Text predictiv - Predictive text

Textul predictiv este o tehnologie de introducere utilizată în cazul în care o tastă sau un buton reprezintă mai multe litere, cum ar fi pe tastaturile numerice ale telefoanelor mobile și în tehnologiile de accesibilitate . Fiecare apăsare de tastă are ca rezultat o predicție, mai degrabă decât secvențierea repetată prin același grup de „litere” pe care le reprezintă, în aceeași ordine invariabilă. Textul predictiv ar putea permite introducerea unui cuvânt întreg printr-o singură apăsare de tastă. Textul predictiv utilizează eficient mai puține taste de dispozitiv pentru a introduce scrierea într-un mesaj text , un e-mail , o agendă , un calendar și altele asemenea.

Cele mai utilizate sisteme de text, generale, predictive sunt T9 , iTap , eZiText și LetterWise / WordWise. Există multe modalități de a construi un dispozitiv care prezice text, dar toate sistemele de text predictive au setări lingvistice inițiale care oferă predicții care sunt prioritizate pentru a se adapta fiecărui utilizator. Această învățare se adaptează, prin intermediul memoriei dispozitivului, la feedback-ul dezambiguizant al utilizatorului care are ca rezultat apăsarea tastelor corective, cum ar fi apăsarea unei taste „următoare” pentru a ajunge la intenție. Majoritatea sistemelor de text predictive au o bază de date de utilizatori pentru a facilita acest proces.

Teoretic numărul de apăsări de tastă necesar pentru fiecare caracter dorit în scrierea finalizată este, în medie, comparabil cu utilizarea tastaturii . Acest lucru este aproximativ adevărat cu condiția ca toate cuvintele utilizate să fie în baza sa de date, punctuația să fie ignorată și să nu se facă greșeli de introducere la tastare sau ortografie. Tastările teoretice pe caracter, KSPC, ale unei tastaturi sunt KSPC = 1,00, iar multi-tap este KSPC = 2,03. LetterWise al lui Eatoni este un hibrid predictiv multi-tap, care atunci când funcționează pe o tastatură telefonică standard atinge KSPC = 1,15 pentru limba engleză.

Alegerea sistemului de text predictiv este cel mai bun de utilizat implică potrivirea stilului de interfață preferat de utilizator, nivelul de abilitate învățat al utilizatorului de a opera software-ul de text predictiv și obiectivul de eficiență al utilizatorului. Există diferite niveluri de risc în sistemele de text predictive, comparativ cu sistemele cu mai multe atingeri , deoarece textul prezis care este scris automat, care oferă viteza și eficiența mecanică, ar putea, dacă utilizatorul nu este atent să revizuiască, poate duce la transmiterea unor informații greșite. Sistemele de text predictive necesită timp pentru a învăța să folosească bine și, în general, sistemul unui dispozitiv are opțiuni de utilizator pentru a configura alegerea multi-tap sau a oricăreia dintre mai multe școli de metode de text predictive.

fundal

Serviciul de mesaje scurte (SMS) permite unui utilizator de telefonie mobilă să trimită mesaje text (numite și mesaje, SMS-uri, texte și txts) ca mesaj scurt. Cel mai comun sistem de introducere a textului SMS este denumit „ multi-tap ”. Folosind multi-tap, o tastă este apăsată de mai multe ori pentru a accesa lista de litere de pe acea tastă. De exemplu, apăsând tasta „2” o dată se afișează „a”, se afișează de două ori „b” și de trei ori se afișează „c”. Pentru a introduce două litere succesive care se află pe aceeași tastă, utilizatorul trebuie fie să întrerupă, fie să apese pe butonul „următor”. Un utilizator poate tasta apăsând o tastatură alfanumerică fără să se uite la afișajul echipamentului electronic. Astfel, multi-tap este ușor de înțeles și poate fi utilizat fără feedback vizual. Cu toate acestea, atingerea multiplă nu este foarte eficientă, necesitând potențial multe apăsări de tastă pentru a introduce o singură literă.

În introducerea textului predictiv ideal, toate cuvintele folosite sunt în dicționar, punctuația este ignorată, nu se fac greșeli de ortografie și nu se fac greșeli de tastare. Dicționarul ideal ar include toate argoul, substantivele proprii , abrevierile , adresele URL , cuvintele în limbi străine și alte cuvinte unice pentru utilizator. Această circumstanță ideală oferă software-ului de text predictiv reducerea numărului de lovituri de tastă pentru care un utilizator trebuie să introducă un cuvânt. Utilizatorul apasă numărul corespunzător fiecărei litere și, atâta timp cât cuvântul există în dicționarul de text predictiv, sau este corect dezambiguizat de sistemele non-dicționare, acesta va apărea. De exemplu, apăsarea „4663” va fi interpretată în mod obișnuit ca fiind cuvântul bun , cu condiția ca o bază de date lingvistică în limba engleză să fie folosită în prezent, deși alternative precum acasă , glugă și copit sunt, de asemenea, interpretări valide ale secvenței loviturilor cheii.

