Tekoälypohjaiset lokalisointi- ja sisältöpalvelut

Vauhdita globalisaatiopyrkimyksiäsi tekoälyllä ja muilla edistyneillä teknologioilla, jotka auttavat tuottamaan yksilöllistä sisältöä entistä nopeammin ja tehokkaammin.

Paranna kansainvälistä kilpailukykyäsi räätälöidyillä tekoälystrategioilla

Viimeisin teknologia tukenasi

Paranna tekoälyllä sisällön vaikuttavuutta ja tarkkuutta ja nopeuta suurten sisältömäärien käsittelyä.

Huomioi koko organisaatiosi

Sisäiset insinööri- ja kieliasiantuntijatiimimme mukauttavat tekoälyratkaisut siten, että niistä on mahdollisimman paljon hyötyä koko organisaatiollesi. 

Yksityisyys ennen kaikkea

Sisältösi ja tietosi suojataan salausprotokollien, suojatun tallennustilan, pääsyoikeuksien ja alakohtaisten käytäntöjen avulla.

Videosisällön vallankumous: automaattisen tekstin tuottamisen mahti

Acolad pääsi kesäkuussa 2023 LocWorld49:n prosessi-innovaatiohaasteen finaaliin. Esittelimme siellä ranskalaisen multimediajätin videosisältöjakelun mullistamista tekoälyn avulla.

 

 

”Meillä oli laajin kattaus innovaatioita innovaatiohaasteen historiassa: mukavasti tekoälyä ja paljon innovaatioita liittyen yhdistettävyyteen, rekrytointiin, laadunvarmistukseen, videoihin ja sisältöanalyysiin. Haluan kiittää kaikkia innovaattoreita.”

Dave Ruane
LocWorldin prosessi-innovaatiohaasteen puheenjohtaja

Tekoälypohjaisia ratkaisuja globaaleihin sisältötarpeisiin

Lokalisointiteknologia

Konekäännös

Hyödynnä uusimpia tekoälysovelluksia luonnollisen kielen käsittelyssä ja neuroverkkokäännöksissä. 

Yhdistettävyys ja API-integraatiot

Ratkaisujen integrointi olemassa olevaan infrastruktuuriin automatisoi sisällönhallinnan, varmistaa optimaalisen tehokkuuden ja vähentää manuaalista työtä. 

TMS-työkalut ja -konsultointi

Autamme sinua valitsemaan alustan, jolla voit parhaiten sujuvoittaa käännösprosessia ja optimoida projektinhallinnan, resurssit, yhteistyön ja laadun. 

Automaattinen puheentunnistus

Viimeisin teknologia tuottaa hetkessä virheettömän muunnoksen puheesta tekstiksi.

Acolad-portaali

Tee käännösprojekteissa sujuvaa yhteistyötä kaikkien sidosryhmien kanssa hyödyntämällä helppokäyttöisiä asiakaskohtaisia käyttöliittymiä, jotka ovat käytettävissä 24/7. 

Vauhdita globalisointipyrkimyksiäsi 

Konekäännös

Tekoälyä hyödyntävissä konekäännöspalveluissa käytetään edistyneitä algoritmeja, neuroverkkoja ja suuria kielikorpuksia. Nopeuden lisäksi ne parantavat käännösten tarkkuutta. 

Automaattiset transkriptiot

Puheentunnistusteknologia ja tekoäly tuottavat transkriptiot nopeammin ja tehokkaammin ja parantavat sisällön indeksointia ja haettavuutta.

Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

Tekoälyavusteinen luonnollisen kielen käsittely tehostaa sisällön lokalisointia poimimalla tietoa, suorittamalla tunneanalyysejä, luokittelemalla sisältöä ja mahdollistamalla kielikohtaisen käsittelyn.

Sisällön tuottaminen tekoälyllä

Tekoälyavusteisessa sisällöntuotannossa luodaan artikkeleita, tuotekuvauksia, mainostekstejä ja muuta kirjallista sisältöä ennalta määriteltyjen sääntöjen, mallien tai koneoppimisen algoritmien pohjalta.

Optimoi sisältösi laadusta tinkimättä

Sisällön optimointi

Paranna hakukonesijoituksiasi tekoälytyökaluilla, jotka suosittelevat avainsanoja ja otsikoita, optimoivat metatiedot ja jäsentävät sisällön luonnollista näkyvyyttä ajatellen.

