So wenden Sie die Konversationszusammenfassung an:
Wichtig
Unsere Vorschauregion „Schweden, Mitte“ zeigt unsere neuesten und ständig weiterentwickelten LLM-Optimierungstechniken auf der Grundlage von GPT-Modellen. Sie können sie gerne mit einer Sprachressource in der Region „Schweden, Mitte“ ausprobieren.
Die Konversationszusammenfassung ist nur verfügbar mit:
- REST-API
- Python
- C#
Aspekte der Konversationszusammenfassung
Kapiteltitel und Erzählung (allgemeine Unterhaltungen) dienen dazu, eine Unterhaltung in Kapiteltitel zusammenzufassen und eine Zusammenfassung der Unterhaltungsinhalte zu leisten. Dieser Zusammenfassungsaspekt funktioniert bei Gesprächen mit einer beliebigen Anzahl von Teilnehmenden.
Problem und Lösung (mit Schwerpunkt auf Call Centern) dient zum Zusammenfassen von Textchatprotokollen zwischen Kunden und Kundendienstmitarbeitern. Dieses Feature kann in den Protokollen sowohl Probleme als auch Lösungen bereitstellen, die zwischen zwei Parteien ausgetauscht werden.
Die Erzählung dient dazu, die Erzählung eines Gesprächs zusammenzufassen.
Recap ist zum kurzen Zusammenfassen langer Meetings oder Unterhaltungen in einem Absatz konzipiert, um einen schnellen Überblick zu ermöglichen.
Mit Follow-up-Tasks werden Aktionselemente und Tasks zusammengefasst, die bei einem Meeting besprochen werden.
Die von der API verwendeten KI-Modelle werden vom Dienst bereitgestellt. Sie müssen lediglich Inhalte für die Analyse senden.
Um die Navigation zu erleichtern, finden Sie hier Links zu den entsprechenden Abschnitten für jeden Dienst:
| Aspekt | Abschnitt |
|---|---|
| Problem und Lösung | Problem und Lösung |
| Kapiteltitel | Kapiteltitel |
| Erzählung | Erzählung |
| Zusammenfassung und Nachverfolgung | Zusammenfassung und Nachverfolgung |
Features
Die Konversationszusammenfassungs-API verwendet Techniken für die Verarbeitung natürlicher Sprachen, um Unterhaltungen auf Anforderung in kürzere Zusammenfassungen zu verknappen. Die Konversationszusammenfassung kann die in einer Unterhaltung mit zwei Parteien erörterten Probleme und Lösungen zusammenfassen oder eine lange Unterhaltung in Kapitel mit einer kurzen Erzählung für jedes Kapitel zusammenfassen.
Es gibt ein weiteres Feature in Azure KI Language namens Textzusammenfassung, das besser dafür geeignet ist, Dokumente präzise zusammenzufassen. Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung zwischen Textzusammenfassung und Konversationszusammenfassung die folgenden Punkte:
- Eingabeformat: Die Konversationszusammenfassung wird sowohl für Chattext als auch für Sprachtranskripte, die aus den Sprecher*innen und ihren Aussagen bestehen, ausgeführt. Die Textzusammenfassung wird mit einfachen Text-, Word-, PDF- oder PowerPoint-Formaten ausgeführt.
- Zweck der Zusammenfassung: Beispielsweise gibt die Problem- und Lösungszusammenfassung in Unterhaltungen einen Grund und die Lösung für einen Chat zwischen einem Kunden und einem Kundendienstmitarbeiter zurück.
Übermitteln der Daten
Hinweis
Informationen zum Formatieren von Konversationstext, der mit Language Studio übermittelt werden soll, finden Sie im Artikel zu Language Studio.
