Интеллектуальная система автоподстановки на основе профиля пользователя
Аннотация
Предиктивный ввод текста представляет собой систему, позволяющую ускорить ввод текстовой информации в цифровые устройства1. Ключевая осо-бенность данной системы состоит в том, что в процессе набора текста пользова-телю предлагается подставлять последующие слова, основываясь на выборе си-стемы и с учетом имеющейся информации – уже набранных слов. Системы пре-диктивного ввода получили повсеместное распространение, благодаря популя-ризации операционных систем iOS и Android для мобильных устройств2, кото-рые по умолчанию имеют встроенную автоподстановку слов при вводе текста в устройство. Исходя из очевидной полезности и широкого охвата можно заклю-чить, что исследование и развитие систем предиктивного ввода является акту-альной задачей.
Степень изученности. Независимо от популяризации операционных си-стем для мобильных устройств со встроенными механизмами предиктивного ввода проблема активно изучалась и решалась3,4,5,6. Среди известных решений следует отметить такие, как: T9, iTap, eZiText, LetterWise, SureType. Данные ре-шения аналогичным образом были направлены на упрощение процесса ввода текста на мобильных устройствах, но с кнопочной клавиатуры, путем прогнози-рования, опираясь на встроенные лингвистические настройки и имеющиеся ме-ханизмы адаптации к пользователю. С увеличением популярности сенсорных смартфонов данные системы устарели, так как первые обладали полноценной клавиатурой.
Существенное внимание уделялось использованию интеллектуальных ме-тодов при предикативном вводе7,8. Несмотря на то, что упомянутые выше акту-альные операционные системы уже в настоящий момент по мере ввода предла-гают слова и фразы на основе предыдущих бесед9,10, контекст совершаемых си-стемой предложений подстановки создается исходя из данных, создаваемых единственным пользователем – владельцем мобильного устройства. Данный подход может показаться эффективным в сравнении с прогнозами, совершае-мыми без контекста и не опираясь на какую-либо историю ввода пользователя, а исходя из каких-то заранее детерминированных алгоритмов. Проблема заклю-чается в том, что при осуществлении ввода текста пользователю предлагаются прогнозы, сделанные на основе созданного ранее контекста, что образует пару пользователь-система, но у пользователя нет возможности оценить эффектив-ность созданного контекста, находясь вне этой пары.
Степень изученности. Независимо от популяризации операционных си-стем для мобильных устройств со встроенными механизмами предиктивного ввода проблема активно изучалась и решалась3,4,5,6. Среди известных решений следует отметить такие, как: T9, iTap, eZiText, LetterWise, SureType. Данные ре-шения аналогичным образом были направлены на упрощение процесса ввода текста на мобильных устройствах, но с кнопочной клавиатуры, путем прогнози-рования, опираясь на встроенные лингвистические настройки и имеющиеся ме-ханизмы адаптации к пользователю. С увеличением популярности сенсорных смартфонов данные системы устарели, так как первые обладали полноценной клавиатурой.
Существенное внимание уделялось использованию интеллектуальных ме-тодов при предикативном вводе7,8. Несмотря на то, что упомянутые выше акту-альные операционные системы уже в настоящий момент по мере ввода предла-гают слова и фразы на основе предыдущих бесед9,10, контекст совершаемых си-стемой предложений подстановки создается исходя из данных, создаваемых единственным пользователем – владельцем мобильного устройства. Данный подход может показаться эффективным в сравнении с прогнозами, совершае-мыми без контекста и не опираясь на какую-либо историю ввода пользователя, а исходя из каких-то заранее детерминированных алгоритмов. Проблема заклю-чается в том, что при осуществлении ввода текста пользователю предлагаются прогнозы, сделанные на основе созданного ранее контекста, что образует пару пользователь-система, но у пользователя нет возможности оценить эффектив-ность созданного контекста, находясь вне этой пары.