MXPA06003062A - Prediccion contextual de palabras de usuario y acciones de usuario. - Google Patents

Abstract

La invencion se refiere a la introduccion de informacion por parte de un usuario en un sistema con un dispositivo de introduccion; se provee un esquema en donde una palabra completa que un usuario desea introducir, es predicha despues de que el usuario introduce un simbolo especifico, como un caracter de espacio, si el usuario oprime una tecla ambigua despues de ello, en lugar de aceptar la prediccion, la lista de seleccion se reordena; por ejemplo, un usuario introduce la frase "Corramos a la escuela. Mejor aun, conduzcamos a". Despues de que el usuario oprime el espacio, despues de introducir primero la segunda ocurrencia de la palabra "a", el sistema predice que el usuario va a introducir la palabra "escuela", con base en el contexto en el que el usuario ha introducido la palabra anteriormente, si el usuario introdujera una tecla ambigua despues del espacio, entonces una lista que contiene la palabra "escuela" se reordena y otras opciones se ponen a disposicion del usuario; la invencion tambien puede realizar predicciones con base en el contexto, como la persona a quien se envia el mensaje, la persona que escribe el mensaje, el dia de la semana, la hora del dia, etcetera; otras modalidades de la invencion contemplan la anticipacion de acciones, asi como de palabras del usuario, como una accion de usuario relacionada con los elementos del menu o una accion del usuario relacionada con el llenado de formas.

Description

PREDICCION CONTEXTUAL DE PALABRAS DE USUARIO Y ACCIONES DE USUARIO ANTECEDENTES DE LA INVENCION La invención se refiere a la introducción de información que realiza un usuario en un sistema con un dispositivo de introducción. Más particularmente, la invención se refiere a la predicción contextual de introducciones y acciones pretendidas de usuario.

DESCRIPCION DE LA TECNICA ANTERIOR Durante muchos años, las computadoras portátiles se han reducido crecientemente en tamaño. El principal componente limitador en cuanto a tamaño en el esfuerzo por producir una computadora portátil más pequeña ha sido el teclado. Si se utilizan teclas de tamaño máquina de escribir estándar, la computadora portátil debe ser por lo menos tan grande como el teclado. Se han empleado teclados miniatura en computadoras portátiles, pero se ha encontrado que las teclas del teclado miniatura son demasiado pequeñas como para que un usuario las manipula rápida o fácilmente. Incorporar un teclado de tamaño completo en una computadora portátil también obstruye un verdadero uso portátil de la computadora. La mayor parte de las computadoras portátiles no pueden ser operadas sin colocar la computadora sobre una superficie de trabajo plana, para permitir que el usuario escriba con ambas manos. Un usuario no puede utilizar con facilidad una computadora portátil mientras se encuentra de pie o en movimiento. En la generación más reciente de computadoras portátiles, denominadas Asistentes Digitales Personales (PDAs, por sus siglas en inglés), las compañías han intentado resolver este problema incorporando software de reconocimiento de letra manuscrita en el PDA. Un usuario puede introducir texto directamente escribiendo sobre una pantalla o panel sensible al tacto. Este texto manuscrito es convertido por el software de reconocimiento en datos digitales. Desafortunadamente, además del hecho de que imprimir o escribir con una pluma es en general más lento que escribir con teclado, hasta la fecha, la exactitud y velocidad del software de reconocimiento de letra manuscrita han sido menos que satisfactorias. Además, hay restricciones de memoria. Frecuentemente, el software de reconocimiento requiere de más memoria de la que se encuentra disponible en el dispositivo. Esto es especialmente cierto con dispositivos como teléfonos móviles. En la actualidad, un tremendo crecimiento en la industria inalámbrica ha producido dispositivos de comunicaciones móviles confiables, convenientes y muy populares, que se encuentran disponibles para el consumidor promedio, como teléfonos celulares, localizadores bidireccionales, PDAs, etcétera. Estos dispositivos de computación y comunicaciones inalámbricos portátiles que requieren de la introducción de texto, se están haciendo aún más pequeños. Los avances recientes en la localización bidireccional, teléfonos celulares y otras tecnologías inalámbricas portátiles, han conducido a una demanda de sistemas de envío y recepción de mensajes bidireccionales pequeños y portátiles y, en especial, de sistemas que puedan tanto enviar como recibir correos electrónicos ("correo electrónico"). Algunos fabricantes de dispositivos de comunicaciones inalámbricas también desean proveer a los consumidores dispositivos con los que el consumidor pueda operar con la misma mano que está sosteniendo el dispositivo.

Antecedes de desambiguación El trabajo de desarrollo anterior ha considerado el uso de un teclado que tiene un número reducido de teclas. Como lo sugiere la disposición de teclado de un teléfono de teclas, muchos de los teclados reducidos han utilizado una disposición de teclas de 3 por 4. Cada tecla en la disposición de teclas contiene múltiples caracteres. Por lo tanto, hay ambigüedad a medida que un usuario introduce una secuencia de teclas, pues cada golpe de tecla puede indicar una de varias letras. Se han sugerido varios abordajes para resolver la ambigüedad de la secuencia de golpes de tecla, que se denomina desambiguación. Un abordaje sugerido para especificar de forma no ambigua los caracteres introducidos en un teclado reducido, requiere que el usuario introduzca, en promedio, dos o más golpes de tecla para especificar cada letra. Los golpes de tecla pueden ser introducidos ya sea simultáneamente (acorde) o en secuencia (especificación de múltiples golpes). Ni el acorde ni la especificación de múltiples golpes han producido un teclado que tenga una adecuada simplicidad y eficiencia de uso. La especificación de múltiples golpes es ineficiente, mientras que el acorde es complicado de aprender y de utilizar. Otros abordajes sugeridos para determinar la secuencia de caracteres correcta que corresponde a una secuencia de golpes de tecla ambigua, se resumen en el artículo "Probabilistic Character Disambiguation for Reduced Keyboards Using Small Text Samples", publicado en Journal of the International Society for Augmentative and Alternative Communication por John L. Arnott y Muhammad Y. Javad (en lo sucesivo "el artículo Arnott"). El artículo Arnott indica que la mayoría de los abordajes de desambiguación emplean estadísticas conocidas de secuencias de caracteres en el lenguaje relevante para resolver la ambigüedad de caracteres en un contexto determinado. Otro abordaje sugerido basado en la desambiguación a nivel de palabra se describe en un libro de texto titulado Principies of Computer Speech, realizado por l. H. Witten y publicado por Academic Press en 1982 (en lo sucesivo "abordaje Witten"). Witten aborda un sistema para reducir la ambigüedad de texto introducido utilizando una almohadilla sensible al tacto de teléfono. Witten reconoce que, para aproximadamente el 92% de las palabras en un diccionario de 24,500 palabras, no se producirá ambigüedad alguna al comparar la secuencia de golpes de tecla con el diccionario. Sin embargo, cuando surgen ambigüedades, Witten advierte que deben ser resueltas de forma interactiva por el sistema, presentando la ambigüedad al usuario y solicitando al usuario que elija entre el número de formas ambiguas. Por lo tanto, un usuario debe responder a la predicción del sistema al final de cada palabra. Dicha respuesta desacelera la eficiencia del sistema e incrementa el número de golpes de tecla requeridos para introducir un segmento de texto determinado. H.A. Gutowitz, Touch-Typable Devices Based on Ambiguous Codes and Methods to Design Such Devices, WO 00/35091 (15 de junio del 2000) describe que el diseño de dispositivos para escribir y, en particular, de dispositivos tipo tacto que implementan códigos ambiguos, presenta numerosos problemas ergonómicos, y propone soluciones para dichos problemas. Gutowitz enseña métodos para la selección de códigos ambiguos de las clases de códigos fuertemente para escribir con tacto y códigos ambiguos básicamente ópticos para dispositivos para escribir con tacto, como computadoras, PDA's y otros similares, así como otros aparatos de información, dadas limitaciones de diseño, como el tamaño, forma y capacidad computacional de los dispositivos, los usos típicos del dispositivo y las limitaciones convencionales, como el ordenamiento alfabético y el ordenamiento Qwerty. Eatoni Ergonomics, Inc. provee un sistema denominado WordWise (Derechos reservados 2001 Eatoni Ergonomics, Inc.), adaptado a partir de un teclado regular, y en donde se escribe una letra mayúscula en un teclado regular, así como una tecla auxiliar, como la tecla de mayúsculas (shift, en inglés), se mantiene oprimida mientras se oprime la tecla con la letra que se pretende utilizar. La idea clave detrás de WordWise es elegir una letra de cada uno de los grupos de letras en cada una de las teclas del teclado telefónico. Dichas letras elegidas se escriben sosteniendo oprimida una tecla auxiliar, al mismo tiempo que se oprime la tecla con la letra que se pretende utilizar. WordWise no emplea un diccionario/base de datos de vocabulario para buscar palabras y resolver formas ambiguas, no ambiguos o una combinaciones de las mismas. Zi Corporation promociona una predicción de siguiente palabra, eZiText® (2002 Zi Corporation) pero, hasta donde sabemos, nunca sugiere la presentación de múltiples predicciones, ni el reordenamiento de listas de selección para dar precedencia a las palabras que caben en el contexto. Otros sistemas de producción de siguiente palabra que son conocidos incluyen ITAP, que es ofrecido por la división Lexicus de Motorola (http://www.motorola.com/lexicus), así como la tecnología de reconocimiento adaptativo ofrecida por AIRTX (http://airtx.com/). Desambiguar una secuencia de golpes de tecla ambigua continua siendo un problema desafiante. Por ejemplo, los abordajes conocidos para la desambiguación se centran fundamentalmente en la terminación de una secuencia introducida parcialmente y no en la predicción de una secuencia aún no introducida. Adicionalmente, el contexto del usuario típicamente no es tomado en cuenta al desambiguar una secuencia introducida, ni la desambiguación de una secuencia introducida provoca la realización de una acción a nombre de un usuario sino que, más bien, se centra meramente en terminar y desplegar una secuencia pretendida para un usuario. Resultaría ventajoso proveer un abordaje para procesar introducciones de usuario que provoque la predicción de una secuencia no introducida. Adicionalmente, resultaría ventajoso proveer un abordaje en el que el contexto del usuario sea tomado en cuenta al desambiguar una secuencia introducida. Adicionalmente, resultaría ventajoso proveer un abordaje en donde la desambiguación de una secuencia introducida produzca la realización de una acción a nombre de un usuario.