Sistemele cele mai utilizate pe scară largă textului cu funcția de predicție sunt Tegic lui T9 , Motorola iTap , iar EATONI Ergonomia " LetterWise și WordWise. T9 și iTap folosesc dicționare, dar produsele Eatoni Ergonomics utilizează un proces de dezambiguizare, un set de reguli statistice pentru a recrea cuvinte din secvențe de taste. Toate sistemele de text predictive necesită o bază de date lingvistică pentru fiecare limbă de intrare acceptată.

Dicționar vs. sisteme non-dicționare

Dezambiguizarea tradițională funcționează prin referirea la un dicționar de cuvinte utilizate în mod obișnuit, deși Eatoni oferă un sistem de dezambiguizare fără dicționar.

În sistemele bazate pe dicționar, pe măsură ce utilizatorul apasă butoanele numerice, un algoritm caută în dicționar o listă de cuvinte posibile care se potrivesc combinației de apăsare a tastelor și oferă cea mai probabilă alegere. Utilizatorul poate apoi să confirme selecția și să meargă mai departe sau să folosească o tastă pentru a parcurge combinațiile posibile.

Un sistem non-dicționar construiește cuvinte și alte secvențe de litere din statisticile părților de cuvinte. Pentru a încerca predicții ale rezultatului intenționat al apăsărilor de tastă care nu au fost încă introduse, dezambiguizarea poate fi combinată cu o facilitate de completare a cuvântului .

Oricare dintre sisteme (dezambiguizare sau predictiv) poate include o bază de date a utilizatorilor, care poate fi clasificată în continuare ca un sistem de „învățare” atunci când cuvintele sau expresiile sunt introduse în baza de date a utilizatorilor fără intervenția directă a utilizatorului. Baza de date a utilizatorilor este destinată stocării cuvintelor sau frazelor care nu sunt bine dezambiguate de baza de date furnizată în prealabil. Unele sisteme de dezambiguizare încearcă în continuare să corecteze ortografia, să formateze textul sau să efectueze alte rescrieri automate, având ca efect riscant intensificarea sau frustrarea eforturilor utilizatorilor de a introduce text.

Istorie

Tastele de acționare ale mașinii de scris chinezești create de Lin Yutang în anii 1940 au inclus sugestii pentru personajele următoare celei selectate. În 1951, tipograful chinez Zhang Jiying a aranjat caracterele chineze în grupuri asociative, un precursor al introducerii textului predictiv modern și a doborât recorduri de viteză procedând astfel. Introducerea predictivă a textului de pe o tastatură telefonică este cunoscută cel puțin din anii 1970 (Smith și Goodwin, 1971). Textul predictiv a fost folosit în principal pentru a căuta nume în directoare prin telefon, până când mesageria text pe telefonul mobil a intrat pe scară largă.

Exemplu

O tastatură standard ITU-T E.161 utilizată pentru mesaje text

Pe o tastatura de telefon tipic, în cazul în care utilizatorii au dorit să tastați într - un sistem de intrare tastatura „multi-robinet“, ar trebui să:

Apăsați 8 (tuv) o dată pentru a selecta t .
Apăsați 4 (ghi) de două ori pentru a selecta h .
Apăsați 3 (def) de două ori pentru a selecta e .

Între timp, într-un telefon cu text predictiv, au nevoie doar de:

Apăsați 8 o dată pentru a selecta grupul (tuv) pentru primul caracter.
Apăsați 4 o dată pentru a selecta grupul (ghi) pentru al doilea caracter.
Apăsați 3 o dată pentru a selecta grupul (def) pentru al treilea caracter.

Sistemul actualizează afișajul pe măsură ce se introduce fiecare tastă, pentru a afișa cea mai probabilă intrare. În acest exemplu, predicția a redus numărul de apăsări de butoane de la cinci la trei. Efectul este și mai mare cu cuvinte mai lungi și cu cele compuse din litere mai târziu în secvența fiecărei taste.