Sie übermitteln Dokumente als Textzeichenfolgen an die API. Die Analyse erfolgt, wenn die Anforderung eingeht. Da es sich um eine asynchrone API handelt, kann es zu einer Verzögerung zwischen dem Senden einer API-Anforderung und dem Erhalt der Ergebnisse kommen. Informationen zur Größe und Anzahl von Anforderungen, die Sie pro Minute und Sekunde senden können, finden Sie in den nachstehend aufgeführten Datengrenzwerten.
Wenn Sie dieses Feature verwenden, sind die API-Ergebnisse ab der Erfassung der Anforderung wie in der Antwort angegeben 24 Stunden lang verfügbar. Nach diesem Zeitraum werden die Ergebnisse endgültig gelöscht und stehen nicht mehr zum Abruf zur Verfügung.
Beim Übermitteln von Daten an die Konversationszusammenfassung empfiehlt es sich, ein Chatprotokoll pro Anforderung zu senden, um die Wartezeit zu verringern.
Abrufen von Zusammenfassungen aus Textchats
Sie können die Problem- und Lösungszusammenfassung für Unterhaltungen verwenden, um Zusammenfassungen nach Bedarf zu erhalten. Ein Beispiel, das Textchats verwendet, finden Sie im Schnellstartartikel.
Erstellen von Zusammenfassungen aus Sprachtranskriptionen
Die Problem- und Lösungszusammenfassung für Unterhaltungen ermöglicht Ihnen darüber hinaus das Erstellen von Zusammenfassungen aus Sprachtranskripten mithilfe der Spracherkennungs-Funktion des Sprachdiensts. Im folgenden Beispiel wird eine kurze Unterhaltung gezeigt, die Sie in Ihre API-Anforderungen einschließen können.
"conversations":[
{
"id":"abcdefgh-1234-1234-1234-1234abcdefgh",
"language":"en",
"modality":"transcript",
"conversationItems":[
{
"modality":"transcript",
"participantId":"speaker",
"id":"12345678-abcd-efgh-1234-abcd123456",
"content":{
"text":"Hi.",
"lexical":"hi",
"itn":"hi",
"maskedItn":"hi",
"audioTimings":[
{
"word":"hi",
"offset":4500000,
"duration":2800000
}
]
}
}
]
}
]
Abrufen von Kapiteltiteln
Mit der Zusammenfassung von Konversationskapiteltiteln können Sie Kapiteltitel aus Eingabeunterhaltungen abrufen. Unten steht ein geführtes Beispielszenario zur Verfügung:
- Kopieren Sie den Befehl unten in einen Text-Editor. Im BASH-Beispiel wird das Zeilenfortsetzungszeichen
\verwendet. Verwenden Sie dieses Zeichen, falls in Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal ein anderes Zeilenfortsetzungszeichen genutzt wird.
curl -i -X POST https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>" \
-d \
'
{
"displayName": "Conversation Task Example",
"analysisInput": {
"conversations": [
{
"conversationItems": [
{
"text": "Hello, you’re chatting with Rene. How may I help you?",
"id": "1",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Hi, I tried to set up wifi connection for Smart Brew 300 espresso machine, but it didn’t work.",
"id": "2",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m sorry to hear that. Let’s see what we can do to fix this issue. Could you please try the following steps for me? First, could you push the wifi connection button, hold for 3 seconds, then let me know if the power light is slowly blinking on and off every second?",
"id": "3",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Yes, I pushed the wifi connection button, and now the power light is slowly blinking.",
"id": "4",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "Great. Thank you! Now, please check in your Contoso Coffee app. Does it prompt to ask you to connect with the machine? ",
"id": "5",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "No. Nothing happened.",
"id": "6",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m very sorry to hear that. Let me see if there’s another way to fix the issue. Please hold on for a minute.",
"id": "7",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
}
],
"modality": "text",
"id": "conversation1",
"language": "en"
}
]
},
"tasks": [
{
"taskName": "Conversation Task 1",
"kind": "ConversationalSummarizationTask",
"parameters": {
"summaryAspects": [
"chapterTitle"
]
}
}
]
}
'
Nehmen Sie die folgenden Änderungen im Befehl vor, falls dies erforderlich ist:
- Ersetzen Sie den Wert
your-value-language-keydurch Ihren Schlüssel. - Ersetzen Sie den ersten Teil der Anforderungs-URL
your-language-resource-endpointdurch Ihre Endpunkt-URL.
