Appen_China的博客

对于罕见语种的使用者而言，如何确保知识获取的公平性？早期的在线翻译软件笨拙呆板，逐字直译，往往导致对语言细微差别的严重误解。而目前在一众翻译软件中，由Azure AI技术支持的微软翻译帮助实现了多语言间的无缝沟通和跨文化交流。扩展语言能力，尤其是罕见语种，是微软翻译面临的一大挑战。目前，微软翻译支持110种语言，其中，澳鹏Appen为其108种语言提供数据支持。一起来走进今天的案例故事。

您可能需要转录的官文数量以及您的需求频率都是应该考虑的因素。是短期的还是长期的？请记住，规模大、信誉良好的供应商可能已经处理过极具挑战性的项目，并且更有可能随着最新的技术发展与时俱进。请他们介绍所参与过的与您的项目类似的案例，询问相关的客户评价和客户满意度评分。根据个人的角色和他们处理的数据类型，会有多种不同级别的审查。适用的标准可能包括您所在行业特定的标准或当地政府规定的标准。其他考虑因素包括明确、商定的质量目标（包含关键绩效指标）、健全的培训和发展计划、完善的质量审核系统以及监控客户满意度的流程。

如果想伺机而动，就是这样。”——杰克船长提到海盗，我们往往联想到约翰尼·德普在《加勒比海盗》中饰演的杰克船长。我们有什么理由不喜欢海盗呢？他们航行在海上，寻找埋藏的宝藏，痛饮朗姆酒，用自己独特的海盗语言交谈。除了神气活现、似乎总有喝不完的朗姆酒，还有机会像下一季的伯金那样佩戴钩子，做海盗（或假扮成海盗）的妙处就是海盗那独特而又非常微妙的语言。

在提供足够多的马的图片和非马的图片的训练数据之后，机器就能学习辨别马的特征，然后独立观察图片，并告诉您图片是否为马。它既可以是从ERP或CRM系统中提取的机器生成的交易数据，也可以是来自传感器的关于动作的简单时间戳数据，还可以是电子表格中人工生成的数据输入。在探索数据及其“环境”时，机器通过反复试错，学习获得奖励并实现其目标的最高效和有效的方法。语音识别和摄像头的进步将帮助追踪驾驶员的情绪，这是人机界面的重要一步，让汽车能够识别说话者的情绪及其语言，这样，当用户感到沮丧时，汽车就能知道并做出相应的反应。

我们每个人都有成千上万个数据与我们的生活息息相关，涉及我们的健康、财务状况以及生活中的其他重要方面，这也解释了为什么可以利用机器学习和人工智能 (AI) 的最新发展，从而使我们在数据协同工作中受益。

人机协同”（HITL）是人工智能的一个分支，它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型。在传统的“人机协同”方法中，人们会参与一个良性循环，在其中训练、调整和测试特定算法。通常，它的工作方式如下： 首先，对数据进行人工标注。这就为模型提供了高质量（和大量）的训练数据。机器学习算法学会根据这些数据做出决策。接下来，对模型进行人工调整。这会有若干不同方式，但通常情况下，人们会对数据进行评分，以说明过度拟合的情况，教给分类器有关极端情况或模型权限范围内的新类别的信息。

深入了解企业目前如何使用AI创建和交付相关内容前，让我们先了解一下如下定义内容相关性：相关内容是指适时地向适当的人提供适当的内容。相关内容可以与SEO（搜索引擎优化）和搜索查询相对应，也可以与社交网络中的参与或用户的数据图相对应。您需要确保能够训练AI模型识别哪些内容与您的客户相关，以便仅提供他们认为有用或有趣的内容。内容策展：策展内容即选用于特定目的或个人的内容。内容策展良好意味着内容实现了您指定的参与效果或有用性目标，并且是更大的流程或历程的一部分。

构建机器学习模型时，人们往往将激情和精力集中于收集数据和训练模型，对测试模型和验证结果往往缺少应有的关注。正确的验证技术有助于估计无偏见的广义模型的性能，并更好地理解模型训练的效果。您需要确保机器学习模型经过准确的训练，能输出正确的数据，在部署到现实场景中时，它还能做出准确的预测。经过适当验证的模型足够可靠，能够适应现实世界中的各种新场景。不幸的是，没有任何一种验证技术可以适用于所有的机器学习模型。选择正确的验证方法需要理解组数据和时间索引数据。

要实现搜索相关性算法从良好到卓越的跨越，人工优化的数据是关键。想了解澳鹏、Adobe 和 Etsy 数据科学负责人的一些真实的相关性评分示例，请和我们的专家联系。

