1.2基礎
コールセンターには、顧客の発言を抜き出した英語の文字起こしがある。
問い合わせを請求・配送・解約のいずれかの担当へ振り分け、顧客の発言の感情傾向は別の項目として集計したい。
必要な2つの出力を得るために、適した処理を2つ選べ。
× 不正解
担当を決めるテキスト分類と、顧客の発言の感情傾向を推定する感情分析を分ける。同じ担当に振り分ける問い合わせでも、感情傾向は異なり得る。
詳細解説
誤り文字起こしの翻訳
翻訳は内容を別の言語に変換する。翻訳文だけでは、担当ラベルも感情ラベルも割り当てられない。
正しいテキスト分類
問い合わせ内容から、定義済みの担当ラベルを1つ予測する。振り分けはそのラベルを使って行う。
正しい感情分析
顧客の発言から肯定・否定・中立・混在などの感情傾向を推定する。
誤り文字起こしの要約
要約は会話を短くする。要約文だけでは、振り分け用の担当ラベルと集計用の感情ラベルがそろわない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
Amazon Comprehendのカスタム分類とDetectSentimentの出力を公式資料で比較する。請求書の訂正に感謝する発言と、二重請求に不満を示す発言を例に、担当ラベルと感情ラベルをそれぞれ考える。
参考にした公式資料
確認できる内容
2件とも担当ラベルの例は「請求」。感情ラベルの例は、訂正への感謝が肯定、二重請求への不満が否定になる。
理解のポイント
- テキスト分類
- 感情分析
- 担当ラベルと感情ラベル
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式資料と架空の発言を使う机上演習
- 担当ラベルは振り分けに、感情ラベルは集計に使う。感情の強さだけで振り分け先は決まらない。
- カスタム分類と感情分析では対応言語が異なる。英語以外に展開するときは機能ごとに確認する。
基礎のおさらい
振り分けのラベル
Amazon Comprehendで請求・配送・解約を分類するなら、担当ラベル付きの例でカスタム分類モデルを学習する。
発言の感情傾向
Amazon ComprehendのDetectSentimentは入力文全体の感情傾向と各ラベルの信頼度を返す。顧客の発言だけを対象とするなら、分析前にその発言を分ける。
問題IDAWS-AIF-068
確認環境AWS公式資料と架空の発言を使う机上演習
最終技術確認2026-11-06
誤り・権利侵害を報告