Criar uma aplicação que analise o feedback dos clientes e sintetize o áudio - Amazon Comprehend

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Criar uma aplicação que analise o feedback dos clientes e sintetize o áudio

Os exemplos de código a seguir mostram como criar uma aplicação que analisa os cartões de comentários dos clientes, os traduz do idioma original, determina seus sentimentos e gera um arquivo de áudio do texto traduzido.

.NET
AWS SDK for .NET

Esta aplicação de exemplo analisa e armazena cartões de feedback de clientes. Especificamente, ela atende à necessidade de um hotel fictício na cidade de Nova York. O hotel recebe feedback dos hóspedes em vários idiomas na forma de cartões de comentários físicos. Esse feedback é enviado para a aplicação por meio de um cliente web. Depois de fazer upload da imagem de um cartão de comentário, ocorrem as seguintes etapas:

  • O texto é extraído da imagem usando o Amazon Textract.

  • O Amazon Comprehend determina o sentimento do texto extraído e o idioma.

  • O texto extraído é traduzido para o inglês com o Amazon Translate.

  • O Amazon Polly sintetiza um arquivo de áudio do texto extraído.

A aplicação completa pode ser implantada com o AWS CDK. Para obter o código-fonte e as instruções de implantação, consulte o projeto em GitHub.

Serviços utilizados neste exemplo
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate

Java
SDK para Java 2.x

Esta aplicação de exemplo analisa e armazena cartões de feedback de clientes. Especificamente, ela atende à necessidade de um hotel fictício na cidade de Nova York. O hotel recebe feedback dos hóspedes em vários idiomas na forma de cartões de comentários físicos. Esse feedback é enviado para a aplicação por meio de um cliente web. Depois de fazer upload da imagem de um cartão de comentário, ocorrem as seguintes etapas:

  • O texto é extraído da imagem usando o Amazon Textract.

  • O Amazon Comprehend determina o sentimento do texto extraído e o idioma.

  • O texto extraído é traduzido para o inglês com o Amazon Translate.

  • O Amazon Polly sintetiza um arquivo de áudio do texto extraído.

A aplicação completa pode ser implantada com o AWS CDK. Para obter o código-fonte e as instruções de implantação, consulte o projeto em GitHub.

Serviços utilizados neste exemplo
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate

JavaScript
SDK para JavaScript (v3)

Esta aplicação de exemplo analisa e armazena cartões de feedback de clientes. Especificamente, ela atende à necessidade de um hotel fictício na cidade de Nova York. O hotel recebe feedback dos hóspedes em vários idiomas na forma de cartões de comentários físicos. Esse feedback é enviado para a aplicação por meio de um cliente web. Depois de fazer upload da imagem de um cartão de comentário, ocorrem as seguintes etapas:

  • O texto é extraído da imagem usando o Amazon Textract.

  • O Amazon Comprehend determina o sentimento do texto extraído e o idioma.

  • O texto extraído é traduzido para o inglês com o Amazon Translate.

  • O Amazon Polly sintetiza um arquivo de áudio do texto extraído.

A aplicação completa pode ser implantada com o AWS CDK. Para obter o código-fonte e as instruções de implantação, consulte o projeto em GitHub. Os trechos a seguir mostram como o AWS SDK for JavaScript é usado nas funções do Lambda.

