予測テキスト

予測テキストは、携帯電話の物理的な数字キーパッドやアクセシビリティ技術など、1 つのキーまたはボタンが複数の文字を表す場合に使用される入力技術です。キーを押すたび に、同じ不変の順序で同じ「文字」のグループを繰り返し入力するのではなく、予測が実行されます。予測テキストを使用すると、1 回のキー押しで単語全体を入力できます。予測テキストを使用すると、テキスト メッセージ、電子メール、アドレス帳、カレンダーなどに入力する際に​​、より少ないデバイスキーを効率的に使用できます。

最も広く使用されている一般的な予測テキスト システムは、T9、iTap、eZiText、およびLetterWise /WordWise です。テキストを予測するデバイスを構築する方法は多数ありますが、すべての予測テキスト システムには、各ユーザーに適応するために優先順位が再設定された予測を提供する初期言語設定があります。この学習は、デバイス メモリを介して、ユーザーの曖昧さを解消するフィードバックに適応し、意図に到達するために「次へ」キーを押すなどの修正キーの押下につながります。ほとんどの予測テキスト システムには、このプロセスを容易にするためのユーザー データベースがあります。

理論上、完成した文章で必要な文字ごとに必要なキーストロークの数は、平均してキーボードを使用する場合と同程度です。これは、使用されるすべての単語がデータベース内にあり、句読点は無視され、入力ミスやスペルミスがない場合はほぼ当てはまります。^[1]キーボードの理論上の文字あたりのキーストローク数 (KSPC) は KSPC=1.00 で、マルチタップの場合は KSPC=2.03 です。Eatoni のLetterWiseは予測マルチタップ ハイブリッドで、標準的な電話のキーパッドで操作すると、英語で KSPC=1.15 を実現します。

どの予測テキスト システムを使用するのが最適かを選択するには、ユーザーの好みのインターフェイス スタイル、予測テキスト ソフトウェアの操作に関するユーザーの習得レベル、およびユーザーの効率目標を一致させる必要があります。予測テキスト システムには、マルチタップシステムと比較してさまざまなレベルのリスクがあります。これは、自動的に書き込まれる予測テキストは速度と機械効率の利点をもたらしますが、ユーザーが注意深く確認しないと、誤った情報を伝える可能性があるためです。予測テキスト システムは、使いこなせるようになるまでに時間がかかるため、通常、デバイスのシステムには、マルチタップまたはいくつかの予測テキスト メソッドのいずれかを選択するためのユーザー オプションが用意されています。

ショート メッセージ サービス(SMS) を使用すると、携帯電話のユーザーは、テキスト メッセージ(メッセージ、SMS、テキスト、txt とも呼ばれる) を短いメッセージとして送信できます。SMS テキスト入力の最も一般的なシステムは、「マルチタップ」と呼ばれます。マルチタップを使用すると、キーを複数回押して、そのキーの文字リストにアクセスします。たとえば、「2」キーを 1 回押すと「a」が表示され、2 回押すと「b」が表示され、3 回押すと「c」が表示されます。同じキーにある 2 つの連続した文字を入力するには、一時停止するか、「次へ」ボタンを押す必要があります。ユーザーは、電子機器のディスプレイを見ずに、英数字キーパッドを押して入力できます。したがって、マルチタップは理解しやすく、視覚的なフィードバックなしで使用できます。ただし、マルチタップはあまり効率的ではなく、1 つの文字を入力するのに多くのキー入力が必要になる可能性があります。

理想的な予測テキスト入力では、使用されるすべての単語が辞書にあり、句読点は無視され、スペルミスや入力ミスはありません。理想的な辞書には、すべての俗語、固有名詞、略語、URL、外国語の単語、その他のユーザー固有の単語が含まれます。この理想的な状況により、予測テキスト ソフトウェアでは、ユーザーが単語を入力するために必要なキー入力回数が削減されます。ユーザーは各文字に対応する番号を押します。単語が予測テキスト辞書に存在するか、辞書以外のシステムによって正しく曖昧性が解消されている限り、その単語が表示されます。たとえば、「4663」を押すと、英語の言語データベースが現在使用されている場合、通常はgoodという単語として解釈されますが、 home、hood、hoofなどの代替キーも、キー入力シーケンスの有効な解釈です。

