Tekoälypohjaiset lokalisointi- ja sisältöpalvelut
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.












Tekoälypohjaisia ratkaisuja globaaleihin sisältötarpeisiin
Hyödynnä uusimpia tekoälysovelluksia luonnollisen kielen käsittelyssä ja neuroverkkokäännöksissä.

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

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

Tee käännösprojekteissa sujuvaa yhteistyötä kaikkien sidosryhmien kanssa hyödyntämällä helppokäyttöisiä asiakaskohtaisia käyttöliittymiä, jotka ovat käytettävissä 24/7.
Vauhdita globalisointipyrkimyksiäsi
Konekäännökset
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 tekoälytuotanto
Tekoälyavusteisessa sisällöntuotannossa luodaan artikkeleita, tuotekuvauksia, mainostekstejä ja muuta kirjallista sisältöä ennalta määriteltyjen sääntöjen, mallien tai koneoppimisen algoritmien pohjalta.
.png)
Automaattisen tekstin tuottamisen teho
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

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.
Käännöksen 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
Mietityttääkö jokin tekoälypohjaisissa sisältö- ja kielityökaluissa? Meiltä saat vastaukset kysymyksiisi.
Voinko käyttää tekoälyä sisällöntuotannon automatisointiin?
Voinko käyttää tekoälyä sisällöntuotannon automatisointiin?
Kyllä. Tekoäly voi tuottaa tekstiä hyödyntämällä luonnollisen kielen tuottamisen algoritmeja. Sitä voidaan siis käyttää tietyin rajoituksin artikkelien, raporttien, tuotekuvausten ja muun sisällön luomiseen.
Mitä hyötyä tekoälystä on sisällöntuotannossa?
Mitä hyötyä tekoälystä on sisällöntuotannossa?
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.
Voiko tekoäly tuottaa yksilöllisiä käyttäjäkokemuksia?
Voiko tekoäly tuottaa yksilöllisiä käyttäjäkokemuksia?
Jossain määrin kyllä. Analysoimalla käyttäjätietoja, käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä se voi tuottaa yksilöityjä sisältösuosituksia, jotka vastaavat käyttäjien mielenkiinnon kohteita ja parantavat näin käyttäjätyytyväisyyttä.
Mitä riskejä tekoälyn tuottamaan sisältöön liittyy?
Mitä riskejä tekoälyn tuottamaan sisältöön liittyy?
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.
Voiko luonnollisen kielen käsittely (NLP) parantaa sisältöanalyysia?
Voiko luonnollisen kielen käsittely (NLP) parantaa sisältöanalyysia?
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.
Mikä on tekoälyn rooli kääntämisessä ja lokalisoinnissa?
Mikä on tekoälyn rooli kääntämisessä ja lokalisoinnissa?
Tekoäly voi merkittävällä tavalla nopeuttaa kääntämistä ja parantaa käännösten tarkkuutta ja yhdenmukaisuutta. Se voi tukea ihmiskääntäjiä konekääntämisessä, jälkieditoinnissa, terminologian hallinnassa ja laadun arvioinnissa.
Kuinka tarkkoja tekoälypohjaiset konekäännökset ovat?
Kuinka tarkkoja tekoälypohjaiset konekäännökset ovat?
Konekääntäminen on edistynyt harppauksin viime vuosina erityisesti neuroverkkokäännösmallien ansiosta. Tarkkuuden ja sujuvuuden varmistaminen edellyttää silti usein ihmisen tekemää jälkieditointia.
Voiko tekoäly korvata ihmiskääntäjät?
Voiko tekoäly korvata ihmiskääntäjät?
Tekoälyä ei ole suunniteltu korvaamaan ihmiskääntäjiä vaan auttamaan heitä. Laadukkaiden käännösten tuottamisessa tarvitaan edelleen ihmisten kulttuurin, kontekstin ja luovien vivahteiden ymmärrystä.
Miten tekoäly tukee terminologian hallintaa?
Miten tekoäly tukee terminologian hallintaa?
