संदर्भ और आपकी ज़रूरत के अनुसार अनुवाद: JotMe आपके डेटा से बारीक अर्थ कैसे समझता है
JotMe सटीक अनुवाद के लिए जाना जाता है। आप रोज़ या हर हफ़्ते ऐसी मीटिंग में होते हैं जहाँ अहम बात का ग़लत अनुवाद नहीं होना चाहिए। इसी ज़रूरत के कारण ग्राहक JotMe चुनते हैं।
फिर AI इस्तेमाल करने के बावजूद कई अनुवाद अच्छे क्यों नहीं लगते?
इस लेख में मैं साफ़ तौर पर बताना चाहता हूँ कि आपके काम के अनुसार अनुवाद बेहतर बनाने के लिए हम आपका डेटा कैसे इस्तेमाल करते हैं।
पहले यह समझें कि ज़्यादातर अनुवाद टूल व्याकरण के हिसाब से सही अनुवाद देते हैं; ज़रूरी नहीं कि वे ग़लत हों। लेकिन एक ही वाक्य का संदर्भ के अनुसार कई तरह से अनुवाद हो सकता है। कई बार अनुवाद इसलिए कमज़ोर लगता है क्योंकि AI नहीं जानता कि आप क्या कहना चाहते हैं या सुनने वाले को पहले से क्या जानकारी है।
उदाहरण के लिए यह वाक्य देखें:
“The model is hallucinating.”
संदर्भ के बिना “model” का मतलब नशीला पदार्थ लेने के बाद भ्रम देख रही फ़ैशन मॉडल भी हो सकता है, या ग़लत जानकारी बना रहा AI मॉडल भी।
अगर अनुवादक AI को पता हो कि आप AI उत्पाद पर काम कर रहे हैं और नए AI फ़ीचर पर चर्चा हो रही है, तो संदर्भ उसे दूसरा अर्थ चुनने में मदद कर सकता है। सही संदर्भ होने पर भी हर अनुवाद सही होने की गारंटी नहीं है।
यह आसान उदाहरण है। बातचीत जटिल होने और जानकारी बढ़ने पर सही अर्थ चुनना और कठिन हो जाता है।
अब देखें कि JotMe में संदर्भ के अनुसार सटीक अनुवाद के लिए हम आपका डेटा कैसे इस्तेमाल करते हैं।
JotMe में अनुवाद के दो प्रकार
JotMe में हम दो तरह का अनुवाद देते हैं:
- लाइव अनुवाद: रियल-टाइम कैप्शन और आवाज़ से आवाज़ का अनुवाद
- टेक्स्ट अनुवाद: ट्रांसक्रिप्ट, लिखे गए टेक्स्ट और चैट का अनुवाद
लाइव अनुवाद में आपका संदर्भ कैसे इस्तेमाल होता है
इसके लिए संदर्भ के ये स्रोत इस्तेमाल होते हैं:
उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल
आपके साइन इन करने से लेकर हमें आपके बारे में जो जानकारी मिलती है। अनुवाद की सटीकता सुधारने के लिए हमारे AI एजेंट वेब पर आपके बारे में सार्वजनिक जानकारी भी खोज सकते हैं।
काम का संदर्भ
इससे आपके काम के बारे में जानकारी मिलती है। इसे मीटिंग नोट्स, JotMe Chat के मैसेज, अपलोड की गई फ़ाइलों और JotMe AI के साथ आपकी बातचीत से बनाया जाता है।
पात्र उपयोगकर्ताओं के लिए उनकी अनुमति से Gmail, Outlook, Notion, Google Drive और Microsoft Teams जैसे काम के स्रोत जोड़ने के विकल्प दिए जा सकते हैं, ताकि अधिकृत जानकारी से काम का संदर्भ स्पष्ट हो। उपलब्ध कनेक्शन और पहुँच खाते तथा सेटिंग पर निर्भर करते हैं।
रियल-टाइम मेमोरी
यह बताती है कि मीटिंग में अभी किस विषय पर बात हो रही है। बातचीत आगे बढ़ने के साथ इसे लगातार अपडेट किया जाता है।
आपकी शब्दावली और तकनीकी शब्द
उपयोगकर्ता अपने ख़ास शब्द और उद्योग की तकनीकी शब्दावली जोड़ सकते हैं।
पात्र उपयोगकर्ताओं के लिए काम के संदर्भ के आधार पर इन्हें अपने आप अपडेट करना भी संभव है।
