El texto predictivo es una tecnología de entrada que se utiliza donde una tecla o botón representa muchas letras, como en los teclados numéricos de los teléfonos móviles y en las tecnologías de accesibilidad . Cada pulsación de tecla resulta en una predicción en lugar de secuenciar repetidamente a través del mismo grupo de "letras" que representa, en el mismo orden invariable. El texto predictivo podría permitir que se ingrese una palabra completa presionando una sola tecla. El texto predictivo hace un uso eficiente de menos teclas del dispositivo para ingresar la escritura en un mensaje de texto , un correo electrónico , una libreta de direcciones , un calendario, y similares.
Los sistemas de texto predictivo generales más utilizados son T9 , iTap , eZiText y LetterWise / WordWise. Hay muchas formas de construir un dispositivo que predice texto, pero todos los sistemas de texto predictivo tienen configuraciones lingüísticas iniciales que ofrecen predicciones que se vuelven a priorizar para adaptarse a cada usuario. Este aprendizaje se adapta, por medio de la memoria del dispositivo, a la retroalimentación desambiguante de un usuario que resulta en pulsaciones de teclas correctivas, como pulsar una tecla "siguiente" para llegar a la intención. La mayoría de los sistemas de texto predictivo tienen una base de datos de usuarios para facilitar este proceso.
En teoría, el número de pulsaciones de teclas necesarias por carácter deseado en la escritura final es, en promedio, comparable al uso de un teclado . Esto es aproximadamente cierto siempre que todas las palabras utilizadas estén en su base de datos, se ignore la puntuación y no se cometan errores de escritura o ortografía. [1] Las pulsaciones de teclas teóricas por carácter, KSPC, de un teclado son KSPC = 1,00, y de pulsaciones múltiples es KSPC = 2,03. LetterWise de Eatoni es un híbrido predictivo de múltiples toques , que cuando se opera en un teclado telefónico estándar logra KSPC = 1.15 para inglés.
La elección de qué sistema de texto predictivo es el mejor para usar implica hacer coincidir el estilo de interfaz preferido del usuario, el nivel de habilidad aprendida del usuario para operar software de texto predictivo y el objetivo de eficiencia del usuario. Existen varios niveles de riesgo en los sistemas de texto predictivo, en comparación con los sistemas de múltiples pulsaciones , porque el texto predicho que se escribe automáticamente y proporciona el beneficio de velocidad y eficiencia mecánica, podría, si el usuario no tiene cuidado de revisar, dar como resultado la transmisión de información errónea. Los sistemas de texto predictivo necesitan tiempo para aprender a usarse bien y, por lo tanto, en general, el sistema de un dispositivo tiene opciones de usuario para configurar la elección de múltiples toques o de cualquiera de las varias escuelas de métodos de texto predictivo.
Fondo
El servicio de mensajes cortos (SMS) permite al usuario de un teléfono móvil enviar mensajes de texto (también llamados mensajes, SMS, textos y txts) como un mensaje corto. El sistema más común de entrada de texto SMS se conoce como " multi-tap ". Con la función de toque múltiple, se presiona una tecla varias veces para acceder a la lista de letras de esa tecla. Por ejemplo, al presionar la tecla "2" una vez se muestra una "a", dos veces se muestra una "b" y tres veces se muestra una "c". Para ingresar dos letras sucesivas que están en la misma tecla, el usuario debe pausar o presionar un botón "siguiente". Un usuario puede escribir presionando un teclado alfanumérico sin mirar la pantalla del equipo electrónico. Por lo tanto, la función de múltiples pulsaciones es fácil de entender y se puede utilizar sin ningún comentario visual. Sin embargo, la pulsación múltiple no es muy eficaz y requiere potencialmente muchas pulsaciones para introducir una sola letra.
En el ingreso de texto predictivo ideal, todas las palabras utilizadas están en el diccionario, la puntuación se ignora, no se cometen errores de ortografía y no se cometen errores de escritura. El diccionario ideal incluiría todas las jergas, nombres propios , abreviaturas , URL , palabras en idiomas extranjeros y otras palabras exclusivas del usuario. Esta circunstancia ideal le da al software de texto predictivo la reducción en el número de pulsaciones de tecla que un usuario necesita para ingresar una palabra. El usuario presiona el número correspondiente a cada letra y, siempre que la palabra exista en el diccionario de texto predictivo, o esté correctamente desambiguada por sistemas que no sean de diccionario, aparecerá. Por ejemplo, presionar "4663" se interpretará típicamente como la palabra bueno , siempre que se esté utilizando una base de datos lingüística en inglés, aunque alternativas como hogar , capucha y pezuña también son interpretaciones válidas de la secuencia de pulsaciones de teclas.
Los sistemas más utilizados de texto predictivo son de Tegic T9 , de Motorola iTap , y el Eatoni ergonomía ' LetterWise y WordWise. T9 e iTap usan diccionarios, pero los productos de Eatoni Ergonomics usan un proceso de desambiguación, un conjunto de reglas estadísticas para recrear palabras a partir de secuencias de teclas. Todos los sistemas de texto predictivo requieren una base de datos lingüística para cada idioma de entrada admitido.