BREVE DESCRIPCION PE LA INVENCION La invención se refiere a la introducción de información por parte de un usuano en un sistema con un dispositivo de introducción. Se provee un esquema en donde una palabra completa que un usuario desea introducir es predicha después de que el usuario introduce un símbolo específico, como un carácter de espacio. Si el usuario oprime una tecla ambigua después de eso, en lugar de aceptar la predicción, la lista de selección se reordena. Por ejemplo, un usuario introduce la frase "Corramos a la escuela. Mejor aún, conduzcamos a",". Después de que el usuario presiona el espacio, después de introducir primero la segunda ocurrencia de la palabra "a", el sistema predice que el usuario va a introducir la palabra "escuela", con base en el contexto en el que el usuario ha introducido la palabra anteriormente. Otras predicciones podrían estar disponibles si el usuario ha introducido previamente texto con el mismo contexto (por ejemplo, "al trabajo", "al campo"). Estas predicciones se presentan si el usuario oprime la tecla "siguiente", la tecla especificada para desplazarse a lo largo de la lista. Si el usuario introdujere una tecla ambigua después del espacio, entonces una lista de palabras se reordena para dar precedencia a las palabras que caben en el contexto. Por ejemplo, si el usuario oprime la tecla ambigua que contiene las letras 'a', 'b' y 'c', la palabra "campo" recibe precedencia en la lista. La invención puede también realizar predicciones en otras formas de contexto, como la persona a quien se envía el mensaje, la persona que escribe el mensaje, el día de la semana, la hora del día, etcétera. Otras modalidades de la invención contemplan la anticipación de acciones, así como palabras del usuario, como una acción de usuario relacionada con los elementos del menú o una acción del usuario relacionada con el llenado de formas. Las introducciones o acciones del usuario pueden realizar el cambio automático del estado del dispositivo con base en el contexto. Por ejemplo, el sistema podría utilizar el contexto para cambiar un teléfono móvil de "timbrar" a "vibrar", durante el tiempo en el que la agenda muestra que el usuario se encuentra en una junta. Otra modalidad utiliza el contexto de ubicación para incrementar el volumen del teléfono móvil cuando el usuario se encuentra fuera o cuando el teléfono detecta altos niveles de ruido en el ambiente. En otra modalidad, el sistema aprende los hábitos del usuario. Por ejemplo, con base en la acción aprendida del usuario, el sistema es capaz de ofrecer servicios al usuario de los que el usuario podría no estar consciente. En otra modalidad, la predicción de palabras se basa en el contexto anterior de la palabra (contexto de bigram), pero también podría utilizar las 'n' palabras anteriores (contexto de trigram, etcétera).

BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS La Figura 1 es una representación esquemática de un dispositivo que tiene un despliegue y un mecanismo de introducción de información de usuario, así como que incorpora tecnología de predicción de la palabra siguiente de conformidad con la invención. La Figura 2 es un diagrama de bloques de una modalidad preferida de un sistema de desambiguación de teclado reducido para una implementación T9 de la invención. La Figura 3 es un diagrama de flujo que muestra un método de predicción de la palabra siguiente de conformidad con la invención. Y la Figura 4 es un diagrama de flujo que muestra el procesamiento de palabras en un método de predicción de la siguiente palabra de conformidad con la invención.

DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCION La invención se refiere a la introducción de información por parte de un usuario en un sistema con un dispositivo de introducción. Se provee un esquema en donde una palabra completa que el usuario desea introducir es predicha después de que el usuario introduce un símbolo específico, como un carácter de espacio. Si el usuario oprime una tecla ambigua posteriormente, en lugar de aceptar la predicción, la lista de selección se reordena. Por ejemplo, un usuario introduce la frase "Corramos a la escuela. Mejor aún, conduzcamos a". Después de que el usuario oprime el espacio, después de introducir primero la segunda ocurrencia de la palabra "a", el sistema predice que el usuario introducirá la palabra "escuela" con base en el contexto en el que el usuario ha introducido la palabra en el pasado. Otras predicciones podrían estar disponibles si el usuario ha introducido texto anteriormente con el mismo contexto (por ejemplo, "al trabajo", "al campo"). Estas predicciones son presentadas si el usuario oprime la tecla "siguiente", la tecla especificada para desplazarse a lo largo de la lista. Si el usuario introdujera una tecla ambigua después del espacio, entonces la lista de palabras se reordena para dar precedencia a las palabras que caben en el contexto. Por ejemplo, si el usuario oprime la tecla ambigua que contiene las letras 'a', 'b' y 'c', se da precedencia en la lista a la palabra "campo".

La invención también puede realizar predicciones en otras formas de contexto, como la persona a quien se envía el mensaje, la persona que escribe el mensaje, el día de la semana, la hora del día, etcétera. En otra modalidad de la invención, en lugar de definir explícitamente los parámetros del contexto, como remitente/receptor/correo electrónico/SMS/respuesta/enviar/nuevo correo electrónico, etcétera, el sistema atraviesa por una serie de parámetros por medio del dispositivo, los cuales puede ser o no relevantes y el sistema aprende qué parámetros son relevantes para la predicción y cuáles no lo son. En otras modalidades de la invención, la predicción puede ir más allá de las palabras y predecir frases. La predicción puede también depender de la gramática, semántica, etcétera. Otras modalidades de la invención contemplan la anticipación de las acciones, así como de palabras y frases del usuario, como una acción del usuario relacionada con los elementos del menú o una acción del usuario relacionada con el llenado de formas. En modalidades adicionales, el conocimiento obtenido de los patrones del usuario puede cargarse/descargarse y/o ser manipulado desde un servidor que permite que esta información sea compartida entre dispositivos y aplicaciones.

Discusión Para los propósitos de la discusión en la presente, con respecto a la terminación contextual de palabras, el término "Predicción de la Siguiente Palabra" (NWP, por sus siglas en inglés) significa interalia: 1.- Predecir, después de introducir un carácter de espacio, la siguiente palabra completa que el usuario desea introducir y; 2.- Si el usuario oprime una tecla ambigua, en lugar de aceptar la predicción, las listas de selección se reordenan. La Figura 1 es una representación esquemática de un dispositivo 4 que tiene un despliegue 10 y un mecanismo de introducción de información de usuario 12, así como que incorpora tecnología de predicción de la siguiente palabra de conformidad con la invención. En la Figura 1 , el usuario ha introducido la frase "Corramos a la escuela. Mejor aún, conduzcamos a". El usuario oprime el espacio después de introducir la palabra "a" y el sistema predice que lo siguiente que hará el usuario es introducir la palabra "escuela", con base en el contexto en el que el usuario ha introducido la palabra "escuela" anteriormente. En este caso, solamente se presta atención a la palabra anterior del contexto. La última vez que el usuario introdujo la palabra "a", éste introdujo la palabra "escuela" directamente después de ello. En el ejemplo de la Figura 1, el usuario ha introducido la palabra "a" de nuevo y la palabra predicha "escuela" se encuentra presente. Si en el pasado el usuario hubiera introducido otras palabras después de la palabra "a", esas predicciones adicionales se proveen también en una lista, por ejemplo. En este ejemplo, la información del contexto proviene solamente del texto introducido anteriormente en este mensaje. En una modalidad preferida, la información del contexto se compila a partir de texto introducido también en mensajes/sesiones anteriores. Las predicciones se realizan cuando el contexto del mensaje actual cabe en el contexto de texto que el usuario ha introducido anteriormente. El concepto de contexto puede ser muy general. El contexto puede significar la naturaleza del texto introducido. El contexto puede también combinarse con otros contextos como, por ejemplo: a) La persona a quien se envía el mensaje; b) La persona que escribe el mensaje; c) El día de la semana; d) La hora del día. Finalmente, el sistema de predicción podría no saber cuáles son los factores más importantes para el contexto, v.g., si se trata de: • ¿Quien recibe el texto y mensaje?; • ¿Quien escribe el texto y el mensaje?; • ¿Los tres? Una modalidad adicional inicia con un conjunto muy amplio de factores posibles y realiza un análisis factorial instantáneo del comportamiento del usuario, para determinar el factor más efectivo a ser incluido con contexto. Este sistema hace más que adaptarse al comportamiento del usuario con base en factores especificados a priori, como el texto, receptor, autor, día, que se registran, pues es también lo suficientemente inteligente como para determinar qué factores son más importantes y poner el énfasis en los mismos. Esto permite realizar una mejor predicción. Otro ejemplo de predicción contemplada por la invención se basa en la hora del día. Por ejemplo, cuando se introduce un mensaje "vamos a vemos para" a la hora de la comida, la palabra "comer" es predicha automáticamente como la siguiente palabra de la frase. Más tarde en el día, se predice la palabra "cenar". Las frases almacenadas también pueden tener una hora del día asociada con las mismas como uno de sus atributos. Esto puede emplearse para decidir qué frases resultan relevantes cuando el usuario se encuentra introduciendo texto.

Predicción de las acciones del usuario La predicción puede también aplicarse a otros conceptos, como menús y acciones del usuario. Cuando un usuario hace clic en un menú, el módulo de contexto se provee con una palabra clave para ese menú como la palabra del contexto precedente. El módulo de contexto produce entonces las entradas seleccionadas previamente de ese menú, pues se encuentran en la base de datos de contexto como entradas precedidas por esa palabra clave y esas palabras pueden reordenarse en la parte superior del menú. Cuando se selecciona una entrada de menú, el módulo de contexto inmediatamente la identifica como aquella producida con el rótulo de menú como contexto para el reordenamiento en primer lugar la siguiente vez.

