Cos'è la Custom Vocabulary e quando mi serve?
Risposta breve
Un elenco di parole che fornisci al modello prima della trascrizione con gergo e nomi propri – spesso porta il riconoscimento di questi termini dal 30% al 95%.
Nomi e cognomi dei colleghi, nomi di prodotto, acronimi, gergo medico e giuridico – queste parole sono sconosciute a un modello linguistico standard o memorizzate con l'ortografia sbagliata. Il modello ripiega su ipotesi foneticamente simili. « Müller-Lüdenscheidt \" diventa « Mueller Loot Mitt \", « pembrolizumab \" diventa « Pemberlitsu Map \".
La Custom Vocabulary (a volte: « hot words \", « word boosting \", « dizionario di pronuncia \") risolve questo. Prima della trascrizione, carichi un elenco di parole importanti per il tuo contesto. Il modello dà più peso a queste parole durante il riconoscimento.
Quando ti serve - Lavori in un settore con un vocabolario specializzato (medicina, diritto, farma, IT, manifattura). - Trascrivi interviste con persone ricorrenti (clienti, partner di ricerca). - La tua azienda ha nomi di prodotto non presenti nel lessico generale. - Lavori con marchi o aziende dall'ortografia insolita.
Quando non ti serve - Conversazioni generali senza linguaggio settoriale. - Brevi estratti con parole comuni.
Come costruire un buon elenco 1. Raccogli 20-50 termini per dominio – oltre, il modello « impara \" troppo e inizia a fare altri errori. 2. Scrivili nella loro ortografia finale (diacritici, trattini, maiuscole corretti). 3. Per le parole molto rare, fornisci un suggerimento fonetico se il fornitore lo supporta (ad es. « GDPR | DSGVO \"). 4. Aggiorna l'elenco man mano che compaiono nuovi termini.
Con DeepScript Al momento del caricamento puoi scegliere una Vocabulary salvata o incollare un elenco inline separato da virgole. Tramite l'API: usa `vocabularyId` (elenco salvato) o `vocabulary` (array inline) nella richiesta POST /v1/transcriptions. Per i clienti esistenti conviene creare una volta un glossario centrale nell'interfaccia e riutilizzarlo per tutti i job.
Effetto reale Nei nostri benchmark interni, una Custom Vocabulary ben calibrata porta il riconoscimento dei termini di dominio da circa il 30% a circa il 95%. Per la trascrizione medica è spesso il fattore decisivo tra inutilizzabile e pronto per la produzione.
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