如果您的搜索栏不能返回相关的结果，客户会感到失望并退出网站，寻找新的解决方案。无论在什么网站上搜索，寻找什么，甚至在打错字或使用了错误的措辞时，客户都期待高质量的结果。搜索相关性是指网站或应用的搜索栏能够向客户提供高质量的、理想的结果。AI支持的搜索相关性是基于使用智能参数的算法，返回与搜索用户最相关的结果。如果搜索相关性算法不佳，返回结果不准确，客户就可能会退出网站，并去其他网站搜索想要的东西。澳鹏与各种规模的公司合作，帮助其获取高质量的训练数据集，建立一个能向用户返还正确结果的搜索栏。

训练数据驱动机器学习，机器学习促进丰富的人机交互体验。在快速迭代的互联网时代，我们不断被各种广告铺盖，甚至经常细思极恐，“天呐，小红书怎么知道我面膜没了。”这都是算法和机器学习的鬼斧神工洞察着用户的搜索意图。

至关重要的是，定期进行质量保证检查，以确保聊天机器人的学习和适应适合您的品牌，并为您的客户提供正确的客户体验。为在保持客户良好体验的同时降低成本，许多公司都在投资AI技术和算法，以便能够立即回答和响应客户的问题和请求。对于AI驱动的聊天机器人，您能够做的最重要的一件事是，为它提供高质量的训练数据。在使用AI驱动的聊天机器人时，为客户提供最佳体验的另一种方法是让AI访问客户数据的数据库。虽然高质量的训练数据前期成本高昂，但它将确保您拥有一个训练有素、非常有用的聊天机器人，让您的公司大受裨益并节约费用。

现在，回到有关细微差别和差异的问题：航空旅行不是一个简单的问题。该企业可以与现场代表进行更微妙、更困难的对话，后者可以最好地处理这些请求，同时现场代表不需要花时间处理那些机械性的请求，因为机器人能在更短的时间内用更少的成本处理这类请求。Yalo是一家创新型企业，它利用与 Facebook、Whatsapp、AWS 和澳鹏的所有人的合作伙伴关系来帮助企业与客户建立一对一的私人关系。Yalo 的有志之士不仅了解创建智能聊天机器人所需的繁琐工作，还知道这样做的价值，同时还为这些机器人注入了正确的态度和天赋。

您的语音识别系统是经济高效，还是差强人意，这取决于您的数据。机器学习项目能否成功推出和获得投资回报，最重要的决定因素就是数据。如果您计划构建一个语音识别系统或对话式AI（聊天助理），则需要一个大型语音识别数据集。如今，如何获得所需要的数据并确保数据的高质量是许多公司面临的难题之一，因为高质量的数据才能帮助他们构建成功的机器学习模型。

您可能需要转录的官文数量以及您的需求频率都是应该考虑的因素。是短期的还是长期的？请记住，规模大、信誉良好的供应商可能已经处理过极具挑战性的项目，并且更有可能随着最新的技术发展与时俱进。请他们介绍所参与过的与您的项目类似的案例，询问相关的客户评价和客户满意度评分。根据个人的角色和他们处理的数据类型，会有多种不同级别的审查。适用的标准可能包括您所在行业特定的标准或当地政府规定的标准。其他考虑因素包括明确、商定的质量目标（包含关键绩效指标）、健全的培训和发展计划、完善的质量审核系统以及监控客户满意度的流程。

我们都熟悉手工音频转录的方法：在面对面的情况下，一个人尽可能快地记录特定会议或活动中的言辞或事件。人们还可以远程收听活动的音频文件，并在收听时进行转录。随后，再查看他们的初始笔记，并根据需要进行整理。这种方法的准确性会很高，尤其是第二种情况，但对于记录者而言，往往费时费力。AI赋能的转录旨在通过实时处理初始转录，缩短转录工作所投入的时间。最有效的做法是，事后人工验证AI转录文档，修复AI的错误或误解。理想情况下，验证者应具备相关主题（法律、医学等）的专业知识，以便理解要使用的适当术语。

是自信的还是犹豫的？事实上，在任何需要向目标受众传达简洁清晰的内容的情况下，人的说话方式无关紧要，可以选择智能转录方式。甚至，在生成一份智能转录时，转录员会做得更多，例如纠正语法错误或改述发言内容，使发言内容更清楚或更简洁。逐字和智能逐字是最常见的两种转录风格，但有一点很重要，就是要了解清楚这两者间的差别，以选择正确的转录类型。所以，嗯，我想让所有投资方知道我的想法，这样他们就会知道我非常，非常认真地想要启动，你明白吧？“所以，不管怎样，你知道的，我计划启动这个项目，呃，让我想想，实际上肯定是在，啊，