पहले कही गई बातों से जोड़ना
हम पहले अनूदित एक या दो हिस्से भी शामिल करते हैं, ताकि अनुवाद अलग-अलग टुकड़ों जैसा लगने के बजाय सहजता से जुड़ा रहे।
टेक्स्ट अनुवाद में आपका संदर्भ कैसे इस्तेमाल होता है
टेक्स्ट अनुवाद में भी मिलता-जुलता तरीका है। लाइव बोली की रियल-टाइम मेमोरी के बजाय इसमें बातचीत की मेमोरी और पिछले चैट मैसेज इस्तेमाल होते हैं।
उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल
आपके साइन इन करने से लेकर हमें आपके बारे में जो जानकारी मिलती है। अनुवाद की सटीकता सुधारने के लिए हमारे AI एजेंट वेब पर आपके बारे में सार्वजनिक जानकारी भी खोज सकते हैं।
काम का संदर्भ
इससे आपके काम के बारे में जानकारी मिलती है। इसे मीटिंग नोट्स, JotMe Chat के मैसेज, अपलोड की गई फ़ाइलों और JotMe AI के साथ आपकी बातचीत से बनाया जाता है।
पात्र उपयोगकर्ताओं के लिए उनकी अनुमति से Gmail, Outlook, Notion, Google Drive और Microsoft Teams जैसे काम के स्रोत जोड़ने के विकल्प दिए जा सकते हैं, ताकि अधिकृत जानकारी से काम का संदर्भ स्पष्ट हो। उपलब्ध कनेक्शन और पहुँच खाते तथा सेटिंग पर निर्भर करते हैं।
बातचीत की मेमोरी
यह चैट में चल रही बातचीत का संदर्भ रखती है और आपके मैसेज भेजने के साथ लगातार अपडेट होती है।
आपकी शब्दावली और तकनीकी शब्द
उपयोगकर्ता अपने ख़ास शब्द और उद्योग की तकनीकी शब्दावली जोड़ सकते हैं।
पात्र उपयोगकर्ताओं के लिए काम के संदर्भ के आधार पर इन्हें अपने आप अपडेट करना भी संभव है।
पिछली चैट से जोड़ना
हम पिछले एक या दो चैट मैसेज भी शामिल करते हैं, ताकि अनूदित बातचीत जुड़ी हुई और सहज बनी रहे।
AI ने अनुवाद बेहतर किया है, लेकिन अभी भी कमी है
AI से अनुवाद की गुणवत्ता काफ़ी बेहतर हुई है, लेकिन अभी भी सुधार की गुंजाइश है।
जैसा पहले बताया, एक वाक्य का कई तरह से अनुवाद हो सकता है। पर्याप्त संदर्भ के बिना AI नहीं जान सकता कि बोलने वाले का क्या आशय है या सुनने वाला किस अर्थ की अपेक्षा कर रहा है।
लेकिन सिर्फ़ अधिक संदर्भ देना हर बार समाधान नहीं है। बहुत ज़्यादा संदर्भ से गुणवत्ता घट भी सकती है। इस समस्या को context rot कहा जाता है। जानकारी अधिक होने पर मॉडल के लिए वास्तव में ज़रूरी बात पहचानना कठिन हो जाता है।
गति पर भी असर पड़ सकता है। लाइव अनुवाद रियल-टाइम AI प्रणाली है। अधिक संदर्भ देने पर अनुवाद तैयार होने में अधिक समय लग सकता है।
हमारे शोध के कुछ प्रयोगों में परिणाम आने में 30 सेकंड से ज़्यादा लगे। लाइव बातचीत के लिए इतनी देरी स्वीकार नहीं की जा सकती।
हमारे परीक्षण में लगभग 1–5 सेकंड की देरी अधिकतर उपयोगकर्ताओं को स्वाभाविक लगी। इससे सटीक अनुवाद के लिए पर्याप्त संदर्भ लेने का समय भी मिलता है।
संदर्भ, गति और सटीकता का सही संतुलन ढूँढ़ना JotMe में हमारे शोध की मुख्य चुनौतियों में से एक है।
कारोबार के लिए अधिक सटीक AI अनुवाद देने के लिए हम इस काम में निवेश जारी रखेंगे।
फिर मिलेंगे।
JotMe आज़माएँ
मीटिंग, इवेंट और रोज़मर्रा के काम के लिए सटीक अनुवाद—आपके संदर्भ को याद रखने वाली AI मेमोरी के साथ।
