Brevet FR3023936A1 — publié le 20160122

L’invention se rapporte à un procédé de saisie d’un texte destiné à des terminaux mobiles basés sur le couple clavier-écran et dont le clavier peut comporter plusieurs lettres par touche comme par exemple le « pavé téléphonique » des téléphones mobiles. Les deux procédés de saisie actuellement le plus souvent utilisés sur un tel terminal sont la saisie en mode ABC et la saisie prédictive. La saisie d’une lettre en mode « ABC » y consiste à taper sur la touche qui porte cette lettre le nombre de fois qui correspond à sa position sur la touche : une fois pour la lettre A, deux pour la lettre B, trois pour la lettre C... Ce procédé est évidemment très fastidieux et lent. L’écriture prédictive permet quant à elle de saisir une lettre de l’alphabet en ne tapant qu’une fois sur la touche qui la porte : l’ensemble des mots « compatibles » avec la séquence de frappes qui donne accès à un mot donné est alors affiché d’une façon ou d’une autre sur l’écran afin que l’usager puisse choisir parmi eux le mot souhaité. Ce procédé ralentit moins la saisie mais exige de l’usager qu’il prenne connaissance de mots qui n’ont rien avoir avec le texte qu’il est en train de saisir. Le procédé selon la présente invention évite d’avoir recours à cette sélection finale demandée à l’usager après chaque saisie de mot. Il demande en effet à l’utilisateur de ne taper que la première lettre du mot cible en mode ABC, le reste de ses lettres l’étant en mode prédictif. Le nombre de fois où il y a ambiguïté est alors fortement diminué par rapport à celui produit par une saisie prédictive « pure » (ce nombre a été évalué sur le pavé téléphonique et pour la langue française comme étant inférieur à 1 sur 10 dans le premier cas alors qu’il est de 1 sur 3 environ dans le deuxième cas) et le nombre de mots compatibles pour chaque séquence ambiguë de frappes y est en moyenne très inférieur. De plus, un logiciel de correction selon l’invention, faisant appel à la fois à une analyseur syntaxique et à deux analyseurs sémantiques, est alors en mesure d’analyser la phrase ou la partie de phrase dans lequel est placé le mot pour déterminer presque à chaque fois le mot exact qu’a voulu saisir l’utilisateur. Celui-ci n’est donc plus obligé de sélectionner ce mot parmi les mots compatibles et peut taper son texte, comme avec un clavier complet, en terminant simplement chaque mot par une frappe sur la touche . Les mots compatibles avec une séquence ambiguë de frappes étant le plus souvent très proches les uns des autres, l’utilisateur n’aura aucun mal à la relecture de son texte de corriger les rares mots erronés. Cette correction sera en outre plus aisée à effectuer que la correction d’une faute de frappe, d’orthographe ou de grammaire, car il aura alors non à saisir le mot à nouveau, mais à le choisir parmi un nombre de mots rarement supérieur à deux. L’expérimentation à montré d’autre part qu’après un bref temps d’usage il effectue cette frappe « semi-prédictive » de façon aussi naturelle et fluide que sur un clavier complet. D’autres particularités et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description faite à titre d’exemple illustratif et non limitatif, en référence aux figures annexées parmi lesquelles : 2 La figure 1 présente un terminal de saisie TM du type téléphone mobile dont les touches dédiées à la saisie des mots comportent plusieurs lettres, La figure 2 montre les étapes T2, T3, T4 de la saisie par le procédé selon l’invention d’un texte TO de 100 mots environ pour lequel les lettres majuscules et les lettres accentuées ont été explicitement saisies (le texte Tl est théorique et n’ apparaît pas réellement au cours de la saisie de TO) La figure 4 montre les relations entre le logiciel de correction LC selon l’invention et les différents programmes ou sites informatiques auxquels il fait appel : analyseur syntaxique ASY, analyseurs sémantiques ASE1 et ASE2, corpus des entités génériques de contexte CCA, corpus des mots associés CMA, site distant S et corpus documentaire CD. Lorsque plusieurs mots Ml, M2, M3...de la langue dans laquelle est saisi un texte T sont compatibles avec une séquence ambiguë de frappes sur le terminal TM où a lieu la