強大技術做支撐 穀歌輸入法背後的機器智能

更新時間:2017-06-09 13:58:49點擊次數:200

很多人每天花費大量時間使用移動設備鍵盤:撰寫電子郵件,發短信,參與社交媒體等。 然而,移動鍵盤仍然在處理速度方麵處於劣勢。 用戶平均在移動設備上的打字速度比在物理鍵盤上慢35%。 為了改變這一點,最近穀歌團隊為Gboard for Android提供了許多改進,致力於創建一個智能機製的 鍵盤,能夠為用戶以任何選擇的語言提供建議和糾正錯誤,從而實現更快更高質量的輸入。

事實上,移動鍵盤將觸摸輸入轉換為文本的方式類似於語音識別係統將語音輸入轉換為文本的方式,雷鋒網了解到,該團隊將利用語音識別的經驗來實現觸摸輸入。

團隊首先創建了一個強大的空間模型,將原始觸摸點的模糊序列映射到鍵盤上的按鍵,就像用聲學模型將聲音定位到語音單元的順序一樣。

第二,構建一個基於有限狀態傳感器(FST)的核心解碼引擎,以確定給定輸入觸摸序列的最有可能的字符序列。 隨著數學形式主義和語音應用的廣泛成功, FST解碼器將提供支持各種複雜鍵盤輸入行為以及語言特性所需的靈活性。 在這篇文章中,將為您詳細介紹這兩個係統的發展。

神經空間模型

移動鍵盤輸入的錯誤通常歸結於“胖手指打字”(fat finger typing,或在滑動打字中定位到空間位置相似的詞,如下圖所示)以及認知和操作錯誤(表現為拚寫錯誤,字符插入,刪除或互換等)。 智能鍵盤需要能夠解決這些錯誤,並且可以快速準確地預測正確的單詞。 據雷鋒網了解,該團隊為Gboard構建了一個空間模型,用於在字符級別處理這些錯誤,將屏幕上的觸摸點映射到實際按鍵。

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