Avtotamamlama və ya avtodoldurma — tətbiqin istifadəçinin yazdığı sözün qalan hissəsini təxmin etdiyi xüsusiyyət. Android və iOS smartfonlarında buna "təxmin edilən mətn" deyilir. Qrafik istifadəçi interfeyslərində istifadəçilər adətən təklif edilən mətni qəbul etmək üçün və ya bir neçəsi arasından birini seçmək üçün aşağı basa bilərlər.
Avtomatik tamamlama mətn daxiletmə sahəsinə bir neçə simvol daxil edildikdən sonra istifadəçinin daxil etmək niyyətində olduğu sözü düzgün təxmin etdikdə insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsini sürətləndirir. O, məhdud sayda mümkün sözlər olan yerlərdə (məsələn əmr sətrində), daha ümumişlək sözlər istifadə olunduqda (məsələn, e-poçt yazarkən) və ya strukturlaşdırılmış və təxmin edilə bilən mətnin yazılmasında (mənbə kodu redaktorlarında olduğu kimi) daha yaxşı işləyir.
İstifadəçilər sözləri bir neçə dəfə yazdıqdan sonra bir çox avtomatik tamamlama alqoritmləri həmin sözləri öyrənir və istifadəçinin öyrənilmiş vərdişləri əsasında alternativlər təklif edə bilir.
İzahı
Əsas məqsəd
Sözlərin təxmin edilməsi proqramının ilkin məqsədi fiziki qüsurlu insanlara yazma sürətini artırmaqda kömək etmək, həmçinin bir sözü və ya cümləni tamamlamaq üçün basılacaq düymələrin sayını azaltmağa kömək etmək idi. Sürətin artırılması zərurəti, nitq aparatlarından istifadə edən insanların şifahi nitqdən istifadə edən insanlardan 10%-dən az sürətlə nitq istehsal etməsi ilə yaranır. Lakin bu funksiya mətn yazan hər kəs, xüsusən də texniki və ya tibbi xarakter daşıyan uzun, çətin terminologiyadan tez-tez istifadə edən həkimlər kimi insanlar üçün çox faydalıdır.
Açıqlama
Avtomatik tamamlama və ya sözü tamamlama sözün ilk hərfi və ya hərfləri yazıldıqda proqramın bir və ya bir neçə mümkün sözü təxmin edə bilməsidir. Əgər nəzərdə tutulan söz siyahıya daxil edilibsə, istifadəçi onu rəqəm kimi müxtəlif düymələrindən istifadə etməklə seçə bilər. İstifadəçinin istədiyi söz təxmin edilməyibsə, sözün növbəti hərfini daxil edilməlidir. Bu zaman söz seçimləri elə dəyişdirilir ki, verilən sözlər eyni hərflərlə başlasın. İstifadəçinin istədiyi söz görünəndə o seçilir və söz mətnə daxil edilir. Söz təxmininin başqa bir formasında ən son istifadə olunan söz cütlərinə əsaslanaraq sadəcə yazılmış sözdən sonra gələn sözlər təxmin olunur. Sözlərin təxmin olunması istifadə edir, burada müəyyən lüğətdə mövcud olma ehtimalı ən çox olan sözlərin hesablanması aparılır. Dil modelləşdirməsi ilə yanaşı, AAC (artırıcı və alternativ ünsiyyət) cihazlarında əsas söz təxmini tez-tez tezlik modeli ilə birləşdirilir, burada AAC istifadəçisinin bu yaxınlarda və tez-tez istifadə etdiyi sözlərin təxmin edilmə ehtimalı daha yüksək olur. Sözləri təxmin edən proqram çox vaxt istifadəçiyə öz sözlərini birbaşa və ya yazılmış sözləri "öyrənməklə" sözün təxmini lüğətlərinə daxil etməyə imkan verir. Cinsi orqanlar və ya digər vulqar terminlərlə əlaqəli bəzi axtarış nəticələri tez-tez uyğun olmayan terminlər kimi avtomatik tamamlama texnologiyalarından çıxarılır.
İstinadlar
- Tam, Cynthia; Wells, David. "Evaluating the Benefits of Displaying Word Prediction Lists on a Personal Digital Assistant at the Keyboard Level". Assistive Technology. 21 (3). 2009: 105–114. doi:. PMID .
- Anson, D.; Moist, P.; Przywara, M.; Wells, H.; Saylor, H.; Maxime, H. . Assistive Technology. 18 (2). 2006: 146–154. doi:. PMID .
- ↑ Trnka, K.; Yarrington, J.M.; McCoy, K.F. The Effects of Word Prediction on Communication Rate for AAC // NAACL-Short '07: Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. Companion Volume, Short Papers. Association for Computational Linguistics. 2007. 173–6. CiteSeerX .
- ↑ Beukelman, D.R.; Mirenda, P. (3rd). Baltimore, MD: Brookes. 2005. . ISBN 9781557666840. OCLC .
- ↑ Witten, I.H.; Darragh, John J. . Cambridge University Press. 1992. 43–44. ISBN 978-0-521-40375-7.
- Jelinek, F. [[[:Şablon:GBurl]] Self-Organized Language Modeling for Speech Recognition] () // Waibel, A.; Lee, Kai-Fu (redaktorlar ). Readings in Speech Recognition. Morgan Kaufmann. 1990. 450. ISBN 9781558601246.
- Oster, Jan. "Communication, defamation and liability of intermediaries". Legal Studies. 35 (2). 2015: 348–368. doi:.
- McCulloch, Gretchen. . Wired. 11 February 2019. 11 February 2019 tarixində . İstifadə tarixi: 11 February 2019.
Xarici keçidlər
- —Examples and explanations of working web examples plus a discussion of the usability benefits compared to traditional search.
- —The first and most popular of many games built using autocomplete data, which won a for "Best Game" in 2016.
- —Optimize search autocomplete using persistent connections to achieve both low-latency search experience and bandwidth improvement.