AI 驱动的内容和语言解决方案 - Acolad

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技术铸就卓越
借力 AI 提高内容效率和准确性，缩短项目周期，提升可扩展性。

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赋力组织发展

我们的内部工程师和语言专家团队能够为您量身打造 AI 解决方案，为您的整个业务生态系统带来显著的积极影响。

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以隐私为中心的方法
我们采用加密协议、安全存储、访问控制和符合行业特定监管规范的实践，使您的内容和数据得到妥善保护。

Hands interacting with a laptop keyboard, illustrating the concept of social media engagement, online communication, and digital networking.

AI 优化的机器翻译

了解各种先进的 AI 应用程序，例如自然语言处理 (NLP) 和神经网络机器翻译 (NMT)。

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内容互通性和 API 集成

与您的现有基础架构集成，实现内容互通互连，推进全面自动化并实现理想效率，减少整个流程中的人力介入节点。

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TMS 工具和咨询服务

我们帮助您寻找精简翻译流程、优化项目管理、资源、协作和质量的理想平台。

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Acolad Portal

简单易用的客户端界面，可全天候访问，促进与所有翻译利益相关者的顺利协作。

机器翻译

AI 驱动的机器翻译服务利用先进算法、神经网络和大型语言数据集来提高速度和准确性，实现更加精确、流畅的翻译。

自动 AI 转录

在语音识别技术和人工智能 (AI) 的帮助下，转录可确保实现更快速、高效的替代流程，同时改进内容索引和可搜索性。

自然语言处理 (NLP)

使用 AI 驱动的 NLP 服务提取信息、执行情感分析、对内容进行分类，并针对不同语言进行专门处理，以实现有效的内容本地化。

AI 内容生成

AI 辅助内容生成，例如基于预定义规则、模板或机器学习算法的文章、产品描述、文案广告和其他形式的书面内容。

“我们拥有 PIC 历史上最多的创新：各种专注于内容互通、招聘、LQA、视频和内容分析的强大 AI。我想向所有这些创新者表示感谢。”

Dave Ruane
LocWorld 流程创新挑战赛主席

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内容优化

充分使用能够准确推荐关键字和标题、优化元标记并巧妙构建内容结构以实现更佳自然搜索表现的 AI 工具来确定提高搜索排名的机会。

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流程和工作流程自动化

以 AI 实现工作流程自动化和优化，使海量多语言内容尽在掌控，同时让每种语言均保持高标准的质量。

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翻译质量保证

经过专门训练的智能语言质量工具，有效识别潜在错误、不一致和语法问题，同时保持术语在各种语言中的一致性。

质量保证解决方案 arrow_right_alt

联系我们的 AI 团队，参加为您量身设计的沟通会，了解 AI 能如何助您开展大获成功的业务。

与我们联系

AI 能否用于自动化内容创作？

可以。利用自然语言生成 (NLG) 算法，AI 可以生成仿佛由人工创作的文本。虽有一定局限性，但仍可用于创作文章、报告、产品描述等。

用 AI 进行内容创作优势何在？

AI 可以提高效率、可扩展性和生产力。它可以批量生成个性化内容，优化 SEO 元素，针对不同目标受众提高内容可读性，并通过数据驱动型洞见提高内容的表现。

AI 能否打造个性化用户体验？

从某种程度上而言，可以。通过分析用户数据、行为模式和偏好，它可以提供符合用户兴趣的个性化内容推荐，最终提高用户参与度和满意度。

AI 生成的内容涉及哪些风险？

道德问题，譬如存在偏见或透明度问题，以及 AI 生成的内容可能具有误导性，或无法与人工创建的内容相区分。仔细监控、坚守道德准则和透明披露 AI 生成的内容对于降低风险至关重要。

自然语言处理 (NLP) 能否改进内容分析？

NLP 技术使机器能够理解和处理人类语言，促进情感分析、主题提取、内容分类和语言理解。这可以增进对内容的理解，实现规模化的高级内容分析。

AI 在翻译和本地化中有何作用？

AI 在提高翻译准确性、速度和一致性方面发挥着至关重要的作用，同时通过机器翻译、译后编辑、术语管理和质量评估等自动化任务为翻译人员提供支持。

AI 驱动的机器翻译 (MT) 的准确性如何？

近年来，机器翻译取得了重大进展，尤其是在神经网络机器翻译 (NMT) 模型方面。但要注意的是，通常需辅以人工译后编辑才能确保准确性和流畅性。

AI 是否会取代翻译人员？

AI 的诞生不是为了取代翻译人员，而是协助翻译人员。人工翻译的译文蕴含对文化的理解、贴切的上下文衔接和创造性地把握语义的微妙差别，这对于生成高质量的译文至关重要。

