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Lilt:用於翻譯和本地化的神經人 + 機器反饋循環

傾斜 建立了第一個用於翻譯的神經人機反饋神經迴路。 Lilt的 神經機器翻譯 (NMT)系統是翻譯技術行業中同類產品中的第一個,它超越了Google,Amazon,Facebook,Apple或Microsoft提供的產品。 希望擴大其全球影響力的企業現在有了更好的選擇來快速,準確地翻譯其內容。

在翻譯方面,企業只有兩種選擇:

  1. 全句 機器翻譯 像Google翻譯。
  2. 人工翻譯.

Lilt通過將人工智能與人力相結合來實現兩全其美,從而獲得最佳翻譯質量。 Lilt的NMT系統使用與已經用於促進語音和圖像識別的神經技術相同的技術,但是它對翻譯行業的影響相對較新,前景看好。 近幾個月來,NMT因其能夠匹配人工翻譯的質量而受到業界專家的稱讚,而Lilt的新系統也不例外。

在Lilt的神經反饋迴路中,翻譯人員在工作時會收到與上下文相關的NMT建議。 NMT系統會被動地觀察翻譯人員的偏好,以實時調整其建議。 這形成了一個良性循環,翻譯人員收到的建議越來越好,機器收到的反饋也越來越好。 神經反饋迴路可帶來更高質量的人機翻譯,從而幫助企業為更多客戶提供服務,降低成本並縮短產品上市時間。 升降成本降低50%,速度提高3-5倍。

Lilt的平台提供以下內容:

  • 永遠不會再訓練MT系統 –每次翻譯員確認片段時,Lilt的交互式自適應機器翻譯系統都會在不到一秒鐘的時間內更新其翻譯記憶庫和MT系統。
  • 人與機器的無縫連接 –通過基於標準的API將人和機器翻譯與其他企業系統集成。 或者使用Lilt不斷增長的自定義連接器列表之一。
  • 敏捷項目管理 –看板項目儀表板使您可以可視化團隊項目和翻譯工作的當前狀態。

在Zendesk進行的盲目比較研究中,要求翻譯人員在Lilt的新自適應NMT翻譯和Lilt以前的自適應機器翻譯(MT)系統之間進行選擇。 用戶選擇NMT具有71%的時間比以前的翻譯質量相同或更高。

我們喜歡人工翻譯與他們訓練我們的機器翻譯引擎的能力之間的聯繫。 這意味著當我們確實對人工翻譯進行投資時,它也將有助於提高我們的機器翻譯引擎的質量。 

Zendesk 在線支持經理 Melissa Burch
傾斜項目儀表板

Lilt 聯合創始人 John DeNero 和 Spence Green 於 2011 年在 Google Translate 工作時相識,並於 2015 年初創立了 Lilt,旨在將技術帶給現代企業和翻譯人員。 Lilt 也提供企業和電子商務翻譯解決方案。

Douglas Karr

Douglas Karr 是 CMO 的 開放洞察 和創始人 Martech Zone。 道格拉斯幫助了數十家成功的 MarTech 新創公司,協助進行了超過 5 億美元的 MarTech 收購和投資盡職調查,並繼續協助公司實施和自動化其銷售和行銷策略。 道格拉斯是國際公認的數位轉型和 MarTech 專家和演講者。 道格拉斯也是一本傻瓜指南和一本商業領導書的出版作者。

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