Por ejemplo, cuando el usuario hace clic en el menú "Editar", el módulo de contexto se provee con "Editar" como contexto. Si la última vez que un usuario hizo clic en "Editar", el usuario eligió "Encontrar", entonces "Encontrar" se muestra en primer lugar del menú. Si el usuario se desplaza más allá de ello hacia "Reemplazar", entonces se marca un uso de "Reemplazar" en el contexto de "Editar", de manera que la siguiente vez que el usuario seleccione el menú "Editar", "Reemplazar" se convierte en la primera entrada, seguida por "Encontrar" y las demás entradas utilizadas con menos frecuencia. Nótese que, para los teléfonos celulares con espacio de pantalla limitado, desplazar las entradas comúnmente utilizadas al primer lugar de un menú puede hacer que sean visibles de inmediato mientras que, de otro modo, no son visibles sin realizar un desplazamiento. En una modalidad, el aprendizaje se utiliza, en contexto y reordenamiento simple, para predecir el siguiente comportamiento de interfaz de usuario (Ul, por sus siglas en inglés) de nivel macro que se espera que el usuario exhiba. En lugar de reordenar los menús con base en el uso anterior, el formato de menú normal es sustituido por completo reordenando las opciones inmediatas para el siguiente estado/aplicación al que se espera vaya el usuario y puede realizarse automáticamente la opción más probable, si así se desea. Por ejemplo, considérese la situación en la que el sistema sabe que, siempre que un usuario se encuentre en el modo especificaciones en el teléfono y esté eligiendo un lenguaje o método de introducción, hay mucha probabilidad de que se desplace a su aplicación favorita de envío y recepción de mensajes. Entonces, en lugar de presentar el árbol de menú normal al usuario para llegar a la aplicación de envío y recepción de mensajes, el sistema: a) Pasa automáticamente a ese sitio o, si encuentra que el mismo no es viable; b) Presenta a la misma como una opción prominente visible en la ventana de especificaciones, junto con la siguiente opción más probable. La última opción sería "ir al árbol de menú estándar". De este modo, se presenta al usuario el siguiente estado final más probable, en lugar del comportamiento más probable directamente desde ahí lo cual, en un teléfono normal, significaría regresar al árbol del menú. El usuario no tiene que navegar en un árbol de menú en lo absoluto, sino más bien tiene que dar un clic (o ningún clic) para pasar a la siguiente tarea. Modalidades adicionales de la invención aplican a contextos que, por ejemplo, plantean alguna de las siguientes preguntas: • ¿En qué estado final tiene más probabilidades de encontrarse el usuario inmediatamente después de una aplicación de envío y recepción de mensajes? • ¿En qué estado final tiene más probabilidades de encontrarse el usuario inmediatamente después de introducir algo en una libreta telefónica? • ¿Qué estado final tiene más probabilidades de ser recibido por el usuario en los últimos dos sitios en que se encontraba? • ¿Dada la hora del día? • ¿Debe realizarse un análisis factorial instantáneo para aislar los factores más relevantes involucrados en decidir cuál debe ser el siguiente paso? Formas El llenado de formas es otra función útil realizada por la invención. La sensibilidad al contexto por atributo de campo, v.g. la fecha sólo predice meses, el día cambia a modo numérico, etcétera. Esto puede aplicarse de manera similar a la introducción de formas. El buscador u otro software de introducción de formas puede proveer el aviso para la celda de introducción como contexto para la entrada de texto de la celda. Por lo tanto, por ejemplo, cuando una forma se refiere a "Nombre:", el nombre del usuario se encuentra disponible con pocos o ningún golpe de tecla, además de que otros nombres que podría introducir en las formas también son más fáciles de introducir.

Implementación de la predicción contextual de palabras en la Tecnología Tegic T9 La invención de la predicción de la siguiente palabra descrita en la presente se ha aplicado a la tecnología T9 de Tegic Corporation (véase www.tegic.com y www.t9.com). La tecnología T9 combina los grupos de letras encontrados en cada tecla de un dispositivo de introducción, v.g. cada una de las teclas del teléfono, con un diccionario de palabras de rápido acceso, al mismo tiempo que reconoce aquello que un usuario desea introducir como texto a medida que escribe. T9 ofrece la palabra utilizada con mayor frecuencia para cada secuencia de teclas introducida de forma predeterminada y posteriormente permite que el usuario tenga acceso a otras posibilidades oprimiendo una o más veces la tecla de espacio o SIGUIENTE. En la Figura 2 se provee un diagrama de bloques de una modalidad preferida de un hardware sistema de desambiguación de teclado reducido para una ¡mplementación T9 de la invención. El teclado 54 y el despliegue 53 se acoplan con un procesador 100 a través de circuitos de conexión de interfaz apropiados. De manera opcional, un altavoz 102 se acopla también con el procesador. En esta modalidad, el procesador 100 recibe introducciones desde el teclado y maneja toda la información de salida hacia el despliegue y altavoz. El procesador 100 se acopla con una memoria 104. La memoria incluye una combinación de medios de almacenamiento temporales, como memoria de acceso aleatorio (RAM, por sus siglas en inglés) y medios de almacenamiento permanente, como memoria de sólo lectura (ROM, por sus siglas en inglés), discos flexibles, discos duros o CD-ROMs. La memoria preferida 104 contiene todas las rutinas de software necesarias para controlar la operación del sistema. De preferencia, la memoria contiene un sistema operativo 106, un software de desambiguación 108, el filtrado asociado de software de introducción de texto ambiguo y/o software de extensión e interpretación 110 y una base de datos contextual 116, está última abordándose con mayor detalle más adelante. La memoria incluye también una base de datos de vocabulario 30. De manera opcional, la memoria puede contener uno o más programas de aplicación 1 2, 114. Los ejemplos de los programas de aplicación incluyen procesadores de palabras, diccionarios de software y traductores de idiomas extranjeros. El software de síntesis del habla también puede ser provisto como un programa de aplicación, permitiendo de ese modo que el sistema de desambiguación de teclado reducido funcione como un apoyo de comunicación. Por lo tanto, en este caso, la información de salida puede ser información de salida vocal desde el altavoz. El experto en la técnica debe advertir y comprender que la discusión en la presente aplica a símbolos y secuencias de símbolos que, al combinarse, conforman un objeto o parte de un objeto. Un ejemplo típico de un símbolo es un carácter de cualquier idioma, como una letra, dígito, signo de puntuación o cualquier otro símbolo de un idioma. Un ejemplo típico de un objeto o parte de un objeto es una palabra o parte de una palabra. Sin embargo, la discusión en la presente aplica igualmente al kana japonés y a los jamos coreanos. Además, debe advertirse que los objetos no tienen que ser lingüísticos, dado que el sistema de desambiguación reivindicado en la presente puede utilizarse para predecir iconos, números telefónicos o registros de inventario, siempre y cuando se encuentre presente un tipo de representación simbólica en cadena. Por lo tanto, debe advertirse que el uso de términos como letra, palabra, raíz de palabra y otros similares no se limita solamente a aquellas aplicaciones y se utilizan para facilitar la lectura y compresión de la discusión de la presente. Para los propósitos de la discusión de la presente, los sistemas T9 comprenden por lo menos tres componentes: • Una capa de integración. Este componente contiene la interfaz de usuario (Ul, por sus siglas en inglés) y maneja comunicaciones entre el dispositivo y el centro T9. Las comunicaciones pueden producirse ya sea a través de un API basado en eventos o basado en funciones, lo cual se aborda más adelante. • Un medio central, por ejemplo el medio central conocido como el centro T9, que es suministrado por Tegic. • Una o más bases de datos de idiomas (LDBs, por sus siglas en inglés). T9 utiliza esta información para generar listas de palabras para ese idioma. Por ejemplo, las LDBs pueden incluir cualquiera de las LDBs del Diccionario T9, LDBs de T9 chino y LDBs de T9 coreano.

Bases de datos suplementarias Las implementaciones del Diccionario T9 y T9 chino pueden incluir las siguientes bases suplementarias: • Base de Datos de Usuario (Diccionario T9). Una UDB del Diccionario T9 contiene palabras personalizadas introducidas por el usuario.

Típicamente, éstas son palabras que no pueden ser generadas por la LDB, como nombres, direcciones de correo electrónico e identificaciones (IDs, por sus siglas en inglés) de envío y recepción instantánea de mensajes. La base de datos contiene también información sobre con qué frecuencia un usuario selecciona palabras - tanto palabras personalizadas como palabras de la LDB. • Base de Datos Contextual (Diccionario T9). Una CDB del Diccionario T9 contiene información sobre las palabras que el usuario ha introducido anteriormente. T9 requiere de esta información para realizar su predicción de la siguiente palabra y características de terminación de palabras de CDB. La base de datos contextual contiene palabras introducidas recientemente. El Diccionario T9 utiliza esta información para proveer palabras predichas y completadas en la lista de selección, así como para reordenar palabras completas y completadas en la lista de selección. · Base de Datos del Fabricante (Diccionario T9). Una MDB del Diccionario T9 contiene palabras que se desea poner a disposición de los usuarios de T9, pero que típicamente no pueden ser generadas por la LDB. Las entradas de MDB pueden incluir ubicaciones geográficas, símbolos de teletipo para transacciones y URLs. · Base de Datos de Usuario China (T9 Chino). Una CUDB de T9 Chino contiene frases de caracteres introducidas por el usuario, es decir cadenas de caracteres chinos que conjuntamente forman una frase.

• Base de Datos de Usuario China de Reordenamiento Automático (T9 Chino). Una CAUDB de T9 Chino contiene caracteres recientemente introducidos de una LDB de T9 Chino.

Generación de palabras de lista de selección Cuando el usuario introduce una secuencia de teclas activa, el Diccionario T9 revisa sus bases de datos (LDB, UDB, CDB y MDB) en busca de palabras que correspondan a la secuencia de teclas. La lista de selección del Diccionario T9 está diseñada para proveer las palabras que un usuario desea con mayor probabilidad, con base en 1) con qué frecuencia la palabra es introducida por el usuario; 2) qué tan común es la palabra en el idioma y 3) el contexto anterior en el que se introdujeron las teclas, de manera que las palabras aparezcan al inicio de la lista de selección. El orden relativo de los elementos de la lista de selección depende de qué bases de datos son habilitadas y qué características, como el reordenamiento de la lista de selección, la terminación de palabras y la predicción de palabras, se encuentra habilitadas. La primera palabra en la lista de selección del Diccionario T9 se encuentra activa de forma predeterminada. El término palabra activa se refiere a la palabra de la lista de selección activa de forma actual.