Tekoäly voi poimia ja järjestellä termejä automaattisesti suurista sisältömääristä, ehdottaa kääntäjille sopivia termejä ja luoda termikantoja, jotka voidaan integroida käännöstyökaluihin.
Miten tekoälyä voidaan hyödyntää käännösten laadunvarmistuksessa?
Miten tekoälyä voidaan hyödyntää käännösten laadunvarmistuksessa?
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.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.
Integer scelerisque magna nibh, sit amet efficitur purus elementum fringilla. Pellentesque id ligula id ipsum tempor pharetra vel ut mauris. Donec sodales imperdiet ex, sit amet consectetur enim consequat eget. Morbi rhoncus id ligula nec pulvinar. Donec sed convallis elit, id pretium tellus.
Pystyykö tekoäly huomioimaan kulttuurierot lokalisoinnissa?
Pystyykö tekoäly huomioimaan kulttuurierot lokalisoinnissa?
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.
Miten tekoälyä voidaan käyttää lokalisointiprojekteissa?
Miten tekoälyä voidaan käyttää lokalisointiprojekteissa?
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.
Tukeeko tekoäly puheentunnistusta ja transkriptioiden tuottamista?
Tukeeko tekoäly puheentunnistusta ja transkriptioiden tuottamista?
Kyllä. Puhuttu kieli voidaan muuntaa automaattisesti tekstiksi tekoälypohjaisella puheentunnistusteknologialla. Teknologiasta on hyötyä litteroinnissa, tekstittämisessä, selostusten lokalisoinnissa ja muissa multimedian lokalisointitehtävissä.
Mitä rajoituksia tekoälyn käyttämiselle lokalisoinnissa ja kääntämisessä on?
Mitä rajoituksia tekoälyn käyttämiselle lokalisoinnissa ja kääntämisessä on?
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.
Mikä on kielimalli?
Mikä on kielimalli?
Kielimalli (LM, language model) on matemaattinen malli, joka imitoi kielellisiä kykyjä monimutkaisten laskutoimitusten avulla.
Ovatko kaikki kielimallit samanlaisia?
Ovatko kaikki kielimallit samanlaisia?
Eivät – eri kielimallit palvelevat eri tarkoituksia. Esimerkiksi jotkin niistä toimivat toisten mallien perustana, kun taas toiset pyrkivät ennustamaan tekstijakson seuraavan sanan (kuten ennustavassa tekstinsyötössä).
Mikä on LLM?
Mikä on LLM?
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.
Kuinka suuria LLM:t ovat?
Kuinka suuria LLM:t ovat?
Tavanomaisessa konekäännösmallissa on noin 100–300 miljoonaa parametria. Suurissa kielimalleissa parametreja voi olla biljardeja (GPT3 sisältää 175 miljardia parametria.)
Miksi koolla on väliä suurissa kielimalleissa?
Miksi koolla on väliä suurissa kielimalleissa?
Mitä enemmän parametreja on, sitä enemmän ”tietämystä” malli pystyy ammentamaan koulutukseen käytetyistä esimerkeistä. Parametrien määrä vaikuttaa merkittävästi myös laskennan kustannuksiin (ja tehokkuuteen, viiveeseen jne.)
Mikä on ChatGPT?
Mikä on ChatGPT?
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.
Miten ChatGPT seuraa keskustelua?
Miten ChatGPT seuraa keskustelua?
Enimmäkseen se teeskentelee seuraavansa sitä konteksti-ikkunoiden avulla. Käytännössä koko keskustelu käsitellään jokaisessa vaiheessa uudelleen, jotta mallilla on aina käytössään koko konteksti.
Voivatko LLM:t tehdä verkkohakuja esimerkiksi Bingistä tai Googlesta?
Voivatko LLM:t tehdä verkkohakuja esimerkiksi Bingistä tai Googlesta?
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.
Voiko LLM:n luomaan sisältöön luottaa?
Voiko LLM:n luomaan sisältöön luottaa?
Ei täysin. Vaikka nämä mallit osaavat luoda johdonmukaisia virkkeitä, sisällön ja faktojen tarkkuudessa voi olla puutteita.