JP6492238B2 - ユーザ入力予測 - Google Patents
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Description
そして事後分布は以下のようになる。
式中、αc及びβcは、それぞれ平均及び共分散のための自由度ハイパーパラメータであり(自由度値が大きければ、事前分布が強く、学習が緩慢であることを意味する)、
は、それぞれ平均及び共分散のモード値である。
は、t回の観察後の{xi}i=1..tのハイパーパラメータαcの事後値であり、従って
となる。
この場合、
この場合、平均
によりn回の観察{xi}i=1..nが存在する。全ての観察を用いて事前分布に適用すると、バッチ学習アルゴリズムが得られる。n=1を設定し、事後分布に更新式を再適用することにより、増分的学習アルゴリズムを形成することができ、すなわち
となる。
であるため、t回の観察後のパラメータのMAP推定は、単純に
となる。
及び
を更新方程式に再び投入して、多くのデータポイントが観察された後でもこれらのパラメータが効果を与え続けるようにすることである。この変更は、更新方程式が単純に少量の加重平均であるという理由で比較的簡単に行うことができ、従って以下のように何らかの量の事前分布を「加える」ことが妥当である。
式中、L(D|M)は、モデルM下でデータDを観察する尤度である。これは以下のように記述することができる。
ターゲットにわたる事前分布p(c|M)が一様であると仮定される場合、これを抽出して定数に入れることができる。
式中の全ての項は、上述した通りである。次に、重要なモデル化の決定は、タッチ位置の条件付き確率の形
を仮定することである。分布の1つの選択肢は、最初に以前のタッチ位置xを、各ターゲットに関して別個のガウス及び以前の入力位置のクラスで分類することである。別の考えられる選択肢は、移動した距離
を用いてターゲット毎の入力分布の変化を制御することである。この分布の形は、仮想キーボードユーザから収集した典型的なデータをモデル化するように選択すべきである。
のように、各ターゲットを複数の別のワードフラグメントに変換する。ターゲットマッピング段3は、ターゲットをワードフラグメントにマッピングし、各ワードフラグメントにその由来となるターゲットをタグ付けする。結果として得られる入力シーケンス意図構造16は、
となる。
とする。
2 入力確率生成器
3 ターゲットマッピング段
4 予測器
5 入力モデル更新器
6 ターゲットモデルセット
10 入力イベント
12 ターゲットシーケンス意図構造
14 入力−ターゲットの対応
16 入力シーケンス意図構造
18 予測
20 選択イベント
Claims (21)
- ディスプレイと、
プロセッサと、
1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、当該1つまたは複数のプロセッサを、
前記ディスプレイに複数のターゲットを出力することであって、前記複数のターゲットのそれぞれは選択可能な情報項目を表す、ことと、
前記ディスプレイ上の前記複数のターゲットのうちの少なくとも1つのターゲットの選択に関連するユーザ入力イベントを受信することであって、前記ユーザ入力イベントは前記ディスプレイ上の位置に対応する、ことと、
前記ユーザ入力イベントに応じて前記複数のターゲットのうち最も確率の高いn個のターゲットを生成することであって、前記最も確率の高いn個のターゲットは複数のモデルを用いて生成され、前記最も確率の高いn個のターゲットは前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接し、前記複数のモデルのそれぞれは、前記複数のターゲットのうちの前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接した所与の1つと関連付けられ、かつ、ユーザが前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つを選択しようとしていたときの前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つに対応する、以前のユーザ入力イベントの位置をモデル化し、モデルの選択は、複数のサンプルにわたってデータ尤度を評価することによって実行される、ことと
を行うように構成する命令を格納するメモリと
を備えるシステム。 - 前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、当該プロセッサを、
前記n個のターゲットのそれぞれに対して前記ユーザ入力イベントが当該ターゲットの選択に対応する確率を前記複数のモデルを使用して生成するように構成する、請求項1に記載のシステム。 - 前記ディスプレイは、仮想キーボードであり、前記ユーザ入力イベントは、前記仮想キーボード上の位置に対応する、請求項1に記載のシステム。
- 各モデルは、前記複数のターゲットのうちの前記所与の1つに対応する前記ユーザの以前の入力イベントの位置をモデル化した分布である、請求項1に記載のシステム。
- 前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、当該プロセッサを、
前記n個のターゲットの各々を、関連する確率値を有する1又はそれ以上のワードフラグメントにマッピングするように構成する命令をさらに備える、請求項2に記載のシステム。 - 各ワードフラグメントに、該ワードフラグメントが対応する前記ターゲットが前記1つまたは複数のプロセッサによってタグ付けされる、請求項5に記載のシステム。
- 前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、当該プロセッサを、
前記ワードフラグメント及びその関連する確率に基づいて、確率値を有するテキスト予測を生成するように構成された命令をさらに備える、請求項5に記載のシステム。 - テキスト予測の選択時に、前記1つまたは複数のプロセッサによって、当該テキスト予測のうちの少なくとも1つのターゲットを、対応する入力イベントと一致させる、請求項7に記載のシステム。
- 前記テキスト予測の前記ターゲットは、前記ワードフラグメントを対応するターゲットに逆マッピングし、かつ、前記対応するターゲットと前記対応する入力イベントとをペアにすることによって、対応する入力イベントと一致される、請求項8に記載のシステム。
