调用分类 - Amazon Transcribe
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

调用分类

使用呼叫分类标记通话期间说的自定义关键字或短语。您还可以将类别设置为标记其他通话分析指标,包括情绪、非通话时间和中断。

呼叫分类可以帮助您对上报进行分类,例如有多次中断的负面情绪呼叫,或将呼叫组织到特定类别中,例如公司部门。

以下是你的转录输出中的类别匹配的样子:

"Categories": { "MatchedDetails": { "matchedCategoryA": { "PointsOfInterest": [{ "BeginOffsetMillis": 440, "EndOffsetMillis": 4960 }] } }, "MatchedCategories": ["matchedCategoryA"] }

要按类别对成绩单进行排序,您必须首先创建一个或多个类别,每个类别至少有一个规则。请参阅使用类别和规则了解更多信息。

准备好设置调用分析作业后,请参阅开始通话分析转录作业.

使用类别和规则

对于您创建的每个类别,您必须创建 1 到 20 个规则。每个规则都包含一个过滤以确定适用于某个类别的标准。您可以为以下内容创建筛选条件:

  • 非说话时间:客户和代理商都没有交谈的时间段。

  • 中断:当客户或代理人打扰另一个人时。

  • 客户或客服情绪:给定时间段内客户或客服的感觉如何。如果在指定时间段内至少有 50% 的对话转向(两位发言者之间的来回)与指定的情绪相匹配,Amazon Transcribe 将情绪视为匹配。

  • 关键字或短语:根据确切的短语匹配部分转录。例如,如果您为 “我想与经理交谈” 这个短语设置了过滤器,Amazon Transcribe 会为此过滤器精确的短语。

如果您运行呼叫分析作业,且其特征与您在类别中指定的规则相匹配,则 Amazon Transcribe 会自动为您的作业添加该类别的标签。

您可以根据需要创建尽可能多的类别,以涵盖一系列不同的情况。使用各种类别可以帮助您确定规则和类别之间的关联方式。例如,您可能会假设不使用问候语的座席与负面的客户情绪相关。要测试这个假设,你可以创建两个单独的类别。类别 1 规定了代理商不使用特定问候语的规则。第 2 类规定,在通话的最后五分钟内,客户情绪是负面的。当你运行分析作业时,你可以看到这些类别如何相互关联(如果有的话)。

要创建类别,您可以使用Amazon Transcribe 控制台AmazonCLI,或者Amazon开发工具包;有关示例,请参阅以下内容:

  1. 在导航窗格中的 Amazon Transcribe (Aranscribe) 下,选择Amazon Transcribe 调用分析.

  2. 选择调用分析类别,这会将您带到调用分析类别页. 单击创建类别按钮。

  3. 您现在正在使用创建类别页面. 输入类别的名称,然后选择是使用模板创建类别还是从头开始创建类别。

  4. 选择创建类别.

此示例使用Amazon SDK for Python (Boto3)使用创建类别CategoryNameRules为参数创建 _call_分析ic_类别方法。有关更多信息,请参阅 CreateCallAnalyticsCategoryCategoryPropertiesRule

from __future__ import print_function import time import boto3 transcribe = boto3.client('transcribe') category_name = "example-call-analytics-category" transcribe.create_call_analytics_category( CategoryName=category_name, Rules=[{'SentimentFilter': {'ParticipantRole': 'AGENT', 'Sentiments': ['NEGATIVE']}}] ) result = transcribe.get_call_analytics_category(CategoryName=category_name) print(result)

此示例创建了一个类别,用于筛选负面的代理人情绪。

此示例使用创建呼叫分析类别命令。有关更多信息,请参阅 CreateCallAnalyticsCategoryCategoryPropertiesRule

此示例创建了一个筛选负面代理人情绪的类别:

aws transcribe create-call-analytics-category \ --category-name your-category-name \ --rules "SentimentFilter={ParticipantRole=AGENT,Sentiments=["NEGATIVE"]}"

这是另一个使用创建呼叫分析类别命令,以及向类别添加多个规则的请求正文。

aws transcribe create-call-analytics-category \ --cli-input-json file://filepath/example-start-command.json

该文件示例启动命令 .json包含以下请求正文。

{ "CategoryName": "example-call-analytics-category", "Rules": [ { "InterruptionFilter": { "AbsoluteTimeRange": { "First": 60000 }, "Negate": true, "ParticipantRole": "CUSTOMER", "Threshold": 10000 } }, { "NonTalkTimeFilter": { "Negate": false, "RelativeTimeRange": { "EndPercentage": 80, "StartPercentage": 10 }, "Threshold": 20000 } }, { "SentimentFilter": { "ParticipantRole": "AGENT", "Sentiments": [ "NEGATIVE", ] } }, { "TranscriptFilter": { "AbsoluteTimeRange": { "First": 10000 }, "Targets": [ "welcome", "hello" ], "TranscriptFilterType": "EXACT" } } ] }

前面的示例使用规则创建了一个类别:

  • 客户在前 60,000 毫秒内没有被打断。

  • 没有人在电话中讲 10% 之间到 80% 之间的电话。

  • 该代理人有负面情绪。

  • 在通话的前 10,000 毫秒中使用了 “欢迎” 或 “你好” 这个词。