Acolad
Encomende agora Fale connosco

Avaliação comparativa da transcrição de dados em várias línguas para uma empresa global de IA

No âmbito do seu trabalho de desenvolvimento de modelos de IA, uma empresa global especializada em IA realizou um teste comparativo formal de transcrição de dados, avaliando fornecedores em quatro línguas. A Acolad apresentou uma taxa de erro de 0–1% e ficou em primeiro lugar, permitindo ao nosso cliente desenvolver IA em várias línguas escalável. Dizemos-lhe como.

 

Indústria e serviços

Sobre o cliente
Uma empresa global de tecnologia que desenvolve produtos baseados em IA que dependem de dados de áudio multilingues de alta qualidade para treino dos modelos.

Ao operar em vários mercados, a empresa precisava de uma comparação controlada e mensurável entre fornecedores para garantir que dispunha do melhor processo de transcrição de dados em quatro línguas — francês, alemão, espanhol e português — para alimentar o treino do seu modelo de IA.

O desafio

Como escalar os dados de treino de IA de áudio em várias línguas com confiança

Antes que este cliente pudesse expandir a sua operação de treino de IA a várias línguas e mercados, precisava de ter confiança nos seus dados multilingues. Sem isso, os riscos eram reais: qualidade inconsistente entre pares de línguas, estruturas de anotação aplicadas de forma diferente por vários fornecedores e um processo de formação que exigiria medidas corretivas dispendiosas mais tarde.

Uma avaliação comparativa formal foi o primeiro passo certo — mas apenas se todos os fornecedores estivessem a seguir as mesmas regras. No caso de um pipeline de treino de IA, isso significa consistência a nível do segmento em todas as dimensões de anotação. Exigiam:

  • Alinhamento preciso de carimbos de data e hora

  • Separação de falantes que se mantém mesmo em situações de sobreposição de vozes

  • Uma classificação de sotaques que seja consistente e não dependa do intérprete

  • Classificação de emoções com pontuações de intensidade calibradas, em vez de rótulos subjetivos

  • Marcadores não verbais padronizados, aplicados de forma idêntica por todos os anotadores

Pequenas variações na consistência destes fatores teriam um impacto enorme, tornando os conjuntos de dados inutilizáveis para treino de IA em fases posteriores.

Com uma comparação mensurável entre estes indicadores, o cliente poderia avaliar de forma fiável os fornecedores mais adequados para o ajudar a expandir o treino de IA em grande escala.

concept of fingers typing on keyboard with data streaming as abstract red orange waves

"O nosso trabalho não se resume a fornecer dados — consiste em dar aos clientes a confiança necessária para crescerem. Quando um cliente está a comparar a qualidade da transcrição em quatro línguas simultaneamente, a qualidade tem de ser integrada no ambiente de produção desde o início, e não avaliada a posteriori."

 

Jennifer Nacinelli, Gestora do Programa de Dados de IA, Acolad

Alimente a sua IA com dados de alta qualidade em várias línguas, em grande escala

A Acolad fornece conjuntos de dados específicos, precisos e fiáveis para garantir o melhor desempenho possível em IA e aprendizagem automática.

Descubra os nossos serviços de dados
square-56
A solução

Um fluxo de trabalho personalizado de anotação de dados, concebido com base em diretrizes específicas

A Acolad configurou um módulo personalizado de transcrição e etiquetagem para o projeto, incorporando as diretrizes do cliente diretamente no ambiente de produção. Cada funcionalidade abordava um modo de falha específico:

  • O controlo da data e hora ao nível do segmento eliminou o desvio na fonte

  • A separação de falantes e a classificação de sotaques são geridas na mesma interface, reduzindo erros de transferência

  • Identificação de emoções com pontuação de intensidade aplicada através de campos de introdução estruturados, e não de texto livre

  • Verificações automatizadas de controlo de qualidade acionadas durante o processamento, antes da revisão humana

  • Verificação final de validação antes da entrega, com resultados documentados para o exercício de análise comparativa do cliente

A pré-transcrição por reconhecimento automático de voz (ASR) foi combinada com uma pós-edição assistida por IA, em conformidade com as diretrizes do projeto e com supervisão humana em todas as fases em que a interpretação das diretrizes exigisse um julgamento.

O cliente recebeu não só os dados, mas também o registo de auditoria para os avaliar em comparação com todos os fornecedores concorrentes, nas mesmas condições.

Resumo dos resultados

N.º 1

A Acolad ficou à frente de todos os fornecedores concorrentes

4

Línguas transmitidas em simultâneo

0-1%

Taxa de erro global

Todos os dados foram fornecidos pela análise comparativa realizada pelo próprio fornecedor do cliente.
Os resultados

Uma base de dados em várias línguas fiável para uma IA escalável

A Acolad ficou à frente de todos os prestadores concorrentes no conjunto de avaliação comparativa. A análise realizada pelo próprio cliente revelou uma taxa de erro de 0–1% em todo o conjunto de dados avaliado.

Os resultados relativos ao nível linguístico foram documentados de forma transparente — não tendo sido registados erros em espanhol e português, e tendo-se verificado muito poucos erros menores em francês e alemão.

O cliente dispõe agora de uma seleção de fornecedores baseada em dados concretos, e não em suposições. E um fluxo de trabalho de produção que se adapta a um ambiente de anotação regulamentado — com os mesmos controlos de qualidade que estiveram na base do trabalho de referência.

Agora, têm a capacidade de treinar os seus modelos de IA com dados multilingues fiáveis — e de levar a sua operação de treino de IA em vários idiomas à escala de produção.

freelancer-avatars-centered 1

Procura um serviço de transcrição de dados em que possa confiar, mesmo em grande escala?

Contacte-nos