---
sourceDocument: Referência de API do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - pt-BR

ft:publication_title :

    - Referência de API do Xanadu

ft:clusterId :

    - crapiref

bundleId :

    - crapiref

workflow :

    - Creator


---

# SentimentAnalyser - com escopo

# SentimentAnalyser - com escopo {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

A inclusão de script SentimentAnalyser fornece métodos para executar a 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 de administrador. Por exemplo, use a inclusão de script Análise de sentimentoem uma ação de script ou trabalho agendado.

Para usar esta 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() {#ariaid-title2}

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) {#ariaid-title3}

Cria uma instância da classe SentimentAnalyser com a configuração de conector especificada que é usada para análise de sentimento.
{#SA-SentimentAnalyser_G__table_vzp_jc1_l2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| GR de configuração | GlideRecord | Objeto GlideRecord de uma configuração de conector. |
[Tabela 1. Parâmetros]

{#SA-SentimentAnalyser_G__table_vzp_jc1_l2b}  

    var sa = new sn_nlp_sentiment.SentimentAnalyser(configGR);

## SentimentAnalyser - analisar (cadeia de caracteres "inputText") {#ariaid-title4}

Executa a análise de sentimento no texto especificado.
{#SA-analyze_S__table_mzl_vfl_b2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| texto de entrada | Cadeia de caracteres | Texto no qual a análise de sentimento deve ser realizada. |
[Tabela 2. Parâmetros]

{#SA-analyze_S__table_mzl_vfl_b2b} {#SA-analyze_S__table_nzl_vfl_b2b__entry__2}

| 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. |
[Tabela 3. Retorna]

{#SA-analyze_S__table_nzl_vfl_b2b}  


            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 - analiseMutiple(Array inputTextArray) {#ariaid-title5}

Executa a análise de sentimento em uma matriz de cadeias de caracteres.
{#SA-analyzeMultiple_A__table_gxm_gll_b2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| entradaTextArray | Matriz | Matriz de texto (cadeia de caracteres) na qual a análise de sentimento será executada. |
[Tabela 4. Parâmetros]

{#SA-analyzeMultiple_A__table_gxm_gll_b2b} {#SA-analyzeMultiple_A__table_hxm_gll_b2b__entry__2}

| Tipo | Descrição |
|-|-|
| Matriz JSON | Uma matriz que fornece o resultado da análise de sentimento realizada em vários textos que especifica o status, a pontuação, a pontuação normalizada, o sys_id da configuração do conector relevante e a mensagem de erro. |
[Tabela 5. Retorna]

{#SA-analyzeMultiple_A__table_hxm_gll_b2b}  

    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 - analiseMutipleWithLanguage(Array inputTextArray, String idioma) {#ariaid-title6}

Executa a análise de sentimento em uma matriz de cadeias de caracteres no idioma especificado.
{#SA-analyzeMultipleWithLanguage_A_S__table_qxx_h4m_b2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| entradaTextArray | 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 ser muito para diferentes serviços de sentimento. |
[Tabela 6. Parâmetros]

{#SA-analyzeMultipleWithLanguage_A_S__table_qxx_h4m_b2b} {#SA-analyzeMultipleWithLanguage_A_S__table_rxx_h4m_b2b__entry__2}

| 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. |
[Tabela 7. Retorna]

{#SA-analyzeMultipleWithLanguage_A_S__table_rxx_h4m_b2b}  

    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 - analiseWithLanguage(cadeia de caracteres de texto de entrada, cadeia de caracteres de idioma) {#ariaid-title7}

Executa a análise de sentimento em um texto e idioma especificados.
{#SA-analyzeWithLanguag_S_S__table_jgj_xjl_b2b__entry__3}

| 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 8. Parâmetros]

{#SA-analyzeWithLanguag_S_S__table_jgj_xjl_b2b} {#SA-analyzeWithLanguag_S_S__table_kgj_xjl_b2b__entry__2}

| 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. |
[Tabela 9. Retorna]

{#SA-analyzeWithLanguag_S_S__table_kgj_xjl_b2b}  

    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 - getConnectorByName(cadeia de caracteres "connectorName") {#ariaid-title8}

Retorna o GlideRecord da configuração do conector especificado.
{#SA-getConnectorByName_S__table_gx4_cqm_b2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| conectorNome | Cadeia de caracteres | Nome da configuração do conector. |
[Tabela 10. Parâmetros]

{#SA-getConnectorByName_S__table_gx4_cqm_b2b} {#SA-getConnectorByName_S__table_hx4_cqm_b2b__entry__2}

| Tipo | Descrição |
|-|-|
| GlideRecord | GlideRecord da configuração do conector especificado. |
[Tabela 11. Retorna]

{#SA-getConnectorByName_S__table_hx4_cqm_b2b}  

    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".

## SentimentAnalyser - getDefaultConnector() {#ariaid-title9}

Retorna o GlideRecord da configuração do conector padrão.
{#SA-getDefaultConnector__table_b3c_cpm_b2b__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| Nenhum |   |   |
[Tabela 12. Parâmetros]

{#SA-getDefaultConnector__table_b3c_cpm_b2b} {#SA-getDefaultConnector__table_c3c_cpm_b2b__entry__2}

| Tipo | Descrição |
|-|-|
| GlideRecord | GlideRecord da configuração do conector padrão. |
[Tabela 13. Retorna]

{#SA-getDefaultConnector__table_c3c_cpm_b2b}  

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