AI正在學(xué)習(xí)使用表情包聊天 可預(yù)測和理解句中情感

微信聊天使用頻率最高的話題終結(jié)詞是什么？

好的（此處請腦補你第一時間想到的表情符號）

「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，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，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，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)院有一個團隊正在進行一個名為「DeepMoji」的項目，利用人工智能對人們在社交網(wǎng)絡(luò)上使用的 emoji 表情符號進行研究，想要利用機器學(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。項目的成員認為，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評價。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、聊天機器人、處理商品/服務(wù)評價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，但項目成員還有更深遠的想法，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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