不过，这样也有潜在的好处，比如通过虚拟的方式在公司内部建立联系具有更高的灵活性，参加在线培训和职业发展的机会也更多。虽然疫情造成了前所未有的影响，但我们的新安排为客户确保了业务连续性，包括那些对转录服务的安全性要求最高的客户。正如Millie所言，通过改变我们的转录员、质量检查员、技术人员和团队领导的工作方式，我们继续为有需要的客户提供最安全的转录服务。对于其他客户，我们的员工在家提供服务，这些服务仍然是安全的，但并未提供其他可在现场提供的高级安全功能。所有工作均离线完成，并且有针对密码和登录的严格规定。

总之，转录流程指导并不复杂，但在这个过程中，我们需要做出一些重要的选择。为了保证最佳的录制质量，可以使用高质量麦克风，选择安静的地点，关闭会议室中的全部无关设备（包括手机在内），以及提前向与会者简单介绍会议。随着远程办公越来越普遍，很多企业都需要书面记录线上会议或电话会议的内容，这时，转录的高效和高质量就至关重要。澳鹏（appen）根据多年的经验，总结了一下七大步骤，您可以和我们讨论您的看法，或者联系我们进行进一步咨询。转录完成后，文件就会被送到质检处，这是整个流程中的关键环节。是长期还是单次的转录需求？

全球疫情已加速这些预期的实现，因为对于希望在虚拟世界运营的同时，仍与客户保持联系的企业而言，对话式人工智能至关重要。有了成功的概念验证，这些变化会重新定义品牌互动的方式，并必将成为新的常态，即便是在疫情之后。模仿人类的语言交流是件极其困难的事。“哦，是的，我觉得，是的，这个更好”这句话里有许多没有必要的语气词，会影响含义的解释。当我们查看噪声数据的统计信息时，我们发现，在平均 53％ 的情况下，AI 要么正确无误，要么犯了小错误；我们可以观察人类的交互，提取典型的行为元素，并在此基础上生成机器人交互。

对话式人工智能 (AI) 已经出现在许多家庭的客厅、汽车和在线购物体验中。聊天机器人、语音助手、智能扬声器、交互式语音识别系统：所有这些都是对话式 AI 的示例。由于该领域通过增强的客户体验提供了更多可访问性，因此吸引了大量投资。最简单来说，对话式 AI 就是人与机器之间的交互。它识别语音和文本、意图以及各种语言，以模仿，或人类对话。对话式 AI 解决方案可以完成人类经常做的重复性任务，从而节省金钱和时间，并使人类腾出时间从事更高层次的战略性工作。

数据标注一直以来都是人工智能的基础，是机器学习得以训练的不可或缺的步骤。随着互联网的兴起，如何创建和维护一个健康的网络环境将成为互联网平台不断解决的问题，但对于与日俱增的用户增长和铺天盖地的网络信息，人工审核内容变得不切实际，企业纷纷转向机器学习的研发以便高效进行内容审核。

语音识别技术的存在让机器能够听懂人类的语言，让机器理解人类的语言。语音识别技术发展至今，已经应运而上了各种各样的语音智能助手，可能有一天我们身边的物体都能和我们说话，万物相连的时代也如期而至。

如果无法找到所需的数据，还需要创建自己的数据集，或与澳鹏等数据第三方供应商一起采集语音数据。在为特定的应用场景准备了足够的音频数据之后，就需要对这些数据进行标注。如果要标注的是语音数据，最好使用懂某种语言的标注人员进行标注，也因此，如果能在全球范围内及时找到会特定语言的标注人员将会是企业的不二选择。在语音AI的协助之下，企业也可以节省传统的人工客服所花费的时间和精力，将重心转向更需要人为探讨的商业策略方向上。随着大量资金的摄入，更多的研发将推动新的技术不断进步和AI落地典范案例的成功部署。

我们一直说，对于一个高质量的人工智能产品离不开高质量的训练数据。对于不同的人工智能我们需要不同的数据对其训练。要采集正确的数据去训练特定的模型才会得到高度精准的人工智能产品，才会解决某些特定的场景问题。在确定数据采集的方法之前，我们都应该明确我们要解决的AI场景是什么？如果你是需要去做一款智能客服语音系统，你必然需要的是大量的语音数据而不是图像数据。当我们明确了需要的是大量的语音数据后，我们就要去寻找适合语音数据采集的方法。我们是否需要某种特定的工具？我们是否需要特定的培训才会使用这些工具？

现在，利用算法可以检测音频样本中的模式，将它们与各种语言的声音进行匹配，并确定每个说话者所说的内容。例如，对于包含人们谈话的文件，音频分类可以根据说话人使用的语言、方言和语义进行区分。人类讲不同的语言，有不同的方言，还有不同的口音。对于音频和语音识别，噪声数据这一术语的字面意思是：如果试图了解说话者所说的内容，但却不断听到背景声音或是车辆驶过的声音，就会得到噪声数据。通过音频、语音和语言处理解决企业在现实中的问题，可以优化用户体验、降低成本和减少单调耗时的人力劳动，并让企业将工作重点转向更高层次的流程。