- Ersetzen Sie den Wert
Öffnen Sie ein Eingabeaufforderungsfenster (z. B. BASH).
Fügen Sie den Befehl aus dem Text-Editor in das Eingabeaufforderungsfenster ein, und führen Sie den Befehl dann aus.
Rufen Sie
operation-locationaus dem Antwortheader ab. Der Wert ähnelt der folgenden URL:
https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/12345678-1234-1234-1234-12345678?api-version=2023-11-15-preview
- Verwenden Sie den folgenden cURL-Befehl, um die Ergebnisse der Anforderung abzurufen. Achten Sie darauf,
<my-job-id>durch den GUID-Wert zu ersetzen, den Sie im vorherigenoperation-location-Antwortheader erhalten haben:
curl -X GET https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/<my-job-id>?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>"
JSON-Antwort für die Kapiteltitelzusammenfassung im Beispiel:
{
"jobId": "b01af3b7-1870-460a-9e36-09af28d360a1",
"lastUpdatedDateTime": "2023-11-15T18:24:26Z",
"createdDateTime": "2023-11-15T18:24:23Z",
"expirationDateTime": "2023-11-16T18:24:23Z",
"status": "succeeded",
"errors": [],
"displayName": "Conversation Task Example",
"tasks": {
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"items": [
{
"kind": "conversationalSummarizationResults",
"taskName": "Conversation Task 1",
"lastUpdateDateTime": "2023-11-15T18:24:26.3433677Z",
"status": "succeeded",
"results": {
"conversations": [
{
"summaries": [
{
"aspect": "chapterTitle",
"text": "\"Discussing the Problem of Smart Blend 300 Espresso Machine's Wi-Fi Connectivity\"",
"contexts": [
{
"conversationItemId": "1",
"offset": 0,
"length": 53
},
{
"conversationItemId": "2",
"offset": 0,
"length": 94
},
{
"conversationItemId": "3",
"offset": 0,
"length": 266
},
{
"conversationItemId": "4",
"offset": 0,
"length": 85
},
{
"conversationItemId": "5",
"offset": 0,
"length": 119
},
{
"conversationItemId": "6",
"offset": 0,
"length": 21
},
{
"conversationItemId": "7",
"offset": 0,
"length": 109
}
]
}
],
"id": "conversation1",
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "latest"
}
}
]
}
}
Lange Unterhaltungen können vom Modell in mehrere zusammenhängende Teile aufgeteilt werden, und dann wird jedes Segment zusammengefasst. Es gibt auch ein langes contexts-Feld für jede Zusammenfassung, die den Bereich der Eingabeunterhaltung angibt, aus dem die Zusammenfassung generiert wurde.
Abrufen der Erzählungszusammenfassung
Mit der Konversationszusammenfassung können Sie ferner erzählende Zusammenfassungen aus Eingabeunterhaltungen erstellen. Unten steht ein geführtes Beispielszenario zur Verfügung:
- Kopieren Sie den Befehl unten in einen Text-Editor. Im BASH-Beispiel wird das Zeilenfortsetzungszeichen
\verwendet. Verwenden Sie dieses Zeichen, falls in Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal ein anderes Zeilenfortsetzungszeichen genutzt wird.
