Output di analisi delle chiamate in tempo reale - Amazon Transcribe

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Output di analisi delle chiamate in tempo reale

Le trascrizioni di Call Analytics in tempo reale vengono visualizzate in un turn-by-turn formato per segmento. Includono gli eventi relativi alle categorie, il rilevamento dei problemi, il sentiment e l'identificazione e la redazione delle PII. Gli eventi di categoria consentono di impostare avvisi in tempo reale; per ulteriori informazioni, consulta Creazione di avvisi in tempo reale per le corrispondenze di categoria.

Per aumentare la precisione e personalizzare ulteriormente le trascrizioni in base al caso d'uso, ad esempio includendo termini specifici del settore, aggiungi vocabolari personalizzati o modelli linguistici personalizzati alla tua richiesta di analisi delle chiamate. Per mascherare, rimuovere o taggare le parole che non desideri inserire nei risultati della trascrizione, ad esempio parolacce, aggiungi il filtro del vocabolario.

Le sezioni seguenti mostrano esempi di output JSON per trascrizioni di analisi delle chiamate in tempo reale.

Eventi di categoria

Ecco come appare una corrispondenza di categoria nell'output della trascrizione. Questo esempio mostra che l'audio dal timestamp di 19010 millisecondi al timestamp di 22690 millisecondi corrisponde alla categoria “reclamo riguardo alla rete”. In questo caso, la categoria personalizzata “reclamo riguardo alla rete” richiedeva che il cliente esclamasse “problemi di rete” (corrispondenza esatta delle parole).

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

Rilevamento dei problemi

Ecco come appare una corrispondenza di rilevamento dei problemi nell'output della trascrizione. Questo esempio mostra che il testo dal carattere 26 al carattere 62 descrive un problema.

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

Sentiment

Ecco come appare l'analisi del sentiment nell'output della trascrizione.

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

Identificazione delle PII

Ecco come appare l'identificazione delle PII nell'output della trascrizione.

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

Redazione delle PII

Ecco come appare la redazione delle PII nell'output della trascrizione.

"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 } ] },

Output di analisi delle chiamate compilato in tempo reale

Per motivi di brevità, alcuni contenuti vengono sostituiti con ellissi nel seguente output di trascrizione.

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