Verden er smukt mangfoldig. Selvom vi er opdelt efter geografiske placeringer, grænser, sprog, ideologier og mere, er vi forenet af følelser og den måde, vi nogle gange forstår dem gennem uudtalte ord.
Desværre forstår computere og maskiner ikke følelser og abstrakte følelser – endnu. Selvom kunstig intelligens (AI) dynamisk spreder sine vinger på tværs af industrier og markedssegmenter, er vi endnu langt fra at spille charader med det, medmindre vi er fortrolige med engelsk.
Og fordi verden er rig på mangfoldighed, bliver det vigtigt at gøre internettet tilgængeligt og inkluderende for alle mennesker, uanset om de taler mandarin-kinesisk, japansk, espansk, hindi, russisk eller mere.
Det er netop derfor flersprogede AI-tekstdata bliver afgørende i træningen af AI, specifikt Natural Language Processing (NLP) moduler. For at maskiner kan levere menneskelignende oplevelse på tværs af sprog og geografiske områder, er det første skridt at omdanne AI-algoritmer til polyglots.
Lad os i denne artikel undersøge, hvorfor det er afgørende, og nogle eksempler på brug og fordele ved at gøre det.
4 grunde til, at maskinlæringsmodeller bør trænes i flersprogede AI-datasæt
1. Forbedre brugeroplevelse og tilgængelighed
Brugeroplevelse på modersmål er en særskilt tilgang, der kan ændre spillet for virksomheder. En rapport om forbrugerisme afslører, at over 55 % af de globale brugere foretrækker at købe produkter fra websteder, der leverer indhold på deres modersmål. Desuden bliver hjemmesider baseret på engelsk alene overset af over 87% af forbrugerne.
Selvom statistikkerne måske ikke har direkte indflydelse, giver de os et kig ind i brugernes subliminale træk. Det er derfor, træningsmodeller bruger flersprogede AI-tekstdata er en fordel for virksomheder at præsentere indhold og beskeder på tværs af deres apps, websteder, e-mails, kundeservice og mere på forskellige sprog.
2. Få en global konkurrencefordel
At være flersproget kan hjælpe enkeltpersoner med at navigere problemfrit i verden og finde en følelse af at høre til, uanset hvor de går. AI er ingen undtagelse. For virksomheder, der har til hensigt at udvide deres tjenester og tilbud over hele kloden, ved at bruge flersprogede AI-datasæt at træne deres modeller hjælper eksponentielt.
I lokaliseringens og hyperpersonaliseringens tidsalder kan dette strategiske træk lade virksomhederne
- udforske nye forretningsmuligheder
- udnytte eksisterende markeder ved at diversificere vertikalt og horisontalt
- levere exceptionel kundeservice og bane vejen for hurtigere og mere pålidelige konfliktløsninger og mere
3. Afbød skævhed og overvej kulturel følsomhed
Annulleringskultur er modus operandi for netbrugere i dag, og internettet er hurtigt til at blive stødt. Når man træner AI-modeller, er det uundgåeligt, at der indføres bias. En sådan bias kan vise sig at være ekstremt skadelig for virksomheder, når de opnår ensidige resultater, der enten er gunstige eller direkte stødende.
Imidlertid flersprogede AI-datasæt kan hjælpe med at afbøde denne skævhed, når de introducerer kulturel mangfoldighed gennem sprogspecifikke forviklinger, udtaler, nuancer, kontekst og mere for at formulere passende svar. Dette kan variere fra humoristiske comebacks til sarkastiske jibes, der kun positivt løfter brugeroplevelsen og i sidste ende brandloyalitet.
4. Multi-language Insights Retrieval
På trods af, at verden er ekstremt forbundet, forbliver dele af data og information stadig i siloer som uløselige. Sproget er en barriere for at muliggøre forståelse af sådanne data, som kan være til nytte for virksomheder og brugere.
Hvornår maskinlæringsmodeller er trænet i flere sprog, begynder information, der engang var uforståelig, at give mening. Sådanne indsigter kan vende bordet for virksomheder, når de skal træffe informerede beslutninger vedrørende specifikke geografier.
En oversigt over fordelene ved flersprogede AI-datasæt på tværs af brancher
Detailhandel og e -handel
- Lokalisering af indhold i form af produktbeskrivelser, anmeldelser, kundesupport og meget mere
- Forbedret kundetilfredshed
- Øget salg, konverteringer og gentagne køb
- Præcis sentimentanalyse og optimerede ORM-strategier
Bank og finans
- Lufttæt overholdelse af regler, mandater og overholdelse, der er specifikke for bestemte geografiske områder
- Problemfri analyse af krav, forsikringspolicedetaljer, dokumenter og mere på regionale sprog
Uddannelse
- Tilgængelighed af sprogligt undervisningsindhold
- Forbedret tilgængelighed for eleverne, hvilket resulterer i fastholdelse og vedvarende interesser i at gennemføre online læringsmoduler
- Demokratisering af uddannelse, hvor folk kan lære Python (for eksempel) på et sprog efter eget valg som swahili
Rejser & gæstfrihed
- Oversættelsestjenester i realtid af sætninger, tekster og stemmer
- Automatisk oversættelse af lokale detaljer såsom bookingkuponer, beskeder, rejseanbefalinger, menukort, hvad der må og ikke må og mere
- Øget mulighed for leadgenerering gennem sprogliggørelse af indhold
Udfordringer ved at gøre AI til en polyglot
Som et spædbarn skal kunstig intelligens læres sprog fra bunden. For at gøre dette skal AI-modeller og -systemer fodres med utrolige mængder flersprogede AI-datasæt som er kontekstuelt, grammatisk og faktuelt korrekte.
Og det er i denne fase, at virksomheder og virksomheder står over for flaskehalse. Indkøb flersprogede AI-tekstdata kræver et ekstra lag af validering for at sikre, at inputdataene er rigtige for at afbøde forkerte og upassende svar. Utilgængeligheden af lingvister og sproglige SMV'er afholder ofte organisationer fra at fortsætte med at gøre deres AI til en polyglot.
Det er her Shaip udmærker sig som udbyder af flersprogede datatjenester. Vi er specialiserede i at levere skræddersyede træningsdatasæt baseret på det sprog, du har brug for. For at tackle de udfordringer, vi diskuterede, implementerer vi en human-in-the-loop-protokol, hvor vi har sprogeksperter til omhyggeligt at granske og validere inputdata og implementere ideelle annoteringsprocedurer.
Dette lag sikrer præcision i de resultater, dine AI-modeller genererer. Derudover leverer vi træningsdatasæt uanset omfanget af krav og formatspecifikationer. Vi kan etisk kilde, kompilere, validere og levere data i form af lyd og tekst på specifikke sprog efter eget valg.
En af de mest skræmmende opgaver med at træne din AI-model til at blive flersproget varetages af os. Det eneste du skal gøre er at kontakte os for at drøfte omfanget af kravene.
