会話文字起こしのインポート - Amazon Lex
Amazon Connect のコンタクトレンズから文字起こしをインポートする文字起こしの準備文字起こしを S3 バケットにアップロードします。Amazon Lex V2 コンソールを使用して文字起こしの分析

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会話文字起こしのインポート

会話文字起こしのインポートは 3 つのステップのプロセスです。

  1. 正しい形式に変換して、インポートする転写産物を準備します。Amazon Connect 用コンタクトレンズを使用している場合、文字起こしは既に正しい形式になっています。

  2. 文字起こしを Amazon S3 バケットにアップロードします。コンタクトレンズを使用している場合、文字起こしはすでに S3 バケットに入っています。

  3. Amazon Lex V2 コンソールまたは APIオペレーションを使用してトランスクリプトを分析します。 V2 トレーニングの完了にかかる時間は、文字起こしの量と会話の複雑さによって異なります。通常、毎分 500 行の文字起こしが分析されます。

各ステップについては、続くセクションで説明します。

Amazon Connect のコンタクトレンズから文字起こしをインポートする

Amazon Lex V2 自動 Chatbot デザイナーは、コンタクトレンズの文字起こしファイルと互換性があります。コンタクトレンズ文字起こしファイルを使用するには、コンタクトレンズをオンにし、出力ファイルの場所をメモする必要があります。

コンタクトレンズから転写産物をエクスポートするには

  1. Amazon Connect インスタンスでコンタクトレンズをオンにします。手順については、以下を参照してください。Amazon Connect 管理者ガイド の Amazon Connect のコンタクトレンズを有効にする。

  2. Amazon Connect がインスタンスに使用している S3 バケットの場所を書き留めます。場所を確認するには、Amazon Connect コンソールのページの データストレージ を開きます。手順については、以下を参照してください。Amazon Connect 管理者ガイド の インスタンス設定の更新。

コンタクトレンズをオンにし、文字起こしファイルの場所を記録したら、Amazon Lex V2 コンソールを使用して文字起こしの分析文字起こしをインポートして分析する手順を参照してください。

文字起こしの準備

文字起こしファイルを作成して、文字起こしを準備します。

  • 会話ごとに 1 つの文字起こしファイルを作成し、当事者間のインタラクションをリストします。会話の各インタラクションは、複数の行にまたがることができます。会話の編集済みバージョンと編集されていないバージョンの両方を提供できます。

  • ファイルは、 で指定されたJSON形式である必要があります文字起こしの入力形式。

  • 会話ターンは少なくとも 1,000 回指定する必要があります。インテントやスロットタイプを把握しやすくするには、会話のターンを約 10,000 回以上設定する必要があります。Automated Chatbot Designer が処理するのは、最初の 700,000 ターンのみです。

  • 使用する文字起こしファイルの数に制限はなく、サイズ制限もありません。

インポートする文字起こしを日付でフィルタリングする場合は、ファイルは次のディレクトリ構造内に存在する必要があります。

<path or bucket root>
   --> yyyy
      --> mm
         --> dd
            --> transcript files

トランスクリプトファイルには、ファイル名のどこかにyyyy-mm-dd「」という形式の日付が含まれている必要があります。

他のコンタクトセンターアプリケーションから文字起こしをエクスポートするには

  1. コンタクトセンターアプリケーションのツールを使用して、会話をエクスポートします。会話には、少なくとも 文字起こしの入力形式 で指定された情報が含まれている必要があります。

  2. コンタクトセンターアプリケーションで作成された文字起こしを 文字起こしの入力形式 で説明されている形式に変換します。トランスフォーメーションを実行する責任はお客様にあります。

文字起こしを準備するためのスクリプトを 3 つ提供しています。具体的には次の 2 つです。

  • コンタクトレンズの文字起こしを Amazon Lex V2 会話ログと組み合わせるスクリプトです。コンタクトレンズの文字起こしには、Amazon Lex V2 ボットと対話する Amazon Connect の会話の一部は含まれません。このスクリプトでは、Amazon Lex V2 の会話ログをオンにし、会話ログ CloudWatch のログと Contact Lens S3 バケットをクエリするための適切なアクセス許可が必要です。 V2