AI 如何协助术语管理？

AI 可以从海量内容中自动提取和整理术语，并将相关术语推荐给翻译人员，还能提供可集成到翻译工具的术语数据库。

AI 为翻译质量保证 (QA) 带来了哪些好处？

AI 可以帮助识别翻译错误、不一致和格式问题，标记潜在问题并减少校对和 QA 方面的人工劳动。不公，人工审校对于实现更出色的质量标准而言仍然至关重要。

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整幅图画栩栩如生，画面中的元素熠熠生辉。Pellentesque id ligula idipsum tempor pharetra vel ut mauris.我们将继续努力。藻类的鳞片和叶片都有。倘若没有，就不会有 "咚 "的一声，也不会有 "咚 "的一声。

AI 能否在本地化中处理文化适应？

AI 可以分析文化上的细微差别，但真正的文化适应需要人的专业知识以及对目标文化和当地趋势的理解，因为仅靠 AI 可能无法捕捉到所有的微妙差别和上下文中需特别考虑的因素。

如何在本地化项目中使用 AI？

AI 可以自动执行文件格式转换、文本提取和内容划分等重复性任务，有助于加速开展翻译、译后编辑和质量保证流程。这些改进使我们能够处理更大的内容量，并从容满足紧迫交期。

AI 是否支持语音识别和转录？

支持，AI 驱动的语音识别技术可以将口语内容自动转换为书面文本。该技术对于转录翻译、字幕、配音本地化和其他多媒体本地化任务而言极具价值。

AI 在本地化和翻译方面有何局限性？

尽管 AI 取得了重大进展，但处理复杂的专业性内容、习语、文化参考和需结合上下文来解读的含义仍是 AI 面临的种种挑战。人的专业知识对于确保翻译质量而言仍然至关重要。

什么是语言模型？

语言模型 (LM) 是一种数学推理架构，旨在通过复杂的计算来模仿语言能力。

是否所有 LM 都相同？

不，不同的 LM 有不同的用途。一些 LM 可以帮助其他模型执行下游任务，还有一些则可以预测序列中的下一个单词，如智能手机的输入法。

什么是 LLM？

LLM 代表“大型语言模型”。所谓“大型”，是指其底层神经网络中的参数数量。与此相关（不严格）的是用于训练此类模型的数据量。

上下文中 LLM 的规模通常有多大？

“标准”机器翻译模型在 1 亿到 3 亿个参数之间。通常谈论的 LLM 则达数十亿（GPT3 有 1750 亿个参数）。

为什么规模大小对于 LLM 如此重要？

参数更多，意味着语言模型可以从训练期间看到的示例中记住更多的“知识”。它在计算成本（以及效率、延迟等）方面也有着巨大影响。

什么是 ChatGPT？

ChatGPT 是 GPT3（现在是 GPT4）的特定版本，它本身就是市面上出类拔萃的强大 LLM 之一。它使用一种称为“基于人类反馈的强化学习” (RLHF) 的方法进行训练，以人的注释为依据，“引导”模型达到预期行为。

ChatGPT 如何跟踪对话？

它主要使用上下文窗口来假装跟踪对话。基本上，每次迭代时都会再次处理整个对话，以便模型可以访问整个上下文。

LLM 能否搜索 Bing 或 Google 之类的网站？

不能，像 GPT-3 这样的 LLM（大型语言模型）无法直接访问 Bing 或 Google 这样的搜索引擎。它们预先接受了来自互联网的海量数据训练，但没有主动浏览网页或执行实时搜索的能力。它们的回复根据训练数据中存在的模式和信息生成。

能否信任 LLM 生成的内容？

不能完全相信。虽然这些模型擅长创作有条理的连贯句子，但在内容和事实正确性上可能还欠精准。