Feb, 2023

人工智能介导的交流中句子级建议和消息级建议的比较

PDF
TL;DR本研究探讨了在人工智能介入的通信中，句子级与信息级建议之间的权衡，并发现接收到信息级建议的参与者反应更快、更为满意。此发现对通信辅助系统的设计具有启示意义。
writing assistance systemsai-mediated communicationmessage-level suggestionssentence-level assistancecommunication assistance systems
发现论文，激发创造
  • AI 中介交流指南：人工智能不改变文本信息的理解

    通过调查 26 名参与者对 18 条预先标注的短信的感知，我们发现没有统计学显著的证据表明使用人工智能改变了收件人的感知，这为基于大型语言模型的短信撰写辅助提供了希望性的证据。

    Jan, 2024

  • 建议列表与连续生成：基于生成模型的移动设备写作交互设计对文本长度、措辞和感知作者身份的影响

    本文探讨了人工智能在移动设备上写作的两种用户界面设计，通过一个被监督的在线研究得出，无论是使用连续生成文本的方式还是建议写作的方式人工智能在撰写过程中都会影响文本创作，但两种设计存在差异，需要在用户体验和用户输出方面做出不同的选择。

    Aug, 2022

  • 多个平行短语建议对母语和非母语英文写作者的电子邮件输入和组成行为的影响

    本研究利用神经语言模型对多词语建议在电子邮件写作中的输入和文本组合方面对外语和非外语人士的行为进行了研究，发现多词语建议提高了想象力，但牺牲了效率，非母语人士对多个建议的词语受益更多。我们探讨了这些发现对于研究、交互式建议系统的设计以及支持作家与 AI 合作的愿景的影响。

    Jan, 2021

  • 通过沟通游戏学习自动完成系统

    通过提取自然语言的关键字，我们提出了一种无监督的文本自动完成方法，以权衡任务的效率、准确性和人类可读性，并呈现出在给定效率水平下比其他基线更准确的自动完成系统。

    Nov, 2019

  • 与接下来短语建议的交互：建议系统如何协助和影响写作的认知过程

    本研究通过定性分析，使用 Hayes 的认知过程模型研究了作者与 next-phrase suggestion 系统交互时的认知过程，得到了 “writer-suggestion interaction” 理论模型，为使用 GPT-2 和因果语言模型进行电影评论写作任务提供了方向。

    Aug, 2022

  • 比较大型语言模型 AI 和人类生成的辅导信息在行为性减重中的效果

    大型语言模型（LLM）人工智能聊天机器人如 ChatGPT 提供个性化和新颖的信息，试图解决重复性问题，但其效果可能不如人工辅导，该研究评估了 LLM 模型在体重控制辅导中的可行性和可接受性。

    Dec, 2023

  • 句子级别课程学习以改进神经对话模型

    为了与人类用户进行对话，需要设计能够进行人机交互的机器智能，因此会话建模是自然语言处理中的重要任务。一个新的机器会话模型使用了逐渐构建的句子结构和复杂度的培训方法来模拟人类学习的构建过程，其通过按照先 “短” 后 “长” 的句子对训练，最终比标准文本准备训练的模型具有更低的验证误差。

    May, 2023

  • 基于大型语言模型的文档级机器翻译

    本文研究利用 Chat-GPT 建立的大型语言模型在文档级机器翻译中的应用，通过评估话语建模的能力，比较它与商业翻译系统和高级文档级机器翻译方法的性能，发现 Chat-GPT 在人类评估方面表现优异，同时揭示了话语建模的挑战和机遇。

    Apr, 2023

  • 神经文本生成的句子级内容规划和风格规范

    通过端到端训练的两步生成模型，即首先由句子级内容规划器决定涵盖的关键词组和所需的语言风格，然后由表面实现解码器生成相关和连贯的文本，可以显著优于现有竞争模型，在 Reddit 的说服性论证、维基百科的正常和简单版本的段落生成以及科学文章的摘要生成等任务中得到验证。

    Sep, 2019

  • 通过大型语言模型增强人类说服能力

    经过调查，发现大型语言模型（LLMs）在金融行业消费者投诉中的使用与获取理想结果的可能性及语言特征改善相关，进一步实验证明了 LLM 在人类沟通中提升信息说服力的能力，并凸显了 LLM 在人类沟通中的转变潜力。

    Nov, 2023