Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Mejorar la producción de texto y ayudar a los usuarios discapacitados a desarrollar la predicción y finalización de palabras en afan oromo

Workineh Tesema y Duresa Tamirat

Este trabajo presenta una predicción y finalización de palabras para usuarios discapacitados. La idea detrás de este trabajo es abrir una oportunidad de interactuar con software de computadora y edición de archivos para usuarios discapacitados en sus lenguas maternas. Al igual que las personas normales, los usuarios discapacitados también necesitan acceder a la tecnología en su vida. Para desarrollar el modelo hemos utilizado el aprendizaje automático no supervisado. El algoritmo que se usó en este trabajo fue N-gramas (Unigram, Bigram y Trigram) para completar automáticamente una palabra al predecir una palabra correcta en una oración, lo que ahorra tiempo, reduce las faltas de ortografía, las pulsaciones de teclas y ayuda a desactivar. Este trabajo describe cómo mejoramos la información de entrada de palabras, a través de la predicción de palabras, como una tecnología de asistencia para personas con problemas de movimiento que usan el teclado normal, para eliminar la sobrecarga necesaria para el proceso de aprendizaje. También presentamos métricas de evaluación para comparar diferentes modelos que se utilizan en nuestro trabajo. El resultado argumentó que la predicción produce una precisión del 90% en el enfoque de aprendizaje automático no supervisado. Este trabajo ayuda en particular a los usuarios que tienen poco conocimiento de ortografía o imprenta, instituciones u organizaciones gubernamentales, lesiones por estrés repetitivo en su (muñeca, mano y brazo), pero necesita más investigación para los usuarios que tienen problemas visuales.