Azures KI-Sprachdienst: Zusammenfassen und Extrahieren von Themen aus Interviewtranskripten

Wenn Sie ständig Interviewtranskripte durchforsten müssen und diesen zeitintensiven Prozess nicht durchlaufen möchten, können Sie Azure AI/ML verwenden. Dabei handelt es sich um eine revolutionäre Lösung, die das Erstellen von Zusammenfassungen und das Extrahieren von Themen aus Interviewtranskripten automatisiert.

Was ist eine Dokument- und Konversationszusammenfassung?

Die Zusammenfassung ist eines der Hauptfeatures der Azure AI-Language-Dienste, einer Sammlung von ML- und KI-Algorithmen in der Cloud zur Entwicklung intelligenter Anwendungen, die geschriebene Sprache beinhalten.

• Dokumentzusammenfassung – Akzeptiert nur reine Textblöcke
• Konversationszusammenfassung – Akzeptiert verschiedene Sprachartefakte, damit das Modell mehr lernen kann.

Hier sind die wichtigsten Funktionen, die Microsoft im offiziellen Blog erwähnt:

Wie funktioniert es?

Azure AI/ML Services ist eine Suite von Tools zur Zusammenfassung. Mit dem Azure AI-Language-Dienst und Azure OpenAI GPT-3 können Sie den Zusammenfassungsprozess automatisieren.

Darüber hinaus bietet die API für die extrahierende Zusammenfassung eine Möglichkeit, Schlüsselsätze hervorzuheben, die wichtige Informationen in einem Transkript hervorheben.

So wird es im offiziellen Blog erklärt :

Wie kann ich anfangen?

Sie benötigen ein Azure-Konto mit einem Abonnement. Um eines zu erstellen, wechseln Sie zum Azure-Portal. Sie benötigen außerdem ein Azure Blob Storage-Konto, um Dokumente zu speichern, die extrahiert werden müssen.

Mit minimalen Kenntnissen im maschinellen Lernen und dem AI Language Service von Azure können Sie wichtige Begriffe und Ausdrücke erkennen, den emotionalen Tonfall bestimmen, um den Kontext zu verstehen, Dokumente mithilfe von Extraktions- und Abstraktionstechniken zusammenfassen und intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten erstellen.

Welche Schritte sind zum Zusammenfassen eines Transkripts erforderlich?

Rufen Sie zunächst das Azure-Portal auf und melden Sie sich mit Ihren Anmeldeinformationen für den Zugriff auf Ihre Ressource bzw. für das Abonnement dieser Ressource an. Klicken Sie auf der Zielseite des Azure-Portals auf die Schaltfläche Suchen und wählen Sie unter Dienste die Option Sprache aus .

Klicken Sie auf der Seite „Sprachdienst“ auf „ Erstellen“ , um einen Azure AI-Sprachdienst zu erstellen. Wählen Sie auf der Seite „Zusätzliche Features auswählen“ Option 2 aus, um benutzerdefinierte Zusammenfassung und Textanalyse auszuwählen, und klicken Sie dann auf „ Fortfahren“, um Ihre Ressource zu erstellen .

Wählen Sie auf der Seite „Sprache erstellen“ ein Abonnement aus, erstellen Sie eine Ressourcengruppe, wählen Sie die Region für die Bereitstellung aus, geben Sie den Ressourcennamen ein, wählen Sie die Preisstufe aus und klicken Sie auf „Weiter“.

Wählen Sie auf der folgenden Seite ein Speicherkonto aus, geben Sie den Namen des Speicherkontos und den Kontotyp ein und klicken Sie dann auf Weiter. Nachdem Sie die Details eingegeben haben, können Sie auf Überprüfen + Erstellen klicken , um den Vorgang abzuschließen.

Sobald die Bereitstellung abgeschlossen ist, öffnen Sie die Ressource und klicken Sie auf „Language Studio“ . Wählen Sie eine bevorzugte Sprache oder eine bereitgestellte Azure-Ressource aus, geben Sie die Anzahl der Sätze an, die in der Zusammenfassung enthalten sein sollen, und geben Sie an, an welcher Zusammenfassung Sie interessiert sind.

Laden Sie nun die .txt-Datei mit dem Interviewtranskript hoch, setzen Sie das Häkchen neben dem Kontrollkästchen Ich bestätige und klicken Sie auf Ausführen . Wenn Sie alles richtig ausgewählt haben, erhalten Sie eine Antwort wie diese. Diese Ausgabe steht 24 Stunden lang zum Abrufen zur Verfügung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Azure AI/ML-Dienste die Transkriptanalyse optimieren, Zeit sparen und die Genauigkeit verbessern. Dank der benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Algorithmen können Sie problemlos Erkenntnisse aus Textdaten gewinnen.

Man kann mit Sicherheit sagen, dass Azure AI/ML die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten, revolutioniert und sowohl Forschern als auch Fachleuten ein bahnbrechendes Werkzeug bietet.

Was denken Sie darüber? Teilen Sie Ihre Ansichten unseren Lesern im Kommentarbereich unten mit.

1. Zusammenfassung: Der Azure AI-Language-Dienst kann Zusammenfassungen dieser Transkripte erstellen. Er verwendet erweiterte Algorithmen, um die wichtigsten Punkte zu identifizieren und in einer zusammenhängenden Zusammenfassung zusammenzufassen.
2. Themenextraktion: Neben der Zusammenfassung können Azure AI-Dienste Schlüsselbegriffe und Themen aus dem Text extrahieren.
3. Verfeinerung: Forscher können diese automatisierten Zusammenfassungen und Themen dann überprüfen und verfeinern, um sicherzustellen, dass sie mit den Forschungszielen übereinstimmen und die notwendige Tiefe an Erkenntnissen bieten.

• Extrahierende Zusammenfassung: Erstellt eine Zusammenfassung durch Extrahieren wichtiger Sätze aus dem Dokument.
• Mehrere extrahierte Sätze: Diese Sätze vermitteln gemeinsam die Hauptidee des Dokuments. Es sind Originalsätze, die aus dem Inhalt des Eingabedokuments extrahiert wurden.
• Rangfolge: Die Rangfolge gibt an, wie relevant ein Satz für das Hauptthema eines Dokuments ist. Die Dokumentzusammenfassung ordnet extrahierte Sätze nach Rangfolge, und Sie können festlegen, ob sie in der Reihenfolge zurückgegeben werden, in der sie erscheinen, oder entsprechend ihrer Rangfolge.
• Mehrere zurückgegebene Sätze: Bestimmen Sie die maximale Anzahl der zurückzugebenden Sätze. Wenn Sie beispielsweise eine Zusammenfassung mit drei Sätzen anfordern, gibt die extraktive Zusammenfassung die drei Sätze mit der höchsten Punktzahl zurück.
• Positionsinformationen: Die Startposition und Länge der extrahierten Sätze.
• Abstraktive Zusammenfassung: Generiert eine Zusammenfassung, die nicht dieselben Wörter wie im Dokument verwendet, aber die Hauptidee erfasst.
• Zusammenfassungstexte: Die abstrakte Zusammenfassung gibt eine Zusammenfassung für jeden kontextuellen Eingabebereich innerhalb des Dokuments zurück. Ein langes Dokument kann segmentiert werden, sodass mehrere Gruppen von Zusammenfassungstexten mit ihrem kontextuellen Eingabebereich zurückgegeben werden können.
• Kontextueller Eingabebereich: Der Bereich innerhalb des Eingabedokuments, der zum Generieren des Zusammenfassungstextes verwendet wird.