情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

アファンオロモ語でのテキスト作成の強化と障害のあるユーザーの単語予測と補完の発達の支援

ワーキネ・テセマとドゥレサ・タミラット

この研究では、障害のあるユーザー向けに単語の予測と補完を紹介します。この研究の背後にある考え方は、障害のあるユーザーが母国語でコンピュータソフトウェアやファイル編集を操作できるようにすることです。健常者と同様に、障害のあるユーザーも生活の中でテクノロジーにアクセスする必要があります。モデルを開発するために、教師なし機械学習を使用しました。この研究で使用したアルゴリズムは、文中の正しい単語を予測して単語を自動補完する N グラムアルゴリズム (Unigram、Bigram、Trigram) で、時間の節約、スペルミスの削減、入力のキーストロークの削減、障害者の支援に役立ちます。この研究では、通常のキーボードを使用する運動障害のある人向けの支援技術として、単語予測を通じて単語入力情報を改善し、学習プロセスに必要なオーバーヘッドを排除する方法について説明します。また、研究で使用されているさまざまなモデルを比較するための評価指標も示します。結果は、教師なし機械学習アプローチで予測の精度が 90% になることを示しました。この研究は、特に、スペルの知識が乏しい、または印刷機、施設、政府機関、手首、手、腕に反復性ストレス障害のある障害者に役立ちますが、視覚に問題のあるユーザーについてはさらに調査が必要です。