微信聊天应用频率最高的话题终结词是甚么？
好的（此处请脑补你第一时光想到的脸色符号）
「好的」这两个字前面加上最简略的脸色，都邑让这个纯真的词语变得不纯真。在分歧的情形答复分歧的人时，脸色符号可让这个罕见的答复词，带上分歧的情感，懊丧、高兴、无法、窃喜、等待……（心里的小情感太多，词语都不敷用了）
词不达意不要慌，脸色包来帮你忙。脸色包正让社交收集这个世界里的沟通变得加倍顺畅，但因为情形、文明的分歧，社交收集上每条表达的面前仍然有着更加丰硕的寄义，好比你的同伙，他提早一个月预定了七夕当天和女同伙的晚饭，在离七夕还有半个月时，他发了一条微博：
提早一个月预定的七夕年夜餐，我一小我可以全体吃完。[浅笑]
看上去悲观积极，其实他的心坎曾经惆怅得要晕厥，心里在说：年夜家快来抚慰我，我分别了。
这些层层深意的表达，关于研讨社交收集的专家学者而言，真是一个非常费事头疼的工作。是以，麻省理工学院有一个团队正在停止一个名为「DeepMoji」的项目，应用人工智能对人们在社交收集上应用的 emoji 脸色符号停止研讨，想要应用机械进修让人工智可以或许读懂人们的情感，特别是说话中的「反讽」。
DeepMoji 从 Twitter 上的 550 亿条推文中，拔取了 12 亿条带有 emoji 的推文，对它们停止剖析和进修，试图练习一个深度进修模子去猜测推文中会应用哪些脸色符号。项目标成员以为，假如这个 AI 模子可以或许猜测和懂得某个句子中的脸色符号，那末它就可以够懂得句子中的情绪内容。
（DeepMoji 推想，人们写了右边的句子后，最有能够应用左边的 5 个脸色符号）
DeepMoji 的义务是处置及应用天然说话，读懂人类说话，是以它是人工智能和说话学范畴的分支，属于天然说话处置（Natural Language Processing），即 AI 业界中年夜热的 NLP。
《情感机械（The Emotion Machine）》作者马文· 明斯基（Marvin Minsky）也曾说过：
人工智能只要读懂情感了，能力停止知识性的推理和思虑。
这个 AI 最后的目标，是让企业用来懂得顾客对他们的真实评价。但是如许一个可以或许懂得人类脸色包的 AI，运用场景许多，包含电商客服、聊天机械人、处置商品/办事评价等场景都能派上用处。
也许在未来，我们给电商客服发个一言半语再加个脸色符号，它就不会主动答复一年夜堆选项给你选择，而是秒懂你的意思，立时跟你说「亲，我们不接收砍价哦」或许「亲，我们包邮」。
（Allo 的「智能答复」功效）
而有了 DeepMoji 加持的聊天机械人，也许也不会那末快在尬聊中把天聊逝世。不外 AI 技巧应用在聊天软件曾经不是甚么新颖事，Google 在客岁的 I/O 年夜会上就宣布一款聊天运用 Allo，Allo 可以或许依据应用者的聊天作风，订制聊天答复。不外这个功效今朝只能在英语母语地域，或许全英语对话的前提下才会触发应用。
固然 DeepMoji 在未来能让年夜家更好地聊天，但项目成员还有更深远的设法主意，他们想要经由过程 DeepMoji 来辨认社交收集中的欺负和种族轻视。今朝，他们曾经树立了一个 AI 的 Demo，感兴致的同伙可以去介入调教这只 AI。本年 9 月，「DeepMoji」将会在 github 上开源。
