SentimentAnalyser :スコープ指定
SentimentAnalyser スクリプトインクルードは、文字列値に対して感情分析を実行するメソッドを提供します。
このスクリプトインクルードは、admin が実行するスクリプトとして扱われるスクリプトで使用する必要があります。たとえば、スクリプトアクションまたはスケジュール済みジョブで 感情分析 スクリプトインクルードを使用します。
スコープ対象のアプリケーションでこのクラスを使用するには、 sn_nlp_sentiment 名前空間識別子を使用します。SentimentAnalyser API にアクセスするには、感情分析プラグイン (com.snc.sentiment_analysis) を有効にする必要があります。
SentimentAnalyser:SentimentAnalyser()
感情分析に使用されるデフォルトのコネクタ構成で SentimentAnalyser クラスのインスタンスを作成します。
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
SentimentAnalyser:SentimentAnalyser(GlideRecord configGR)
感情分析に使用される、指定されたコネクタ構成で SentimentAnalyser クラスのインスタンスを作成します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| configGR | GlideRecord | コネクタ構成の GlideRecord オブジェクト。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);
SentimentAnalyser - analyze(文字列 inputText)
指定されたテキストの感情分析を実行します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| 入力テキスト | 文字列 | 感情分析を実行するテキスト。 |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| JSON オブジェクト | ステータス、スコア、正規化されたスコア、関連するコネクタ構成のsys_id、およびエラーメッセージを指定する感情分析の結果。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyze ("Example string");
出力:
{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", "errorMessage":""}
SentimentAnalyser:analyzeMultiple(アレイ inputTextArray)
文字列のアレイに対して感情分析を実行します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| inputTextArray | アレイ | 感情分析を実行するテキスト (文字列) のアレイ。 |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| JSON 配列 | 複数のテキストに対して実行された感情分析の結果を提供するアレイ。ステータス、スコア、正規化されたスコア、関連するコネクタ構成のsys_id、およびエラーメッセージを指定します。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultiple (["Example string1","Example string2"]);
出力:
[{"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)
指定された言語の文字列のアレイに対して感情分析を実行します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| inputTextArray | アレイ | 感情分析を実行するテキスト (文字列) のアレイ。 |
| 言語 | 文字列 | 入力テキストの言語。これは、さまざまな感情サービスに非常に適しています。 |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| JSON 配列 | 上記の言語の複数のテキストに対して実行された感情分析の結果を含むアレイ。ステータス、スコア、正規化されたスコア、関連するコネクタ構成のsys_id、およびエラーメッセージを指定します。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyzeMultipleWithLanguage (["Example string1","Example string2"], "en");
出力:
[{"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)
指定されたテキストと言語で感情分析を実行します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| 入力テキスト | 文字列 | 感情分析を実行するテキスト。 |
| 言語 | 文字列 | 入力テキストの言語。これは、感情サービスによって異なる場合があります。 |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| JSON オブジェクト | ステータス、スコア、正規化されたスコア、関連するコネクタ構成のsys_id、およびエラーメッセージを指定する感情分析の結果。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var result = sa.analyze ("Example string", "en");
出力:
{"status": "Success", "score": "0.7", "normalizedScore": "0.7", "connectorConfig": "10932aa773101300734e234ffff6a777", errorMessage":""}
SentimentAnalyser:getConnectorByName(文字列 connectorName)
指定されたコネクタ構成の GlideRecord を返します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| コネクタ名 | 文字列 | コネクタ構成の名前。 |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| GlideRecord | 指定されたコネクタ構成の GlideRecord。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var connector = sa.getConnectorByName("xxx");
出力:
GlideRecord object of the connector configuration with name "xxx", null if no connector is named as "xxx".
SentimentAnalyser:getDefaultConnector()
デフォルトのコネクタ構成の GlideRecord を返します。
| 名前 | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
| なし |
| タイプ | 説明 |
|---|---|
| GlideRecord | デフォルトのコネクタ構成の GlideRecord。 |
var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser();
var defaultConnector = sa.getDefaultConnector();