更新多种语言的测试用例和脚本非常复杂

我们可以更深入地探讨这些工具可以在哪里以及如何精确地实施。三个关键领域是翻译、质量和生产级任务。 在翻译中部署人工智能和机器翻译 有些类型的内容,例如营销资产和其他创意或文化敏感的文本,需要人类的专业知识。然而,在其他情况下,使用人工智能进行翻译是有意义的。 语言服务提供商经常部署神经机器翻译(NMT) 和/或大型语言模型 (LLM) 来提高翻译效率。 以下是该技术可以解决的一些翻译难题的示例: 大量且信息丰富的内容:对于翻译大量内容(如常见问题解答、客户支持信息和产品描述),AI 既高效又有效。这些内容类型优先考虑清晰的沟通,而不是创造力和情感影响,因此它们非常适合 MT。 持续更新:经常更新的网站和应用程序受益于人工智能使所有语言版本保持最新的能力。

初稿:人工智能可以快速为大型项目制作翻译的“初稿”

,减少所需的人力劳动。 MT 通常适用于 荷兰 Whatsapp 号码 结构良好、信息丰富的内容,这些内容需要快速翻译。通过有策略地将 AI 应用于合适的内容类型,我们可以发挥技术的优势,同时让人类专家发挥他们最擅长的领域。对于翻译,我们会评估使用 AI 进行高效、高质量翻译的最有效方法,并评估最适合这项工作的 MT 引擎和其他工具。 质量保证领域的人工智能创新 质量保证是 AI 可以简化的本地化的另一个方面。AI 通过以下方式增强 QA: 错误检测:识别和纠正常见错误,如拼写错误和语法错误。 一致性检查:在大型项目和多种语言中保持统一的语气和风格。 自动化测试:发现软件和网络内容中潜在的用户体验问题,以确保流畅的用户体验。 质量评估(QE):预测 AI 翻译的可靠性,指示何时需要对复杂或文化敏感的内容进行人工审核。 通过这些创新,人工智能正在改变质量保证领域,使本地化过程更加智能、快捷,从而让您的内容始终符合您的质量标准。

AI 推动改进的其他手动本地化任务 在本地化过程中,

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手工完成所有工作可能非常耗时 肯尼亚电报号码 且容易出错。以下是使用 AI 自动化可以解决的一些问题: 管理特定区域的内容差异:想象一下,尝试手动处理每个区域的所有日期格式、货币和文化差异。这很复杂、耗时,而且很容易出错。 动态内容更新:网站和应用程序始终处于移动状态,不断更新。尝试手动更新所有版本的翻译?这会很快导致瓶颈。 修复人为错误:我们只是人 — 错误是难免的,尤其是在跨多种语言执行重复任务时。可以构建自动化来检查、捕获和修复常见错误。 软件本地化:。如果没有自动化,就会导致延迟和混乱。人工智能可以帮助我们简化流程,实现平稳、敏捷的部署。 在本地化计划中获得 AI 优势 完全手动管理的工作流程会带来不必要的延迟,并增加出错的可能性。在 Acclaro,我们相信在可行的情况下应用技术来改进流程、降低成本、消除错误并释放您的顶级资源来开展更多增值活动。 在翻译方面,我们不会要求在人或机器之间做出选择,而是提供两者的智能组合——使用人工智能翻译技术简化流程、提高质量,同时将人类的专业知识置于关键内容的核心。 想要利用 AI 来提升您的本地化工作吗?我们拥有实现这一目标的工具和团队。 了解Acclaro 如何利用 AI

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