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机器翻译应用Lilt获235万美元融资 8090安适门户

11-21 电脑常识

Lilt近日公布发表完成了235万美元的种子轮融资,由Redpoint Ventures和 Zetta Venture Partners领投, XSeed Capital跟投。到目前为止,Lilt共筹集了300万美元。

草创公司Lilt创立于2015年,总部位于加利福尼亚州的帕罗奥图。Lilt研发了Web应用措施和应用措施编程接口(API),操作基于统计学的机器翻译供给差别语言的翻译功效,然后在人工翻译人员将他们的翻译输入文本框的过程中,转变句子的其他部分。

不过,这款工具并不是为公共用户设计的。它更适用于了解两种或两种以上语言的人使用,自动翻译和人工翻译相结合,提高翻译效率。这也决定了它的受众有必然的局限性,比起C端用户,一些B端用户(如翻译公司)是Lilt的潜在付用度户,这些公司愿意付费让员工更快地完成手中的翻译事情。

跟着每一小我私家的输入,得到的输入数据越多,Lilt的翻译系统也就会变得越发智能。机器学习到的这些翻译功效,会被考虑插手自动翻译傍边,让未来的自动翻译功效越发准确。差别文档之间是相通的,一个文档的学习功效可以应用到另一个文档中去。别的,软件还可以在翻译过程中自动措置惩罚惩罚如Microsoft Word文档中的格局错误。

日前,谷歌公布发表推出谷歌神经网络及其翻译系统(GNMT),给与先进的神经网络机器翻译(NMT)技术,在将英语翻译成西班牙语时,最高将准确率提高到了87%。在此之前,谷歌使用的是基于短语的机器学习(PBMT),将输入句子分化成词和短语,大部分进行独立翻译;而神经网络机器翻译(NMT)将整个句子视作翻译的根基单元。NMT的优势在于,这种要领所需要的调解更少。

在谷歌公布发表后不久,Lilt也公布发表了它的种子轮融资。测试表白,Lilt的翻译质量高于谷歌早期基于短语的系统。但是在图形措置惩罚惩罚单元(GPUs)上来进行机器学习是很贵的,跟着时间的推移,Lilt想要提高它的自动翻译性能。目前,Lilt依赖于斯坦福大学的自然语言措置惩罚惩罚小组词库进行开源。

一般来说,公共使用翻译软件的目的只是为了了解句子或段落的大意,而不是精准翻译。有时候生成的内容会对照奇怪、难以控制,孕育产生一些难以解释的错误功效。因此,要改进机器翻译的功效,酬报的介入仍然相当重要。那么,Lilt这样的机器学习+人工翻译配合感化下,会是一款好的翻译软件吗?

在机器翻译软件范围,Lilt的竞争对手还有SDL, Microsoft Translator Hub等。目前Lilt有七名员工。联合首创人兼CEO Spence Green暂未透露Lilt获取的用户数量,但暗示“more than 10”。

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