Apr, 2023

针对非母语英语使用者的可解释人工智能写作助手

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TL;DR本研究通过对 15 个英语水平各异的非母语英语人士的访谈研究，发现他们在使用 AI 写作助手进行改写时往往无法正确评估其生成的文本，主要由于缺乏解释。为此，我们提出了四种用户界面设计，旨在通过提供解释来支持非母语英语人士更好地理解和评估 AI 生成的改写建议。
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发现论文，激发创造
  • WordDecipher：用可解释的 AI 增强非英语母语者的数字工作区通信

    通过利用最新的大型语言模型和词嵌入技术，我们提出了 WordDecipher，这是一个可解释的 AI 辅助写作工具，可以增强非母语英语使用者在数字工作空间中的沟通。WordDecipher 不仅可以识别用户写作中的社交意图，还可以生成与用户意图相一致的重写建议，并从用户的母语写作中推断。然后，WordDecipher 提供了细微差别的概述，以帮助非母语使用者进行选择。通过使用场景，我们展示了 WordDecipher 如何显著增强非母语使用者在工作空间中沟通的能力，展示了其改变非母语使用者工作空间沟通的潜力。

    Apr, 2024

  • AI 辅助写作的未来

    研究了自然语言生成技术在人工智能辅助写作工具中的应用。通过信息检索的角度从 “拔式” 和 “推式” 两个范式进行比较用户研究，以了解 AI 辅助写作的用户需求、对写作质量、所有权、写作过程的效率和愉悦度的影响，以及 AI 偏见的影响。研究发现用户欢迎 AI 在他们的写作中提供无缝协助，并且 AI 在保持写作清晰简洁的同时帮助用户使其写作思路更加丰富，用户也享受与 AI 合作。尽管参与者在实验中没有经历到偏见，但他们仍然表达了明确的担忧，这应在未来的 AI 辅助写作工具中加以解决。

    Jun, 2023

  • 探究 AI 生成的文本在学生写作中的应用：AI 的帮助效果

    通过研究 23 名香港中学学生的故事写作，我们发现 AI 生成的文本对提高学生写作质量有一定帮助，并可以帮助教育工作者设计更好的 AI 工具和教学活动。

    Mar, 2023

  • 借助 AI 写作助手进行创意写作：来自专业作家的观点

    本文研究了使用 AI 技术辅助创作的自然语言生成（NLG）模型，并邀请了 13 位专业作家来尝试使用 Wordcraft，这个内置 AI 辅助撰写工具的文本编辑器。结果显示 NLG 工具在创作过程的脑暴、描写细节、建立故事世界和研究文本方面具有很大的潜力。但由于 NLG 技术在保留风格、语调和理解故事内容等方面存在困难，因此建立一个合适的作家个性化 NLG 辅助工具是非常有挑战性的。

    Nov, 2022

  • 神经机器翻译的释义生成

    该研究提出了一个自然语言生成系统，使用机器翻译和深度循环神经网络来生成语言交互和注释，并在 ASk 技能上评估其对 NLU 模型的影响，在未见过的技能中得到显着改善。

    Jun, 2020

  • 学习改写以进行问答

    利用释义学习问题表达的多样性来提高询问回答系统在 Freebase 和句子选择上的准确性。通过训练端到端来直接学习最有可能产生正确答案的语言表达，得到了有竞争力的结果。

    Aug, 2017

  • 超越摘要：设计用于现实世界阐述写作任务的人工智能支持

    这篇文章讨论了开发面向说明性写作的 AI 辅助工具的挑战，描绘了这种写作的特征并提出了 AI 辅助组件的设计建议。

    Apr, 2023

  • 自然语言界面的反事实解释

    本文提出了一种基于语义分析的新方法来生成自然语言界面的解释，重点是提供后续解释，描述如何最小修改发言以实现用户的目标。在两项用户研究中，我们证明了我们的方法可以显著提高用户的性能，并且与两种去除实验相比，可以生成更符合用户意图的解释。

    Apr, 2022

  • 通过自动爬取和对齐的句子对进行神经重述

    本文介绍了一种基于语言约束的相似性搜索方法，用于自动产生大规模对齐语料库，以解决基于神经网络的释义生成面临的数据缺乏问题。该方法在意大利语的情况下进行评估，并使用基于指针的深度神经网络架构实验。

    Feb, 2024

  • AI-Based 编码辅助在实践中的应用：现状、观点和未来发展

    AI 助手在软件工程中的使用情况对开发者的需求和改进方向具有重要影响。

    Jun, 2024