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会話文字起こしのインポート - Amazon Lex
Contact Lens for Connect Customer からのトランスクリプトのインポート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。Contact Lens for Connect Customer を使用している場合、トランスクリプトはすでに正しい形式です。

  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、文字起こしを分析します。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。

Contact Lens for Connect Customer からのトランスクリプトのインポート

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. Connect Customer インスタンスで Contact Lens をオンにします。手順については、「 Connect Customer administrator guide」の「Enable Contact Lens for Connect Customer」を参照してください。

  2. Connect Customer 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、Connect Customer コンソールでデータストレージページを開きます。手順については、「Connect Customer administrator guide」の「Update instance settings」を参照してください。

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、文字起こしの入力形式 で指定された JSON 形式である必要があります。

  • 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

文字起こしファイルには、ファイル名のどこかに「yyyy-mm-dd」形式の日付を含める必要があります。

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。Contact Lens のトランスクリプトには、Amazon Lex V2 ボットとやり取りする Connect Customer 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 の会話ログを有効にし、会話ログ CloudWatch Logs とコンタクトレンズ 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。

  • 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。

  • Connect Customer チャットのトランスクリプトを 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。トランスクリプトファイルの場所とファイル名については、「Connect Customer administrator guide」の「Example Contact Lens output files」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. AWS マネジメントコンソールにサインインして Amazon S3 コンソール (https://console.aws.amazon.com/s3/) を開きます。

  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. AWS マネジメントコンソールにサインインし、https://console.aws.amazon.com/lex/ で Amazon Lex コンソールを開きます。

  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。

    • 処理中にトランスクリプトデータを暗号化するための AWS KMS キー。キーを選択しない場合、サービス 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. [Done] (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 StopBotRecommendation API 用の CLI SDK を使用して、バナーに表示される [処理を停止] ボタンをクリックできます。詳細については、「StopBotRecommendation」を参照してください。

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、DescribeBotRecommendation API を呼び出して、BotRecommendationStatus が Stopped であることを確認します。通常、これには 3～4 分かかります。

StopBotRecommendation API が呼び出された後の処理には課金されません。