saisie, on appellera « suite ambiguë de mots» l’entité composée de ces mots rangés par ordre de fréquence décroissante dans la langue. Le texte TO de la figure 2 est supposé à titre d’exemple être le texte que l’usager souhaite saisir sur le terminal TM. Le texte (théorique) Tl provient de TO lorsqu’on y remplace chaque mot compatible avec une séquence ambiguë de frappes par la suite correspondante. Si le procédé de saisie ne faisait pas ensuite appel aux analyseurs selon l’invention, le résultat de la frappe du texte TO serait identique au texte T2 de la figure 2, qui provient de Tl en remplaçant chaque suite ambiguë de mots par son premier mot Ml. On voit ainsi que la suite ambiguë de mots du texte Tl (deuxième ligne) est remplacée dans le texte T2 par le mot « mes » plus fréquent dans la langue que le mot « mer ». On notera que ce mot « ambigu » apparaît en mode souligné (ou dans tout autre style permettant de le différencier des mots « non ambigus ») pour signaler cette ambiguïté à l’utilisateur. On notera que le texte T2 n’apparaîtra jamais tel quel sur l’écran, parce que l’ambiguïté de la plupart des mots ambigus aura pu être levée avant la fin de la saisie du paragraphe que constitue le texte TO. Lorsqu’à eu lieu une séquence ambiguë de frappes sur le terminal TM, le logiciel de correction LC met d’abord en œuvre un analyseur syntaxique ASY qui s’efforce de déterminer dans la suite ambiguë de mots correspondante : le mot qu’a voulu saisir l’utilisateur. Le mot Ml étant celui qui se trouve affiché dans le texte T en train d’être saisi, cet analyseur extraie d’abord dudit texte un texte partiel TP constitué de ce mot Ml et de certains de ses voisins de gauche et de droite. Ce texte TP peut être la phrase entière comportant le mot, mais ce peut être également une partie de cette phrase : proposition principale, proposition subordonnée, syntagme d’ordre inférieur, etc. L’analyseur ASY effectue ensuite la vérification syntaxique du texte partiel TP, puis réitère cette vérification en remplaçant successivement dans TP le mot Ml par les autres mots de la suite ambiguë : M2, M3, etc. Il supprime alors de la suite complète les mots dont la vérification s’est traduite par un échec. Si cette liste ne comporte plus qu’un mot, il remplace le mot Ml par ce mot dans le texte en train d’être saisi, sans soulignement puisque toute ambiguïté a été levée. Si au contraire cette suite comporte encore 3 plusieurs mots ambigus , il remplace dans le texte T le mot Ml par le plus fréquent d’entre eux M’ 1 et maintient son soulignement puisqu’une ambiguïté subsiste. Il soumet ensuite la nouvelle suite de mots aux analyseurs sémantiques décrits plus loin, lesquels s’efforceront à leur tour de lever définitivement l’ambiguïté. Enfin si la suite ne comporte plus aucun mot, l’analyseur syntaxique ASY signale cette erreur syntaxique par un style particulier donné au mot déjà affiché Ml. Pour lever l’ambiguïté de la première suite ambiguë du texte Tl, l’analyseur sera ainsi amené à analyser les textes partiels « mes yeux» et « mer yeux ». Seul le premier étant syntaxiquement correct, on voit sur le texte T3 qui résulte de l’application de l’analyseur syntaxique sur le texte T2, que le mot souligné « mes » de ce texte y a été remplacé par le même mot non souligné, puisque toute ambiguïté a été levée. Dans de très rares cas, il ne pourra cependant être évité que plusieurs mots ambigus appartiennent au texte partiel TP qui a été déterminé par l’analyseur syntaxique : celui-ci effectuera alors la vérification syntaxique pour toutes les combinaisons possibles de mots qui en découlent et supprimera en fonction du résultat certains mots de certaines des suites ambiguës correspondantes . Le vérificateur syntaxique devra bien sûr être choisi parmi les meilleurs de l’état de l’art et il paraît certain que l’analyseur syntaxique sera alors en mesure de remplacer, comme c’est le cas pour le texte T2, la plupart des mots ambigus par le mot exact qu’a voulu saisir l’utilisateur. Il restera néanmoins des séquences pour lesquelles l’analyseur syntaxique sera par essence impuissant à lever cette ambiguïté. Le dernier mot du texte T2 : « ouyrage » appartient ainsi à la suite ambiguë de deux mots