微信聊天使用頻率最高的話題終結(jié)詞是什么?
好的(此處請腦補(bǔ)你第一時(shí)間想到的表情符號)
「好的」這兩個字后面加上最簡單的表情,都會讓這個單純的詞語變得不單純。在不同的情景回復(fù)不同的人時(shí),表情符號可以讓這個常見的回復(fù)詞,帶上不同的情緒,沮喪、開心、無奈、竊喜、期待……(心里的小情緒太多,詞語都不夠用了)
詞不達(dá)意不要慌,表情包來幫你忙。表情包正讓社交網(wǎng)絡(luò)這個世界里的溝通變得更加順暢,但由于情景、文化的不同,社交網(wǎng)絡(luò)上每一條表達(dá)的背后依然有著更為豐富的含義,比如你的朋友,他提前一個月預(yù)定了七夕當(dāng)天和女朋友的晚餐,在離七夕還有半個月時(shí),他發(fā)了一條微博:
提前一個月預(yù)定的七夕大餐,我一個人可以全部吃完。[微笑]
看上去樂觀積極,其實(shí)他的內(nèi)心已經(jīng)難過得要暈厥,心里在說:大家快來安慰我,我分手了。
這些層層深意的表達(dá),對于研究社交網(wǎng)絡(luò)的專家學(xué)者而言,真是一個十分麻煩頭疼的事情。因此,麻省理工學(xué)院有一個團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個名為「DeepMoji」的項(xiàng)目,利用人工智能對人們在社交網(wǎng)絡(luò)上使用的 emoji 表情符號進(jìn)行研究,想要利用機(jī)器學(xué)習(xí)讓人工智能夠讀懂人們的情緒,尤其是語言中的「反諷」。
DeepMoji 從 Twitter 上的 550 億條推文中,選取了 12 億條帶有 emoji 的推文,對它們進(jìn)行分析和學(xué)習(xí),試圖訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型去預(yù)測推文中會使用哪些表情符號。項(xiàng)目的成員認(rèn)為,如果這個 AI 模型能夠預(yù)測和理解某個句子中的表情符號,那么它就能夠理解句子中的情感內(nèi)容。
(DeepMoji 推測,人們寫了左邊的句子后,最有可能使用右邊的 5 個表情符號)
DeepMoji 的任務(wù)是處理及運(yùn)用自然語言,讀懂人類語言,因此它是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的分支,屬于自然語言處理(Natural Language Processing),即 AI 業(yè)界中大熱的 NLP。
《情緒機(jī)器(The Emotion Machine)》作者馬文· 明斯基(Marvin Minsky)也曾說過:
人工智能只有讀懂情緒了,才能進(jìn)行常識性的推理和思考。
這個 AI 最初的目的,是讓企業(yè)用來理解顧客對他們的真實(shí)評價(jià)。然而這樣一個能夠理解人類表情包的 AI,應(yīng)用場景很多,包括電商客服、聊天機(jī)器人、處理商品/服務(wù)評價(jià)等場景都能派上用場。
或許在將來,我們給電商客服發(fā)個三言兩語再加個表情符號,它就不會自動回復(fù)一大堆選項(xiàng)給你選擇,而是秒懂你的意思,馬上跟你說「親,我們不接受砍價(jià)哦」或者「親,我們包郵」。
(Allo 的「智能回復(fù)」功能)
而有了 DeepMoji 加持的聊天機(jī)器人,或許也不會那么快在尬聊中把天聊死。不過 AI 技術(shù)運(yùn)用在聊天軟件已經(jīng)不是什么新鮮事,Google 在去年的 I/O 大會上就發(fā)布一款聊天應(yīng)用 Allo,Allo 能夠根據(jù)使用者的聊天風(fēng)格,訂制聊天回復(fù)。不過這個功能目前只能在英語母語地區(qū),或者全英語對話的條件下才會觸發(fā)使用。
雖然 DeepMoji 在將來能讓大家更好地聊天,但項(xiàng)目成員還有更深遠(yuǎn)的想法,他們想要通過 DeepMoji 來識別社交網(wǎng)絡(luò)中的欺凌和種族歧視。目前,他們已經(jīng)建立了一個 AI 的Demo,感興趣的朋友可以去參與調(diào)教這只 AI。今年 9 月,「DeepMoji」將會在 github 上開源。
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