Светът е красиво разнообразен. Въпреки че сме разделени от географско местоположение, граници, езици, идеологии и други, ние сме обединени от емоции и начина, по който ги разбираме понякога чрез неизказани думи.
За съжаление компютрите и машините все още не разбират емоциите и абстрактните чувства. Въпреки че изкуственият интелект (AI) динамично разперва крилата си в индустрии и пазарни сегменти, все още сме далеч от това да играем шаради с него, освен ако не знаем английски.
И тъй като светът е богат на разнообразие, става важно да направим интернет достъпен и приобщаващ за всички хора, независимо дали говорят мандарин китайски, японски, испански, хинди, руски или повече.
Ето защо многоезични AI текстови данни става решаващо за обучението на AI, по-специално Обработка на естествен език (NLP) модули. Първата стъпка, за да могат машините да предоставят подобно на човека изживяване на езици и географии, превръщането на AI алгоритмите в полиглоти.
В тази статия нека проучим защо е от решаващо значение и някои случаи на употреба и ползи от това.
4 причини, поради които моделите за машинно обучение трябва да се обучават в многоезични набори от данни за изкуствен интелект
1. Подобрете потребителското изживяване и достъпността
Потребителското изживяване на родния език е различен подход, който може да промени играта за бизнеса. Доклад за консуматорството разкрива, че над 55% от глобалните потребители предпочитат да купуват продукти от уебсайтове, които предоставят съдържание на техните родни езици. Освен това уебсайтовете, базирани само на английски, се пренебрегват от над 87% от потребителите.
Въпреки че статистическите данни може да не са пряко влиятелни, те ни предлагат да надникнем в подсъзнателните черти на потребителите. Ето защо тренировъчните модели използват многоезични AI текстови данни е от полза за бизнеса да представя съдържание и съобщения в своите приложения, уебсайтове, имейли, обслужване на клиенти и други на различни езици.
2. Спечелете глобално конкурентно предимство
Да бъдеш многоезичен може да помогне на хората безпроблемно да се ориентират в сложността на света и да намерят чувство за принадлежност, където и да отидат. AI не е изключение. За фирми, които възнамеряват да разширят своите услуги и предложения по целия свят, като използват многоезични набори от данни за AI да обучават своите модели помага експоненциално.
В ерата на локализация и хиперперсонализация този стратегически ход може да позволи на бизнеса
- проучете нови бизнес възможности
- се докоснете до съществуващите пазари чрез вертикална и хоризонтална диверсификация
- предоставят изключителни услуги за клиенти и проправят пътя за по-бързи и по-надеждни разрешавания на конфликти и др
3. Намалете пристрастията и вземете под внимание културната чувствителност
Cancel културата е начинът на действие на нетизените днес и интернет бързо се обижда от капка шапка. Когато се обучават AI модели, е неизбежно да се въведе пристрастие. Такива пристрастия могат да се окажат изключително вредни за бизнеса, когато извличат едностранчиви резултати, които са или благоприятни, или откровено обидни.
Въпреки това, многоезични набори от данни за AI могат да помогнат за смекчаване на това пристрастие, тъй като въвеждат културно разнообразие чрез специфични за езика сложности, произношения, нюанси, контекст и други, за да формулират подходящи отговори. Това може да варира от хумористични завръщания до саркастични подигравки, които само положително повишават потребителското изживяване и в крайна сметка лоялността към марката.
4. Извличане на многоезична информация
Въпреки че светът е изключително свързан, части от данни и информация все още остават в силози като неразгадаеми. Езикът е пречка за разбирането на такива данни, които могат да бъдат полезни за бизнеса и потребителите.
Кога модели за машинно обучение са обучени на множество езици, информацията, която някога е била неразбираема, започва да има смисъл. Такива прозрения биха могли да обърнат нещата за бизнеса при вземането на информирани решения, отнасящи се до конкретни географски райони.
Общ преглед на предимствата на многоезичните набори от данни за изкуствен интелект в различни индустрии
Търговия на дребно и електронна търговия
- Локализация на съдържание под формата на описания на продукти, рецензии, поддръжка на клиенти и др
- Подобрена удовлетвореност на клиентите
- Повишени продажби, реализации и повторни покупки
- Прецизен анализ на настроението и оптимизирани ORM стратегии
Банкиране и финанси
- Херметично спазване на разпоредби, мандати и съответствие, които са специфични за определени географски райони
- Безпроблемен анализ на искове, подробности за застрахователната полица, документи и други на регионални езици
Образование
- Наличие на образователно съдържание на местен език
- Подобрена достъпност за учащите, което води до задържане и устойчиви интереси към завършване на модули за онлайн обучение
- Демократизиране на образованието, където хората могат да учат Python (например) на език по свой избор като суахили
Пътуване и хотелиерство
- Услуги за превод в реално време на фрази, текстове и гласове
- Автоматичен превод на местни подробности като ваучери за резервация, съобщения, препоръки за пътуване, карти с менюта, какво трябва и какво не трябва да правите и много други
- Увеличен обхват за генериране на потенциални клиенти чрез вернакуларизация на съдържанието
Предизвикателства при превръщането на AI в полиглот
Подобно на бебето, ИИ трябва да бъде преподаван на езици от нулата. За да направите това, AI моделите и системите трябва да бъдат захранвани с невероятни количества многоезични набори от данни за AI които са правилни контекстуално, граматически и фактически.
И точно на този етап бизнесът и предприятията се сблъскват с тесни места. Снабдяване многоезични AI текстови данни изисква допълнителен слой на валидиране, за да се гарантира, че входните данни са правилни, за да се смекчат неправилните и неподходящи отговори. Липсата на лингвисти и езикови МСП често възпира организациите да продължат с превръщането на своя ИИ в полиглот.
Това е мястото, където Shaip превъзхожда като доставчик на многоезични услуги за данни. Ние сме специализирани в предоставянето на персонализирани набори от данни за обучение въз основа на езика, който изисквате. За да се справим с предизвикателствата, които обсъдихме, внедряваме протокол „човек в цикъла“, където разполагаме с езикови експерти, които щателно да проверяват и валидират входните данни и да прилагат идеални процедури за анотация.
Този слой гарантира прецизност в резултатите, генерирани от вашите AI модели. Освен това, ние доставяме набори от данни за обучение, независимо от мащаба на изискванията и спецификациите на формата. Ние можем етично да извличаме, компилираме, валидираме и предоставяме данни под формата на аудио и текст на определени езици по ваш избор.
Една от най-трудните задачи за обучение на вашия AI модел да стане многоезичен се поема от нас. Всичко, което трябва да направите, е да се свържете с нас, за да обсъдим обхвата на изискванията.
