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elearning - La traduzione generativa basata sull
La traduzione generativa basata sull'intelligenza artificiale nell'eLearning




Pubblicato il: 20/10/2023
Esplora la traduzione automatizzata generativa basata sull'intelligenza artificiale
Nell'era digitale di oggi, la comunicazione non conosce limiti. Grazie a tecnologie moderne come la traduzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale che stanno rivoluzionando il modo in cui i contenuti eLearning tradotti vengono sviluppati, forniti e utilizzati.

Questa potente tecnologia utilizza sofisticati algoritmi e tecniche di machine learning per decifrare e tradurre i contenuti didattici con la massima velocità e precisione. Ha il potenziale per abbattere le barriere linguistiche, favorire lo scambio interculturale e spingere la globalizzazione a livelli senza precedenti.

Questo articolo esplora le capacità della traduzione automatica generativa basata sull'intelligenza artificiale e come può plasmare il futuro dell'eLearning. Ti guideremo attraverso le sue funzionalità significative e come trarne il massimo.

intelligenza artificiale - traduzione generativa

Progressi nella traduzione automatizzata generativa basata sull’intelligenza artificiale
La traduzione automatizzata generativa basata sull’intelligenza artificiale ha visto grandi progressi negli ultimi anni. Questi progressi sono stati guidati dal continuo miglioramento delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’apprendimento automatico (ML), i modelli linguistici e le reti neurali.

Facebook AI ha introdotto M2M-100, un innovativo modello di traduzione automatica multilingue in grado di tradurre tra qualsiasi combinazione di 100 lingue, eliminando la necessità di dati in inglese. Hanno anche creato un innovativo sistema di traduzione vocale per l’hokkien, una lingua prevalentemente parlata nella diaspora cinese.

Recentemente, Samsung Electronics ha presentato la pluripremiata traduzione automatica al Workshop on Machine Translation, uno dei più grandi eventi per la ricerca sulla traduzione automatica. Il loro team ha vinto il primo premio per aver migliorato le prestazioni di traduzione di un dominio specifico incorporando una traduzione terminologica con vincoli flessibili per il dominio biomedico.

D’altro canto, DeepL, una startup che fornisce servizi di traduzione istantanea ad aziende e fornitori indipendenti, ha raccolto 100 milioni di dollari per una valutazione di oltre 1 miliardo di dollari. Questo finanziamento si concentra sull’apprendimento profondo, sulla modellazione linguistica e sull’introduzione di nuovi servizi, come un miglioratore di scrittura monolingue (stessa lingua) in stile grammaticale.

Harbinger ha sfruttato l'intelligenza artificiale per la traduzione, la trascrizione e i sottotitoli come parte del suo sforzo di trasformare filmati grezzi in video di fascia alta per l'apprendimento virtuale. La nostra soluzione ha aiutato la più grande compagnia assicurativa globale a fornire in modo efficiente video in più lingue, a lanciare un programma di formazione virtuale e a supportare il proprio team di vendita in tutto il mondo.

7 modi per trarre vantaggio dalla traduzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale
La traduzione basata sull’intelligenza artificiale consente alle aziende di espandersi a livello internazionale, raggiungendo un pubblico più ampio e favorendo la crescita economica. Come? Rispondendo a diversi casi d'uso dell'eLearning. Comprendiamone alcuni in dettaglio per darti un'idea migliore.

1. Traduzione di contenuti specifici per il cliente
Grazie alla traduzione basata sull'intelligenza artificiale, le piattaforme di eLearning possono soddisfare le esigenze specifiche dei clienti fornendo contenuti su misura. Il processo prevede una sofisticata profilazione e segmentazione dei clienti per tracciare percorsi dinamici dei clienti. Ciò può dare priorità alle preferenze individuali, al background linguistico e alle sfumature culturali per creare un ambiente educativo più inclusivo e coinvolgente per i clienti.

2. Traduzione di corsi di eLearning
La traduzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale semplifica la traduzione dei corsi di eLearning. Converte in modo efficiente i contenuti da una lingua all'altra, rendendo le risorse educative accessibili al pubblico target, indipendentemente dalla diversità linguistica. Converte testo, audio, video ed elementi multimediali all'interno del corso eLearning preservando il contesto e mantenendo la precisione.

3. Traduzione multilingue automatizzata
La traduzione basata sull'intelligenza artificiale può automatizzare il processo di traduzione dei contenuti didattici in più lingue. Può tradurre documenti in diverse lingue e formati come Docx, PPTx, XLSx e PDF senza compromettere la formattazione del documento.

Utilizza nuove strategie di mining e tecniche di traduzione automatica multilingue per riflettere una scrittura più diversificata di lingue e morfologia. Può consentire una rapida diffusione della conoscenza in varie regioni ed espandere la portata dei materiali didattici a un pubblico più ampio e diversificato.

4. Traduzione per la localizzazione e la globalizzazione
La tecnologia di traduzione basata sull'intelligenza artificiale può tradurre in modo accurato e contestuale testo, grafica ed elementi multimediali per soddisfare la lingua locale e le sensibilità culturali. Utilizzando le sue capacità di tradurre contenuti su larga scala, le piattaforme di eLearning possono consentire la traduzione di risorse on-demand. Ciò può estendere rapidamente la loro portata ai mercati globali.

