Rivoluzionare le barriere linguistiche: padroneggiare la trascrizione audio multilingue e la ricerca semantica | di Luis Roque | Dicembre 2023 | Intelligenza-Artificiale

Sfrutta il potenziale dell’accessibilità delle informazioni in più lingue con tecnologie avanzate di trascrizione e ricerca semantica

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22 ore fa

Questo post è stato scritto in collaborazione con Rafael Guedes.

Nel nostro mondo sempre connesso, dove l’informazione non ha confini, la capacità di renderla accessibile a tutti, indipendentemente dalla lingua madre o dalla capacità di apprendere una nuova lingua, è molto importante. Che tu sia un creatore di contenuti o guidi un’organizzazione mondiale, essere in grado di aiutare rapidamente e senza sforzo i tuoi follower/clienti a cercare informazioni specifiche in diverse lingue presenta numerosi vantaggi. Ad esempio, può supportare i clienti con le stesse domande già risposte in una lingua diversa.

Considera un caso d’uso diverso in cui devi partecipare spesso a riunioni aziendali. Spesso potresti non essere in grado di partecipare e molti argomenti discussi potrebbero non essere rilevanti per te. Non sarebbe conveniente se potessi cercare gli argomenti che ti interessano e ricevere un riepilogo, comprensivo degli orari di inizio e fine delle relative discussioni? In questo modo, invece di dedicare un’ora a una riunione, potresti dedicare solo dai dieci ai quindici minuti alla raccolta delle informazioni necessarie, aumentando notevolmente la tua produttività. Inoltre, potresti avere riunioni registrate in portoghese e inglese. Tuttavia, sei interessato a condurre la tua ricerca in inglese.

In questo articolo ti mostreremo come implementare la trascrizione audio multilingue e la ricerca semantica multilingue in modo che tu possa implementarla per i tuoi casi d’uso. Per la trascrizione audio multilingue spiegheremo come funzionano Whisper e WhisperX, i loro limiti e come usarli in Python.

Successivamente, introduciamo come vengono addestrati i modelli di ricerca semantica multilingue e perché è possibile ottenere le stesse informazioni da un database vettoriale indipendentemente dalla lingua con cui è stata eseguita la query. Forniamo anche un’implementazione dettagliata della ricerca semantica ricorrendo a Postgres e PGVector.

Infine, mostriamo i risultati di quanto sopra su due casi d’uso. Usiamo due video, uno in portoghese e l’altro in inglese, e li interroghiamo con la stessa domanda in portoghese e inglese per verificare se otteniamo la stessa risposta.