AIを使用してライティングを強化する方法| Grammarlyスポットライト

Grammarlyの背後にあるテクノロジーについてもっと知りたいという好奇心旺盛なユーザーから時々耳にします。 それらすべての文章の修正、提案、および機能強化はどこから来ていますか？ 魔法のエルフのチーム？ 言葉に取りつかれたロボットの分隊？ 本当に、本当に忙しい人間の編集者？

実際、「ロボット」と思ったら、あなたは正しい領域にいます。 Grammarlyの製品は、ルール、パターン、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの人工知能技術を組み合わせてライティングを改善する高度なシステムを利用しています。

フードの下でのクイックピーク

大まかに言えば、人工知能システムは、人間がタスクを実行する方法を模倣しています。 AIシステムは、さまざまな手法でこれを実現します。 たとえば、機械学習はAIの特定の方法論であり、厳密に事前定義された一連のステップを提供するのではなく、多くの例を示すことによってタスクを実行するアルゴリズムを教えることを含みます。

GrammarlyのAIシステムは、機械学習とさまざまな自然言語処理アプローチを組み合わせたものです。 人間の言語には、文字や個々の単語から文法構造や文、さらには段落や全文まで、分析および処理できる多くのレベルがあります。 自然言語処理はAIの分野であり、人間の言語（たとえば英語）を理解して処理し、機械翻訳、感情分析、エッセイスコアリング、この場合はライティングの強化などの便利なタスクを実行するように機械に教えることを含みます。

（ちなみに、あなたがすでにこれらの分野の専門家である場合、私たちの研究者と計算言語学者のチームは拡大を目指しています。）

GrammarlyのAIのケアとフィード

AIシステムを構築する上で重要なのは、それをトレーニングすることです。 AIはそのように子供のようなものです。 子供たちは周りの人々を見て、ポジティブまたはネガティブな強化によって行動する方法を学びます。 子供と同じように、AIシステムを成長させて有用で機能的にしたい場合は、AIシステムを何にさらすか、問題が発生したときにどのように介入するかについて注意する必要があります。

最初のステップは、システムが学習するための高品質のトレーニングデータを選択することです。 Grammarlyの場合、そのデータはテキストコーパスの形式をとることがあります。これは、人間の研究者がAIアルゴリズムが理解できる方法で整理し、ラベルを付けた膨大な数の文のコレクションです。 たとえば、AIに適切なカンマの使用パターンを学習させたい場合は、カンマの間違いがどのように見えるかを学習できるように、間違ったカンマを含む文をAIに表示する必要があります。 また、カンマを適切に使用して文を表示する必要があるため、カンマの間違いを見つけたときに修正する方法を学習します。

AIシステムにも人間からのフィードバックが必要です。 たとえば、多くのユーザーが特定の提案を「無視」すると、Grammarlyの計算言語学者と研究者は、その提案の背後にあるアルゴリズムを調整して、より正確で役立つようにします。

人と同じように、AIは時々エラーを起こします。 AIがあまり経験のない状況に直面している場合は特に可能です。 Grammarlyは自然に書かれたテキストで訓練されているので、人々が書くときに自然に発生する問題を見つけるのに適しています。 自然に発生する間違いとは似ていないことが多いため、意図的に間違いが挿入された文の処理はあまり得意ではありません。

なぜこれがライティングエンハンスメントへの私たちのアプローチなのですか？

Grammarlyの目標は、誰もが耳を傾け、理解できるようにすることです。 しかし、あらゆる状況ですべての人に有効な単一のルールセットはありません。 AIの優れている点は、さまざまな種類の情報を組み合わせて、目の前の状況に適応できることです。

結局のところ、言語は複雑で厄介です。 言語の使用を改善することを目的としたシステムは、コミュニケーションを成功させるためのすべての要素に対応できる柔軟性を備えている必要があります。 正しい言葉はどれですか？ その文はわかりやすいですか？ 受信者はセミコロンを高く評価していますか、それとも、よりリラックスしたトーンを作成するためにいくつかのルールを曲げる必要がありますか？

私たちの目標は、仕事に応募する場合でも、友達にジョークを送る場合でも、可能な限り最善の方法で自分を表現できるようにすることです。 詳細については、Grammarlyのビジョンに関する投稿をご覧ください。

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