Abajo se proporciona un ejemplo de orden de lista de selección. Se presupone que se han introducido las teclas y ninguna base de datos T9 o característica de base de datos se encuentra deshabilitada. 1) Palabras de CDB de la longitud de la secuencia de teclas. 2) Palabras de usuario personalizadas y de LDB (altamente utilizadas) reordenadas de la longitud de la secuencia de teclas. 3) Palabras de LDB superiores de la longitud de la secuencia de teclas. 4) Palabras personalizadas utilizadas con menor frecuencia, de la longitud de la secuencia de teclas. 5) Palabras del Fabricante (MDB) utilizadas con menor frecuencia, de la longitud de la secuencia de teclas. 6) Palabras de LDB restantes de la longitud de la secuencia-de teclas. 7) Palabras de CDB que son más largas que la secuencia de teclas introducida (éstas son completadas por T9). 8) Palabras personalizadas y del fabricante que son más largas que la secuencia de teclas introducida (éstas son completadas por T9). 9) Palabras que son resultado de múltiples búsquedas en base de datos. Estos son intentos por hacer coincidir URLs y otras secuencias largas.

Procesamiento de una palabra aceptada Cuando el usuario acepta la palabra activa quitando el cursor de la palabra (oprimiendo las teclas que corresponden a los valores de teclas de T9 TECLA DERECHA (T9KEYRIGHT) o TECLA IZQUIERDA (T9KEYLEFT). El Diccionario T9: • Ajusta el valor de frecuencia de selección de la palabra si se encuentra en la UDB como palabra personalizada. • Ajusta el valor de frecuencia de selección de la palabra si se encuentra en la LDB y la característica de reordenamiento de la lista de selección del Diccionario T9 no ha sido deshabilitada. Cuando el usuario acepta la palabra activa introduciendo un espacio (oprimiendo teclas que corresponden al valor de tecla de T9 TECLA DE ESPACIO (T9KEYSPACE), el Diccionarip T9 realiza las acciones anteriores, así como las siguientes acciones: · Añade a UDB, como palabra personalizada, todos los caracteres entre el espacio recién introducido y aquel precedente, si la UDB y LDB no contienen ya la palabra. • Añade a CDB todos los caracteres entre el espacio recién introducido y aquel precedente.

Predicción de la siguiente palabra - La Figura 3 es un diagrama de flujo que muestra un método de predicción de la siguiente palabra de conformidad con la invención. A medida que se introduce ei texto, las palabras se almacenan en la CDB en el orden en el que fueron introducidas por el usuario. Cuando el usuario introduce una palabra (300), el Diccionario T9 intenta predecir la siguiente palabra deseada (302) si la ¡mplementación incluye una CDB. El Diccionario T9 busca en la CDB (304) para encontrar la primera ocurrencia anterior de la palabra introducida más recientemente. Si el Diccionario T9 encuentra la palabra (306), cualquier palabra que aparece después de la misma en la base de datos es ofrecida al usuario como una palabra predicha (308). Si la palabra no es encontrada (306), el procesamiento está completo y T9 espera la siguiente introducción de tecla (314). Si la palabra predicha es aceptada por el usuario (310), la palabra es procesada. T9 registra el uso de la palabra (316). Si el usuario no acepta la palabra (310), pero presiona la tecla 'siguiente' ('next') (312), se busca en la CDB para encontrar la siguiente ocurrencia más reciente de la palabra que acaba de introducirse (318). Si se encuentra, la palabra que le sigue en la base de datos se presenta como una predicción (306 y 308). Si el usuario no acepta ía palabra (310) y no oprime la tecla siguiente, no se completa ningún procesamiento y T9 espera la siguiente introducción de tecla (314), como se describe con mayor detalle en relación con la figura 4. El diccionario T9 crea una lista de selección de palabras predichas. El número máximo de palabras predichas en la lista de selección depende del valor literal del # constante de definición T9MAXCDBMATCHES. A menos que se asigne un valor distinto, esta constante se especifica en 6.

El usuario selecciona y acepta una palabra predicha utilizando el mismo procedimiento utilizado en T9 para seleccionar y aceptar una palabra. Después de que el usuario acepta una palabra predicha (310), el Diccionario T9 procesa la palabra (312). El experto en la técnica advertirá que la invención puede aplicarse a otros sistemas de desambiguación distintos a T9, así como a otras formas de T9 distintas al Diccionario T9.

Procesamiento de palabras La figura 4 es un diagrama de flujo que muestra el procesamiento de palabras en un método de predicción de la siguiente palabra de conformidad con la invención. Cuando el usuario oprime la tecla Espacio (Space) (400), para indicar el inicio de una nueva palabra, el Diccionario T9: • Añade a UDB, como palabra personalizada, (404) todos los caracteres entre el espacio recién introducido y aquel precedente, si la UDB y LDB no contienen ya la palabra (402). • Añade a CDB todos los caracteres entre el espacio recién introducido y aquel precedente (406). • Ajusta el valor de frecuencia de selección de la palabra (410), si se encuentra en la UDB, como una palabra personalizada (408). • Ajusta el valor de frecuencia de selección de la palabra (410), si se encuentra en la UDB, como una palabra reordenada de LDB (414).

• Añade la palabra a la UDB, como una palabra reordenada de LDB, (416) si se encuentra en la LDB y el reordenamiento de la lista de selección de Diccionario T9 o las características de terminación de palabra de LDB no han sido deshabilitados (412).

Base de datos contextual de Diccionario T9 La siguiente discusión describe cómo implementar y operar una Base Contextual de Diccionario T9 (CDB, por sus siglas en inglés). Una CDB contiene información sobre las palabras introducidas recientemente. El Diccionario T9 utiliza esta información para incluir palabras predichas y completadas en la lista de sección. Mientras el Diccionario T9 revisa sus demás bases de datos solamente en busca de palabras que coincidan con la secuencia de teclas activa actual, el Diccionario T9 también revisa la CDB en busca la palabra aceptada más recientemente, es decir la palabra no activa introducida más recientemente. Las palabras de CDB no necesariamente tienen que coincidir con la palabra activa para ser incluidas en la lista de selección. Para las palabras predichas, que aparecen en la modalidad preferida solamente cuando no hay secuencia de teclas activa, la coincidencia de CDB depende de la palabra previa a la palabra activa. Para las palabras completadas de CDB, la coincidencia depende tanto de la palabra precedente a la palabra activa como de la secuencia de teclas de la palabra activa. Si el Diccionario T9 encuentra en la CDB la palabra que el usuario ha introducido, el Diccionario T9 sugiere la palabra inmediatamente siguiente en la CDB como la palabra predicha. Por ejemplo, si CDB contiene el par de palabras "mensaje de texto" y el usuario introduce la palabra "texto" y posteriormente oprime la tecla de Espacio (Space), el Diccionario T9 ubica "mensaje" en la lista de selección como la palabra predicha. Además, si el Diccionario T9 encuentra en la CDB la palabra que el usuario ha introducido, el Diccionario T9 sugiere la palabra inmediatamente siguiente en la CDB como una palabra completada, si la palabra coincide con la secuencia de teclas activa, aunque la palabra completada contenga caracteres adicionales. Por ejemplo, si la CDB contiene el par de palabras "mensaje de texto" y el usuario introduce la palabra "texto", añade un espacio y posteriormente introduce la secuencia de teclas 6-3-7-7, que corresponde a las primeras cuatro letras de la palabra "mensaje" (message, en .inglés), el Diccionario T9 ubica "mensaje" en la lista de selección como una palabra completada. En una modalidad preferida, la terminación de palabra de CDB opera de forma independiente a la terminación de palabra personalizada de UDB, la terminación de palabra de LDB y la terminación de palabra de DB.

Implementación de CDB Para implementar una CDB de Diccionario T9, la capa de integración debe: 1. Asignar memoria persistente para la base de datos. 2. Recurrir a T9AWCdbActivate para activar la CDB. 3. Indicar el tamaño de la CDB. 4. Reiniciar la base de datos, si se desea. 5. Indicar que la capa de integración integra datos en la base de datos, si resulta necesario. 6. Deshabilitar la predicción de la siguiente palabra, si así se desea. 7. Deshabilitar la terminación de palabra de CDB, si así se desea. 8. Manejar las solicitudes presentadas por T9. 9. Copiar la base de datos en una memoria persistente después de la terminación de T9. El procedimiento de implementación descrito anteriormente supone que la CDB se encuentra almacenada en una memoria no volátil y que los datos de la CDB son copiados a RAM antes de activar las operaciones de CDB. Si se emplea un modelo de almacenamiento distinto, algunos de los pasos anteriores podrían no aplicar.

Asignación de memoria persistente La capa de integración debe asignar memoria persistente para almacenar la CDB. Cuando la capa de integración activa las operaciones de CDB recurriendo a T9AWCdbActivate, ésta copia la CDB de la memoria persistente a RAM. La base de datos es referenciada como una instancia de la Estructura de Datos de CDB (CDB Data Structure) (T9AWCdb¡nfo).

Activación de las operaciones de CDB Si no hay una CDB existente, v.g. la primera vez que las operaciones de CDB son activadas en el dispositivo, la capa de integración debe inicializar todos los valores de campos de estructura T9AWCdblnfo en 0. Si la capa de integración ha copiado una CDB existente de la memoria persistente a RAM, ésta no debe modificar ningún valor de campo de estructura T9AWCdblnfo. La capa de integración activa las operaciones de CDB recurriendo a T9AWCdbActivate. Cuando la capa de integración recurre a esta función, ésta provee un puntero para una instancia de la Estructura de Datos CDB (T9AWCdblnfo) para la que ha asignado memoria. Después de que la capa de integración ha activado las operaciones de CDB habilitadas, el Diccionario T9 busca automáticamente en la CDB. El tipo de información que el Diccionario T9 busca en la CDB depende de si hay una secuencia de teclas activa: • Si hay una secuencia de teclas activa, el Diccionario T9 busca en la CDB palabras que coincidan con la secuencia de teclas. • Si no hay una secuencia de teclas activa, el Diccionario T9 busca en la CDB la palabra introducida más recientemente. El Diccionario T9 requiere esta información para la predicción de la siguiente palabra.