import { ComprehendClient, DetectDominantLanguageCommand, DetectSentimentCommand, } from "@aws-sdk/client-comprehend"; /** * Determine the language and sentiment of the extracted text. * * @param {{ source_text: string}} extractTextOutput */ export const handler = async (extractTextOutput) => { const comprehendClient = new ComprehendClient({}); const detectDominantLanguageCommand = new DetectDominantLanguageCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, }); // The source language is required for sentiment analysis and // translation in the next step. const { Languages } = await comprehendClient.send( detectDominantLanguageCommand, ); const languageCode = Languages[0].LanguageCode; const detectSentimentCommand = new DetectSentimentCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, LanguageCode: languageCode, }); const { Sentiment } = await comprehendClient.send(detectSentimentCommand); return { sentiment: Sentiment, language_code: languageCode, }; };
import { DetectDocumentTextCommand, TextractClient, } from "@aws-sdk/client-textract"; /** * Fetch the S3 object from the event and analyze it using Amazon Textract. * * @param {import("@types/aws-lambda").EventBridgeEvent<"Object Created">} eventBridgeS3Event */ export const handler = async (eventBridgeS3Event) => { const textractClient = new TextractClient(); const detectDocumentTextCommand = new DetectDocumentTextCommand({ Document: { S3Object: { Bucket: eventBridgeS3Event.bucket, Name: eventBridgeS3Event.object, }, }, }); // Textract returns a list of blocks. A block can be a line, a page, word, etc. // Each block also contains geometry of the detected text. // For more information on the Block type, see https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html. const { Blocks } = await textractClient.send(detectDocumentTextCommand); // For the purpose of this example, we are only interested in words. const extractedWords = Blocks.filter((b) => b.BlockType === "WORD").map( (b) => b.Text, ); return extractedWords.join(" "); };
import { PollyClient, SynthesizeSpeechCommand } from "@aws-sdk/client-polly"; import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3"; import { Upload } from "@aws-sdk/lib-storage"; /** * Synthesize an audio file from text. * * @param {{ bucket: string, translated_text: string, object: string}} sourceDestinationConfig */ export const handler = async (sourceDestinationConfig) => { const pollyClient = new PollyClient({}); const synthesizeSpeechCommand = new SynthesizeSpeechCommand({ Engine: "neural", Text: sourceDestinationConfig.translated_text, VoiceId: "Ruth", OutputFormat: "mp3", }); const { AudioStream } = await pollyClient.send(synthesizeSpeechCommand); const audioKey = `${sourceDestinationConfig.object}.mp3`; // Store the audio file in S3. const s3Client = new S3Client(); const upload = new Upload({ client: s3Client, params: { Bucket: sourceDestinationConfig.bucket, Key: audioKey, Body: AudioStream, ContentType: "audio/mp3", }, }); await upload.done(); return audioKey; };
import { TranslateClient, TranslateTextCommand, } from "@aws-sdk/client-translate"; /** * Translate the extracted text to English. * * @param {{ extracted_text: string, source_language_code: string}} textAndSourceLanguage */ export const handler = async (textAndSourceLanguage) => { const translateClient = new TranslateClient({}); const translateCommand = new TranslateTextCommand({ SourceLanguageCode: textAndSourceLanguage.source_language_code, TargetLanguageCode: "en", Text: textAndSourceLanguage.extracted_text, }); const { TranslatedText } = await translateClient.send(translateCommand); return { translated_text: TranslatedText }; };
Serviços utilizados neste exemplo
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate

Ruby
SDK for Ruby

Esta aplicação de exemplo analisa e armazena cartões de feedback de clientes. Especificamente, ela atende à necessidade de um hotel fictício na cidade de Nova York. O hotel recebe feedback dos hóspedes em vários idiomas na forma de cartões de comentários físicos. Esse feedback é enviado para a aplicação por meio de um cliente web. Depois de fazer upload da imagem de um cartão de comentário, ocorrem as seguintes etapas:

  • O texto é extraído da imagem usando o Amazon Textract.

  • O Amazon Comprehend determina o sentimento do texto extraído e o idioma.

  • O texto extraído é traduzido para o inglês com o Amazon Translate.

  • O Amazon Polly sintetiza um arquivo de áudio do texto extraído.

A aplicação completa pode ser implantada com o AWS CDK. Para obter o código-fonte e as instruções de implantação, consulte o projeto em GitHub.

Serviços utilizados neste exemplo
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate

Para obter uma lista completa dos guias do desenvolvedor do AWS SDK e exemplos de código, consulteUsando o Amazon Comprehend com um SDK AWS. Este tópico também inclui informações sobre como começar e detalhes sobre versões anteriores do SDK.