要約
英語を母国語としない人 (NNES) は、デジタル ワークスペースでのコミュニケーション (電子メール、Slack メッセージなど) で課題に直面しており、多くの場合、不用意に母国語の表現を翻訳してしまい、ぎこちない使い方や間違った使い方につながる可能性があります。
現在の AI 支援ライティング ツールには、流暢性の向上と書き換えの提案が備わっています。
ただし、NNES はさまざまな表現の微妙な点を理解するのが難しい場合があり、その意図を正確に反映する表現を選択することが困難になります。
このような課題は、一か八かのテキストベースのコミュニケーションではさらに悪化し、非言語的な手がかりがないと誤解のリスクが高まります。
大規模言語モデル (LLM) と単語埋め込みの最新の進歩を活用することで、NNES のデジタル ワークスペース コミュニケーションを強化する、説明可能な AI 支援ライティング ツールである WordDecipher を提案します。
WordDecipher は、ユーザーの文章から検出された社会的意図を識別するだけでなく、数値的に、またはユーザーの母国語での文章から推測することによって、ユーザーの意図したメッセージに合わせた書き換えの提案を生成します。
次に、WordDecipher は、NNES が選択するのに役立つニュアンスの概要を提供します。
使用シナリオを通じて、WordDecipher が NNES のリクエストを伝達する能力をどのように大幅に強化できるかを示し、NNES のワークスペース コミュニケーションを変革する可能性を示します。
要約(オリジナル)
Non-native English speakers (NNES) face challenges in digital workspace communication (e.g., emails, Slack messages), often inadvertently translating expressions from their native languages, which can lead to awkward or incorrect usage. Current AI-assisted writing tools are equipped with fluency enhancement and rewriting suggestions; however, NNES may struggle to grasp the subtleties among various expressions, making it challenging to choose the one that accurately reflects their intent. Such challenges are exacerbated in high-stake text-based communications, where the absence of non-verbal cues heightens the risk of misinterpretation. By leveraging the latest advancements in large language models (LLM) and word embeddings, we propose WordDecipher, an explainable AI-assisted writing tool to enhance digital workspace communication for NNES. WordDecipher not only identifies the perceived social intentions detected in users’ writing, but also generates rewriting suggestions aligned with users’ intended messages, either numerically or by inferring from users’ writing in their native language. Then, WordDecipher provides an overview of nuances to help NNES make selections. Through a usage scenario, we demonstrate how WordDecipher can significantly enhance an NNES’s ability to communicate her request, showcasing its potential to transform workspace communication for NNES.
arxiv情報
著者 | Yuexi Chen,Zhicheng Liu |
発行日 | 2024-04-10 13:40:29+00:00 |
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