Uzyskiwanie szczegółowych informacji dotyczących wyodrębniania słów kluczowych
Wyodrębnianie słów kluczowych
Wyodrębnianie słów kluczowych wykrywa szczegółowe informacje o różnych słowach kluczowych omówionych w plikach multimedialnych. Wyodrębnia szczegółowe informacje zarówno w plikach multimedialnych w jednym języku, jak i w wielu językach.
Przypadki użycia wyodrębniania słów kluczowych
- Personalizacja słów kluczowych zgodnych z zainteresowaniami klientów, na przykład witryny internetowe o Anglii publikujące promocje na temat angielskich filmów lub festiwali.
- Głębokie wyszukiwanie archiwów w celu uzyskania szczegółowych informacji na temat określonych słów kluczowych w celu tworzenia historii funkcji dotyczących firm, osób lub technologii, na przykład przez agencję informacyjną.
Wyświetlanie kodu JSON szczegółowych informacji za pomocą portalu internetowego
Po przekazaniu i zaindeksowaniu klipu wideo szczegółowe informacje są dostępne w formacie JSON do pobrania przy użyciu portalu internetowego.
- Wybierz kartę Biblioteka .
- Wybierz multimedia, z którym chcesz pracować.
- Wybierz pozycję Pobierz i Szczegółowe informacje (JSON). Plik JSON zostanie otwarty na nowej karcie przeglądarki.
- Poszukaj pary kluczy opisanej w przykładowej odpowiedzi.
Używanie interfejsu API
- Użyj żądania Pobierz indeks wideo. Zalecamy przekazanie
&includeSummarizedInsights=falseelementu . - Poszukaj par kluczy opisanych w przykładowej odpowiedzi.
Przykładowa odpowiedź
"keywords": [
{
"id": 1,
"text": "office insider",
"confidence": 1,
"language": "en-US",
"instances": [
{
"adjustedStart": "0:00:00",
"adjustedEnd": "0:00:05.75",
"start": "0:00:00",
"end": "0:00:05.75"
},
{
"adjustedStart": "0:01:21.82",
"adjustedEnd": "0:01:24.7",
"start": "0:01:21.82",
"end": "0:01:24.7"
},
{
"adjustedStart": "0:01:31.32",
"adjustedEnd": "0:01:32.76",
"start": "0:01:31.32",
"end": "0:01:32.76"
},
{
"adjustedStart": "0:01:35.8",
"adjustedEnd": "0:01:37.84",
"start": "0:01:35.8",
"end": "0:01:37.84"
}
]
},
{
"id": 2,
"text": "insider tip",
"confidence": 0.9975,
"language": "en-US",
"instances": [
{
"adjustedStart": "0:01:14.91",
"adjustedEnd": "0:01:19.51",
"start": "0:01:14.91",
"end": "0:01:19.51"
}
]
}
Ważne
Ważne jest, aby zapoznać się z omówieniem noty przejrzystości dla wszystkich funkcji VI. Każda analiza zawiera również własne uwagi dotyczące przejrzystości:
Uwagi wyodrębniania słów kluczowych
Zawsze przekazuj wysokiej jakości zawartość audio i wideo. Zalecany maksymalny rozmiar ramki to HD, a szybkość klatek na sekundę to 30 KLATEK NA SEKUNDĘ. Ramka powinna zawierać nie więcej niż 10 osób. Podczas wyprowadzania ramek z filmów wideo do modeli sztucznej inteligencji wysyłaj tylko około 2 lub 3 klatek na sekundę. Przetwarzanie 10 i więcej ramek może opóźnić wynik sztucznej inteligencji. Do przeprowadzenia analizy wymagane jest co najmniej 1 minuta spontanicznej mowy konwersacyjnej. Efekty dźwiękowe są wykrywane tylko w segmentach innych niż speech. Minimalny czas trwania sekcji nonspeech wynosi 2 sekundy. Polecenia głosowe i śpiew nie są obsługiwane.
Składniki wyodrębniania słów kluczowych
Podczas procedury Słowa kluczowe pliki audio i obrazy w pliku multimedialnym są przetwarzane w następujący sposób:
| Składnik | Definicja |
|---|---|
| Język źródłowy | Użytkownik przekazuje plik źródłowy do indeksowania. |
| Interfejs API transkrypcji | Plik dźwiękowy jest wysyłany do usług azure AI, a przetłumaczone dane wyjściowe transkrypcji są zwracane. Jeśli określono język, jest on przetwarzany. |
| OCR wideo | Obrazy w pliku multimedialnym są przetwarzane przy użyciu interfejsu API odczytu usługi Azure AI Vision w celu wyodrębnienia tekstu, jego lokalizacji i innych szczegółowych informacji. |
| Wyodrębnianie słów kluczowych | Algorytm wyodrębniania przetwarza transkrypowany dźwięk. Wyniki są następnie łączone ze szczegółowymi informacjami wykrytymi w filmie wideo podczas procesu OCR. Słowa kluczowe i miejsce ich wyświetlania w nośniku, a następnie wykryte i zidentyfikowane. |
| Poziom ufności | Szacowany poziom ufności każdego słowa kluczowego jest obliczany jako zakres od 0 do 1. Wskaźnik ufności reprezentuje pewność dokładności wyniku. Na przykład 82% pewność jest reprezentowana jako wynik 0,82. |