemplo, use Análise de sentimento script includeem uma ação de script ou trabalho agendado.

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

SentementAnalyzer - SententAnalyzer()

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

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();

SentementAnalyzer - SentementAnalyzer (GlideRecord configGR)

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

Tabela 1. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
ConfigGR	GlideRecord	Objeto GlideRecord de uma configuração de conector.

var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);

SentementAnalyzer - Analisar (cadeia de caracteres de entrada)

Executa 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. Retornos

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":""}

SentementAnalyzer - analyzeMultiple(Array inputTextArray)

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

Tabela 4. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
InputTextArray	Matriz	Matriz de texto (cadeia de caracteres) na qual executar a análise de sentimento.

Tabela 5. Retornos

Tipo	Descrição
Matriz JSON	Uma matriz que fornece o resultado da análise de sentimento realizada em vários textos 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.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":""}}]

SentementAnalyzer - analyzeMultipleWithLanguage(Array inputTextArray, linguagem de cadeia de caracteres)

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

Tabela 6. Parâmetros

Nome	Tipo	Descrição
InputTextArray	Matriz	Matriz de texto (cadeia de caracteres) na qual executar a análise de sentimento.
idioma	Cadeia de caracteres	Idioma do texto de entrada. Isso pode ser muito útil para diferentes serviços de sentimento.

Tabela 7. Retornos

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":""}}]

SentementAnalyzer - analyzeWithLanguage(cadeia de caracteres inputText, idioma da cadeia de caracteres)

Executa análise de sentimento em um texto e idioma especificados.

Tabela 8. Parâmetros

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

Tabela 9. Retornos

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":""}

SentementAnalyzer - 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. Retornos

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".

SentementAnalyzer - 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();