• 您現在的位置是:首頁 >財經 > 2021-04-29 11:43:24 來源:

    Mei使用AI通過分析文本消息來改善關系

    導讀 所需要的只是一個誤解的文本,讓你與朋友,重要的其他人或同事陷入困境。即便是連續短信也沒有免疫力 - 研究表明,大多數接受者在44%%的

    所需要的只是一個誤解的文本,讓你與朋友,重要的其他人或同事陷入困境。即便是連續短信也沒有免疫力 - 研究表明,大多數接受者在44%%的時間內都無法區分諷刺和嚴重性。

    Mei使用AI通過分析文本消息來改善關系

    這就是為什么Es Lee,哈佛畢業,擁有計算機科學學位,創立了Mei,一家利用機器學習來消除談話潛臺詞的移動消息創業公司。

    “通過短信維持人際關系的困難之一是,它可能會被視為粗魯或粗魯 - 即使從來都不是故意,”Lee在接受電話采訪時告訴VentureBeat。“情緒在短信中丟失了。這是一種不同形式的肢體語言,人們還不太適應檢測。“

    梅在今年早些時候推出測試版,它建立在應用程序超過10萬用戶的“數百萬”消息的背后,來自兩所大學的數據以及開發團隊自己的交流。Lee聲稱它是同類中最大的數據集之一。

    使用自然語言處理和復雜的算法,考慮到響應時間,簡潔性,單詞選擇和其他因素,梅建立了您的短信合作伙伴的心理特征。它比你想象的更微妙; 李說,它能夠確定一個人的性別和年齡,而不僅僅是他們使用的表情符號類型。添加消息到圖片,梅可以梳理兩個人之間的關系類型 - 以及這種關系的力量。

    “當你是一名25歲的女人發短信給一個40歲的男人時,你可能會認為,根據他發送的單字信息,他不會進入你,”李說。“但我們的數據顯示不然。”

    在實踐中,Mei計算了一個兼容性百分比,對五個關鍵特征 - 開放性,情緒控制,外向性,友好性和責任感 - 進行評分 - 并將每個特征分成子分數(例如,“自我關注”,“相反”,“尊重”) 。它還突出了他們共同的頂級特征,如“自豪”和“嚴肅”。

    Lee說,它比大多數關系應用程序能夠提供的反饋更加個性化。像NTT Resonant的Oshi-el這樣的人工聊天機器人都接受過常見問題和答案的培訓,但Mei承諾會考慮你們的每一次 互動。

    “我們的想法是使用匯總數據來改善與人的關系。除了面對面的交談之外,很少有形式的交流比發短信更重要,“李說。

    他有一點意見。保守估計,每天發送的短信數量達數百億。并且有證據表明短信習慣會影響關系的強度。根據最近的一項研究,更多的人認為他們和他們的伴侶有著對稱的發短信節奏 - 也就是說,他們發送和回復消息的次數越多 - 他們對合作關系的感覺就越好。

    我過去幾天一直在使用梅,雖然我不能說它改善了我的任何關系(親密或其他方面),但它的見解并沒有太大差距 - 大部分時間。

    Mei評價我的一位親密朋友82%%相似 - 我們的冒險和對藝術的欣賞有所不同(顯然,他們比我更渴望體驗新事物和“尋找創造性體驗”)。但是我們贊同這種和藹可親,特別是我們的“利他主義”和我們共同的“容納”其他人的意愿。

    至于我的性格特征,梅猜測我是一個24歲的男性,他(1)雄心勃勃,(2)執著,(3)有點內向。讓我印象深刻。

    除了AI功能之外,值得注意的是Mei本身就是一個功能強大的消息傳遞應用程序。文本是端到端加密的,并且可以隨時從會話線程“未發送”,無論它們是否已被讀取。還有一個類似Snapchat的短暫消息功能,可以在發送或讀取后自動刪除文本。

    但它并不完美。Mei的算法評價了我的另一個聊天伙伴 - 一個家庭成員 - 在我的可接受性,外向性和盡責性方面比我低一點,這似乎不太合適。我一生都認識這個人,而我們幾乎就是豌豆。

    Lee承認該應用程序正在進行中,開發團隊不斷通過用戶反饋補充其數據。“我們一直都知道用戶是最好的信息來源,”他說。

    為此,用戶通知了應用程序的最新功能:消息提示。從本周開始,梅將提供有關“如何彌合溝通方式差距”的建議,其表現方式與您所說話的人更相似。例如,如果你是有組織的類型,而朋友不是,那么它可能會告訴你用耳朵和他們一起玩。

    “我們制作這個工具來幫助建立關系,”李說。“如果你的汽車發生故障,那里有1000人可以修理它。如果你們的關系破裂,那就不會有幫助了。“

    當然,Lee和團隊冒著無意中損害與錯過商標的建議的關系的風險 。然后是Mei的云托管算法問題:該應用程序要求您將文本消息歷史記錄的副本上傳到其服務器,這必然會讓一些人感到不舒服。

    李強調,用戶必須明確同意將他們的數據與Mei共享,并且加密和匿名化。而且他承認,雖然梅的算法并不總能得到正確的人格預測,但他們絕不會建議與朋友或伴侶采取過于強硬或激進的行動方式。

    “這些建議旨在幫助[用戶]了解他們與他們聊天的人最不同的地方 - 所以[你]可以更加努力地找到共同點,”梅團隊在一篇博文中寫道。“我們希望這樣的信息能夠促進同情......這是有效溝通的重要因素。

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