Analyse tonale multicanal en PHP avec Amazon Comprehend

Dans ce billet, vous mettrez à jour une base de données AWS Lambda introduite dans un post précédent où les résultats d'une transcription vocale sont stockés dans des serveurs RDS. L'objectif de cet exemple est d'utiliser Amazon Comprehend pour récupérer l'analyse de la tonalité d'une conversation entière, par canal, puis d'ajouter les résultats à un fichier RDS MySQL.

Voir nexmo-community/voice-channels-aws-transcribe-phpet nexmo-community/aws-voice-transcription-rds-callback-php pour comprendre ce avec quoi vous allez travailler dans cet exemple.

Vonage API Account

To complete this tutorial, you will need a Vonage API account. If you don’t have one already, you can sign up today and start building with free credit. Once you have an account, you can find your API Key and API Secret at the top of the Vonage API Dashboard.

Ready to start building?

Experience seamless connectivity, real-time messaging, and crystal-clear voice and video calls—all at your fingertips.

Conditions préalables

• Pour tirer le meilleur parti de cet exemple, vous devriez commencer par consulter les dépôts suivants :

  • nexmo-community/voice-channels-aws-transcribe-php

  • nexmo-community/aws-voice-transcription-rds-callback-php

• Bien que le premier message soit nécessaire, vous mettrez principalement à jour le code dans le second pour cet exemple.

Instructions d'installation

Avec la nexmo-community/aws-voice-transcription-rds-callback-php déployé, vous devrez mettre à jour le fichier index.php de la manière suivante :

• Ajoutez une déclaration d'importation pour AWS Comprehend, au début du fichier avec les autres importations.

use Aws\Comprehend\ComprehendClient;

• De la ligne 54 à 62, mettez à jour le $conn-insert() pour y inclure le champ sentiment champ.

$conn->insert('transcriptions', [
    'conversation_uuid' => $conversation_uuid,
    'channel' => ($channel['channel_label'] == 'ch_0' ? 'caller' : 'recipient'),
    'start_time' => $startTime,
    'end_time' => $endTime,
    'content' => $item['alternatives'][0]['content'],
    'sentiment' => serialize(getSentiment($conversation['content'])->toArray()),
    'created' => $record_date,
    'modified' => $record_date
]);

• Ajoutez la fonction suivante à la fin du fichier, qui permet à sentiment d'être alimenté pour l'insertion de la base de données.

function getSentiment(string $content) : Aws\Result {

    $comprehendClient = new ComprehendClient([
        'region' => $_ENV['AWS_REGION'],
        'version' => $_ENV['AWS_VERSION'],
    ]);

    return $comprehendClient->detectSentiment([
        'LanguageCode' => 'en',
        'Text' => $content,
    ]);
}

• Mettre à jour le tableau conversations dans la base de données RDS créée dans l'article précédent, afin d'y inclure le sentiment contenu.

USE `voice_transcriptions`;

ALTER TABLE `conversations` ADD COLUMN `sentiment` TEXT AFTER `content`

Déployer vers Lambda

Avec toutes les mises à jour ci-dessus effectuées avec succès, vous pouvez maintenant utiliser Serverless pour redéployer l'application sur AWS Lambda.

Prêt

Votre application est maintenant mise à jour pour inclure l'analyse de tonalité avec le contenu de la conversation, à l'avenir.

Prochaines étapes

Si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes, vous pouvez contacter @VonageDev sur Twitter ou vous renseigner auprès de la Communauté Nexmo Slack de Nexmo. Nous vous souhaitons bonne chance.