Indicación del tamaño de CDB El tamaño de CDB es indicado por el valor de T9AWCdblnfo.wDataSize. El campo wDataSize indica el tamaño total de T9AWCdblnfo. Esto incluye el área de datos, en donde se almacenan los datos de la CDB, varias variables relacionadas utilizadas por T9 y cualquier byte de relleno de estructura añadido por el ambiente compilador. Si se utiliza la Función API de T9, no resulta necesario establecer el valor de T9AWCdblnfo.wDataSize directamente. En lugar de ello, el tamaño del área de datos de la CDB es provisto como un argumento de la función T9AWCdbActivate. Mientras se maneja la función, T9 establece el valor de T9AWCdblnfo.wDataSize. Puede hacerse que el área de la CDB sea tan grande como se desee, pero debe ser de por lo menos T9MINCDBDATABYTES bytes. Sin embargo, se recomienda que la CDB tenga un tamaño de 1800 bytes * T9SYMBOLWIDTH.

Reinicio de la CDB Cuando la capa de integración activa las operaciones de CDB, el Diccionario T9 asegura la integridad de la base de datos: · Asegurando que la CDB tenga el mismo tamaño que T9 está esperando. • Verificando que la CUDB tenga un tamaño de por lo menos T9CCUDBMINSIZE bytes y que sea un número par de bytes.

• Verificando que ia CDB utilice la misma codificación de caracteres que las LDBs. Si el Diccionario T9 detecta un problema, ésta reinicia la CDB, lo cual borra todos los datos de la CDB. Este procedimiento se produce sin que la capa de integración realice acción alguna y el Diccionario T9 no notifica a la capa de integración que la CDB se ha reiniciado. La capa de integración puede reiniciar de forma explícita la CDB recurriendo a T9AWCdbReset. En la mayoría de las circunstancias, la capa de integración no requiere recurrir a esta función.

Indicación de que la capa de integración escribe datos en la CDB Si la CDB se encuentra almacenada en un área de memoria en la que el Diccionario T9 no puede escribir, la capa de integración debe integrar los datos en la base de datos. Además, podría desearse dejar que la capa de integración integre datos en la CDB si se quiere monitorear aquello que se ha escrito en la base de datos o mantener una copia de sombra de la CDB en un medio de almacenamiento no volátil. La capa de integración informa al Diccionario T9 que escribe datos recurriendo a T9AWSetCdbWriteByOEM. Después de que la capa de integración recurre a este evento, el Diccionario T9 solicita que la capa de integración escriba datos recurriendo a T9REQCDBWRITE. Si ya no es necesario que la capa de integración escriba datos en la CDB, la capa de integración recurre a T9AWCIrCdbWriteByOE para indicar que el Diccionario T9 puede escribir los datos directamente.

Deshabilitación de la predicción de la siguiente palabra Cuando se activan las operaciones de CDB, T9 provee palabras predichas de manera predeterminada, es decir palabras que el usuario podría desear introducir, con base en las palabras que el usuario ya ha introducido. La predicción de la siguiente palabra se encuentra disponible tanto en modo de introducción de texto Ambiguo como Tapa Cerrada (Multitap, en inglés). El Diccionario T9 ubica las palabras predichas en la lista de selección cuando la palabra que el usuario acaba de introducir se encuentra en la CDB como la primera parte de uno o más pares de palabras. Cualquier palabra que aparece en la CDB después de cada instancia de la palabra que el usuario acaba de introducir, es provista como una palabra predicha. Es posible deshabilitar esta funcionalidad si se desea utilizar solamente una terminación de palabra de CDB y no la predicción de la siguiente palabra, en una implementacion del Diccionario T9. Para deshabilitar la terminación de palabra de CDB, la capa de integración recurre a T9AWCIrCdbPrediction. Para habilitar de nuevo la predicción de la siguiente palabra, la capa de integración recurre a T9AWSetCdbPrediction.

Deshabilitación de la terminación de palabra de CDB Cuando se activan las operaciones de CDB, el Diccionario T9 ubica de forma predeterminada en la lista de selección, las palabras de CDB completadas que coinciden con la secuencia activa (y contienen caracteres adicionales), si la palabra inmediatamente precedente a la palabra activa se encuentra en la CDB inmediatamente antes de la(s) palabra(s) completada(s). Puede deshabilitarse esta funcionalidad si se desea utilizar solamente la predicción de la siguiente palabra y no la terminación de palabra de CDB, en una implementación del Diccionario T9. Para deshabilitar la terminación de palabra de CDB, la capa de integración recurre a T9AWClrCdbCompletlon. Para habilitar de nuevo la terminación de palabra de CDB, la capa de integración recurre a T9AWSetCdbCompletion. Adviértase que la terminación de palabra de CDB opera de manera independiente a la terminación de palabra personalizada de UDB, terminación de palabra de LDB y terminación de palabra de MDB. Muchas de las palabras en una CDB también se encuentran en otras bases de datos del Diccionario T9. El Diccionario T9 suprime estos duplicados de la lista de selección. Sin embargo, debe advertirse el efecto potencial de esta duplicación sobre otras funciones de los eventos API. Por ejemplo, una palabra personalizada de UDB que es borrada de la base de datos, continúa apareciendo en la lista de selección si esa palabra se encuentra también en la CDB. De manera similar, si se deshabilitara la terminación de palabra de LDB, las palabras en la LDB continuarían apareciendo en la lista de selección como palabras completadas, si también se encuentran en la CDB y la terminación de palabra de CDB se encuentra habilitada.

Manejo de solicitudes de T9 Dependiendo de cómo se encuentre implementada la CDB, la capa de integración podría requerir manejar la siguiente solicitud de T9: • T9REQCDBWRITE - Solicita que la capa de integración escriba datos en la CDB. T9 presenta esta solicitud únicamente si la capa de integración informa a T9 que la misma, y no T9, escribe datos en la CDB.

Copia de una CDB actualizada en la memoria persistente La capa de integración debe copiar los datos de CDB a la memoria persistente cuando termina el Diccionario T9, si la base de datos ha sido modificada durante la sesión de T9. T9 incrementa el valor de T9AWCdblnfo. WupdateCounter siempre que modifica la base de datos. La capa de integración puede determinar si la base de datos ha sido modificada comparando el valor de wUpdateCounter después de la sesión con su valor antes de la sesión. Si el valor es distinto, la capa de integración debe copiar los datos de CDB actualizados a la memoria persistente. Nótese que es probable que T9 modifique la CDB durante cada sesión.

Operación de una CDB del Diccionario T9 Las operaciones de CDB del Diccionario T9 consisten de las siguientes tareas: • Añadir datos a una CDB. · Recuperar datos de una CDB. • Borrar datos de una CDB.

Añadir datos a una CDB El Diccionario T9 añade automáticamente datos a la CDB. Adviértase que, si la CDB se encuentra almacenada en un área de memoria en la que T9 no puede escribir, la capa de integración debe escribir datos en la CDB.

Recuperar datos de una CDB El Diccionario T9 recupera automáticamente datos de la CDB.

Borrar datos de una CDB El Diccionario T9 no permite que los usuarios o la capa de integración borren palabras de la base de datos. En lugar de ello, el Diccionario T9 comienza automáticamente a borrar las palabras más antiguas en la base de datos, cuando ésta está casi llena. Este procedimiento de eliminación se denomina recolección de basura y se produce sin que el usuario o la capa de integración realicen acción alguna.

Operación En la modalidad preferida actualmente de la invención, los datos contextúales guardados se utilizan para dar una predicción de la siguiente palabra al oprimir el espacio, así como para filtrar las terminaciones de palabras después de introducir golpes de tecla. En principio, esto permite que un usuario reduzca el número de golpes de tecla recuperando rápidamente palabras que son predichas de forma correcta con base en la palabra o palabras anteriores. Esta característica de terminación se implementa en la presente guardando el texto introducido por el usuario en una Base de Datos Contextual (CDB, por sus siglas en inglés) y dar aquellas palabras que quepan en el contexto y coincidan con los golpes de tecla. NWP guarda el texto recién introducido por el usuario y emplea ese texto para predecir la siguiente palabra que introduce el usuario. Por ejemplo, si el usuario ha escrito las frases "hola, Leslie", "hola, Inger" y "hola, Helena" recientemente, cuando el usuario escribe y acepta la palabra "hola" usando el espacio, la invención sugiere como posibles siguientes palabras: Leslie Inger Helena Si el usuario no acepta una de estas palabras, sino que continúa escribiendo, la invención emplea el contexto para dar prioridad a las terminaciones presentadas al usuario. En una modalidad que emplea un dispositivo de introducción de 12 teclas, si el usuario anterior escribe la tecla 4 después de teclear espacio, la lista de selección presentada al usuario es: i h g 4 Inger Helena Si el usuario anterior escribe la tecla 43 después de teclear espacio, la lista de selección presentada al usuario es: he if id ¡e ge gf Helena Después de un espacio, los objetos de la base de datos contextual (CDB) conforman una lista de selección completa. Después de oprimir teclas ambiguas, los objetos de CDB aparecen de la siguiente forma: • Si los objetos de CDB tienen la longitud de la secuencia de teclas activa, los objetos aparecen en la parte superior de la lista de selección.

• Si los objetos de CDB son más largos que la secuencia de teclas activa, los objetos aparecen en la parte superior de la porción de terminación de la lista. El estado del sistema rastrea terminaciones después de espacio con: pFieldlnfo->nWordLen = 0; pFieldlnfo->nCompiLen = longitud de la palabra del contexto. Después de que un usuario selecciona teclas ambiguas, el estado del sistema rastrea las terminaciones de CDB de la forma preexistente: pFieldlnfo->nWordLen = longitud de la secuencia de teclas activa. pFieldlnfo->nCompiLen = longitud de la terminación.

