比Google翻译质量更高？机器翻译应用"Lilt"获235万美元融资

这是一款帮助翻译工作者提高工作效率的软件，Lilt。

Lilt近日宣布完成了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。

初创公司Lilt成立于2015年，总部位于加利福尼亚州的帕罗奥图。Lilt研发了Web应用程序和应用程序编程接口（API），利用基于统计学的机器翻译提供不同语言的翻译结果，然后在人工翻译人员将他们的翻译输入文本框的过程中，改变句子的其他部分。

不过，这款工具并不是为大众用户设计的。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一定的局限性，比起C端用户，一些B端用户（如翻译公司）是Lilt的潜在付费用户，这些公司愿意付费让员工更快地完成手中的翻译工作。

随着每一个人的输入，得到的输入数据越多，Lilt的翻译系统也就会变得更加智能。机器学习到的这些翻译结果，会被考虑加入自动翻译当中，让未来的自动翻译结果更加准确。不同文档之间是相通的，一个文档的学习结果可以应用到另一个文档中去。此外，软件还可以在翻译过程中自动处理如Microsoft Word文档中的格式错误。

日前，谷歌宣布推出谷歌神经网络及其翻译系统（GNMT），采用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），将输入句子分解成词和短语，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基本单元。NMT的优势在于，这种方法所需要的调整更少。

在谷歌宣布后不久，Lilt也宣布了它的种子轮融资。测试表明，Lilt的翻译质量高于谷歌早期基于短语的系统。但是在图形处理单元（GPUs）上来进行机器学习是很贵的，随着时间的推移，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处理小组词库进行开源。

一般来说，大众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比较奇怪、难以控制，产生一些难以解释的错误结果。因此，要改善机器翻译的结果，人为的介入仍然相当重要。那么，Lilt这样的机器学习+人工翻译共同作用下，会是一款好的翻译软件吗？

在机器翻译软件领域，Lilt的竞争对手还有SDL, Microsoft Translator Hub等。目前Lilt有七名员工。联合创始人兼CEO Spence Green暂未透露Lilt获取的用户数量，但表示“more than 10”。