- 前記テキスト予測の選択は、前記テキスト予測の選択、又は最も確率の高い予測の前記1つまたは複数のプロセッサによる自動選択を含む、請求項8に記載のシステム。
- 前記命令は、前記1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、当該プロセッサを、
あるモデルに対応する前記ターゲットへの入力イベントのマッピングを反映すべく前記モデルを更新するように構成する、請求項9に記載のシステム。 - 1つまたは複数のプロセッサを用いて、ディスプレイに複数のターゲットを出力することであって、前記複数のターゲットのそれぞれは選択可能な情報項目を表す、ことと、
前記ディスプレイ上の前記複数のターゲットのうちの少なくとも1つのターゲットの選択に関連するユーザ入力イベントを受信することであって、前記ユーザ入力イベントは前記ディスプレイ上の位置に対応する、ことと、
前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記ユーザ入力イベントに応じて前記複数のターゲットのうち最も確率の高いn個のターゲットを生成することであって、前記n個のターゲットは複数のモデルを用いて生成され、前記n個のターゲットは前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接し、前記複数のモデルのそれぞれは、前記複数のターゲットのうちの前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接した所与の1つと関連付けられ、かつ、ユーザが前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つを選択しようとしていたときの前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つに対応する、以前のユーザ入力イベントの位置をモデル化し、モデルの選択は、複数のサンプルにわたってデータ尤度を評価することによって実行される、こととを含む、方法。 - 前記1つまたは複数のプロセッサと前記複数のモデルとを用いて、前記n個のターゲットのそれぞれに対して前記ユーザ入力イベントが当該ターゲットの選択に対応する確率を生成することをさらに含む、請求項12に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記n個のターゲットの各々を、関連する確率値を有する1又はそれ以上のワードフラグメントにマッピングすることをさらに含む、請求項13に記載の方法。
- 前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記1つまたはそれ以上のワードフラグメント及びその関連する確率から、確率値を有するテキスト予測を生成することをさらに含む、請求項14に記載の方法。
- テキスト予測の選択を受信することと、
前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記テキスト予測のうちの少なくとも1つのターゲットを、対応する入力イベントと一致させることと
をさらに含む、請求項15に記載の方法。 - 前記入力イベントが所与のターゲットと一致した時に、前記1つまたは複数のプロセッサを用いて、前記所与のターゲットに関連付けられた前記モデルを更新することをさらに含む、請求項16に記載の方法。
- デバイスによって実行され、前記デバイス上のタッチスクリーンインタフェースを動作するためのプログラムステップを実行する、命令のプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記プログラムステップは、
前記タッチスクリーンインタフェースに複数のターゲットを表示するステップであって、前記複数のターゲットのそれぞれは選択可能な情報項目を表す、ステップと、
前記タッチスクリーンインタフェース上のタッチ位置に対応するユーザ入力イベントを受信するステップであって、前記ユーザ入力イベントは前記タッチスクリーンインタフェース上の位置に対応する、ステップと、
前記ユーザ入力イベントに応じて前記複数のターゲットのうち最も確率の高いn個のターゲットを生成するステップであって、前記n個のターゲットは複数のモデルを用いて生成され、前記n個のターゲットは前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接し、前記複数のモデルのそれぞれは、前記複数のターゲットのうちの前記ユーザ入力イベントを受信した前記ディスプレイ上の位置に隣接した所与の1つと関連付けられ、かつ、ユーザが前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つを選択しようとしていたときの前記複数のターゲットのうちの当該所与の1つに対応する、以前のユーザ入力イベントの位置をモデル化し、モデルの選択は、複数のサンプルにわたってデータ尤度を評価することによって実行される、ステップと
を含む、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - 前記複数のモデルを用いて、前記n個のターゲットのそれぞれに対して前記ユーザ入力イベントが当該ターゲットの選択に対応する確率を生成する、プログラムステップをさらに含む、請求項18に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- 前記最も確率の高いn個のターゲット及びその関連する確率から、テキスト予測を生成する、プログラムステップをさらに含む、請求項19に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- 前記タッチスクリーンインタフェースに1つまたは複数のワード予測を前記確率の高いターゲットに基づいて出力するステップと、
前記1つまたは複数のワード予測から1つのワード予測の選択を受信するステップと、
前記テキスト予測のうちの少なくとも1つのターゲットを、対応する入力イベントと一致させるステップと、
前記少なくとも1つの対応する入力イベントに一致した少なくとも1つの前記ターゲットに関連付けられた少なくとも1つの前記モデルを更新するステップと
のプログラムステップをさらに含む、請求項20に記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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