5. Traduzione audio e video basata sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale può tradurre perfettamente contenuti audio e video nei moduli di eLearning per garantire un'esperienza di apprendimento basata su contenuti multimediali senza soluzione di continuità. Ciò può includere la traduzione audio-video basata sull'intelligenza artificiale e viceversa, la traduzione automatica di video faccia a faccia con sincronizzazione del movimento delle labbra, la traduzione di testo in immagini video statiche e la traduzione e il doppiaggio video automatizzati basati sulla voce.

Ad esempio, le aziende possono ampliare la portata dei propri webinar, demo di prodotti, sessioni di formazione e video in diretta in tutto il mondo. D'altro canto, gli studenti possono avere il privilegio di ascoltare l'audio tradotto, leggere i sottotitoli tradotti, visualizzare i sottotitoli nella stessa lingua o accedere alle trascrizioni complete del contenuto in tempo reale.

6. Traduzione da strumenti di creazione
La tecnologia di traduzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale può essere facilmente integrata negli strumenti di creazione più diffusi come Adobe Captivate, Articulate Storyline 360 ??e dominKnow One. Ciò può aiutare le aziende a generare corsi di eLearning e materiale di formazione aziendale nella loro lingua madre e a tradurli automaticamente nelle lingue desiderate, risparmiando tempo e risorse.

7. Traduzione basata sull'intelligenza artificiale per l'accessibilità
La traduzione basata sull’intelligenza artificiale contribuisce in modo significativo all’accessibilità dei contenuti eLearning. Facilita la traduzione del linguaggio dei segni, l'interpretazione automatica simultanea, la documentazione creata da audio e video, la traduzione da testo a voce e viceversa, la traduzione e trascrizione dal vivo e l'interpretazione e traduzione linguistica multipiattaforma.

Ad esempio, le aziende possono tradurre documenti in vari formati, incorporando funzionalità di accessibilità. Possono creare documenti PDF accessibili alla popolazione non vedente, consentendone la lettura tramite software specializzato.

6 passaggi per abilitare la traduzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale
Abilitare la traduzione automatizzata basata sull’intelligenza artificiale può essere impegnativo. Tuttavia, con alcune considerazioni fondamentali, puoi massimizzare i risultati aziendali come mai prima d'ora. Ecco una guida per iniziare.

1. Definire le preferenze di traduzione
Le preferenze di traduzione si riferiscono alle scelte e alle impostazioni specifiche per tradurre i contenuti eLearning. Queste preferenze sono influenzate da vari fattori, tra cui il pubblico target, il contesto, considerazioni culturali, varianti linguistiche, norme di localizzazione, tipo di traduzione, formato desiderato e impatto previsto del materiale tradotto.

2. Scegli il giusto partner di traduzione
Seleziona un partner affidabile che offra soluzioni di apprendimento basate sull'intelligenza artificiale o che abbia esperienza pratica nel combinare la potenza dell'intelligenza artificiale e lo sviluppo di contenuti eLearning. È necessario collaborare con un fornitore di soluzioni che abbia il potenziale per soddisfare i casi d'uso sopra menzionati. L'azienda prescelta dovrebbe offrire una gamma di servizi di traduzione automatizzata basati sull'intelligenza artificiale, pur mantenendo un'elevata qualità e accuratezza della traduzione.

3. Considera l'integrazione API
Consenti la perfetta integrazione delle API nella tua piattaforma di eLearning o nel sistema di gestione dei contenuti. Ciò ti aiuterà a connettere la tua piattaforma di apprendimento online al servizio di traduzione e ad abilitare caratteristiche e funzionalità di traduzione automatizzata.

4. Garantire la sicurezza e la conformità dei dati
È necessario dare priorità alla sicurezza dei dati e rispettare le normative sulla privacy pertinenti quando si integrano servizi di traduzione automatizzata basati sull’intelligenza artificiale. Ciò contribuirà a garantire che i contenuti sensibili e i dati degli utenti siano gestiti in modo sicuro.

5. Post-editing e controllo qualità
È essenziale disporre di una fase di post-editing e di controllo qualità per garantire l'accuratezza e l'adeguatezza culturale della traduzione basata sull'intelligenza artificiale. Inoltre, la revisione e il feedback umani possono perfezionare le traduzioni per adattarle meglio al pubblico di destinazione.

6. Monitorare e migliorare
È necessario monitorare continuamente le prestazioni del sistema di traduzione basato sull'intelligenza artificiale e raccogliere il feedback degli utenti per identificare le aree di miglioramento. Aggiorna regolarmente il modello AI con nuovi dati e feedback per migliorare la qualità della traduzione nel tempo.

Considerazioni finali
Poiché le traduzioni automatizzate basate sull’intelligenza artificiale continuano ad evolversi, è fondamentale affrontare le considerazioni etiche che circondano il loro utilizzo. È fondamentale trovare un equilibrio tra efficienza della traduzione, accuratezza dei contenuti e diversità culturale. Inoltre, la collaborazione tra intelligenza artificiale e traduttori umani può migliorare la qualità delle traduzioni e fornire un approccio più olistico all’eLearning.

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