Innan denna kund kunde utvidga sin AI-träningsverksamhet till flera språk och marknader behövde de kunna lita på sina flerspråkiga data. Utan detta fanns det reella risker: ojämn kvalitet mellan olika språkpar, att olika leverantörer tillämpade annoteringsramverk på olika sätt samt en träningsprocess som skulle kräva kostsamma korrigeringar längre fram.
En formell jämförelse var ett bra första steg – men bara om alla leverantörer följde samma regler. För en AI-träningsprocess innebär det enhetlighet på segmentnivå inom alla annoteringsdimensioner. De krävde:
-
Exakt synkronisering av tidsstämplar
-
Talseparation som bibehålls även vid överlappande tal
-
En accentklassificering som är konsekvent och inte tolkberoende
-
Känslomässig taggning med kalibrerade intensitetsvärden, inte subjektiva etiketter
-
Standardiserade icke-språkliga markörer som tillämpas på samma sätt av alla annotatörer
Små variationer i dessa faktorer skulle få enorma konsekvenser – vilket skulle göra datamängderna oanvändbara för efterföljande AI-träning.
Genom en mätbar jämförelse av dessa nyckeltal skulle kunden kunna göra en tillförlitlig utvärdering av vilka leverantörer som bäst kan hjälpa dem att bygga ut AI-träningen i stor skala.

