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텍스트, 음성, 오디오, 비디오부터 정형/비정형 데이터까지 전 세계 어떤 업체보다 더 많은 콘텐츠를 생성, 변환, 테스트 및 학습합니다
콘텐츠 서비스
- 기술문서 작성
- 교육 및 이러닝
- 재무 보고서
- 다문화 마케팅
- 디지털 경험 평가
번역 서비스
- 비디오 로컬라이제이션
- 소프트웨어 로컬라이제이션
- 웹사이트 로컬라이제이션
- 규제 관련 기업을 위한 번역
- 통역
- 다국어 검색 엔진 최적화(SEO) 및 디지털 마케팅
- 콘텐츠 최적화
테스팅 서비스
- 기능 QA 및 테스팅
- 호환성 테스팅
- 상호 운용성 테스팅
- 성능 테스팅
- 액세스 가능성 테스팅
- UX/CX 테스팅
솔루션
- 번역 서비스 모델
- 디지털 마케팅
- 라이브 이벤트
- 기계번역
라이온브리지 지식 허브
- 생성형 AI
- 긍정적 환자 결과
- 로컬라이제이션의 미래
- 혁신에서 면역으로
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- 대혼란 시리즈
- 환자 참여
- 라이온브리지 인사이트
Lionbridge Lainguage Cloud를 발판으로 삼아 로컬라이제이션 전체 단계와 콘텐츠 여정을 관리하세요.
Lainguage Cloud™ Platform
연결성
번역 커뮤니티
워크플로 기술
Smairt Content™
Smairt MT™
Smairt Data™
언어 선택 :
AI는 단지 학습된 데이터만큼의 효과를 발휘합니다. 그런 점에서 라이온브리지(Lionbridge)는 단연 최고입니다. 당사는 엄선된 고품질 언어 데이터의 방대한 저장소를 활용해 언어 AI를 학습시키고 Lainguage Cloud를 강화합니다. Smairt Data는 각 콘텐츠를 최적의 워크플로로 전송하고, 각 콘텐츠에 가장 적합한 번역사를 찾고, 문제와 오류를 감지하고, CAT(컴퓨터 보조 번역) 툴을 작동시키는 기반이 됩니다. Smairt Data는 콘텐츠 여정의 모든 단계에 기여하며 Lainguage Cloud 자동화의 정확성을 높입니다.
Smaⁱrt Data에 대해 아직도 궁금한 점이 있으신가요? 다음은 고객이 자주 묻는 몇 가지 질문과 답변입니다.
Smairt Data는 방대한 언어 데이터 저장소입니다. Lainguage Cloud와 그 구성 요소는 다음 용도로 사용됩니다.
업계 최고의 언어 데이터와 회사의 고유한 브랜드 보이스 및 용어를 바탕으로 추천 번역을 생성합니다.
시스템을 통해 전송되는 모든 콘텐츠에 대해 최적의 로컬라이제이션 프로세스를 결정합니다.
Smairt Content™ 인공지능(AI) 알고리즘을 바탕으로 콘텐츠의 문제점과 개선점을 식별합니다.
번역사의 생산성을 높이고 Smairt MT™에서 제공하는 자동 번역의 품질을 개선합니다.
Smairt Data는 오류 수를 줄이고 번역 품질을 높이는 등 로컬라이제이션 프로세스가 더 빠르고 원활하게 진행될 수 있도록 지원합니다.
라이온브리지는 고객 언어 데이터를 사용하여 Smairt MT나 Smairt Content 등 Lainguage Cloud 구성 요소를 학습시키며 대량의 데이터를 분석하여 패턴과 AI 모델을 구축합니다. 고객별 데이터는 해당 고객과 관련된 작업에만 사용되며 고객과 관련 없는 작업에는 공유되거나 재사용되지 않습니다. 당사는 개인정보 보호 및 보안을 매우 중요하게 생각하며 수많은 보안 기능을 마련하고 있습니다. 또한 당사의 모든 제품에 대해 제3자 보안 감사를 받고 침투 테스트를 수행합니다.
Smart Data는 여러 데이터 버킷으로 구성됩니다.
고객 관련 데이터
번역사 커뮤니티 관련 데이터
프로젝트 관련 데이터
일반 언어 데이터
이러한 데이터 유형에는 태그가 지정되어 있으며 서로 연결되어 있습니다.
Smairt Data는 업계 최대의 엄선된 언어 데이터 저장소로서, 번역 과정을 개선하고 로컬라이제이션 프로세스를 원활히 진행하는 데 사용됩니다.
고객사 용어집은 번역의 일관성을 보장하고 회사의 브랜드 보이스를 유지하기 위한 필수 도구입니다. 반면 Smairt Data는 보다 상위 도구로서 여기에는 용어집뿐만 아니라 번역 메모리, 학습된 기계 번역(MT) 엔진, 번역 제외 용어(DNT) 목록, Lainguage Cloud용 언어별 구성 파일들도 들어 있습니다.
회사 용어집과 Smairt Data에서 이용 가능한 기타 모든 데이터 유형을 조합하면 그 이점이 극대화되며, Smairt Content AI 모델의 번역 품질과 정확도를 높여 더 많은 문제를 포착하고 콘텐츠 개선 방법에 대한 고품질 추천을 얻을 수 있습니다.