Prosessi- ja työnkulkuautomaatio

Tekoälyn avulla automatisoitu ja optimoitu työnkulku helpottaa suurten monikielisten sisältömäärien hallintaa ja laatustandardien noudattamista jokaisessa kielessä.

Laadunvarmistus

Älykkäät laadunvarmistustyökalut voivat tunnistaa mahdolliset virheet, epäjohdonmukaisuudet ja kieliopilliset ongelmat sekä ylläpitää terminologian yhdenmukaisuutta eri kielissä.

Oletko valmis siirtymään tekoälyn aikakauteen?

Varaa henkilökohtainen tapaaminen tekoälytiimimme kanssa ja selvitä, kuinka tekoäly voisi vauhdittaa omaa liiketoimintaasi.

Aiheeseen liittyvät resurssit

Usein kysytyt kysymykset

Mietityttääkö jokin tekoälypohjaisissa sisältö- ja kielityökaluissa? Meiltä saat vastaukset kysymyksiisi.

Kyllä. Tekoäly voi tuottaa tekstiä hyödyntämällä luonnollisen kielen tuottamisen algoritmeja. Sitä voidaan siis käyttää tietyin rajoituksin artikkelien, raporttien, tuotekuvausten ja muun sisällön luomiseen.

Tekoäly parantaa tehokkuutta, skaalautuvuutta ja tuottavuutta. Se voi luoda suuria määriä yksilöllistä sisältöä, tehostaa hakukoneoptimointia, parantaa luettavuutta eri markkinoilla sekä edistää sisällön menestymistä datapohjaisten havaintojen avulla.

Jossain määrin kyllä. Analysoimalla käyttäjätietoja, käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä se voi tuottaa yksilöityjä sisältösuosituksia, jotka vastaavat käyttäjien mielenkiinnon kohteita ja parantavat näin käyttäjätyytyväisyyttä. 

Eettisiä huolenaiheita ovat tekoälyn mahdolliset ennakkoasenteet, läpinäkyvyys ja sisällön mahdollinen harhaanjohtavuus tai sekoittuminen ihmisen luomaan sisältöön. Tarkka valvonta, eettiset ohjeet ja avoin ilmoittaminen tekoälyn käytöstä ovat olennaisia tapoja vähentää riskejä. 

NLP-tekniikoiden avulla koneet voivat ymmärtää ja käsitellä ihmisten kieltä, mikä helpottaa tunneanalyysejä, aiheiden poimintaa ja sisällön luokittelua. Tämä parantaa sisällön ymmärtämistä ja mahdollistaa suurten sisältömäärien edistyneen analyysin. 

Tekoäly voi merkittävällä tavalla nopeuttaa kääntämistä ja parantaa käännösten tarkkuutta ja yhdenmukaisuutta. Se voi tukea ihmiskääntäjiä konekääntämisessä, jälkieditoinnissa, terminologian hallinnassa ja laadun arvioinnissa.

Konekääntäminen on edistynyt harppauksin viime vuosina erityisesti neuroverkkokäännösmallien ansiosta. Tarkkuuden ja sujuvuuden varmistaminen edellyttää silti usein ihmisen tekemää jälkieditointia.

Tekoälyä ei ole suunniteltu korvaamaan ihmiskääntäjiä vaan auttamaan heitä. Laadukkaiden käännösten tuottamisessa tarvitaan edelleen ihmisten kulttuurin, kontekstin ja luovien vivahteiden ymmärrystä.

Tekoäly voi poimia ja järjestellä termejä automaattisesti suurista sisältömääristä, ehdottaa kääntäjille sopivia termejä ja luoda termikantoja, jotka voidaan integroida käännöstyökaluihin.

Tekoäly voi auttaa tunnistamaan käännösvirheet, epäjohdonmukaisuudet ja muotoiluongelmat ja vähentää näin manuaalisen tarkistustyön tarvetta. Ihmisen tekemä tarkistus on kuitenkin edelleen oleellinen työvaihe, kun halutaan varmistaa paras mahdollinen laatu.

