論文の概要: A comprehensive review and evaluation on text predictive and entertainment systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10623v1
• Date: Sat, 8 Jan 2022 10:27:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 23:33:50.845737
• Title: A comprehensive review and evaluation on text predictive and entertainment systems
• Title（参考訳）: テキスト予測とエンターテイメントシステムに関する総合的レビューと評価
• Authors: Hozan K. Hamarashid, Soran A. Saeed, Tarik A. Rashid
• Abstract要約: 次の単語予測は、テキストの入力や入力を制限されたスロースピードで無効にすることで、障害のある人々にとって役立つ。 次の単語提案は、スマートフォンにおけるタイピングプロセスの例である。 エンターテイメントでガムとして使用したり、ターゲット語を決定し、それに到達するか、10回の予測でそれに取り組むために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9990687944474739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the most important ways to experience communication and interact with the systems is by handling the prediction of the most likely words to happen after typing letters or words. It is helpful for people with disabilities due to disabling people who could type or enter texts at a limited slow speed. Also, it is beneficial for people with dyslexia and those people who are not well with spells of words. Though, an input technology, for instance, the next word suggestion facilitates the typing process in smartphones as an example. This means that when a user types a word, then the system suggests the next words to be chosen in which the necessary word by the user. Besides, it can be used in entertainment as a gam, for example, to determine a target word and reach it or tackle it within 10 attempts of prediction. Generally, the systems depend on a text corpus, which was provided in the system to conduct the prediction. Writing every single word is time-consuming, therefore, it is vitally important to decrease time consumption by reducing efforts to input texts in the systems by offering most probable words for the user to select, this could be done via next word prediction systems. There are several techniques can be found in literature, which is utilized to conduct a variety of next word prediction systems by using different approaches. In this paper, a survey of miscellaneous techniques towards the next word prediction systems will be addressed. Besides, the evaluation of the prediction systems will be discussed. Then, a modal technique will be determined to be utilized for the next word prediction system from the perspective of easiness of implementation and obtaining a good result.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションを経験し、システムと対話する最も重要な方法の1つは、文字や単語を入力した後、最も起こりそうな単語の予測を扱うことである。 限られた速度でテキストをタイプしたり入力したりできる人を無効にするため、障害のある人には役立ちます。 また、失読症や言葉の綴りが苦手な人にとっても有益である。 しかし、例えば、入力技術は、次の単語提案によって、例えばスマートフォンのタイピングプロセスが促進される。 つまり、ユーザが単語を入力したとき、システムは、ユーザが必要とする単語が選択される次の単語を提案する。 また、例えば、目的語を判定し、それに到達したり、予測の10回以内に取り組んだりするために、エンタテインメントとして使用できる。 一般に、システムは予測を行うためにシステムに提供されるテキストコーパスに依存している。 各単語の書き方は時間を要するため、ユーザが選択する最も可能性の高い単語を提供することで、システム内のテキスト入力の労力を削減し、時間消費を減らすことが極めて重要である。 文献にはいくつかのテクニックがあり、様々なアプローチを用いて様々な単語予測システムを実行するために利用される。 本稿では,次の単語予測システムに向けた雑多な手法に関する調査を行う。 また,予測システムの評価についても検討する。 そして、実装の容易さと良い結果の獲得の観点から、次の単語予測システムにおいて、モーダル技術が利用されると判断する。

関連論文リスト

• Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems [55.99999020778169]
  本稿では,次の単語を予測し,発話終了まで残される時間を推定する機能について検討する。 我々は,音響情報と言語情報の両方を組み込んだクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。 その結果,提案モデルでは,提案する単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUより300ミリ秒前まで推定する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:29:58Z)
• Evaluating Text Classification Robustness to Part-of-Speech Adversarial Examples [0.6445605125467574]
  逆の例は意思決定プロセスを騙すために設計された入力であり、人間には理解できないことを意図している。 テキストベースの分類システムでは、入力の変更(テキストの文字列)は常に認識可能である。 テキストベースの逆数例の質を向上させるためには、入力テキストのどの要素に注目する価値があるかを知る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T18:33:54Z)
• Computational Sentence-level Metrics Predicting Human Sentence Comprehension [27.152245569974678]
  本研究では,多言語大言語モデルを用いた文レベルメトリクスの計算手法を提案する。 文素因性および文関連性を測定し,言語全体にわたって人間が文章をどう理解するかを予測できるかどうかを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T12:19:49Z)
• Third-Party Language Model Performance Prediction from Instruction [59.574169249307054]
  言語モデルに基づく命令フォローシステムは、最近、多くのベンチマークタスクのパフォーマンスが向上している。 ユーザは、応答が正確かどうかを判断することなく、命令付きモデルを容易に促すことができる。 本稿では,タスク上での指示追従システムの評価から得られたメトリックを予測するために,別のモデルを訓練した第三者のパフォーマンス予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T03:53:47Z)
• Semantic-Preserving Adversarial Text Attacks [85.32186121859321]
  深層モデルの脆弱性を調べるために, Bigram と Unigram を用いた適応的セマンティック保存最適化法 (BU-SPO) を提案する。 提案手法は,既存手法と比較して最小の単語数を変更することで,攻撃成功率とセマンティックス率を最大化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T09:05:18Z)
• Efficacy of BERT embeddings on predicting disaster from Twitter data [0.548253258922555]
  救助機関はソーシャルメディアを監視し、災害を特定し、生命のリスクを減らす。 人間が大量のデータを手動でチェックし、災害をリアルタイムで特定することは不可能である。 先進的な文脈埋め込み法(BERT)は、同じ単語に対する異なるベクトルを異なる文脈で構築する。 BERT埋め込みは、従来の単語埋め込みよりも災害予測タスクにおいて最良の結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T17:44:29Z)
• Curious Case of Language Generation Evaluation Metrics: A Cautionary Tale [52.663117551150954]
  イメージキャプションや機械翻訳などのタスクを評価するデファクトメトリクスとして、いくつかの一般的な指標が残っている。 これは、使いやすさが原因でもあり、また、研究者がそれらを見て解釈する方法を知りたがっているためでもある。 本稿では,モデルの自動評価方法について,コミュニティにより慎重に検討するよう促す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T13:57:20Z)
• Interactive Re-Fitting as a Technique for Improving Word Embeddings [0.0]
  我々は,単語の集合を互いに近づけることで,単語の埋め込み空間の一部を調整できるようにする。 提案手法では,単語埋め込みにおける潜在的なバイアスをユーザが操作する際,選択的な後処理をトリガーし,評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T21:54:22Z)
• Toward Better Storylines with Sentence-Level Language Models [54.91921545103256]
  本稿では,文章中の次の文を選択する文レベル言語モデルを提案する。 教師なしストーリークローゼタスクにおける最先端の精度によるアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:54:19Z)
• Techniques for Vocabulary Expansion in Hybrid Speech Recognition Systems [54.49880724137688]
  語彙外単語(OOV)の問題は、音声認識システムにおいて典型的である。 OOVをカバーするための一般的なアプローチの1つは、単語ではなくサブワード単位を使用することである。 本稿では,グラフ構築法と探索法の両方のレベルで,この解の既存手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T21:24:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。