View a markdown version of this page

Real-time Panggil keluaran Analytics - Amazon Transcribe

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Real-time Panggil keluaran Analytics

Real-time Transkrip Call Analytics ditampilkan dalam format belokan demi belokan berdasarkan segmen. Mereka termasuk peristiwa kategori, deteksi masalah, sentimen, dan identifikasi dan penyuntingan PII. Acara kategori memungkinkan Anda mengatur peringatan waktu nyata; lihat Membuat peringatan waktu nyata untuk kecocokan kategori untuk informasi lebih lanjut.

Untuk meningkatkan akurasi dan menyesuaikan transkrip lebih lanjut dengan kasus penggunaan Anda, seperti menyertakan istilah khusus industri, tambahkan kosakata khusus atau model bahasa khusus ke permintaan Analisis Panggilan Anda. Untuk menutupi, menghapus, atau menandai kata-kata yang tidak Anda inginkan dalam hasil transkripsi, seperti kata-kata kotor, tambahkan pemfilteran kosa kata.

Bagian berikut menunjukkan contoh keluaran JSON untuk transkripsi Call Analytics real-time.

Kategori acara

Beginilah tampilan kecocokan kategori dalam output transkripsi Anda. Contoh ini menunjukkan bahwa audio dari stempel waktu 19010 milidetik ke stempel waktu 22690 milidetik cocok dengan kategori 'keluhan jaringan'. Dalam hal ini, kategori 'keluhan jaringan' khusus mengharuskan pelanggan mengatakan "masalah jaringan" (pencocokan kata yang tepat).

"CategoryEvent": { "MatchedCategories": [ "network-complaint" ], "MatchedDetails": { "network issues" : { "TimestampRanges": [ { "BeginOffsetMillis": 9299375, "EndOffsetMillis": 7899375 } ] } } },

Deteksi masalah

Beginilah tampilan kecocokan deteksi masalah dalam output transkripsi Anda. Contoh ini menunjukkan bahwa teks dari karakter 26 ke karakter 62 menjelaskan masalah.

"UtteranceEvent": { ... "Transcript": "Wang Xiulan I'm tired of the network issues my phone is having.", ... "IssuesDetected": [ { "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 26, "EndOffsetChar": 62 } } ] },

Sentimen

Inilah tampilan analisis sentimen dalam keluaran transkripsi Anda.

"UtteranceEvent": { ... "Sentiment": "NEGATIVE", "Items": [{ ...

Identifikasi PII

Inilah tampilan identifikasi PII dalam keluaran transkripsi Anda.

"Entities": [ { "Content": "Wang Xiulan", "Category": "PII", "Type": "NAME", "BeginOffsetMillis": 7999375, "EndOffsetMillis": 199375, "Confidence": 0.9989 } ],

Redaksi PII

Beginilah tampilan redaksi PII dalam output transkripsi Anda.

"Content": "[NAME]. Hi, [NAME]. I'm [NAME] Happy to be helping you today.", "Redaction": { "RedactedTimestamps": [ { "BeginOffsetMillis": 32670, "EndOffsetMillis": 33343 }, { "BeginOffsetMillis": 33518, "EndOffsetMillis": 33858 }, { "BeginOffsetMillis": 34068, "EndOffsetMillis": 34488 } ] },

Identifikasi bahasa

Beginilah tampilan identifikasi bahasa dalam keluaran transkripsi Anda.

{ "LanguageCode": "en-US", "LanguageIdentification": [ { "Code": "en-US", "Score": 0.823 }, { "Code": "de-DE", "Score": 0.177 } ] }

Output Analisis Panggilan real-time yang dikompilasi

Untuk singkatnya, beberapa konten diganti dengan elips dalam output transkripsi berikut.

{ "CallAnalyticsTranscriptResultStream": { "BadRequestException": {}, "ConflictException": {}, "InternalFailureException": {}, "LimitExceededException": {}, "ServiceUnavailableException": {}, "UtteranceEvent": { "UtteranceId": "58c27f92-7277-11ec-90d6-0242ac120003", "ParticipantRole": "CUSTOMER", "IsPartial": false, "Transcript": "Wang Xiulan I'm tired of the network issues my phone is having.", "BeginOffsetMillis": 19010, "EndOffsetMillis": 22690, "Sentiment": "NEGATIVE", "Items": [{ "Content": "Wang", "BeginOffsetMillis": 379937, "EndOffsetMillis": 299375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, { "Content": "Xiulan", "EndOffsetMillis": 5899375, "BeginOffsetMillis": 3899375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, ... { "Content": "network", "EndOffsetMillis": 199375, "BeginOffsetMillis": 9299375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, { "Content": "issues", "EndOffsetMillis": 7899375, "BeginOffsetMillis": 5999375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, { "Content": "my", "EndOffsetMillis": 9199375, "BeginOffsetMillis": 7999375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, { "Content": "phone", "EndOffsetMillis": 199375, "BeginOffsetMillis": 9299375, "Type": "pronunciation", "Confidence": 0.9961, "VocabularyFilterMatch": false }, ... ], "Entities": [{ "Content": "Wang Xiulan", "Category": "PII", "Type": "NAME", "BeginOffsetMillis": 7999375, "EndOffsetMillis": 199375, "Confidence": 0.9989 }], "IssuesDetected": [{ "CharacterOffsets": { "BeginOffsetChar": 26, "EndOffsetChar": 62 } }], "LanguageCode": "en-US", "LanguageIdentification": [ { "Code": "en-US", "Score": 0.823 }, { "Code": "de-DE", "Score": 0.177 } ] }, "CategoryEvent": { "MatchedCategories": [ "network-complaint" ], "MatchedDetails": { "network issues" : { "TimestampRanges": [ { "BeginOffsetMillis": 9299375, "EndOffsetMillis": 7899375 } ] } } } } }