TypeAny : 言語判別を用いた多言語入力システム

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近年,国際化に伴い,多くの言語を頻繁に切り替えて入力する機会が増えている.既存のテキスト入力システムにおいては,言語が切り替わるたびに,ユーザーが手動で,テキスト入力ソフトウェア(IME)を切り替えなければならない点が,ユーザーにとって負担になっていた.この問題を解決するために,本論文では,多言語を入力する際にユーザーの負担を軽減するシステム,TypeAnyを提案する.TypeAnyは,ユーザーが行うキー入力からユーザーが入力しようとしている言語を判別して,IMEの切り替えを自動で行う.これによって,ユーザーがIMEを切り替える操作量が減るため,複数の言語をスムーズに切り替えながら入力することが可能になる.本研究では,隠れマルコフモデルを用いて言語の判別をモデル化し,モデルにおける確率をppM法を用いて推定することでTypeAnyを実装し,その有用性を評価した.その結果,人工的なコーパスにおける3言語間の判別において,96.7% の判別精度を得た.また,実際に多言語を含む文書を用いて実験したところ,切り替えに必要な操作の数が,既存の手法に比べて93%減少したComputer users increasingly need to produce text written in multiple languages. However, typical computer systems require the user to change the text entry software each time a different language is used. This is cumbersome, especially when the languages change frequently. To solve this problem, we propose TypeAny, a novel multilingual text entry system that identifies the language of the user's key entry and automatically dispatches the input to the appropriate text entry system. This language identification is modeled as a hidden Markov model whose probability is estimated by using the PPM method. When evaluating this method, we obtained language identification accuracy of 96.7% when an appropriate language had to be chosen from among three languages. The number of control actions needed to switch languages was decreased 93% when using TypeAny rather than a conventional method.
言語処理学会,The Association for Natural Language Processing,東京大学情報基盤センター,Department of Creative Informatics, Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo,東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻,Graduate School of Information Science and Technの論文
2008-10-10

TypeAny : 言語判別を用いた多言語入力システム

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