最も広く使用されている予測テキスト システムは、Tegic のT9、Motorola のiTap、Eatoni ErgonomicsのLetterWiseと WordWise です。T9 と iTap は辞書を使用しますが、Eatoni Ergonomics の製品は、キー入力シーケンスから単語を再作成するための一連の統計ルールである曖昧性解消プロセスを使用します。すべての予測テキスト システムには、サポートされている入力言語ごとに言語データベースが必要です。

従来の曖昧さ回避は、よく使われる単語の辞書を参照して機能しますが、Eatoni は辞書を使用しない曖昧さ回避システムを提供します。

辞書ベースのシステムでは、ユーザーが数字ボタンを押すと、アルゴリズムが辞書を検索して、キーの組み合わせに一致する可能性のある単語のリストを探し、最も可能性の高い選択肢を提示します。その後、ユーザーは選択を確定して先に進むか、キーを使用して可能な組み合わせを循環的に選択することができます。

非辞書システムは、単語部分の統計から単語やその他の文字列を構築します。まだ入力されていないキーストロークの意図された結果を予測するために、曖昧さの解消を単語補完機能と組み合わせることができます。

どちらのシステム (曖昧さ解消または予測) にもユーザー データベースが含まれる場合があります。これは、ユーザーが直接介入することなく単語またはフレーズがユーザー データベースに入力された場合、さらに「学習」システムとして分類できます。ユーザー データベースは、事前に提供されたデータベースによって曖昧さが解消されていない単語またはフレーズを保存するためのものです。一部の曖昧さ解消システムは、スペルの修正、テキストの書式設定、またはその他の自動書き換えをさらに試みますが、テキストを入力するユーザーの努力を促進または妨げるという危険な効果があります。

予測入力とオートコンプリート技術は、1950年代に中国の科学者と言語学者によって、中国語タイプライターの入力の非効率性を解決するために必要に迫られて発明されました。^[2]タイピングのプロセスには、トレイ上の何千もの表意文字を探して選択する必要があり、 ^[3]ワードプロセッシングの速度が大幅に遅くなっていました。^{[4] [5]}

1940年代にリン・ユータンが開発した中国語タイプライターの作動キーには、選択した文字の次の文字の候補が含まれていました。1951年、中国のタイプセッターであるチャン・ジインは、現代の予測入力の先駆けとなる連想クラスターに中国語の文字を配置し、それによって速度記録を更新しました。^[6] 電話のキーパッドからの予測入力は、少なくとも1970年代から知られていました（スミスとグッドウィン、1971年）。予測テキストは、携帯電話のテキストメッセージが広く使用されるようになるまで、主に電話でディレクトリの名前を検索するために使用されていました。

一般的な電話のキーパッドでは、ユーザーが「マルチタップ」キーパッド入力システムで 入力する場合、次の操作を行う必要があります。

• 8 (tuv) を1回押してt を選択します。
• 4 (ghi) を2回押してh を選択します。
• 3 (def) を2 回押してe を選択します。

一方、予測テキスト機能を備えた携帯電話では、次のことだけが必要です。

• 最初の文字の (tuv) グループを選択するには、8 を1 回押します。
• 4 を1 回押して、2 番目の文字の (ghi) グループを選択します。
• 3 を1 回押して、3 番目の文字の (def) グループを選択します。

システムは、キーが押されるたびにディスプレイを更新し、最も可能性の高い入力を表示します。この例では、予測によってボタンの押下回数が 5 回から 3 回に減りました。長い単語や、各キーのシーケンスの後のほうにある文字で構成される単語の場合、効果はさらに大きくなります。

辞書ベースの予測システムは、目的の単語が辞書にあるという期待に基づいています。単語が一般的な用法と何らかの点で異なる場合、特に単語のスペルや入力が正しくない場合、俗語である場合、または固有名詞である場合、その期待は見当違いになる可能性があります。これらの場合、単語を入力するために別のメカニズムを使用する必要があります。さらに、単純な辞書アプローチは、単一の単語が必ずしも単一の意味エンティティを表すとは限らない 膠着言語では機能しません。