Un sistem predictiv bazat pe dicționar se bazează pe speranța că cuvântul dorit se află în dicționar. Această speranță poate fi înlocuită dacă cuvântul diferă în vreun fel de utilizarea obișnuită - în special, dacă cuvântul nu este scris sau scris corect, este argou sau este un nume propriu . În aceste cazuri, trebuie introdus un alt mecanism pentru a introduce cuvântul. Mai mult, abordarea dicționarului simplu eșuează în limbile aglutinative , unde un singur cuvânt nu reprezintă neapărat o singură entitate semantică.

Companii și produse

Text predictiv este dezvoltat și comercializat într - o varietate de produse concurente, cum ar fi Nuance Communications „s T9 . Alte produse includ Motorola 's iTap , EATONI ergonomic e LetterWise (caracter, mai degrabă decât de predicție bazată pe cuvânt), WordWise (predicția bazate pe cuvinte , fără un dicționar), EQ3 (un QWERTY -ca aspect compatibil cu tastaturi telefonice regulate); Prevalent Devices 's Phraze-It ; Xrgomics ' tengo (un sistem cu șase taste redus tastatura QWERTY); Adaptxt (ia în considerare limbajul, contextul, gramatica și semantica); Lightkey (un software de tastare predictivă pentru Windows); Clevertexting (natura statistică a limbajului, alocarea cheilor fără dicționare, dinamică); și tipul Oizea (ambiguitate temporală); Tauto Intelab; Platforma de intrare inteligentă ™ a WordLogic (predicție de text avansată brevetată, bazată pe straturi, include dicționar în mai multe limbi, verificare ortografică, căutare web integrată).

Textonimele

Cuvintele produse prin aceeași combinație de apăsări de taste au fost numite „textonime”; de asemenea „txtonime”; sau „T9onym” (pronunțat „tynonym”), deși nu sunt specifice T9. Selectarea textonimului greșit poate avea loc fără ortografie greșită sau greșeală de scriere, dacă textonimul greșit este selectat în mod implicit sau eroare de utilizator. Așa cum s-a menționat mai sus, secvența de taste 4663 de pe o tastatură telefonică, prevăzută cu o bază de date lingvistică în limba engleză, va fi în general dezambiguizată ca fiind cuvântul bun . Cu toate acestea, aceeași secvență de taste corespunde și altor cuvinte, cum ar fi acasă , plecat , copita , glugă și așa mai departe. De exemplu, „Sunteți acasă?” ar putea fi redat ca „Ești cuminte?” dacă utilizatorul neglijează să modifice cuvântul implicit 4663. Acest lucru poate duce la neînțelegeri; de exemplu secvența 735328 ar putea corespunde fie selectării sau respingerii sale antonime . Un rând din 2010 care a dus la omucidere a fost provocat de o eroare de textonim. Textul predictiv, alegând o valoare implicită diferită de cea pe care utilizatorul o așteaptă, are similitudini cu efectul Cupertino , prin care software-ul de verificare ortografică schimbă o ortografie cu cea a unui cuvânt neintenționat.

Textonimele au fost folosite ca argou de generația Y ; de exemplu, utilizarea cuvântului carte pentru a însemna cool , deoarece carte este implicit în acele sisteme de text predictive care presupun că este mai frecvent decât cool . Acest lucru este legat de cacografie .

Eșecul dezambiguizării și ortografia greșită

Textonimele în care un sistem de dezambiguizare oferă mai mult de un cuvânt de dicționar pentru o singură secvență de apăsări de taste nu sunt singura problemă, sau chiar cea mai importantă problemă, limitând eficacitatea implementărilor textului predictiv. Mai importante, conform referințelor de mai sus, sunt cuvintele pentru care dezambiguizarea produce un singur răspuns incorect. Sistemul poate, de exemplu, să răspundă cu Blairf la intrarea din 252473, când cuvântul dorit era Blaise sau Claire , ambele corespunzând secvenței de apăsare a tastelor, dar nu sunt, în acest exemplu, găsite de sistemul de text predictiv. Atunci când apar greșeli de scriere sau greșeli de ortografie, este foarte puțin probabil să fie recunoscute corect de un sistem de dezambiguizare, deși mecanismele de corectare a erorilor pot atenua acest efect.

Vezi si

Concepte

Produse

Dispozitive

Referințe

Lecturi suplimentare

Smith, Sidney L .; Goodwin, Nancy C. (1971). „Introducere de date alfabetice prin intermediul tastaturii tactile: un comentariu”. Factori umani . 13 (2): 189–190. doi : 10.1177 / 001872087101300212 . S2CID 61164630 .

Languages

In other projects