マイクロソフト エディタが OWA メッセージをより丁寧にする方法
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最高級の人工知能
メッセージ センター MC281368 (8 月 27 日) で、マイクロソフトは OWA の Microsoft Editor コンポーネント内の新しい機能として “トーン検出" の導入を発表しました。マイクロソフトは、トーン検出が"トーンの変更を提案するために、書き込み洗練を提供しています。これらの提案は、ユーザーがより明確かつ誤った解釈を抑止するために所望のトーンでコミュニケーションを可能にします."言い換えれば、エディタはメッセージを作成するときに入力したものを監視し、あなたのトーンが少し卑劣または不快になっていると考えると、エディタはあなたのテキストを「」で挑発的にしなめなくするための提案を踏み込みます。会話のトーンを改善."これは マイクロソフト 365 ロードマップ項目 86539.
マイクロソフトは、トーン検出のロールアウトは 2021 年 9 月末に終了する必要があるため、この機能は現在すべてのテナントで利用できる必要があると述べています。ただし、OWA が公開するエディタ オプションのセットでトーン検出をサポートする言語は、"英語 – 米国" のみです。これは、異なる言語で特定の種類のテキストを検出するために、基本的なモデルを改良するのに時間がかかるので、通常です。
舞台裏
マイクロソフト エディタ (スペル、文法、その他の知的な書き込みの提案を提供する書き込みアシスタント) ユーザーが、スペルや文法上の誤りを処理するために、企業向けに OWA と Microsoft 365 アプリでメッセージを入力すると、テキストが既に分析されます。2020 年、マイクロソフトは、最初に OWA で、後にデスクトップ アプリで、テキスト予測を導入しました。次にテキストが何を来るかを予測することは複雑なビジネスであり、ユーザー入力からトレーニング可能なアルゴリズムを生成し、洗練するために多くのサーバー馬力に依存しています。 リカレントニューラルネットワーク ユーザーの文章のパターンを分析して、文章やフレーズを組み合わせる方法を認識します。この知識は、エディタがメッセージに何が入力されたかを観察する中で行われた提案を提供する学習モデルを作成します。時間が経つにつれて、より多くのメッセージを処理するにつれて、モデルは改善されます。しばらくすると、編集者は、誰かが電子メールで別のフレーズに従う確率と、単語を文章でつなぎ合わせる方法を知るでしょう。
Outlook では、モデル データをユーザーのメールボックスの隠しフォルダーに格納します。データはクライアントからアクセスできなくて、Microsoft と共有されません。モデルデータは匿名化されており、個人情報を保持せず、メッセージの内容が組織外に送信または保存されません。」は、それがどうあるべきかです。
トーン検出を有効にする
誰もがインテリジェントなソフトウェアを分析し、自分の文章を改善するという考えに感銘を受けているわけではありません。スペルを修正し、文法上の誤りがテキストに忍び寄らないようにすることは問題ありませんが、自動化されたアシスタントが書き込みのトーンを改善できることを誰かに伝えることは別の問題です。
エディタがトーン検出を適用する前に、エディタ設定で有効にする必要があります。メッセージ作成画面で、エディタアイコンをクリックしてエディタの設定を表示できます( […] メニューをクリックし、[エディター]を選択します)。トーン検出は最後のオプションです。これまでのところ、「丁寧」はトーン検出の下の唯一の設定です(図1)。トーン検出が独自のカテゴリを取得するという事実は、マイクロソフトが作品の中でいくつかの追加の設定を持っていると思います。
Editor がメッセージ テキストを丁寧に監視することを許可した後、失礼な可能性のあるステートメントを含む新しいメッセージを作成することで、試すことができます (Editor は失礼な内容の定義を共有しない場合があります)。編集者の注目を集めるために、受取人の有用性についてぶっきらぼうで率直な解説を作りました(図2)。
編集者は、私が失礼かもしれないとアドバイスするために正式に足を踏み入れ、いくつかの代替テキストを提案し、それはアルゴリズムの弱点が自分自身を明らかにしたときです。提案された代替案は、元のテキストの意味や意図を捉えませんでした。私は息の下で失礼なことを言って、もう一度やってみました。今回のエディタはより成功し、提案されたテキストは失礼なバージョンとより密接に一致しました(図3)。
モデルの改善に必要な時間
私の電子メールの書き方は鈍い傾向があります。私は好きではない無駄な言葉(書く記事が多すぎます)。したがって、私は編集者が1週間以上使ったよりも多くの失礼な例を拾うだろうと思った。上記のように、推奨事項のいくつかはベースから外れています。私は欠陥のある提案の数は時間の経過とともに減少すると思います。少なくとも、それは人工知能と学習モデルの約束ですね。
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