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  • 发布时间:2017-06-09 17:56
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【概要描述】很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘:撰写电子邮件,发短信,参与社交媒体等。然而,移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35%。为了改变这一点,最近谷歌团队为GboardforAndroid提供了许多改进,致力于创建一个智能机制的键盘,能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误,从而实现更快更高质量的输入。  事实上,移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式,雷锋网了解到,该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。  团队首先创建了一个强大的空间模型,将原始触摸点的模糊序列映射到键盘上的按键,就像用声学模型将声音定位到语音单元的顺序一样。  第二,构建一个基于有限状态传感器(FST)的核心解码引擎,以确定给定输入触摸序列的最有可能的字符序列。随着数学形式主义和语音应用的广泛成功,FST解码器将提供支持各种复杂键盘输入行为以及语言特性所需的灵活性。在这篇文章中,将为您详细介绍这两个系统的发展。  神经空间模型  移动键盘输入的错误通常归结于“胖手指打字”(fatfingertyping,或在滑动打字中定位到空间位置相似的词,如下图所示)以及认知和操作错误(表现为拼写错误,字符插入,删除或互换等)。智能键盘需要能够解决这些错误,并且可以快速准确地预测正确的单词。据雷锋网了解,该团队为Gboard构建了一个空间模型,用于在字符级别处理这些错误,将屏幕上的触摸点映射到实际按键。

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【概要描述】很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘:撰写电子邮件,发短信,参与社交媒体等。然而,移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35%。为了改变这一点,最近谷歌团队为GboardforAndroid提供了许多改进,致力于创建一个智能机制的键盘,能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误,从而实现更快更高质量的输入。  事实上,移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式,雷锋网了解到,该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。  团队首先创建了一个强大的空间模型,将原始触摸点的模糊序列映射到键盘上的按键,就像用声学模型将声音定位到语音单元的顺序一样。  第二,构建一个基于有限状态传感器(FST)的核心解码引擎,以确定给定输入触摸序列的最有可能的字符序列。随着数学形式主义和语音应用的广泛成功,FST解码器将提供支持各种复杂键盘输入行为以及语言特性所需的灵活性。在这篇文章中,将为您详细介绍这两个系统的发展。  神经空间模型  移动键盘输入的错误通常归结于“胖手指打字”(fatfingertyping,或在滑动打字中定位到空间位置相似的词,如下图所示)以及认知和操作错误(表现为拼写错误,字符插入,删除或互换等)。智能键盘需要能够解决这些错误,并且可以快速准确地预测正确的单词。据雷锋网了解,该团队为Gboard构建了一个空间模型,用于在字符级别处理这些错误,将屏幕上的触摸点映射到实际按键。

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  很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘:撰写电子邮件,发短信,参与社交媒体等。 然而,移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35%。 为了改变这一点,最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进,致力于创建一个智能机制的 键盘,能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误,从而实现更快更高质量的输入。

  事实上,移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式,雷锋网了解到,该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。

  团队首先创建了一个强大的空间模型,将原始触摸点的模糊序列映射到键盘上的按键,就像用声学模型将声音定位到语音单元的顺序一样。

  第二,构建一个基于有限状态传感器(FST)的核心解码引擎,以确定给定输入触摸序列的最有可能的字符序列。 随着数学形式主义和语音应用的广泛成功, FST解码器将提供支持各种复杂键盘输入行为以及语言特性所需的灵活性。 在这篇文章中,将为您详细介绍这两个系统的发展。

  神经空间模型

  移动键盘输入的错误通常归结于“胖手指打字”(fat finger typing,或在滑动打字中定位到空间位置相似的词,如下图所示)以及认知和操作错误(表现为拼写错误,字符插入,删除或互换等)。 智能键盘需要能够解决这些错误,并且可以快速准确地预测正确的单词。 据雷锋网了解,该团队为Gboard构建了一个空间模型,用于在字符级别处理这些错误,将屏幕上的触摸点映射到实际按键。

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