予測テキストは、 Nuance CommunicationsのT9など、さまざまな競合製品で開発および販売されています。その他の製品には、MotorolaのiTap、Eatoni Ergonomic のLetterWise (単語ベースではなく文字ベースの予測)、WordWise (辞書を使用しない単語ベースの予測)、EQ3 (通常の電話のキーパッドと互換性のあるQWERTYのようなレイアウト)、Prevalent Devices の Phraze-It、Xrgomics の TenGO (6 つのキーを縮小した QWERTY キーボード システム)、Adaptxt (言語、コンテキスト、文法、および意味を考慮)、Lightkey (Windows 用の予測入力ソフトウェア)、Clevertexting (言語の統計的性質、辞書なし、動的なキー割り当て)、および Oizea Type (時間的な曖昧さ)、Intelab の Tauto、WordLogic の Intelligent Input Platform™ (特許取得済みのレイヤー ベースの高度なテキスト予測、多言語辞書、スペル チェック、組み込みの Web 検索を含む) などがあります。 Google のGboard。

同じキーの組み合わせで生成される単語は「テキストノミ」^[7] 、または「txtonyms」^[8] 、あるいは「T9onyms」（「tynonyms」/ ˈ t aɪ n ə n ɪ m z / [ ^7]と発音）と呼ばれてきましたが、これらはT9に固有のものではありません。デフォルトまたはユーザーエラーで間違ったテキストノミが選択された場合、スペルミスやタイプミスがなくても間違ったテキストノミを選択する可能性があります。前述のように、英語の言語データベースが提供されている電話のキーパッドのキーシーケンス4663は、通常、goodという単語として明確に表現されます。ただし、同じキーシーケンスは、 home、gone、hoof、hoodなど、他の単語にも対応しています。たとえば、「Are you home?」は、ユーザーがデフォルトの4663の単語を変更しなかった場合、「Are you good?」とレンダリングされる可能性があります。例えば、シーケンス 735328 はselectまたはその反意語の denyのいずれかに対応する可能性があります。2010 年に殺人に至った乱闘は、テキスト名エラーによって引き起こされました。^[9]ユーザーが期待するものとは異なるデフォルトを選択する予測テキストは、スペルチェック ソフトウェアが意図しない単語のスペルに変更する クパチーノ効果と類似しています。

テキストニムはミレニアル世代のスラングとして使用されました。たとえば、「book」という単語は「cool」の意味で使用されています。これは、「 book」が「cool」よりも頻繁に使用されると想定した予測テキストシステムのデフォルトであったためです。[ ^10]これは「カコグラフィー」に関連しています。

テキストノミは、予測テキスト実装の有効性を制限する唯一の問題ではありません。もう 1 つの重大な問題は、曖昧さ解消によって 1 つの誤った応答が生成される単語です。たとえば、意図した単語がBlaiseまたはClaireであるにもかかわらず、252473 の入力に対してシステムがBlairfと応答することがあります。どちらもキーストローク シーケンスに対応していますが、この例では予測テキスト システムによって検出されません。タイプミスやスペルミスが発生した場合、曖昧さ解消システムによって正しく認識される可能性は非常に低くなりますが、エラー修正メカニズムによってその影響が軽減される可能性があります。

• 支援技術
• オートコンプリート
• テキスト入力インターフェース
• 入力メソッドエディタ
• テキストメッセージ
• SMS言語
• 音声テキストレポーター

• スミス、シドニー L.; グッドウィン、ナンシー C. (1971)。「タッチトーンパッドによるアルファベットデータ入力: コメント」。ヒューマンファクターズ。13 ( 2 ) : 189–190。doi : 10.1177 /001872087101300212。S2CID  61164630。

ウィキメディア・コモンズには、予測テキストに関連するメディアがあります。

• テキストノミに関するニューサイエンティストの記事
• テキストノミクスに関するオーストラリアの新聞記事^{[永久リンク切れ‍ ]}
• iTap に関する技術ノート (テキスト名のリストを含む)