curl -i -X POST https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>" \
-d \
'
{
"displayName": "Conversation Task Example",
"analysisInput": {
"conversations": [
{
"conversationItems": [
{
"text": "Hello, you’re chatting with Rene. How may I help you?",
"id": "1",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Hi, I tried to set up wifi connection for Smart Brew 300 espresso machine, but it didn’t work.",
"id": "2",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m sorry to hear that. Let’s see what we can do to fix this issue. Could you please try the following steps for me? First, could you push the wifi connection button, hold for 3 seconds, then let me know if the power light is slowly blinking on and off every second?",
"id": "3",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Yes, I pushed the wifi connection button, and now the power light is slowly blinking.",
"id": "4",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "Great. Thank you! Now, please check in your Contoso Coffee app. Does it prompt to ask you to connect with the machine? ",
"id": "5",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "No. Nothing happened.",
"id": "6",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m very sorry to hear that. Let me see if there’s another way to fix the issue. Please hold on for a minute.",
"id": "7",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
}
],
"modality": "text",
"id": "conversation1",
"language": "en"
}
]
},
"tasks": [
{
"taskName": "Conversation Task 1",
"kind": "ConversationalSummarizationTask",
"parameters": {
"summaryAspects": [
"narrative"
]
}
}
]
}
'
Nehmen Sie die folgenden Änderungen im Befehl vor, falls dies erforderlich ist:
- Ersetzen Sie den Wert
your-language-resource-keydurch Ihren Schlüssel. - Ersetzen Sie den ersten Teil der Anforderungs-URL
your-language-resource-endpointdurch Ihre Endpunkt-URL.
- Ersetzen Sie den Wert
Öffnen Sie ein Eingabeaufforderungsfenster (z. B. BASH).
Fügen Sie den Befehl aus dem Text-Editor in das Eingabeaufforderungsfenster ein, und führen Sie den Befehl dann aus.
Rufen Sie
operation-locationaus dem Antwortheader ab. Der Wert ähnelt der folgenden URL:
https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/12345678-1234-1234-1234-12345678?api-version=2023-11-15-preview
- Zum Abrufen der Ergebnisse einer Anforderung verwenden Sie den folgenden cURL-Befehl. Achten Sie darauf,
<my-job-id>durch den GUID-Wert zu ersetzen, den Sie im vorherigenoperation-location-Antwortheader erhalten haben:
curl -X GET https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/<my-job-id>?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>"
JSON-Antwort für ein Beispiel einer Erzählungszusammenfassung:
{
"jobId": "d874a98c-bf31-4ac5-8b94-5c236f786754",
"lastUpdatedDateTime": "2022-09-29T17:36:42Z",
"createdDateTime": "2022-09-29T17:36:39Z",
"expirationDateTime": "2022-09-30T17:36:39Z",
"status": "succeeded",
"errors": [],
"displayName": "Conversation Task Example",
"tasks": {
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"items": [
{
"kind": "conversationalSummarizationResults",
"taskName": "Conversation Task 1",
"lastUpdateDateTime": "2022-09-29T17:36:42.895694Z",
"status": "succeeded",
"results": {
"conversations": [
{
"summaries": [
{
"aspect": "narrative",
"text": "Agent_1 helps customer to set up wifi connection for Smart Brew 300 espresso machine.",
"contexts": [
{ "conversationItemId": "1", "offset": 0, "length": 53 },
{ "conversationItemId": "2", "offset": 0, "length": 94 },
{ "conversationItemId": "3", "offset": 0, "length": 266 },
{ "conversationItemId": "4", "offset": 0, "length": 85 },
{ "conversationItemId": "5", "offset": 0, "length": 119 },
{ "conversationItemId": "6", "offset": 0, "length": 21 },
{ "conversationItemId": "7", "offset": 0, "length": 109 }
]
}
],
"id": "conversation1",
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "latest"
}
}
]
}
}
Lange Unterhaltungen können vom Modell in mehrere zusammenhängende Teile aufgeteilt werden, und dann wird jedes Segment zusammengefasst. Es gibt auch ein langes contexts-Feld für jede Zusammenfassung, die den Bereich der Eingabeunterhaltung angibt, aus dem die Zusammenfassung generiert wurde.
