論文の概要: Understanding Emails and Drafting Responses -- An Approach Using GPT-3

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03062v2
• Date: Tue, 9 Feb 2021 15:15:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-10 13:18:00.622148
• Title: Understanding Emails and Drafting Responses -- An Approach Using GPT-3
• Title（参考訳）: 電子メールとラフティング応答の理解 -- GPT-3を用いたアプローチ
• Authors: Jonas Thiergart, Stefan Huber, Thomas \"Ubellacker
• Abstract要約: GPT-3を用いた電子メールコミュニケーションの合理化の可能性を検討する。 受信メールの理解と応答生成の技術的実現可能性を示す。 我々は、コストと市場需要を分析して、そのようなソリューションの経済性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Providing computer systems with the ability to understand and generate natural language has long been a challenge of engineers. Recent progress in natural language processing (NLP), like the GPT-3 language model released by OpenAI, has made both possible to an extent. In this paper, we explore the possibility of rationalising email communication using GPT-3. First, we demonstrate the technical feasibility of understanding incoming emails and generating responses, drawing on literature from the disciplines of software engineering as well as data science. Second, we apply knowledge from both business studies and, again, software engineering to identify ways to tackle challenges we encountered. Third, we argue for the economic viability of such a solution by analysing costs and market demand. We conclude that applying GPT-3 to rationalising email communication is feasible both technically and economically.
• Abstract（参考訳）: 自然言語を理解して生成する能力を持つコンピュータシステムを提供することは、長年、エンジニアの挑戦だった。 自然言語処理(NLP)の最近の進歩は、OpenAIがリリースしたGPT-3言語モデルのように、どちらもある程度可能になっている。 本稿では,GPT-3を用いた電子メール通信の合理化の可能性を検討する。 まず,ソフトウェア工学の分野とデータ科学の分野から文献を抽出し,受信メールの理解と応答生成の技術的実現可能性を示す。 第二に、ビジネススタディとソフトウェアエンジニアリングの両方から知識を適用して、直面した課題に取り組む方法を特定します。 第3に、コストと市場需要を分析して、そのようなソリューションの経済性について論じる。 メール通信の合理化にGPT-3を適用することは、技術的にも経済的にも実現可能であると結論づけます。

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