Api El API de T9 consiste de una estructura global que guarda información de palabras, listas de palabras y memoria, la cual es utilizada por el cliente, así como un conjunto de eventos o funciones para crear, aceptar y borrar palabras, desplazándose a lo largo de listas de palabras, y más. En el Diccionario T9, la estructura API se denomina la estructura T9AWFieldinfo (frecuentemente denominada pAWFieldlnfo). T9AWFieldinfo contiene datos que son específicos para T9. La estructura T9AWFieldinfo contiene otra estructura, T9Fieldlnfo (frecuentemente denominada pFieldinfo), la cual contiene datos de palabras generales que también se emplean en T9 Japonés, Chino y Coreano. Las nuevas funciones y datos de estructura API fueron añadidos a T9 para implementar NWP. La característica de NWP es activa si el anfitrión a asignado un espacio para la base de datos contextual y establecido pFieldlnfo->pCdblnfo en un valor que no sea cero. El siguiente evento API de función se añade para activar la CDB: T9AWCdbActivate(T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo, T9AWCdblnfo T9FARUDBPOINTER *pCdblnfo, T9UI T NdataSize, T9U8 bSymbolClass); Para establecer la configuración de escritura: T9EVTCDB : T9CTRLSETCDBWRITEBYOEM Function API - T9AWSetCdbWriteByOEM (T9AWFieldinfo *pAWFieldinfo) Para borrar la configuración de escritura: T9CTRLCLRCDBWRITEBYOEM Function API - T9AWCIrCdbWriteByOEM(T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para reiniciar la CDB: T9EVTCDB.T9CTRLCDBRESET (Function API cali: T9AWUdbReset(T9AWFieldinfo *pAWFie!dlnfo) Para dividir el contexto de CDB: T9EVTCDB:T9CTRLCDBBREAKCONTEXT Function API - T9AWBreakCdbContext (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para llenar la memoria contextual: T9EVTCDB : T9CTRLCDBFILLCONTEXTBUFFER memoria: pEvent->data.sCDBData.psBuf longitud de memoria pEvent->data.sCDBData. nBufLen Function API - T9AWF/IIContextBuffer(T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo, T9SYMB *psBuf, T9UINT nBufLen) Para obtener la predicción de palabras: T9EVTCDB : T9CTRLCDBGETWORDPREDICTION Function API - T9AWGetWordPrediction (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para borrar la memoria, pero mantener el contexto: T9EVTCLEARBUFFE Function API - T9AWCIearBuffer (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para desactivar la terminación de CDB: T9CTRLCLRCDBCOMPLETION Function API - T9AWCIrCdbCompletion (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para activar la terminación de CDB: T9CTRLSETCDBCOMPLETION Function API-T9AWSetCdbCompletion (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para desactivar la terminación de CDB: T9CTRLCLRCDBPREDICTION Function API - T9AWCIrCdbPrediction (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Para activar la terminación de CDB: T9CTRLSETCDBPREDICTION Function API - T9AWSetCdbPrediction (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Se añade el siguiente tipo de solicitud: T9REQCDBWRITE Esto se utiliza para solicitar escrituras en el CDB si la escritura externa está activa. No hay acceso directo adicional para escribir en el CDB a través de API.

Interfaces de CDB internas Existen dos interfaces para el CDB en la modalidad T9 de la invención: AddCdbText(pFieldlnfo, psWordBuf, nLen) En donde: pfieldlnfo = información de campo de T9 psWordBuf = texto de mantenimiento en memoria nLen = longitud de la palabra Y: GetCdbObject(pFieldlnfo, nUdbOb[Num, nWordLen, nCursor, psBuildTxBuf, nBuildTxBufSize, pnCompiLen, pnUdbObjCnt) En donde: pfieldlnfo = información de campo de T9 nUdbObjNum = número de objeto de CDB (1 para 1a coincidencia, 2 para segunda coincidencia, etcétera) nWorLen = longitud de la palabra (o después de espacio, 1 después de 1 tecla, 2 después de 2 teclas, etcétera) nCursor = posición del cursor psBuildTxBuf = puntero para memoria de creación nBuildTxBufSize = tamaño de memoria de creación pnCompiLen = puntero para mantenimiento de longitud de terminación pnUdbObjCnt = puntero para mantenimiento de conteo de objetos Funciones T9STATUS T9FARCALL T9AW SaveAndAddToCdb (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Adds (agregar) guarda la palabra en la memoria intermedia contextual y la añade a la base de datos contextual. Se recurre a esta función solamente después de que se ha introducido un espacio. T9UINT T9FARCALL T9AW_GetCdbObject (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo, T9UINT nCdbObjNum, T9UINT nWordLen, T9UINT nCursor, T9U8 bObjectType, T9UINT *pnTerminal, T9U8 bRightMost, T9SYMB *psBuildTxtBuf, T9UINT nBuildTxtBufSize, T9UINT *pnCompiLen, T9UINT *pnCdbObjCnt) Esta función recupera coincidencias de contexto de la CDB. T9STATUS T9FARCALL 79AWCdbReset (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo) Esta función reinicia la CDB. T9STATUS T9FARCALL T9AWCdbActivate (T9AWFieldlnfo *pAWFieldlnfo, T9AWCdblnfo T9FARUDBPOINTER *pCdbinfo, T9U8 bSymbolClass) Esta función activa la CDB.

Base de datos Los requerimientos presentes mínimos de tamaño de base de datos es de un ancho de símbolo de 1800 * symbol width (300 palabras * 6 caracteres/palabra * ancho de símbolo bytes/caracter). Esto es 1800 para los sistemas de un byte y 3600 para los sistemas de dos bytes.

La CDB guarda el texto introducido recientemente de la misma forma en la que el usuario lo Introduce. El texto se almacena en una memoria circular. Las nuevas palabras se sobrescriben en la palabra menos reciente de la CDB. La CDB tiene información global en su encabezado: T9U 6 wDataSize; /*Tamaño total en bytes de esta estruct*/ T9U16 wUpdateCounter; /*Conteo incrementado cada vez que la base de datos de usuario se modifica*/ T9U16 wSymbolClass; /*Valor enum de T9 que indica transmsión de tabla de símbolos para CDB*/ T9U16 wDataBeginOffset;7*Compensación para inicio de datos*/ T9U16 wDataEndOffset; /*Compensación para fin de datos*/ T9U16 wSavedOffset; Tpuntero para última posición a la que se tuvo acceso en la base de datos*/ T9U32 dwOffsetSaver; /*¡dentificador de secuencia guardada en compensación en último lugar*/ T9U8 bDataArea[1]; /Realmente una disposición de datos de tamaño variable*/ Lecturas Al solicitar una palabra de la CDB, el creador de palabras del sistema atraviesa una memoria contextual. Utilizando la memoria contextual, la CDB recupera coincidencias contextúales en orden de antigüedad.

Escrituras Cuando teclea espacio o se da un espacio en blanco se introduce de forma explícita, la palabra creada se escribe en la CDB. Esto ocurre tanto en el modo ambiguo como tapa cerrada (MT, por sus siglas en inglés). La palabra también pasa por su procesamiento RUDB normal. No hay limpieza de basura en la CDB.

Memoria contextual Se mantiene una memoria contextual. La memoria contextual se actualiza al oprimir la tecla de espacio y se borra con cualquier acción que tienda a perder contexto, como manipular el cursor y borrar. En un API de palabra, esto se une con la función de desaparición de palabra de una función de confirmación separada.

Descripción funcional En la modalidad de T9, la característica de NWP se encuentra activa si: a) La compilación incluye el código para esta característica; y b) El miembro de información de campo pFieldlnfo->Cdbinfo indica una memoria válida. Los elementos funcionales que aplican cuando la característica de predicción de la siguiente palabra se encuentra activa en T9, se enumeran a continuación: FD100: El centro T9 guarda en la CDB cualquier palabra reciente que se haya utilizado. El número de palabras guardadas depende del tamaño asignado por OEM a la CDB. FD200: Los modos ambiguo y MT de T9 dan predicciones de la siguiente palabra después de un espacio, si hay una palabra activa o el golpe de tecla anterior es una tecla de número de T9. FD300: Los modos ambiguo y MT de T9 dan predicciones de la siguiente palabra después de la flecha derecha y espacio, si hay una palabra activa antes de que se oprima la tecla derecha. FD301 : El resultado de FD300 y FD200 significa que: • Después de mover el cursor de una palabra y moverse en torno a la memoria, T9 no presenta una predicción después de que se teclea un espacio. • "Desplazar el cursor en torno a la memoria" significa oprimir ya sea la flecha izquierda o la flecha derecha y terminar con el cursor a la derecha de una palabra. La única excepción es cuando la flecha derecha es tecleada solamente para hacer desaparecer (desactivar) una palabra. • T9 presenta una predicción si una predicción se encuentra activa y el usuario teclea especia para eliminar la predicción, tecla otra vez para limpiar el espacio y posteriormente teclea espacio de nuevo. FD400: T9 siempre produce coincidencias de contexto cuando inicia una palabra, si esa palabra es precedida por un espacio y otra palabra. Como ejemplo, no se realiza ninguna predicción después de desplazar el cursor en torno a la memoria a la derecha de una palabra y teclear la tecla de espacio. Sin embargo, si el usuario continúa escribiendo teclas de números ambiguas, las coincidencias de contexto son proporcionadas en la lista de selección. FD500: Las predicciones/terminaciones de CDB son recuperadas en orden de antigüedad. FD600: CDB es independiente del idioma. FD700: Después de oprimir espacio, el límite del número de coincidencias de CDB es determinado por el macro de compilación-tiempo T9MAXCDBMATCHES. Después de que el usuario oprime las teclas de números, no hay límite en cuanto al número de coincidencias de CDB proporcionadas desde la CDB para el creador. FD800: No se proporciona ninguna predicción/terminación de CDB atrevesando la puntuación de la oración. La puntuación de la oración se define como la puntuación final en un no emoticón. Véase FD1200 para conocer la definición de emoticón. FD900: Las predicciones/terminaciones de CDB son eliminadas después de oprimir la tecla de borrado (clear, en inglés) con una palabra activa, aunque las terminaciones son proporcionadas a medida que el usuario comienza a escribir de nuevo. FD1000: No hay envejecimiento de la CDB. La palabra menos reciente es reemplazada por la palabra introducida más recientemente.