Abrufen von Zusammenfassungen von Recap und Follow-up-Tasks
Mit der Konversationszusammenfassung können Sie auch Recaps und Follow-up-Tasks aus Eingabeunterhaltungen abrufen. Unten steht ein geführtes Beispielszenario zur Verfügung:
- Kopieren Sie den Befehl unten in einen Text-Editor. Im BASH-Beispiel wird das Zeilenfortsetzungszeichen
\verwendet. Verwenden Sie dieses Zeichen, falls in Ihrer Konsole oder Ihrem Terminal ein anderes Zeilenfortsetzungszeichen genutzt wird.
curl -i -X POST https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>" \
-d \
'
{
"displayName": "Conversation Task Example",
"analysisInput": {
"conversations": [
{
"conversationItems": [
{
"text": "Hello, you’re chatting with Rene. How may I help you?",
"id": "1",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Hi, I tried to set up wifi connection for Smart Brew 300 espresso machine, but it didn’t work.",
"id": "2",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m sorry to hear that. Let’s see what we can do to fix this issue. Could you please try the following steps for me? First, could you push the wifi connection button, hold for 3 seconds, then let me know if the power light is slowly blinking on and off every second?",
"id": "3",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "Yes, I pushed the wifi connection button, and now the power light is slowly blinking.",
"id": "4",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "Great. Thank you! Now, please check in your Contoso Coffee app. Does it prompt to ask you to connect with the machine? ",
"id": "5",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
},
{
"text": "No. Nothing happened.",
"id": "6",
"role": "Customer",
"participantId": "Customer_1"
},
{
"text": "I’m very sorry to hear that. Let me see if there’s another way to fix the issue. Please hold on for a minute.",
"id": "7",
"role": "Agent",
"participantId": "Agent_1"
}
],
"modality": "text",
"id": "conversation1",
"language": "en"
}
]
},
"tasks": [
{
"taskName": "Conversation Task 1",
"kind": "ConversationalSummarizationTask",
"parameters": {
"summaryAspects": [
"recap",
"follow-up tasks"
]
}
}
]
}
'
Nehmen Sie die folgenden Änderungen im Befehl vor, falls dies erforderlich ist:
- Ersetzen Sie den Wert
your-language-resource-keydurch Ihren Schlüssel. - Ersetzen Sie den ersten Teil der Anforderungs-URL
your-language-resource-endpointdurch Ihre Endpunkt-URL.
- Ersetzen Sie den Wert
Öffnen Sie ein Eingabeaufforderungsfenster (z. B. BASH).
Fügen Sie den Befehl aus dem Text-Editor in das Eingabeaufforderungsfenster ein, und führen Sie den Befehl dann aus.
Rufen Sie
operation-locationaus dem Antwortheader ab. Der Wert ähnelt der folgenden URL:
https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/12345678-1234-1234-1234-12345678?api-version=2023-11-15-preview
- Zum Abrufen der Ergebnisse einer Anforderung verwenden Sie den folgenden cURL-Befehl. Achten Sie darauf,
<my-job-id>durch den GUID-Wert zu ersetzen, den Sie im vorherigenoperation-location-Antwortheader erhalten haben:
curl -X GET https://<your-language-resource-endpoint>/language/analyze-conversations/jobs/<my-job-id>?api-version=2023-11-15-preview \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <your-language-resource-key>"
Beispiel für eine JSON-Antwort auf eine Zusammenfassung und eine Folgezusammenfassung:
{
"jobId": "e585d097-c19a-466e-8f99-a9646e55b1f5",
"lastUpdatedDateTime": "2023-11-15T18:19:56Z",
"createdDateTime": "2023-11-15T18:19:53Z",
"expirationDateTime": "2023-11-16T18:19:53Z",
"status": "succeeded",
"errors": [],
