전사와 화자 역할 속성을 올바른 시간 구간에 연결합니다. 원본 통화와 대조하며 발화 내용과 턴 경계를 검토합니다.
구조화된 라벨로 고객이 표현한 요청과 정의된 대화 상태를 설명합니다. 근거가 되는 표현을 전사본에서 확인할 수 있도록 유지합니다.
일반적인 학습 데이터에는 시간 정렬 전사, 상담원과 고객의 발화 턴, 고객 의도, 정의된 문제 또는 해결 단계가 포함됩니다. Unitlab은 이 라벨을 원본 통화 녹음과 검토 과정에 연결합니다.
네. 의도 범주를 정의하고 고객이 표현한 요청을 근거로 관련 녹음이나 음성 구간을 어노테이션합니다. 모호하거나 여러 의도가 포함된 대화는 명확한 정책에 따라 검토합니다.
네. 시간 정보가 있는 오디오 어노테이션에 전사와 역할 속성을 포함할 수 있습니다. 검토자는 발화 내용, 화자 라벨, 구간을 함께 확인할 수 있습니다.
네. 관찰 가능한 대화 단계를 정의하고 관련 시간 구간이나 속성을 어노테이션합니다. 라벨링 지침에는 각 단계를 뒷받침하는 근거를 명시해야 합니다.
이 워크플로는 통화 오디오, 화자별 시간 정보, 발화 맥락을 보존합니다. 테이블 형식의 고객 지원 기록 어노테이션은 구조화된 지원 기록 내부의 필드와 관계를 라벨링합니다.
작업 전에 공통 클래스, 구조화된 속성, 명확한 라벨링 지침을 정의합니다. 대표 예제와 맥락을 확인하는 검토를 통해 컨택센터 음성 분석 데이터셋의 의견 차이를 해결합니다.
네. 오디오 어노테이션을 검토 및 재작업 단계로 전달합니다. 검토자는 원본 데이터를 확인하고 라벨을 수정하며, 추가 작업이 필요하면 항목을 돌려보낼 수 있습니다.
네. 데이터셋 검색, 메타데이터, 태그, 사용 가능한 필터로 관련 오디오 자산을 선택합니다. 준비 과정에서 대표적인 조건과 어려운 예제를 확인할 수 있도록 유지합니다.
어노테이션 작업에 따라 지원되는 Audio JSON, RTTM 또는 UUEF 형식으로 검토된 오디오 라벨을 내보냅니다. 데이터셋 버전을 통해 팀은 준비된 예제 중 어떤 항목이 특정 릴리스에 포함되는지 확인할 수 있습니다.
