Associando Casos de Uso do Amazon Transcribe

Associando Casos de Uso de Análise de Imagens e Texto na AWS com Lógica de Programação - 1/3

Descrição

O Amazon Transcribe é um serviço de reconhecimento automático de fala que facilita a conversão de áudio em texto. Ele é amplamente utilizado em diversas indústrias para melhorar a acessibilidade, eficiência e análise de dados. Neste desafio, você irá explorar alguns dos principais casos de uso do Amazon Transcribe, associando cada um deles com suas respectivas descrições.

Entrada

A entrada consistirá no caso de uso do Amazon Transcribe para o qual você deve retornar a descrição. Nesse contexto, os seguintes casos de uso são considerados válidos para este desafio de código:

• "análise de chamadas e assistência do atendente"
• "legendas para vídeos e reuniões"
• "detecção de toxicidade"
• "documentação clínica"

Saída

A saída esperada é a descrição associada ao caso de uso fornecido como entrada. Seguem as saídas possíveis, listadas aleatoriamente, para que você possa analisar e associar corretamente considerando o template de código deste desafio:

• "geração automática de legendas para vídeos e reuniões"
• "transcrição de consultas médicas para documentação precisa"
• "transcrição de chamadas para melhorar a qualidade do atendimento"
• "identificação de linguagem ofensiva ou inapropriada em textos"

Exemplos

A tabela abaixo apresenta exemplos com alguns dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas. Certifique-se de testar seu programa com esses exemplos e com outros casos possíveis.

Resolução

entrada = input()
 
def descrever_caso_de_uso(caso):
    if caso == "análise de chamadas e assistência do atendente":
        return "transcrição de chamadas para melhorar a qualidade do atendimento"
    elif caso == "legendas para vídeos e reuniões":
        return "geração automática de legendas para vídeos e reuniões"
    elif caso == "detecção de toxicidade":
        return "identificação de linguagem ofensiva ou inapropriada em textos"
    elif caso == "documentação clínica":
        return "transcrição de consultas médicas para documentação precisa"
 
print(descrever_caso_de_uso(entrada))

Para encontrar outras soluções, verifique aqui.

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