FD1100: Los bigram contextúales se registran en la CDB al oprimir espacio, si hay una palabra activa o si la tecla anteriormente pulsada es una tecla de número de T9. Si el usuario aleja el cursor de un palabra, se rompe el contexto en la CDB. FD1200: Los candidatos para las predicciones contextúales están sujetos al siguiente procesamiento: • Si la palabra no tiene puntuación inicial, la puntuación final es eliminada, a menos que se vea como un emoticón. T9 supone que una palabra con puntuación inicial o final es un emoticón si la palabra tiene más de un carácter y el número de caracteres no alfa (puntuación y números) es de por lo menos la mitad del número total de caracteres en la palabra. Esta es la misma regla que se utiliza para el procesamiento de la base de datos del usuario (UDB, por sus siglas en inglés). • Si la palabra TIENE puntuación inicial, la palabra es rechazada, a menos que parezca ser un emoticón. FD1300: Si el usuario ha oprimido un número de las teclas de T9, los elementos de la lista de selección del contexto de- la longitud de la secuencia de teclas, son proporcionados al inicio de la lista de selección. Los elementos de la lista de selección de contexto con terminaciones son proporcionados en la porte superior de la porción de terminación de la lista, seguidos por DB, UBD y LDB en el orden especificado con anterioridad.

FD1400: Si la tecla bloquear mayúsculas (caps-lock) se encuentra activado cuando se teclea espacio, las palabras predichas se encuentran completamente en mayúsculas. FD1500: La palabra inicial es insensible a las mayúsculas y minúsculas, mientras que la palabra final es sensible a las mayúsculas y minúsculas. Así, si se escribe "cuota de taxi" y después se activa bloquear mayúsculas y se escribe "TAXI" y espacio, el sistema predice "CUOTA". Si se escribe "cuota de taxi", posteriormente se escribe "TAXI" utilizando ía tecla de mayúsculas (shift) en lugar de bloquear mayúsculas (caps-lock) y posteriormente se selecciona espacio, el sistema predice "cuota". De manera similar, si se escribe "Cuota de taxi" y después se escribe "taxi" y espacio, el sistema predice "cuota". FD1600: Se encuentran disponibles conmutadores para activar/desactivar predicciones contextúales, así como para activar/desactivar terminaciones contextúales.

Terminaciones y predicciones contextúales en T9 Caso de Uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce y acepta la palabra "my" ("mi"). 3) Tecla espacio. 4) Espera la lista de selección: marriage (matrimonio) time (tiempo) money ' (dinero) 5) El usuario introduce la tecla 6. 6) Espera la lista de selección: o m n 6 marriage (matrimonio) money (dinero) 7) El usuario introduce de nuevo la tecla 6. 8) Espera la lista de selección: on no mm mo oo money (dinero) Caso de Uso 1) El usuario ha introducido recientemente el bigram "bow tie" ("corbata de lazo"). 2) El usuario introduce y acepta la palabra "bow" ("lazo"). 3) Teclea espacio. 4) Espera la lista de selección: tie (corbata) 5) El usuario introduce las teclas 8 4 3. 6) Espera la lista de selección: tie (corbata) the (el/la/Ios/las) vie vid tid NOTA: Aunque la palabra "the" ("el/la/los/las") es la palabra más común en el idioma inglés, en este contexto, "tie" ("corbata") se presenta primero en la lista. Es el candidato más probable cuando está precedida de la palabra "bow" ("lazo").

Terminaciones y predicciones contextúales en Tapa Cerrada (Multitap) Caso de Uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) espera la lista de selección marriage (matrimonio) time (tiempo) money (dinero) 5) El usuario introduce una "m". 6) El usuario oprime la tecla siguiente. 7) Espera la lista de selección: m marriage (matrimonio) money (dinero) 8) El usuario introduce "o". 9) El usuario oprime la tecla siguiente. 10) Espera la lista de selección: mo money Terminaciones y predicciones contextúales en T9 (desaparecer antes de espacio) Caso de Uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("my dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce la palabra "my" ("mi"). 3) Tecla la flecha derecha. 4) Teclea espacio. 5) No espera ninguna predicción contextual. 6) El usuario introduce la tecla 6. 7) Espera la lista de selección: o m n 6 marriage money 8) El usuario introduce la tecla 6 de nuevo. 9) Espera la lista de selección: on no mm mo oo money Terminaciones y terminaciones contextúales con terminaciones de UDB en T9 Las terminaciones de CDB aparecen antes de las terminaciones de UDB.

Caso de Uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") y el unigram "Mobetterblues" en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce y acepta la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) Espera la lista de selección: marriage (matrimonio) time (tiempo) money (dinero) 5) El usuario introduce la tecla 6. 6) Espera la lista de selección: o m n 6 marriage (matrimonio) monev (dinero) Mobetterblues 7) El usuario introduce la tecla 6 de nuevo. 8) Espera la lista de selección: on no mm mo oo monev (dinero) Mobetterblues Terminaciones y predicciones contextúales en T9 (sensibilidad a mayúsculas y minúsculas) La palabra inicial es insensible a las mayúsculas y minúsculas, mientras que la palabra final es sensible a las mayúsculas y minúsculas. Si se teclea espacio con bloquear mayúsculas (caps-lock) activado, la palabra predicha se encuentra completamente en mayúsculas.

Caso de uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my MONEY" ("mi DINERO"), "my time" ("mi tiempo") y "MY marriage" ("MI matrimonio") en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce y acepta la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) Espera la lista de selección: marriage (matrimonio) time (tiempo) MONEY (DINERO) 5) El usuario introduce la tecla de borrado (olear). 6) El usuario introduce y acepta la palabra "MY" ("MI") sin la tecla bloquear mayúsculas (caps-lock) activada. 7) Espera la lista de selección: marriage (matrimonio) time (tiempo) MONEY (DINERO) 8) El usuario introduce la tecla de borrar (clear). 9) El usuario introduce y acepta la palabra "MY" ("MI") sin la tecla de bloquear mayúsculas (caps-lock) activada. 10) Espera la lista de selección: MARRIAGE (MATRIMONIO) TIME (TIEMPO) MONEY (DINERO) Terminaciones y predicciones contextúales con terminaciones de UDB en Tapa Cerrada (Multitap) Las terminaciones de CDB aparecen antes de las terminaciones de UDB.

Caso de uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") y el unigram "Mobetterblues" en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) Espera la lista de selección: marriage (matrimonio) time (tiempo) money (dinero) 5) El usuario introduce "m". 6) El usuario oprime la tecla siguiente. 7) Espera la lista de selección: m marriage money Mobetterblues 8) El usuario introduce "o". 9) El usuario oprime la tecla siguiente. 10) Espera la lista de selección: mo money Mobetterblues Terminaciones y predicciones contextúales con terminaciones de UDB en T9 (contexto roto) Las terminaciones de CDB aparecen antes de las terminaciones de UDB.

Caso de uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my time" ("mi tiempo") y "my marriage" ("mi matrimonio") y el unigram "Mobetterblues" en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce y acepta la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) Teclea la tecla de borrado (clear). 5) Teclea de nuevo la tecla de borrado o realiza cualquier otro movimiento del cursor para terminar con el cursor directamente a la derecha de "my" ("mi"). 6) Introduce Espacio. 7) No espera ninguna predicción contextual (descripción funcional FD200). 8) Ei usuario introduce la tecla 6. 9) Espera las listas de selección con el contexto (descripción funcional FD400). 10) Espera la lista de selección: o m n 6 marriage monev Mobetterblues 11) El usuario introduce la tecla 6 de nuevo. 12) Espera la lista de selección: on no mm mo ?? money Mobetterblues Terminaciones y predicciones contextúales en T9 (antigüedad sobre frecuencia) Las terminaciones de CDB aparecen antes de las terminaciones de UDB.

Caso de uso 1) El usuario ha introducido recientemente los bigram "my money" ("mi dinero"), "my marriage" ("mi matrimonio") en el orden escrito aquí. 2) El usuario introduce y acepta la palabra "my" ("mi"). 3) Teclea espacio. 4) Espera la lista de selección (la palabra más reciente "marriage" ("matrimonio") viene antes de la palabra más frecuente "money" ("dinero"). marriage (matrimonio) money (dinero) 5) El usuario introduce la tecla 6. 6) Espera la lista de selección: m n 6 marriage monev Idiomas CDB es independiente del idioma.

Reordenamiento de palabras no completadas Los procedimientos de RUDB en relación con el reordenamiento de las palabras no completadas permanecen sin cambios.

Borrado Las predicciones contextúales no son proporcionadas después de borrar una palabra actual, sino que se proporcionan a medida que el usuario comienza a escribir de nuevo.

Puntuación No se proporciona ninguna predicción contextual atravesando la puntuación de oración.

Envejecimiento No hay envejecimiento de la CDB, pues la palabra menos reciente es reemplazada por la palabra introducida más recientemente.

Recolección de basura Cuando se requiere espacio para introducir una nueva palabra en la CDB, la palabra menos reciente en la CDB es eliminada para hacer espacio.

Introducción de palabras en MT Los datos para la CDB se recolectan mientras se encuentran en MT y las terminaciones/predicciones contextúales se proporcionan en MT.

Base de datos Mv Words (Mis palabras) El procesamiento de CDB se realiza añadiendo el carácter de espacio, ya sea que la palabra de contexto se haya introducido o no en una base de datos My Words mantenida por el usuario. Aunque la invención se describe en la presente haciendo referencia a la modalidad preferida, el experto en la técnica advertirá que otras aplicaciones pueden sustituirse por aquellas establecidas en la presente, sin desviarse del espíritu y alcance de la presente invención. Por ejemplo, las introducciones o acciones del usuario pueden realizar el cambio automático del estado del dispositivo con base en el contexto. Por ejemplo, el sistema podría utilizar el contexto para cambiar un teléfono móvil de "timbrar" a "vibrar", durante el momento en el que la agenda muestra que el usuario se encuentra en una junta. Otra modalidad utiliza el contexto de ubicación para incrementar el volumen del teléfono móvil cuando el usuario se encuentra fuera o cuando el teléfono detecta altos niveles de ruido en el ambiente. En otra modalidad, el sistema aprende los hábitos del usuario. Por ejemplo, con base en la acción del usuario que se ha aprendido, el sistema es capaz de ofrecer servicios al usuario de los que el usuario podría no estar consciente. En otra modalidad, la predicción de palabras se basa en el contexto anterior de la palabra (contexto de bigram), aunque también podría utilizar las 'n' palabras anteriores (contexto de trigram, etcétera). De conformidad con ello, la invención solamente debe verse limitada por las reivindicaciones que se incluyen a continuación.

