Verden er vakkert mangfoldig. Mens vi er delt etter geografiske steder, grenser, språk, ideologier og mer, er vi forent av følelser og måten vi forstår dem noen ganger gjennom uuttalte ord.
Dessverre forstår ikke datamaskiner og maskiner følelser og abstrakte følelser – ennå. Selv om kunstig intelligens (AI) dynamisk sprer sine vinger på tvers av bransjer og markedssegmenter, er vi langt fra å spille charader med den med mindre vi er kjent med engelsk.
Og fordi verden er rik på mangfold, blir det viktig å gjøre internett tilgjengelig og inkluderende for alle mennesker, uansett om de snakker mandarin-kinesisk, japansk, espansk, hindi, russisk eller mer.
Det er nettopp derfor flerspråklige AI-tekstdata blir avgjørende for å trene AI, spesielt Natural Language Processing (NLP) moduler. For at maskiner skal levere menneskelignende opplevelse på tvers av språk og geografi, er det første trinnet å gjøre AI-algoritmer til polyglots.
I denne artikkelen, la oss utforske hvorfor det er avgjørende og noen brukstilfeller og fordeler ved å gjøre det.
4 grunner til at maskinlæringsmodeller bør trenes i flerspråklige AI-datasett
1. Forbedre brukeropplevelse og tilgjengelighet
Brukeropplevelse på morsmål er en distinkt tilnærming som kan endre spillet for bedrifter. En rapport om forbrukerisme avslører at over 55 % av de globale brukerne foretrekker å kjøpe produkter fra nettsteder som tilbyr innhold på deres morsmål. Dessuten blir nettsteder basert på engelsk alene oversett av over 87 % av forbrukerne.
Selv om statistikken kanskje ikke er direkte innflytelsesrik, gir de oss et innblikk i de subliminale egenskapene til brukere. Det er derfor treningsmodeller bruker flerspråklige AI-tekstdata er fordelaktig for bedrifter å presentere innhold og meldinger på tvers av apper, nettsteder, e-poster, kundeservice og mer på forskjellige språk.
2. Få et globalt konkurransefortrinn
Å være flerspråklig kan hjelpe enkeltpersoner med å navigere sømløst i kompleksiteten i verden og finne en følelse av tilhørighet uansett hvor de går. AI er intet unntak. For bedrifter som har til hensikt å utvide sine tjenester og tilbud over hele verden, ved å bruke flerspråklige AI-datasett å trene sine modeller hjelper eksponentielt.
I en alder av lokalisering og hyper-personalisering, kan dette strategiske trekket la bedrifter
- utforske nye forretningsmuligheter
- ta seg inn i eksisterende markeder ved å diversifisere vertikalt og horisontalt
- levere eksepsjonelle kundetjenester og bane vei for raskere og mer pålitelige konfliktløsninger og mer
3. Redusere skjevheter og vurdere kulturell sensitivitet
Avbryt kultur er modusen operandi for nettbrukere i dag, og internett er raskt til å bli fornærmet. Når man trener AI-modeller, er det uunngåelig at skjevhet introduseres. Slik skjevhet kan vise seg å være ekstremt skadelig for bedrifter når de henter ensidige resultater som enten er gunstige eller direkte støtende.
Imidlertid flerspråklige AI-datasett kan bidra til å dempe denne skjevheten når de introduserer kulturelt mangfold gjennom språkspesifikke forviklinger, uttaler, nyanser, kontekst og mer for å formulere passende svar. Dette kan variere fra humoristiske comebacks til sarkastiske jibber som bare hever brukeropplevelsen positivt og til slutt merkelojalitet.
4. Multi-language Insights Retrieval
Til tross for at verden er ekstremt tilkoblet, forblir deler av data og informasjon fortsatt i siloer som uløselige. Språk er en barriere for å muliggjøre forståelse av slike data som kan være til nytte for bedrifter og brukere.
Når maskinlæringsmodeller er trent på flere språk, begynner informasjon som en gang var uforståelig å gi mening. Slik innsikt kan snu tabellen for bedrifter når de tar informerte beslutninger knyttet til spesifikke geografier.
En oversikt over fordelene med flerspråklige AI-datasett på tvers av bransjer
Detaljhandel og e-handel
- Lokalisering av innhold i form av produktbeskrivelser, anmeldelser, kundestøtte med mer
- Forbedret kundetilfredshet
- Økt salg, konverteringer og gjentatte kjøp
- Presisjonsanalyse og optimaliserte ORM-strategier
Bank og finans
- Lufttett overholdelse av forskrifter, mandater og samsvar som er spesifikke for bestemte geografier
- Sømløs analyse av krav, forsikringspolisedetaljer, dokumenter og mer på regionale språk
Kunnskap
- Tilgjengelighet av språklig pedagogisk innhold
- Forbedret tilgjengelighet for elever, noe som resulterer i oppbevaring og vedvarende interesse for å fullføre nettbaserte læringsmoduler
- Demokratisering av utdanning, der folk kan lære Python (for eksempel) på et språk de selv velger som swahili
Reise og gjestfrihet
- Sanntidsoversettelsestjenester av fraser, tekster og stemmer
- Automatisk oversettelse av lokale detaljer som bookingkuponger, meldinger, reiseanbefalinger, menykort, gjør og ikke må og mer
- Økt muligheter for generering av potensielle kunder gjennom språkliggjøring av innhold
Utfordringer med å gjøre AI til en polyglot
Som et spedbarn må AI læres språk fra bunnen av. For å gjøre dette må AI-modeller og -systemer mates med utrolige mengder flerspråklige AI-datasett som er kontekstuelt, grammatisk og faktisk korrekte.
Og det er på dette stadiet at bedrifter og bedrifter møter flaskehalser. Innkjøp flerspråklige AI-tekstdata krever et ekstra lag med validering for å sikre at inndataene er riktige for å redusere feil og upassende svar. Utilgjengeligheten til lingvister og språklige SMBer avskrekker ofte organisasjoner fra å fortsette med å gjøre AI til en polyglot.
Det er her Shaip utmerker seg som leverandør av flerspråklige datatjenester. Vi spesialiserer oss på å levere skreddersydde opplæringsdatasett basert på språket du trenger. For å takle utfordringene vi diskuterte, implementerer vi en human-in-the-loop-protokoll, der vi har språkeksperter til å nøye granske og validere inndata og implementere ideelle merknadsprosedyrer.
Dette laget sikrer presisjon i resultatene dine AI-modeller genererer. Dessuten leverer vi opplæringsdatasett uavhengig av omfanget av krav og formatspesifikasjoner. Vi kan etisk kilde, kompilere, validere og levere data i form av lyd og tekst på spesifikke språk etter eget valg.
En av de mest skremmende oppgavene med å trene opp AI-modellen din til å bli flerspråklig blir tatt hånd om av oss. Alt du trenger å gjøre er å ta kontakt for å diskutere omfanget av kravene.