"displayName": "Conversation Task Example",
"tasks": {
"completed": 1,
"failed": 0,
"inProgress": 0,
"total": 1,
"items": [
{
"kind": "conversationalSummarizationResults",
"taskName": "Conversation Task 1",
"lastUpdateDateTime": "2023-11-15T18:19:56.1801785Z",
"status": "succeeded",
"results": {
"conversations": [
{
"summaries": [
{
"aspect": "recap",
"text": "The customer contacted the service agent, Rene, regarding an issue with setting up a wifi connection for their Smart Brew 300 espresso machine. The agent guided the customer through several steps, including pushing the wifi connection button and checking if the power light was blinking. However, the customer reported that no prompts were received in the Contoso Coffee app to connect with the machine. The agent then decided to look for another solution.",
"contexts": [
{
"conversationItemId": "1",
"offset": 0,
"length": 53
},
{
"conversationItemId": "2",
"offset": 0,
"length": 94
},
{
"conversationItemId": "3",
"offset": 0,
"length": 266
},
{
"conversationItemId": "4",
"offset": 0,
"length": 85
},
{
"conversationItemId": "5",
"offset": 0,
"length": 119
},
{
"conversationItemId": "6",
"offset": 0,
"length": 21
},
{
"conversationItemId": "7",
"offset": 0,
"length": 109
}
]
},
{
"aspect": "Follow-Up Tasks",
"text": "@Agent_1 will ask the customer to push the wifi connection button, hold for 3 seconds, then check if the power light is slowly blinking on and off every second."
},
{
"aspect": "Follow-Up Tasks",
"text": "@Agent_1 will ask the customer to check in the Contoso Coffee app if it prompts to connect with the machine."
},
{
"aspect": "Follow-Up Tasks",
"text": "@Agent_1 will investigate another way to fix the issue."
}
],
"id": "conversation1",
"warnings": []
}
],
"errors": [],
"modelVersion": "latest"
}
}
]
}
}
Lange Unterhaltungen können vom Modell in mehrere zusammenhängende Teile aufgeteilt werden, und dann wird jedes Segment zusammengefasst. Es gibt auch ein langes contexts-Feld für jede Zusammenfassung, die den Bereich der Eingabeunterhaltung angibt, aus dem die Zusammenfassung generiert wurde.
Abrufen der Ergebnisse von Problem- und Lösungszusammenfassungen für Unterhaltungen
Der folgende Text ist ein Beispiel für Inhalte, die Sie ggf. für die Problem- und Lösungszusammenfassung für Unterhaltungen übermitteln können. Dies ist nur ein Beispiel. Die API kann längeren Eingabetext verarbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter Datengrenzwerte.
Kundendienstmitarbeiter:Guten Tag,wie kann ich Ihnen helfen?
Kunde:Wie kann ich ein Upgrade für mein Contoso-Abonnement ausführen? Ich probiere es schon den ganzen Tag.
Agent: "Drücken Sie die Schaltfläche Upgrade, melden Sie sich dann an, und befolgen Sie die Anweisungen."
Die Zusammenfassung wird nach Empfang der Anforderung ausgeführt, indem ein Auftrag für das API-Back-End erstellt wird. Wenn der Auftrag erfolgreich war, wird die Ausgabe der API zurückgegeben. Die Ausgabe kann 24 Stunden lang abgerufen werden. Anschließend wird die Ausgabe gelöscht. Aufgrund der Unterstützung von Emojis und mehreren Sprachen enthält der Antworttext unter Umständen Textverschiebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Textversätze in der Ausgabe der Textanalyse-API.
Im Beispiel kann die API beispielsweise die folgenden zusammengefassten Sätze zurückgeben:
| Zusammengefasster Text | Aspekt |
|---|---|
| „Der Kunde möchte sein Abonnement aktualisieren. Der Kunde weiß aber nicht, wie.“ | Problem |
| „Der Kunde muss auf die Upgradeschaltfläche klicken und sich anmelden.“ | Auflösung |