Sistemas de diccionario frente a sistemas que no son de diccionario
La desambiguación tradicional funciona haciendo referencia a un diccionario de palabras de uso común, aunque Eatoni ofrece un sistema de desambiguación sin diccionario.
En los sistemas basados en diccionarios, cuando el usuario presiona los botones numéricos, un algoritmo busca en el diccionario una lista de posibles palabras que coincidan con la combinación de teclas y ofrece la opción más probable. A continuación, el usuario puede confirmar la selección y continuar, o utilizar una tecla para recorrer las combinaciones posibles.
Un sistema sin diccionario construye palabras y otras secuencias de letras a partir de las estadísticas de partes de palabras. Para intentar realizar predicciones del resultado previsto de las pulsaciones de teclas que aún no se han introducido, la eliminación de ambigüedades se puede combinar con la función de completar palabras .
Cualquiera de los sistemas (de desambiguación o predictivo) puede incluir una base de datos del usuario, que puede clasificarse además como un sistema de "aprendizaje" cuando se ingresan palabras o frases en la base de datos del usuario sin la intervención directa del usuario. La base de datos del usuario es para almacenar palabras o frases que no están bien desambiguadas por la base de datos suministrada previamente. Algunos sistemas de desambiguación intentan además corregir la ortografía, formatear el texto o realizar otras reescrituras automáticas, con el efecto arriesgado de mejorar o frustrar los esfuerzos del usuario por ingresar texto.
Historia
Las teclas de accionamiento de la máquina de escribir china creada por Lin Yutang en la década de 1940 incluían sugerencias para los caracteres siguientes al seleccionado. En 1951, el tipógrafo chino Zhang Jiying organizó los caracteres chinos en grupos asociativos, un precursor de la introducción de texto predictivo moderno, y rompió récords de velocidad al hacerlo. [2] La introducción predictiva de texto desde el teclado de un teléfono se conoce al menos desde la década de 1970 (Smith y Goodwin, 1971). Algunos aspectos del texto predictivo han sido patentados, por ejemplo, por Kondraske (1985), mientras que un sistema de teclado a texto completamente funcional para comunicarse con personas sordas a través del teléfono fue patentado en 1988 por Roy Feinson ( # 4,754,474 ) que incluía la mayoría de las características del sistema predictivo moderno. sistemas de texto que incluyen desambiguación y almacenamiento de diccionarios locales. El texto predictivo se utilizó principalmente para buscar nombres en directorios por teléfono, hasta que la mensajería de texto del teléfono móvil se generalizó.
Ejemplo
En un teclado telefónico típico, si los usuarios desean escribir la en un sistema de entrada de teclado "multi-tap", que tendría que:
- Presione 8 (tuv) una vez para seleccionar t .
- Presione 4 (ghi) dos veces para seleccionar h .
- Presione 3 (def) dos veces para seleccionar e .
Mientras tanto, en un teléfono con texto predictivo, solo necesitan:
- Presione 8 una vez para seleccionar el grupo (tuv) para el primer carácter.
- Presione 4 una vez para seleccionar el grupo (ghi) para el segundo carácter.
- Presione 3 una vez para seleccionar el grupo (def) para el tercer carácter.
El sistema actualiza la pantalla a medida que se ingresa cada pulsación de tecla, para mostrar la entrada más probable. En este ejemplo, la predicción redujo el número de pulsaciones de botones de cinco a tres. El efecto es aún mayor con palabras más largas y aquellas compuestas por letras más adelante en la secuencia de cada tecla.
Un sistema predictivo basado en diccionario se basa en la esperanza de que la palabra deseada esté en el diccionario. Esa esperanza puede estar fuera de lugar si la palabra difiere de alguna manera del uso común, en particular, si la palabra no está escrita o escrita correctamente, es jerga o es un nombre propio . En estos casos, se debe utilizar algún otro mecanismo para ingresar la palabra. Además, el enfoque del diccionario simple falla con los lenguajes aglutinantes , donde una sola palabra no necesariamente representa una sola entidad semántica.
Empresas y productos
El texto predictivo se desarrolla y comercializa en una variedad de productos de la competencia, como el T9 de Nuance Communications . Otros productos incluyen Motorola 's iTap , Eatoni ergonómico ' s LetterWise (carácter, en vez de predicción basado en palabras), WordWise (predicción basada en la palabra sin un diccionario), EQ3 (un teclado QWERTY -como diseño compatible con teclados telefónicos regulares); Dispositivos prevalente 's Phraze-It ; TenGO de Xrgomics (un sistema de teclado QWERTY reducido de seis teclas); Adaptxt (considera lenguaje, contexto, gramática y semántica); Lightkey (un software de escritura predictiva para Windows); Clevertexting (naturaleza estadística del idioma, sin diccionario, asignación dinámica de claves); y Oizea Type (ambigüedad temporal); Tauto de Intelab; Intelligent Input Platform ™ de WordLogic (predicción de texto avanzada patentada basada en capas, incluye diccionario en varios idiomas, corrector ortográfico y búsqueda web incorporada).