  • Amazon Transcribe コール分析を Amazon Lex V2 入力形式に変換するスクリプト。

  • Amazon Connect チャット文字起こしを Amazon Lex V2 入力形式に変換するスクリプト。

この GitHub リポジトリからスクリプトをダウンロードできます: https://github.com/aws-samples/amazon-lex-bot-recommendation-integration 。

文字起こしを S3 バケットにアップロードします。

コンタクトレンズを使用している場合、文字起こしファイルはすでに S3 バケットに含まれています。文字起こしファイルの場所とファイル名については、「https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/contact-lens-example-output-files.htmlAmazon Connect 管理者ガイド」の「コンタクトレンズ出力ファイルの例」を参照してください。

別のコンタクトセンターアプリケーションを使用していて、文字起こしファイルに S3 バケットを設定していない場合は、次の手順を実行します。それ以外の場合は、既存の S3 バケットがある場合は、Amazon S3 コンソールにログインした後、ステップ 5 から開始してこの手順を実行します。

ファイルを S3 バケットにアップロードするには

  1. にサインインする AWS Management Console で Amazon S3 コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/s3/。

  2. [バケットを作成] を選択します。

  3. [バケット] に名前を付けて、[リージョン] を選択します。リージョンは Amazon Lex V2 で使用するリージョンと同じである必要があります。ユースケースに必要な他のオプションを設定します。

  4. [バケットを作成] を選択します。

  5. バケットのリストで、既存のバケットか先ほど作成したバケットを選択します。

  6. [アップロード] を選択します。

  7. アップロードする文字起こしファイルを追加します。

  8. [アップロード] を選択します。

Amazon Lex V2 コンソールを使用して文字起こしの分析

自動ボット設計を使用できるのは、空の言語のみです。既存のボットに新しい言語を追加することも、新しいボットを作成することもできます。

新しいボットで新しい言語を作成するには

  1. にサインインする AWS Management Console で Amazon Lex コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/lex/。

  2. [ボットの作成] を選択します。

  3. [Automated Chatbot Designer で開始] を選択します。情報を入力して、新しいボットを作成します。

  4. [Next (次へ)] を選択します。

  5. ボットに言語を追加する で言語の情報を入力します。

  6. S3 上の文字起こしファイルの場所 セクションで、必要に応じて文字起こしファイルが含まれている S3 バケットとファイルへのローカルパスを選択します。

  7. 以下のオプションを選択できます。

    • A AWS KMS 処理中に文字起こしデータを暗号化するための キー。キーを選択しない場合、サービスは AWS KMS キーが使用されます。

    • 文字起こしを特定の日付範囲にフィルタリングします。文字起こしをフィルタリングする場合は、正しいフォルダ構造内にある必要があります。詳細については、「文字起こしの準備」を参照してください。

  8. [完了] をクリックします。

Amazon Lex V2 が文字起こしを処理するのを待ちます。解析が完了すると、完了メッセージが表示されます。

文字起こしの分析を中止する方法

アップロードした文字起こしの分析を中止する必要がある場合は、BotRecommendationStatus ステータスが「処理中」 になっている実行中の BotRecommendation ジョブを停止できます。コンソールからジョブを送信した後、または CLISDKに StopBotRecommendation を使用して、バナーにある処理を停止ボタンをクリックしますAPI。詳細については、「」を参照してください。 StopBotRecommendation

StopBotRecommendation を呼び出した後、内部 BotRecommendationStatus 料金が Stopping に設定され、請求されません。ジョブが停止したことを確認するには、 を呼び出しDescribeBotRecommendationAPI、 BotRecommendationStatusが であることを確認しますStopped。通常、これには 3～4 分かかります。

がStopBotRecommendationAPI呼び出された後は、処理に対して課金されません。