Azure の AI 言語サービス: インタビューの記録からテーマを要約して抽出

インタビューの記録を常に精査する必要があり、時間のかかるプロセスを避けたい場合は、Azure AI/ML を使用できます。これは、インタビューの記録から要約を作成し、テーマを抽出する作業を自動化する革新的なソリューションです。

文書と会話の要約とは何ですか?

要約は、書き言葉を含むインテリジェント アプリケーションを開発するためのクラウド内の ML および AI アルゴリズムのコレクションである Azure AI-Language サービスの主要機能の 1 つです。

• ドキュメントの要約 – プレーンテキストブロックのみを受け入れます
• 会話の要約 – さまざまな音声アーティファクトを受け入れて、モデルがさらに学習できるようにします。

マイクロソフトが公式ブログで言及している主な機能は次のとおりです。

どのように機能しますか?

Azure AI/ML サービスは、要約のためのツール スイートです。Azure AI-Language サービスと Azure OpenAI GPT-3 を使用すると、要約プロセスを自動化できます。

さらに、抽出要約 API は、トランスクリプト内の重要な情報を強調表示するキーセンテンスを強調表示する方法を提供します。

公式ブログでは以下のように説明されています:

どうすれば始められますか?

サブスクリプション付きの Azure アカウントが必要です。作成するには、Azure ポータルにアクセスしてください。また、抽出する必要があるドキュメントを保存するための Azure BLOB ストレージ アカウントも必要です。

最小限の機械学習の専門知識と Azure の AI 言語サービスがあれば、複雑な用語やフレーズを識別し、感情的なトーンを判断してコンテキストを理解し、抽出および抽象化の手法を使用してドキュメントを要約し、インテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントを作成できます。

トランスクリプトを要約する手順は何ですか?

まず、Azure Portalにアクセスし、リソースへのアクセスまたはサブスクリプションの資格情報を使用してサインインします。Azure Portal のランディング ページで、[検索]ボタンをクリックし、[サービス] の下にある[言語]を選択します。

[作成] をクリックして、[言語サービス] ページで Azure AI 言語サービスを作成します。[追加機能の選択]ページで、オプション 2 を選択してカスタム要約とテキスト分析を選択し、[続行] をクリックしてリソースを作成します。

[言語の作成]ページで、サブスクリプションを選択し、リソース グループを作成し、デプロイするリージョンを選択し、リソース名を入力して、価格レベルを選択し、[次へ] をクリックします。

次のページで、ストレージ アカウントを選択し、ストレージ アカウント名とアカウントの種類を入力して、[次へ] をクリックします。詳細を入力したら、[確認と作成]をクリックしてプロセスを完了できます。

デプロイされたら、リソースに移動して開き、[ Language Studio ]をクリックします。優先言語またはデプロイした Azure リソースを選択し、要約に含める文の数を指定して、要約の関心事を指定します。

次に、インタビューの記録を含む .txt ファイルをアップロードし、「承認します」ボックスの横にチェックマークを付けて、「実行」をクリックします。すべてを正しく選択すると、次のような応答が返されます。この出力は 24 時間取得可能です。

結論として、Azure AI/ML サービスはトランスクリプト分析を効率化し、時間を節約して精度を向上させます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスと強力なアルゴリズムにより、問題なくテキスト データから分析情報を抽出できます。

Azure AI/ML は情報処理の方法に革命をもたらし、研究者や専門家にとって画期的なツールを提供していると言っても過言ではありません。

この件についてあなたはどう思いますか？下のコメント欄で読者とあなたの意見を共有してください。

1. 要約: Azure AI-Language サービスは、これらのトランスクリプトの要約を生成できます。高度なアルゴリズムを使用して、最も重要なポイントを識別し、一貫性のある要約に凝縮します。
2. テーマ抽出: 要約に加えて、Azure AI サービスはテキストからキーフレーズとテーマを抽出できます。
3. 改良:研究者は、これらの自動要約とテーマを確認して改良し、研究目的と一致し、必要な洞察の深さを提供することを確認できます。

• 抽出要約:文書内の重要な文を抽出して要約を作成します。
• 抽出された複数の文:これらの文は、ドキュメントの主要なアイデアをまとめて伝えます。これらは、入力ドキュメントの内容から抽出された元の文です。
• ランク スコア:ランク スコアは、文章がドキュメントのメイン トピックにどの程度関連しているかを示します。ドキュメントの要約では、抽出された文章がランク付けされ、出現順に返されるか、ランクに従って返されるかを指定できます。
• 返される複数の文:返される文の最大数を決定します。たとえば、3 つの文の要約を要求すると、抽出要約ではスコアが最も高い 3 つの文が返されます。
• 位置情報:抽出された文の開始位置と長さ。
• 抽象的な要約:文書と同じ単語は使用せず、主要なアイデアを捉えた要約を生成します。
• 要約テキスト:抽象要約は、ドキュメント内の各コンテキスト入力範囲の要約を返します。長いドキュメントをセグメント化して、複数の要約テキストのグループをコンテキスト入力範囲とともに返すことができます。
• コンテキスト入力範囲:概要テキストの生成に使用される入力ドキュメント内の範囲。