Tekoäly voi analysoida kulttuurillisia vivahteita, mutta sisällön todellinen kulttuurillinen mukauttaminen edellyttää ihmisen asiantuntemusta ja kohdekulttuurin ja paikallisten trendien ymmärrystä. Tekoäly ei yksinään pysty tunnistamaan kaikkia vivahteita ja kontekstiin liittyviä näkökohtia.

Tekoäly nopeuttaa kääntämisen, jälkieditoinnin ja laadunvarmistuksen prosesseja automatisoimalla toistuvat tehtävät, kuten tiedostomuotojen muuntamisen, tekstin poiminnan ja sisällön segmentoinnin. Nämä parannukset auttavat käsittelemään suuria sisältömääriä lyhyessä ajassa.

Kyllä. Puhuttu kieli voidaan muuntaa automaattisesti tekstiksi tekoälypohjaisella puheentunnistusteknologialla. Teknologiasta on hyötyä litteroinnissa, tekstittämisessä, selostusten lokalisoinnissa ja muissa multimedian lokalisointitehtävissä. 

Tekoälyjärjestelmät voivat oppia kääntäjien palautteesta ja korjauksista. Kouluttamalla järjestelmiä oikealla tavalla voidaan parantaa käännösten tarkkuutta ja aihealueiden, terminologian ja kielellisten vivahteiden ymmärrystä. 

Merkittävistä edistysaskeleista huolimatta tekoälyllä on edelleen vaikeuksia monimutkaisen ja erikoistuneen sisällön, idiomaattisten ilmaisujen, kulttuurillisten viittausten ja kontekstista riippuvien merkitysten käsittelyssä. Ihmisen asiantuntemusta tarvitaan edelleen varmistamaan käännösten laatu.

Kielimalli (LM, language model) on matemaattinen malli, joka imitoi kielellisiä kykyjä monimutkaisten laskutoimitusten avulla.

Eivät – eri kielimallit palvelevat eri tarkoituksia. Esimerkiksi jotkin niistä toimivat toisten mallien perustana, kun taas toiset pyrkivät ennustamaan tekstijakson seuraavan sanan (kuten ennustavassa tekstinsyötössä). 

LLM on suuri kielimalli (large language model). Suuruus viittaa parametrien määrään mallin taustalla olevissa neuroverkoissa. Tämä määrä korreloi jossain määrin mallien kouluttamiseen käytetyn datan määrään.

Tavanomaisessa konekäännösmallissa on noin 100–300 miljoonaa parametria. Suurissa kielimalleissa parametreja voi olla biljardeja (GPT3 sisältää 175 miljardia parametria.)​

Mitä enemmän parametreja on, sitä enemmän ”tietämystä” malli pystyy ammentamaan koulutukseen käytetyistä esimerkeistä. Parametrien määrä vaikuttaa merkittävästi myös laskennan kustannuksiin (ja tehokkuuteen, viiveeseen jne.)

ChatGPT on keskustelusovellus, joka perustuu GPT3-malliin (nykyään GPT4:ään), joka on itsessään yksi tehokkaimmista saatavilla olevista suurista kielimalleista. ChatGPT:n koulutuksessa on käytetty ihmispalautteeseen perustuvaa vahvistusoppimista (reinforcement learning with human feedback, RLHF), jossa ihmiskouluttajat ohjaavat mallia kohti haluttua käyttäytymistä.

Enimmäkseen se teeskentelee seuraavansa sitä konteksti-ikkunoiden avulla. Käytännössä koko keskustelu käsitellään jokaisessa vaiheessa uudelleen, jotta mallilla on aina käytössään koko konteksti.

Suuret kielimallit, kuten GPT-3, eivät pysty käyttämään suoraan Bingin tai Googlen kaltaisia hakukoneita. Niiden kouluttamiseen on käytetty valtavia määriä internetistä kerättyä dataa, mutta ne eivät pysty aktiivisesti selaamaan verkkoa tai tekemään reaaliaikaisia hakuja. Mallien antamat vastaukset perustuvat koulutusdatasta tunnistettuihin malleihin ja tietoihin.

Ei täysin. Vaikka nämä mallit osaavat luoda johdonmukaisia virkkeitä, sisällön ja faktojen tarkkuudessa voi olla puutteita.