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Melhorar a precisão da transcrição com vocabulários personalizados e modelos de idioma personalizados
Se sua mídia contiver termos específicos de domínio ou não padronizados, como nomes de marcas, acrônimos, palavras técnicas e jargões, Amazon Transcribe talvez não capture corretamente esses termos em sua saída de transcrição.
Para corrigir imprecisões de transcrição e personalizar a saída para seu caso de uso específico, você pode criar Vocabulários personalizados e Modelos de idioma personalizados.
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Os Vocabulários personalizados são projetados para ajustar e aprimorar o reconhecimento e a formatação de palavras específicas em todos os contextos. Isso requer que você forneça palavras e, opcionalmente, pronúncia e formas de exibição ao Amazon Transcribe .
Se não Amazon Transcribe estiver renderizando corretamente termos específicos em suas transcrições, você pode criar um arquivo de vocabulário personalizado que informe Amazon Transcribe como você deseja que esses termos sejam exibidos. Essa abordagem específica de palavras é mais apropriada para corrigir termos como nomes de marcas e acrônimos.
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Os Modelos de idioma personalizados são projetados para capturar o contexto associado aos termos. Isso envolve o fornecimento de Amazon Transcribe um grande volume de dados de texto específicos do domínio.
Se não Amazon Transcribe estiver renderizando corretamente os termos técnicos ou usando o homófono incorreto em suas transcrições, você pode criar um modelo de idioma personalizado que ensine Amazon Transcribe o idioma específico do seu domínio. Por exemplo, um modelo de idioma personalizado pode aprender quando usar “floe” (bloco de gelo) versus “flow” (fluxo linear).
Essa abordagem de reconhecimento de contexto é mais apropriada para transcrever grandes volumes de fala de um domínio específico. Os modelos de idioma personalizados podem gerar melhorias significativas na precisão em comparação ao uso apenas de vocabulários personalizados. Embora a API aceite um modelo de idioma personalizado e um vocabulário personalizado na mesma solicitação, efeitos de vocabulário personalizado (como
DisplayAsrenderização) não são aplicados à saída da transcrição quando um modelo de idioma personalizado está ativo.
Importante
Os recursos de vocabulário personalizado (como o DisplayAs campo) não são aplicados à saída da transcrição quando um modelo de idioma personalizado está ativo na mesma solicitação. Isso se aplica tanto às transcrições em lote quanto às transcrições de streaming.
Para ver um tutorial em vídeo sobre como criar e usar vocabulários personalizados, consulte:
Para ver um vídeo sobre como criar e usar modelos de idioma personalizados, consulte:
Mergulhe mais fundo com o AWS Blog de Machine Learning
Vocabulários personalizados:
Modelos de idioma personalizados:
