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为什么多语言 AI 文本数据对于训练高级 AI 模型至关重要
世界是美丽的多元的。虽然我们被地理位置、边界、语言、意识形态等分开，但我们被情感以及我们有时通过无声的语言理解情感的方式团结在一起。不幸的是，计算机和机器还不理解情感和抽象的感觉。尽管人工智能 (AI) 正在各个行业蓬勃发展 […]
来源:Shaip 博客世界是美丽的多元的。虽然我们被地理位置、边界、语言、意识形态等分开，但我们却被情感和我们有时通过无声的语言理解它们的方式团结在一起。
不幸的是，计算机和机器还不理解情感和抽象的感觉。尽管人工智能 (AI) 正在各个行业和细分市场中蓬勃发展，但除非我们熟悉英语，否则我们还远远不能玩弄它。
而且由于世界充满多样性，因此让所有人都能访问和包容互联网变得至关重要，无论他们说的是普通话、日语、西班牙语、印地语、俄语还是其他语言。
这正是多语言 AI 文本数据在训练 AI （特别是自然语言处理 (NLP) 模块）中变得至关重要的原因。为了让机器能够跨语言和地域提供类似人类的体验，将 AI 算法转变为多语言是第一步。
多语言 AI 文本数据 自然语言处理 (NLP)在本文中，让我们探讨它为何至关重要以及这样做的一些用例和好处。
机器学习模型应在多语言 AI 数据集中训练的 4 个理由
1. 改善用户体验和可访问性
母语用户体验是一种可以改变企业游戏规则的独特方法。一份关于消费主义的报告显示，超过 55% 的全球用户更喜欢从提供母语内容的网站购买产品。此外，超过 87% 的消费者忽视了仅基于英语的网站。
55% 的全球用户虽然统计数据可能不会直接产生影响，但它们让我们可以一窥用户的潜意识特征。这就是为什么使用多语言 AI 文本数据训练模型有利于企业以不同语言在其应用程序、网站、电子邮件、客户服务等中呈现内容和消息。
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