Textónimos
Las palabras producidas por la misma combinación de pulsaciones de teclas se han denominado "textónimos"; [3] también "txtónimos"; [4] o "T9ónimos" (pronunciado "tynónimos" [3] ), aunque no son específicos de T9. La selección del textónimo incorrecto puede ocurrir sin errores ortográficos ni errores tipográficos, si se selecciona el textónimo incorrecto de forma predeterminada o por error del usuario. Como se mencionó anteriormente, la secuencia de teclas 4663 en un teclado de teléfono, provisto de una base de datos lingüística en inglés, generalmente se desambigua como la palabra buena . Sin embargo, la misma secuencia de teclas también se corresponde con otras palabras, como hogar , desaparecido , casco , capucha , etc. Por ejemplo, "¿Estás en casa?" podría traducirse como "¿Estás bien?" si el usuario no modifica la palabra 4663 predeterminada. Esto puede dar lugar a malentendidos; por ejemplo, la secuencia 735328 podría corresponder a seleccionar o rechazar su antónimo . Una fila de 2010 que condujo al homicidio fue provocada por un error de texto. [5] El texto predictivo que elige un valor predeterminado diferente al que espera el usuario tiene similitudes con el efecto Cupertino , mediante el cual el software de corrección ortográfica cambia la ortografía a la de una palabra no deseada.
Los textónimos se han utilizado como jerga de la Generación Y ; por ejemplo, el uso de la palabra libro para significar genial , ya que libro es el predeterminado en aquellos sistemas de texto predictivo que asumen que es más frecuente que genial . [6] Esto está relacionado con la cacografía .
Fallo de desambiguación y errores ortográficos
Los textónimos en los que un sistema de desambiguación proporciona más de una palabra del diccionario para una sola secuencia de pulsaciones de teclas no son el único problema, ni siquiera el más importante, lo que limita la eficacia de las implementaciones de texto predictivo. Más importante, de acuerdo con las referencias anteriores, [ ¿cuál? ] son palabras para las que la desambiguación produce una única respuesta incorrecta. El sistema puede, por ejemplo, responder con Blairf al ingresar 252473, cuando la palabra deseada era Blaise o Claire , las cuales corresponden a la secuencia de pulsaciones de teclas, pero no son, en este ejemplo, encontradas por el sistema de texto predictivo. Cuando se producen errores tipográficos o errores ortográficos, es muy poco probable que un sistema de eliminación de ambigüedades los reconozca correctamente, aunque los mecanismos de corrección de errores pueden mitigar ese efecto.
Ver también
Conceptos
- Multi-toque
- Tecnología de asistencia
- Autocompletar
- Interfaz de entrada de texto
- Editor de métodos de entrada
- Mensaje de texto
- Idioma de SMS
- Reportero de voz a texto
Productos
- T9 (texto predictivo)
- ITap
- LetterWise
- Método de entrada Q9
- Adaptxt
Dispositivos
- iPhone
- LG VX9400
- Nokia 5510
- Avigo 10
Referencias
- ^ I. Scott MacKenzie (2002). "KSPC (pulsaciones de teclas por carácter) como una característica de las técnicas de entrada de texto" . Actas de MobileHCI 2002 .
Los valores [de KSPC] para inglés van desde alrededor de 10 para métodos que usan solo teclas de cursor y una tecla SELECT hasta alrededor de 0.5 para técnicas de predicción de palabras.
Está demostrado que KSPC es útil para análisis a priori, apoyando así la caracterización y comparación de métodos de entrada de texto antes de implementaciones y evaluaciones laboriosas.
- ^ Fisher, Jamie. "El niño zurdo" . London Review of Books . Consultado el 16 de marzo de 2018 .
- ^ a b "Alerta de alerta temprana de jerga: 'Libro' es el nuevo 'pijama de gato' | Cambio de tema" . Blogs.chicagotribune.com. 2007-01-19 . Consultado el 8 de julio de 2009 .
- ^ Dartmelk, Jewis. "Txtónimos" (PDF) . University College London: Centro de Matemáticas y Física en Ciencias de la Vida y Biología Experimental . Consultado el 5 de abril de 2013 .
- ^ "Sentencia indefinida por matar a su amigo" . Esto es Lancashire . 2 de abril de 2011 . Consultado el 5 de abril de 2013 .
- ^ Alleyne, Richard (5 de febrero de 2008). "Texto predictivo que crea un lenguaje adolescente secreto" . The Daily Telegraph . Consultado el 5 de abril de 2013 .
Otras lecturas
- Smith, Sidney L .; Goodwin, Nancy C. (1971). "Entrada de datos alfabéticos a través del teclado numérico: un comentario". Factores humanos . 13 (2): 189-190. doi : 10.1177 / 001872087101300212 . S2CID 61164630 .
enlaces externos
- Artículo de New Scientist sobre textónimos
- Un artículo de un periódico australiano sobre textónimos
- Notas técnicas sobre iTap (incluidas listas de textónimos)