Käännöstekniikan ratkaisut - Automaatio ja integrointi

automation

Viimeisin teknologia tukenasi
Paranna tekoälyllä sisällön vaikuttavuutta ja tarkkuutta ja nopeuta suurten sisältömäärien käsittelyä.

stars_2

Huomioi koko organisaatiosi

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

security

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

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

Tekoälyoptimoitu 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.

professional businesswomen consulting business strategy

TMS-työkalut ja -konsultointi

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

a man with glasses using a tablet computer

Acolad-portaali

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

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.

5/5 tähden luokitus

”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

arrow_forward

Sisällön optimointi

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

arrow_forward

Prosessi- ja työnkulkuautomaatio

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

arrow_forward

Käännöksen laadunvarmistus

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

Laadunvarmistusratkaisu arrow_right_alt

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

Ota yhteyttä

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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

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?

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?

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.

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?

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?

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?

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?

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?

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

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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?

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

Tekoälypohjaiset lokalisointi- ja sisältöpalvelut

Tekoälypohjaisia ratkaisuja globaaleihin sisältötarpeisiin

Tekoälyoptimoitu konekäännös

Yhdistettävyys ja API-integraatiot

TMS-työkalut ja -konsultointi

Acolad-portaali

Vauhdita globalisointipyrkimyksiäsi

Konekäännökset

Automaattiset transkriptiot

Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

Sisällön tekoälytuotanto

Automaattisen tekstin tuottamisen teho

Optimoi sisältösi laadusta tinkimättä

Sisällön optimointi

Prosessi- ja työnkulkuautomaatio

Käännöksen laadunvarmistus

Oletko valmis siirtymään tekoälyn aikakauteen?

Aiheeseen liittyvät resurssit

Swiss Precision Diagnostics: päästä päähän -videolokalisointistrategia

Hitachi Energy: keskitetyt käännökset kansainvälisen menestyksen tuken...

Tekoälyn soveltaminen teknisten asiakirjojen kääntämiseen

NUXE: pariisilaisesta laboratoriosta maailmanmarkkinoille

Alfa Laval: Teknisiä käännöksiä maailmanlaajuiselle valmistajalle

Bugaboo: Maailmanlaajuisille markkinoille konekäännöksen tuella

Keskitetyt käännökset parantavat televiestintäyrityksen brändin yhtenä...

Fores: Lakikäännösten integrointi innovatiiviselle sovellusalustalle

Hyötyä konekääntämisestä: mitä voimme oppia johtavalta vähittäiskauppi...

Viestintä EU-kansalaisille ja Euroopan kielellisen monimuotoisuuden su...

Uusi monikielinen sivusto Kuusakoskelle

Tetra Pak Kustannussäästöjä terminologian ja käännösten hallinnalla

Bugaboo: Maailmanlaajuisille markkinoille konekäännöksen tuella

Publicis LMA:n menestystarina

Séché Environnement: Yhteistyömalli monikielisten vuosikertomusten tuo...

Auktorisoitu tai virallinen käännös: mihin toimiin on ryhdyttävä?

Ilmailu- ja puolustusalan käännösprojektien viisi tukipylvästä

Käännösten välttämättömyys rahoitusteknologiayrityksille – Acolad

Sananvalinta luksusalalla: rajat ylittävän viestinnän haasteet

Kääntäminen sähköisessä kaupankäynnissä: Tuoteselosteiden merkitys

Teknologian rooli konekääntämisen kehityksessä

Viisi vinkkiä käännösbudjetin suunnitteluun

Näin houkuttelet sivustollesi vierailijoita eri puolilta maailmaa

Verkkosivuston uudistaminen: Paremman käyttäjäkokemuksen kannalta tärk...

Näin kasvatat sovelluksesi käyttäjämääriä käännöksillä

Terminologian hallinnan parhaat käytännöt:

Miksi asiantuntijan vuosikertomuksen käännös on niin tärkeää

6 parasta käytäntöä Adobe Experience Manager -sivustoprojekteihin

Verkkosivujen lokalisointi: kolme tehokasta tapaa lähestyä monikielisi...

Teknisten käännösten ominaisuuksia

Kasvata liiketoimintaasi globaalisti näiden kielten avulla

Graafisen ilmeen lokalisointi: sanoja pidemmälle

Top 5 -tavat, joilla tekoäly vaikuttaa jo nyt kansainvälistymiseen

Pika-aloitusopas: Monikieliset verkkosivustot Adobe Experience Manager...

Parhaat käytännöt virallisten ja oikeudellisten asiakirjojen kääntämis...

5 vinkkiä valmistusteollisuuden käännöksiin

Neljä kysymystä, jotka auttavat onnistumaan ohjelmistojen lokalisoinni...

Mitkä ovat konekääntämisen parhaat käyttökohteet?

Miksi HR-viestintä kannattaa lokalisoida? – Acolad

Tekstitys vai dubbaus: kumpi sopisi paremmin videoosi?

Kaikki tarvittava tieto auktorisoiduista käännöksistä

Sisällön yhdistettävyys: teknologiaintegraatiot käännösten hallintaan

Johdatus käännöstekniikoihin

Opas onnistuneeseen kielipalvelujen tarjouspyyntöön - Acolad

Brittiläinen, amerikkalainen, kansainvälinen: englannin eri muodot

Kääntäminen ja lokalisointi auttoi luksusbrändiä juhlistamaan tarinaan...

Uusi monikielinen sivusto Kuusakoskelle

Séché Environnement: Yhteistyöhön perustuva lähestymistapa monikielisi...

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

Voinko käyttää tekoälyä sisällöntuotannon automatisointiin?

Mitä hyötyä tekoälystä on sisällöntuotannossa?

Voiko tekoäly tuottaa yksilöllisiä käyttäjäkokemuksia?

Mitä riskejä tekoälyn tuottamaan sisältöön liittyy?

Voiko luonnollisen kielen käsittely (NLP) parantaa sisältöanalyysia?

Mikä on tekoälyn rooli kääntämisessä ja lokalisoinnissa?

Kuinka tarkkoja tekoälypohjaiset konekäännökset ovat?

Voiko tekoäly korvata ihmiskääntäjät?

Miten tekoäly tukee terminologian hallintaa?

Miten tekoälyä voidaan hyödyntää käännösten laadunvarmistuksessa?

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Pystyykö tekoäly huomioimaan kulttuurierot lokalisoinnissa?

Miten tekoälyä voidaan käyttää lokalisointiprojekteissa?