Análise de tom multicanal em PHP com o Amazon Comprehend

Nesta postagem, você vai atualizar um função do AWS Lambda função apresentada em um post anterior, na qual os resultados de uma transcrição de voz são armazenados no RDS. O objetivo deste exemplo é usar o Amazon Comprehend para recuperar a análise de tom de uma conversa inteira, por canais, e, em seguida, adicionar os resultados a um instância de banco de dados instância de banco de dados MySQL do RDS.

Veja nexmo-community/voice-channels-aws-transcribe-phpe nexmo-community/aws-voice-transcription-rds-callback-php para entender com o que você trabalhará neste exemplo.

Pré-requisitos

• Para aproveitar ao máximo este exemplo, recomenda-se que você dê uma olhada nos seguintes repositórios para começar:

  • nexmo-community/canais-de-voice-aws-transcribe-php

  • nexmo-community/transcrição-de-voz-da-AWS-callback-RDS-PHP

• Embora a primeira postagem seja necessária, neste exemplo você passará a maior parte do tempo atualizando o código na segunda.

Instruções de configuração

Com o código nexmo-community/aws-voice-transcription-rds-callback-php código implantado, você precisará atualizar o index.php arquivo da seguinte maneira:

• Adicione uma instrução de importação para o AWS Comprehend no início do arquivo, junto com as outras importações.

use Aws\Comprehend\ComprehendClient;

• Da linha 54 à 62, atualize o $conn-insert() conteúdo para incluir o sentiment campo.

$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
]);

• Adicione a seguinte função ao final do arquivo, que permite sentiment seja preenchido para a inserção no banco de dados.

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

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

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

• Atualize a conversations tabela no RDS banco de dados criado na postagem anterior, para incluir o sentiment conteúdo.

USE `voice_transcriptions`;

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

Implantar no Lambda

Com todas as atualizações acima concluídas com sucesso, agora você pode usar Serverless para reimplantar o aplicativo no AWS Lambda.

Pronto

A partir de agora, seu aplicativo está atualizado para incluir a análise de tom no conteúdo das conversas.

Próximos passos

Se você tiver alguma dúvida ou encontrar algum problema, entre em contato com @VonageDev no Twitter ou fazer sua pergunta na Comunidade Nexmo no Slack. Boa sorte.