在人工智能发展和全球疫情的双重作用下，企业加强了与客户的线上沟通。企业越发依赖于虚拟助手、聊天机器人以及其他的语音技术，以实现与客户的高效互动。这几类人工智能，都是依赖于自动语音识别技术，简称为ASR。ASR涉及到将语音转换为文本，促使计算机理解人类语言并与人类对话。ASR的使用量正在与日俱增。在Deepgram与Opus Research合作进行的一项中，向来自北美洲多个行业的400名决策者调查了其公司的ASR使用情况。

文本标注是对文本进行特征标记的过程。在这个过程中，我们明确文本的多维度特征，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等元数据标签，以创建一个巨大的文本数据集（文本训练数据）。通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何识别文本中隐含的人类意图或情感，更加“人性化”地理解语言。需要注意的是，我们需要使用非常全面且准确的高质量文本数据，才能培养出一个“聪明”的人工智能。文本标注如果处理不当，将导致机器无法正确理解文本内容，例如显示语法错误，导致清晰度或上下文方面的问题。

自然语言处理（NLP）是指软件对语言的操作。在处理过程中，软件将语言分解成若干部分，以便能够理解和解释。这可以通过语音或文本实现，具体取决于软件。当与人工智能和机器学习结合使用时，NLP数据集呈指数级增长，这使得该技术能够做得更多更好。NLP的第一次迭代始于50多年前，从语言学领域演变而来。如今，NLP技术最常见的例子就在您的钱包或口袋里。家中或智能手机上的智能助手使用NLP和人工智能为智能搜索提供语音驱动接口。

您有没有和聊天机器人互动过？或者您是否向虚拟助手，例如 Siri、Alexa 或您车上的车载娱乐系统发出过某些请求？您使用过在线翻译吗？我们大多数人都曾与这些人工智能 (AI) 互动过，我们也从未停止过思考如何便捷地表达我们的需求并获得适当的回应。如果我和Siri说：“hey Siri,今天我失恋了，能放首让我快乐的歌吗？”，下一秒，你的手机开始播放：昨天已是过去明天更多回忆，今天你要嫁给我。你的世界会在那一刻突然吐粉色泡泡吗？

情感分析能够通过提取特定的词或短语来判断一条内容是正面、负面还是中立的。情感分析的主要目的是分析受众对某些产品、事件、人物或言语的看法。相对于客观事实，情感是主观的表达方式，用来描述一个人对某个特定主题或话题的感受。虽然 “情感 “和 “情绪 “被许多人交替使用，但这两个概念之间存在着根本的区别。情感意味着对一个目标的更有组织的处置，而情绪描述的是一种非自愿的生理反应。在文本中，情感可以用两种不同的方式来表达。

多轮对话标注工具

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欢迎光临2022年的汽车穿梭餐厅，让AI为你点单。

人工智能通过聊天机器人、机器人、智能应用/设备等巧妙融入，增加客户服务的接触点，提供卓有成效的全天候支持，让服务行业提升到新的高度。

2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京正式开幕。从“同一个梦想”到“一起向未来”，2022年的中国已然是全球科技浪潮的引领者。其中，自动驾驶、计算机视觉、深度学习等一系列人工智能技术大显身手。北京冬奥组委会所在的首钢园区的L4级自动驾驶班车车队、能识别多种语言的智能客服机器人、准确识别运动员动作的AI裁判...北京冬奥会对AI技术应用进行了全方位、系统性的深度参与。一起看看这些有趣的AI应用吧！AI手语主播亮相冬奥由央视和百度联合推出的“AI手语主播”，有着真人般的外..

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语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。它内置在我们的手机、游戏机或智能手表中，只需呼唤它的名字，就可以帮你订外卖、播报天气等等。经过几十年的发展，深度学习使得语音识别技术可以应用到更多的实际场景中。语言是人与人沟通最重要的方式，语音识别能力是让机器理解人类世界的基础能力。通过深度学习算法建立语音识别模型，需要大量高质量的结构化语音数据对模型进行训练。语音分割和语音转写即对非结构化语音数据进行的结构化处理。澳鹏Appen中国自主研发的人工智能辅助数据标注平台，集成了为多样..

电影《X战警》中，X教授具有心灵感应和精神控制的能力，而能读懂人心的机器便与此相似。教会机器去辨别和理解人类的情感和语言，这样的技术被称为情感分析。互联网技术发展至今，人们的任何消费行为都可以通过网络进行信息共享。而商家也在利用这些信息做着重要的商业决策和营销方案。任何正面或负面的信息都左右着消费者的购买意向。情感分析技术可以通过对好评及差评进行归因，帮助商家加强产品的迭代和优化。这其中，更有效的数据便成为让机器能够读懂人类情感的关键。优质的数据可以更好地教导机器去理解人类的意图，从而精准满足用户需求