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배치 트랜스크립션에 유해 언어 감지 기능 사용
배치 트랜스크립션에서 유해 언어 감지를 사용하려면 다음 예를 참조하십시오.
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AWS Management Console
에 로그인합니다. -
탐색 창에서 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 작업 생성(오른쪽 상단)을 선택합니다. 그러면 작업 세부 정보 지정 페이지가 열립니다.
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작업 세부 정보 지정 페이지에서 원하는 경우 PII 삭제를 활성화할 수도 있습니다. 나열된 다른 옵션은 유해성 감지에서 지원되지 않습니다. 다음을 선택합니다. 그러면 작업 구성 - 선택 사항 페이지로 이동합니다. 오디오 설정 패널에서 유해성 감지를 선택합니다.
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작업 생성을 선택하여 트랜스크립션 작업을 실행합니다.
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트랜스크립션 작업이 완료되면 트랜스크립션 작업 세부 정보 페이지의 다운로드 드롭다운 메뉴에서 트랜스크립션을 다운로드할 수 있습니다.
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AWS Management Console
에 로그인합니다. -
탐색 창에서 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 작업 생성(오른쪽 상단)을 선택합니다. 그러면 작업 세부 정보 지정 페이지가 열립니다.
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작업 세부 정보 지정 페이지에서 원하는 경우 PII 삭제를 활성화할 수도 있습니다. 나열된 다른 옵션은 유해성 감지에서 지원되지 않습니다. 다음을 선택합니다. 그러면 작업 구성 - 선택 사항 페이지로 이동합니다. 오디오 설정 패널에서 유해성 감지를 선택합니다.
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작업 생성을 선택하여 트랜스크립션 작업을 실행합니다.
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트랜스크립션 작업이 완료되면 트랜스크립션 작업 세부 정보 페이지의 다운로드 드롭다운 메뉴에서 트랜스크립션을 다운로드할 수 있습니다.
이 예시에서는 start-transcription-jobToxicityDetection 파라미터를 사용합니다. 자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 ToxicityDetection 단원을 참조하세요.
aws transcribe start-transcription-job \ --regionus-west-2\ --transcription-job-namemy-first-transcription-job\ --media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac\ --output-bucket-nameamzn-s3-demo-bucket\ --output-keymy-output-files/\ --language-code en-US \ --toxicity-detection ToxicityCategories=ALL
다음은 start-transcription-job
aws transcribe start-transcription-job \ --regionus-west-2\ --cli-input-jsonfile://filepath/my-first-toxicity-job.json
my-first-toxicity-job.json 파일에는 다음과 같은 요청 본문이 포함되어 있습니다.
{
"TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
"Media": {
"MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
},
"OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
"OutputKey": "my-output-files/",
"LanguageCode": "en-US",
"ToxicityDetection": [
{
"ToxicityCategories": [ "ALL" ]
}
]
}
이 예제에서는 AWS SDK for Python (Boto3) 를 사용하여 start_transcription_jobToxicityDetection 대해를 활성화합니다. 자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 ToxicityDetection 단원을 참조하세요.
기능별, 시나리오 및 교차 서비스 예제 AWS SDKs를 사용하는 추가 예제는 AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제장을 참조하세요.
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
TranscriptionJobName = job_name,
Media = {
'MediaFileUri': job_uri
},
OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
OutputKey = 'my-output-files/',
LanguageCode = 'en-US',
ToxicityDetection = [
{
'ToxicityCategories': ['ALL']
}
]
)
while True:
status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
break
print("Not ready yet...")
time.sleep(5)
print(status)
출력 예시
트랜스크립션 출력에서 유해 언어를 태깅하고 분류합니다. 유해 언어의 각 사례를 분류하고 신뢰도 점수(0에서 1 사이의 값)를 할당합니다. 신뢰도 값이 높을수록 콘텐츠가 지정된 범주 내에서 유해 언어일 가능성이 커집니다.
다음은 분류된 유해 언어와 관련 신뢰도 점수를 보여주는 JSON 형식의 출력 예시입니다.
{
"jobName": "my-toxicity-job",
"accountId": "111122223333",
"results": {
"transcripts": [...],
"items":[...],
"toxicity_detection": [
{
"text": "What the * are you doing man? That's why I didn't want to play with your * . man it was a no, no I'm not calming down * man. I well I spent I spent too much * money on this game.",
"toxicity": 0.7638,
"categories": {
"profanity": 0.9913,
"hate_speech": 0.0382,
"sexual": 0.0016,
"insult": 0.6572,
"violence_or_threat": 0.0024,
"graphic": 0.0013,
"harassment_or_abuse": 0.0249
},
"start_time": 8.92,
"end_time": 21.45
},
Items removed for brevity
{
"text": "What? Who? What the * did you just say to me? What's your address? What is your * address? I will pull up right now on your * * man. Take your * back to , tired of this **.",
"toxicity": 0.9816,
"categories": {
"profanity": 0.9865,
"hate_speech": 0.9123,
"sexual": 0.0037,
"insult": 0.5447,
"violence_or_threat": 0.5078,
"graphic": 0.0037,
"harassment_or_abuse": 0.0613
},
"start_time": 43.459,
"end_time": 54.639
},
]
},
...
"status": "COMPLETED"
}