puisque les lettres « t » et « v » sont inscrites sur la même touche du terminal TM. Ce mot « ouyrage », le plus fréquent des deux, est resté souligné dans le texte T3 parce que les deux mots ayant la même étiquette grammaticale, la phrase à laquelle ils appartiennent a été trouvée syntaxiquement correcte aussi bien avec l’un qu’avec l’autre. Chaque fois qu’une telle ambiguïté subsiste, le logiciel de correction LC selon l’invention fait appel en premier lieu à un « analyseur sémantique » ASE1. Cet analyseur fait référence à un corpus documentaire CD constitué d’un très grand nombre de documents dont la qualité orthographique et grammaticale est assurée : ouvrages littéraires, articles de journaux, textes de loi... (écrits bien sûr dans la langue du texte T). On appellera alors « entité de contexte associée » un texte partiel entourant l’un des mots de Tune des suites ambiguës de mots du terminal TM et se trouvant dans le même temps dans l’un des documents du corpus documentaire CD. On dira de plus que deux entités de contexte associées sont équivalentes si Tune d’elles peut se déduire de l’autre en changeant le nombre des noms, le genre des pronoms et des articles, le temps des verbes, etc. Elles seront également dites équivalentes si Tune d’elles se déduit de l’autre en y supprimant certains mots ou syntagmes (adjectifs, adverbes, complément de nom, etc.). Enfin elles pourront l’être aussi par simple décision du concepteur du logiciel. Dans un ensemble d’entités de contexte équivalentes les unes aux autres, on appellera « entité générique de contexte associée » la plus « simple » d’entre elles. Son identité pourra là aussi provenir de l’application de règles générales, mais elle pourra également être choisie en 4 tant que telle par le concepteur du logiciel. Les entités de contexte associées au mot « ouvrage » et listées ci-dessous : , , , , , , , , beaucoup , beaucoup sont ainsi toutes équivalentes et ont comme entité générique l’entité : . Si EGCA est une entité générique de contexte associée à l’un des mots M d’une suite ambiguë de mots où M est l’un quelconque des mots de l’une quelconque des suites ambiguës du terminal TM. L’élaboration de ce corpus CCA est effectuée une fois pour toutes par exploration dans le corps documentaire CD de tous les contextes entourant l’un des mots ambigus du terminal TM. Il appartient néanmoins au concepteur du logiciel de ne pas tenir compte des entités de contextes associées dont les occurrences sont trop peu nombreuses pour être significatives. Si en revanche il existe une entité générique associée à un mot M d’une suite ambiguë dont le nombre d’occurrences est jugé significatif, les nombres d’occurrences des autres mots de ladite suite doivent tous être mémorisés dans le corpus CCA, fussent-ils nuis. Pour lever l’ambiguïté d’une suite ambiguë de mots , l’analyseur sémantique ASE1 recherche s’il existe dans le texte T en train d’être saisi un texte partiel entourant le mot Ml et syntaxiquement équivalent à Tune des entités génériques EGCA du corpus CCA relatives à Ml. S’il n’en existe pas, le logiciel selon l’invention fait appel à un deuxième analyseur sémantique décrit plus loin. Sinon, il analyse la suite des nombres d’occurrences NI = NO (EGCA, Ml), N2 = NO (EGCA, M2), N3 = NO (EGCA, M3)... et élimine d’abord de la suite les mots M pour lesquels le nombre d’occurrences N est nul. S’il ne reste qu’un mot dans la suite restante , ce mot remplace Ml dans le texte T et est affiché sans soulignement puisque toute ambiguïté a été levée (on notera que tous les nombres d’occurrences NI, N2, N3... ne peuvent être nuis en même temps, sinon les doublets correspondants n’existeraient pas dans le corpus CCA). S’il reste plusieurs mots dans la suite , l’analyseur choisit le mot M’ pour lequel le nombre d’occurrence NO (M’) est le plus grand et le place en tête de ladite suite. Il remplace pour la même raison le mot souligné Ml par le mot M’ dans le texte T lui-même, tout en conservant ce soulignement puisqu’une ambiguïté subsiste que 5 le logiciel de correction LC tentera de lever en faisant appel au deuxième analyseur sémantique selon l’invention. Si le corpus documentaire CD est l’ensemble des documents Internet de langue