دراسات الحالة
بيانات اللغة التركية ومواءمة النماذج لمطوّر ذكاء اصطناعي عالمي
بالنسبة إلى مطوّر ذكاء اصطناعي عالمي كانت نماذجه دون المستوى في التركية، حرّكت كوادر مُوظَّفة للحُكم الصرفي وتصنيف للأخطاء عملية التقييم.
التحدي
تعاملت نماذج العميل مع التركية أسوأ بشكل قابل للقياس، وبيّنت مجموعة التقييم السبب: الصرف. مزّق التقطيع المضبوط على الإنجليزية وحدات ذات معنى وولّد أخطاء توافق لواحق لا يرتكبها أي ناطق أصلي. أنتج موردون سابقون بيانات بدت مقبولة لغير الناطقين وفشلت في التقييم.
ما فعلته Corpshore
استقطبنا كوادر تركية موزّعة بسقف لغوي مرتفع بشكل غير معتاد. جرى البرنامج على أربع مراحل. كانت المساهمة الجوهرية هي تصنيف الأخطاء: صنّف المُعلِّقون الإخفاقات بحسب سببها اللغوي، مانحين فريق البحث إشارة قابلة للعمل بها. أُديرت الجودة بوصفها بوابة لا تقريرًا.
النتائج
- سُلّمت عدة مئات من الساعات من الكلام التركي المُفرَّغ إضافة إلى أحجام كبيرة من بيانات التفضيل والتقييم، اجتازت جميعها القبول
- بقي الاتفاق بين المُعلِّقين فوق العتبة عبر زيادتين في الحجم
- أبلغ العميل عن تحسّن قابل للقياس على مجموعة تقييمه الداخلية، أكبره في الدقة الصرفية
- مُدّد البرنامج مرتين وتوسّع إلى الأذربيجانية والأوزبكية
لماذا نجح
كان العميل يشتري الحجم. ما احتاجه هو التشخيص اللغوي. الاستقطاب للحُكم الصرفي كلّف أكثر لكل ساعة وأنتج بيانات حرّكت التقييم فعلًا.
لنبنِ فريقك في تركيا
أخبرنا بوظيفتك ونطاقك واحتياجاتك اللغوية. سنعود إليك خلال ست ساعات.