2024-03-29T08:25:54Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001085812023-11-17T02:17:36Z06504:06505:07806
チャンキングとカテゴリを利用した携帯電話向け予測入力手法の提案jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00108557/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=108581&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan岩手県大岩手県大岩手県大岩手県大蛯澤綾乃松原雅文GoutamChakraborty馬淵浩司携帯電話の普及とともに,携帯電話で文字入力を行う機会が増えているが,携帯電話はその特性上,入力に多くの打鍵を必要とし,迅速な入力が困難である.そこで本研究では,予測入力を活用し打鍵数の減少を目指している.予測入力を行う際,チャンキングを行い,同じカテゴリのメールに含まれるチャンクを利用することで話題に沿った効率のよい入力を行う.具体的には,受信したメールを形態素解析により単語へと分割し,名詞が連続した場合にチャンキングを行い,チャンクを作成する.次に,全ての受信メールを対象にクラスタリングを行い,返信元のメールが含まれるクラスタを最適カテゴリとし,そこに含まれるチャンクを予測候補とする.上記に基づき,評価実験を行った結果,本手法の有効性が確認された.AN00349328第73回全国大会講演論文集201113333342011-03-022014-12-17