Claims (38)

NOVEDAD DE LA INVENCION REIVINDICACIONES

1.- Un aparato para predecir cualquier palabra o bien palabras y acciones de usuario relacionadas con solicitudes, introducciones de control o introducciones de texto ambiguo por parte del usuario, dicho aparato comprendiendo: un dispositivo de introducción y un despliegue, cada uno de ellos acoplado con un procesador a través de circuitos de conexión de interfaz apropiados, en donde dicho procesador recibe símbolos y caracteres de introducción desde dicho dispositivo de introducción y administra la salida de objetos a dicho despliegue, así como la afirmación de acciones dentro de dicho aparato; una memoria acoplada con dicho procesador, en donde dicha memoria comprende: un sistema operativo; un software de desambiguacion; y una base de datos de objetos; en donde la totalidad de una palabra o palabras subsiguientes que un usuario desea introducir o una acción que un usuario desea realizar son predichas después de una solicitud del usuario, en donde dicho usuario introduce un símbolo específico con dicho dispositivo de introducción o realiza una acción específica asociada con cambiar un estado o tareas con dicho dispositivo de introducción; y en donde dicha palabra predicha es descrita a dicho usuario a través de dicho despliegue o se realiza una acción con respecto a dicho aparato.

2. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado además porque comprende una lista de selección descrita a dicho usuario a través de dicho despliegue, dicha lista de selección comprendiendo cualquiera de una pluralidad de acciones y palabras predichas; y medios para reordenar dicha lista de selección si dicho usuario realiza una introducción ambigua después de que dicho usuario introduce dicho símbolo específico o provee una introducción de control específica.

3. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado además porque comprende una base de datos contextual que, en relación con dicho procesador, realiza predicciones con base en el contexto.

4. - El aparato de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque dichas predicciones contextúales se basan cualquiera de una persona a quien se envía un mensaje, una persona que escribe un mensaje, una fecha, una hora y una ubicación.

5. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado además porque una frase es predicha con base en las acciones o introducciones del usuario.

6. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado además porque la predicción se basa en cualquiera de gramática y semántica.

7. - El aparato de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque dichas predicciones contextúales anticipan las acciones del usuario.

8. - El aparato de conformidad con la reivindicación 7, caracterizado además porque dichas acciones de usuario pueden ejecutarse en relación con cualquiera de los elementos del menú y llenado de formas.

9. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1 , caracterizado además porque comprende medios para almacenar cualquier acción y patrón de introducción de usuario; y medios para cargar en un servidor cualquiera de dichas acciones y/o patrones de introducción de usuario almacenados.

10. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado además porque la acción realizada comprende cambiar automáticamente dicho estado del aparato con base en el contexto de dicho aparato.

11. - El aparato de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado además porque dicho aparato comprende medios para aprender acciones del usuario y para utilizar dichas acciones aprendidas para realizar predicciones.

12.- El aparato de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado además porque dicho contexto se basa en un contexto de palabras anteriores o en un contexto de un número anterior de palabras.

13. - Un método para predecir cualquiera de las acciones de usuario o palabras de usuario, que comprende los pasos de: que un usuario introduzca una secuencia de introducción en un dispositivo de introducción o realice una acción específica relacionada con dicho dispositivo de introducción; y, como respuesta a ello, se prediga la siguiente palabra o palabras completas que dicho usuario desea introducir o una acción que un usuario desea que sea realizada por dicho dispositivo.

14. - El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado además porque comprende el paso de: proveer una lista de selección que comprende cualquiera de una pluralidad de acciones y palabras predichas; y reordenar dicha lista de selección si dicho usuario realiza una introducción ambigua después de que dicho usuario introduce dicho símbolo específico o realiza una acción específica.

15. - El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado además porque comprende el paso de: predecir la siguiente palabra o palabras completas que dicho usuario desea introducir o una acción a ser realizada por dicho dispositivo cuando un contexto en una secuencia de introducción actual coincide con un contexto en una secuencia de introducción que dicho usuario ha introducido anteriormente o una acción que se ha realizdo con anterioridad.

16. - El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado además porque dicho contexto se basa en el contenido de la secuencia de introducción de texto introducida.

17. - El método de conformidad con la reivindicación 16, caracterizado además porque comprende el paso de combinar dicho contexto con por lo menos otro contexto.

18. - El método de conformidad con la reivindicación 17, caracterizado además porque dicho contexto comprende cualquiera de: una persona a quien se envía un mensaje; una persona que escribe el mensaje; una fecha, una hora; y una ubicación.

19. - El método de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado además porque comprende el paso de: realizar de inmediato el análisis factorial del comportamiento del usuario, para determinar el factor más efectivo para ser incluido como contexto.

20. - El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado además porque dicho paso de predicción comprende los pasos de: que dicho usuario introduzca un símbolo específico o realice una acción específica; como respuesta a ello, proveer una palabra clave para un menú, con base en el contexto de una acción o secuencia de introducción de usuario inmediatamente precedente; describir a dicho usuario entradas seleccionadas anteriormente de dicho menú que se encuentren almacenadas en una base de datos contextual como entradas precedidas por dicha palabra clave; reordenar dichas entradas en dicho menú; cuando se selecciona una entrada de menú, identificarla automáticamente como una entrada seleccionada con un rótulo de menú para utilizarse como contexto cuando se realice el reordenamiento en el futuro.

21- El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado además porque dicho paso comprende los pasos de: que dicho usuario introduzca un símbolo específico o realice una acción específica; como respuesta a ello y con base en el contexto de una acción o secuencia de introducción de usuario inmediatamente precedente, se reemplace el formato de menú normal reordenando la opciones inmediatas para un siguiente estado/aplicación al que se predice que irá un usuario.

22. - El método de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado además porque comprende el paso de realizar automáticamente la opción más probable.

23. - El método de conformidad con la reivindicación 13, caracterizado además porque dicho paso de predicción comprende los pasos de: que dicho usuario introduzca un símbolo específico o realice una acción específica; como respuesta a ello y con base en el contexto de una acción o secuencia de introducción de usuario inmediatamente precedente, llenar por lo menos un campo en una forma.

24. - El método de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado además porque la sensibilidad al contexto está determinada por un atributo de campo actual.

25.- Un aparato para predecir cualquier palabra de usuario y acción de usuario relacionadas con una introducción de texto ambiguo, dicho aparato comprendiendo: un dispositivo de introducción y un despliegue, cada uno de ellos acoplado con un procesador a través de circuitos de conexión de ¡nterfaz apropiados, en donde dicho procesador recibe símbolos y caracteres de introducción desde dicho dispositivo de introducción y administra la salida de objetos a dicho despliegue, así como la afirmación de acciones dentro de dicho aparato; una capa de integración que comprende una interfaz de usuario (Ul); un medio central para combinar grupos de letras encontradas en cada tecla de dicho dispositivo de introducción con un diccionario de palabras asociadas, para reconocer las introducciones del usuario a medida que dicho usuario introduce dichas introducciones, así como para predecir una palabra o palabras subsiguientes completas que un usuario desea introducir o una acción que un usuario desea realizare después de que dicho usuario introduce una solicitud de usuario que comprende un símbolo específico con dicho dispositivo de introducción o realiza una acción específica asociada con cambiar un estado o tareas con dicho dispositivo de usuario; y una base de datos contextual que contiene información sobre las palabras que dicho usuario ha introducido anteriormente, dicha base de datos contextual cooperando con dicho medio central para realizar dichas predicciones con base en el conteto de cualquiera de dichas acciones y/o introducciones de usuario y el modo de operación de dicho aparato; en donde dicha acción o dichas palabras predichas son descritas a dicho usuario a través de dicho despliegue.

26.- El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende: una lista de selección descrita a dicho usuario a través de dicho despliegue, dicha lista de selección comprendiendo cualquiera de una pluralidad de acciones y palabras predichas; y medios para reordenar dicha lista de selección si dicho usuario realiza una introducción ambigua después de que dicho usuario introduce dicho símbolo específico o realiza una acción específica.

27.- El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque dichas predicciones contextúales se basan en cualquiera de una persona a quien se envía un mensaje, una persona que escribe un mensaje, una fecha, una hora y una ubicación.

28. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque una frase es predicha con base en las acciones o introducciones del usuario.

29. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque la predicción se basa en cualquiera de gramática y semántica.

30.- El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque dichas predicciones contextúales anticipan las acciones del usuario.

31. - El aparato de conformidad con la reivindicación 30, caracterizado además porque dichas acciones de usuario pueden ejecutarse en relación con cualquier elemento del menú y llenado de formas.

32. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende: medios para almacenar cualquier acción y patrón de introducción de usuario; y medios para cargar en un servidor dichas acciones y/o patrones de introducción de usuario almacenados.

33. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque dicho contexto se basa en el contenido de una secuencia de introducción de texto introducida.

34. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende medios que combinan un contexto con por lo menos otro contexto.

35. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende medios para realizar de inmediato un análisis factorial del comportamiento del usuario, para determinar el factor más efectivo a ser incluido como contexto.

36. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende medios para realizar automáticamente la opción más probable.

37. - El aparato de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado además porque comprende medios que responden a cualquiera de que dicho usuario introduzca un símbolo específico o realice una acción específica y, con base en el contexto de una secuencia de introducción de usuario inmediatamente precedente, para llenar por lo menos un campo en una forma.

38.- El aparato de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado además porque la sensibilidad al contexto está determinada por un atributo de campo actual.