Si usted es un comunicador conciso que probablemente podría beneficiarse de un poco más de civismo en sus comunicaciones diarias, un nuevo proyecto de investigación de la Universidad Carnegie Mellon podría ser la respuesta. Un equipo de CMU creó una forma automatizada de mejorar la cortesía de las solicitudes y comunicaciones escritas, que podría tener una serie de aplicaciones potenciales, incluida la posibilidad de proporcionar la base para una especie de Grammarly, pero diseñada para escribir en tono en lugar de adherirse a las reglas gramaticales.
El motor de transferencia de cortesía que desarrolló el equipo de investigación de CMU (incluido el estudiante de doctorado Shrimai Prabhumoye de los Institutos de Tecnología del Lenguaje, así como los estudiantes de maestría Aman Madaan, Amrith Setlur y Tanmay Parekh) se basa en mecanismos de transferencia de estilo similares con los que puede estar más familiarizado con la fotografía IA proyectos, donde el software puede aplicar el estilo de una fotografía a cualquier otra. Este proyecto utilizó un conjunto de datos de medio millón de correos electrónicos intercambiados por empleados de Enron, que se hicieron públicos como parte de los procedimientos legales contra la empresa como resultado de sus escándalos de corrupción y fraude.
A pesar de las malas acciones de la empresa, muchos de los correos electrónicos intercambiados entre los empleados estaban, como era de esperar, si alguna vez ha trabajado en una gran corporación, cargados de sutilezas comunes y solicitudes y respuestas educadas. Estos demostraron ser una buena base a partir de la cual entrenar un algoritmo de lingüística computacional que luego podría usarse para tomar solicitudes básicas o descorteses, como “Muéstrame los informes del mes pasado”, y convertir eso en algo con un poco más de bondad y decencia humana básica. como “¿Podría enviarme los informes del mes pasado?”
Puede parecer que la tarea es relativamente simple: agregue un “por favor” y un “gracias” a cualquier fase y ya estará casi listo, ¿verdad? De hecho, los investigadores dicen que en realidad implicaba mucha más sutileza, porque de hecho, cuando nos esforzamos por ser educados, hacemos mucho más, como reformular lo que en realidad es una orden para que sea una solicitud, como en el ejemplo anterior.
El método automatizado que desarrolló el equipo de CMU funciona solo en inglés norteamericano, como se emplea en un entorno formal (es decir, en el lugar de trabajo) por ahora, y se requerirá mucho trabajo para localizarlo como diferencias regionales y lingüísticas con respecto a lo que se considera cortés. variar mucho. Pero incluso en su forma actual, podría proporcionar muchos beneficios cuando se usa para chatbots automatizados de servicio al cliente, por ejemplo, o en texto de sugerencia automática en un cliente de correo electrónico.
Claramente hay un interés en esto por parte de las empresas que hacen un uso significativo de las sugerencias de texto automatizadas, como Apple, que brindó apoyo para esta investigación junto con el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea, la Oficina de Investigación Naval, la Fundación Nacional de Ciencias y Nvidia.
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