Original title:
Word prediction using language models
Translated title:
Word prediction using language models
Authors:
Koutný, Michal ; Popel, Martin (advisor) ; Novák, Michal (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2012
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] The thesis utilizes ngram language models to improve text entry with QWERTY keyboard by the means of word prediction. Related solutions are briedly introduced. Then follows theoretical background for the work. The analysis in the next part divides problems into four tasks: language model training, incorporating model for word prediction, GUI component and evaluation framework. The realization combines Python and C++. The used corpora come from Czech (19\,M words) and (84\,M words) English Wikipedia articles. A small corpus of Czech educative texts was used to test domain adaptation. The quality metrics are defined and various configuration are measured. The best solutions reduced keystrokes per character to 0.44, resp. 0.55 for English, resp. Czech on testing data.Práce využívá ngramových jazykových modelů k usnadnění zadávání textů pomocí QWERTY klávesnice předvídáním psaných slov. Nejprve jsou představena existující obdobná řešení a položen teoretický základ práce. Následující analýza dělí problém do čtyř částí: trénování modelů, využití modelů k predikci, GUI komponenta a nástroje pro hodnocení. Byly použity jazyky Python a C++. Použité textové korpusy jsou z české a anglické Wikipedie (19 a 84 miliónů slov), k testům přizůsobení je též použit malý český korpus vzdělávacích textů. Pomocí definovaných metrik jsou ohodnocena různá nastavení. Nejlepší výsledek pro testovací data byl 0.44, resp. 0.55 úhozů na znak pro angličtinu, resp. češtinu.
Keywords:
assistive technology; autocompletion; language model; word prediction; assistive technology; autocompletion; language model; word prediction
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/42046