française accessibles par Google le 10/07/2014, non compris les documents dont l’orthographe et la syntaxe ne sont pas fiables (forums, etc.), on énumère ci-dessous certaines des entités génériques de contexte associées à la suite ambiguë de mots , ainsi que les nombres (estimés) d’occurrences correspondants: «ouyrage> , 0 > «outrage> , 256 000> On voit que l’entité générique de contexte : en fait partie, est équivalente au texte partiel « parlait l’outrage » qui apparaît dans le texte T3 si le mot ouyrage y est remplacé par le mot 6 outrage. Le nombre d’occurrences de cette entité générique étant nul dans le corpus documentaire CD, l’analyseur sémantique ASE1 remplacera dans le texte T3 le mot « ouyrage » souligné par le même mot non souligné puisqu’il est désormais certain que c’est bien ce mot qu’a voulu saisir l’utilisateur. Un correcteur « humain », même autre que l’auteur du document, aurait bien sûr effectué cette correction tout aussi facilement parce que chacun « sait » que les outrages ne parlent pas, contrairement aux ouvrages! L’exécution sur le texte T2 de l’analyseur syntaxique ASY puis de l’analyseur sémantique ASE1 aura au total permis d’aboutir à un texte totalement exempt d’ambiguïtés (texte T4). Si en revanche la séquence ambiguë avait été précédée par l’expression , le mot « outrage » (24000 occurrences) aurait remplacé le mot « ouvrage » (70 occurrences), mais serait néanmoins resté souligné puisque la probabilité que le mot « cible » soit le mot « ouvrage », bien que très faible, est restée non nulle. Si est l’une des suites ambiguës de mots du terminal TM, on appellera MA (M2, Ml), ou mot associé au couple de mots (M2, Ml), un mot qui apparaît plus souvent dans un paragraphe contenant M2 dans le corpus documentaire CD que dans un paragraphe contenant Ml (bien que ce dernier soit plus fréquent dans la langue que M2). On définit de même les mots associés MA (M, M’) où M et M’ sont deux mots quelconques de la même suite ambiguë , M étant moins fréquent dans la langue que M’. Les mots « tapis » et « tapir » appartiennent ainsi à la même suite ambiguë de mots pour le terminal TM, le premier de ces mots étant beaucoup plus fréquent dans la langue que le deuxième. Cependant la recherche sur Internet pour le couple de mots-clés « tapir » et « fourmi » renvoie un nombre de documents beaucoup plus grand que la recherche pour le couple « tapis » et « fourmi » : le mot « fourmi » a donc plus de chances de cohabiter avec le mot « tapir » qu’avec le mot « tapis » dans un même paragraphe du corpus documentaire CD. Si cela est confirmé, le mot « fourmi » sera en conséquence l’un des mots associés au couple de mots (tapir, tapis). On constitue alors à partir du corpus CD un « corpus des mots associés » CMA dont chaque élément est du type : et où LMA (M,M’) est la liste, qui peut être vide, des mots associés relatifs à l’un quelconque de couples de mots M et M’ que Ton peut extraire de Tune quelconque des suites ambiguës du terminal TM. Si l’analyseur sémantique ASE1 a échoué à lever complètement l’ambiguïté d’une suite de mots ambigus , le logiciel de correction LC fait alors appel à un deuxième analyseur sémantique ASE2 qui s’efforce à partir du corpus des mots associés CMA de détecter si l’un des mots M2, M3... n’est pas plus probable que Ml dans le contexte particulier du texte T en train d’être saisi. Pour cela il recherche s’il existe dans le paragraphe P contenant Ml un mot M appartenant à la liste LMA (M2, Ml). Si oui, il remplace le mot Ml par le mot M2 dans la suite et effectue la même substitution dans le texte T ; si non, il supprime le mot M2 de ladite suite. Si la suite ne comportait au départ que deux mots, la tâche de l’analyseur ASE2 est terminée ; sinon, il réitère l’opération sur la nouvelle suite jusqu’à ce qu’elle ne comporte plus qu’un mot qui sera donc celui qui apparaîtra in fine dans le texte T. Ce mot conservera néanmoins son soulignement sauf dans le cas suivant : les nombres d’occurrences relatifs aux autres mots de la suite 7 ambiguë sont nuis et celui relatif au mot retenu est supérieur à un certain nombre NMIN considéré comme suffisamment significatif. Dans une variante de l’analyseur sémantique ASE2, le corpus des mots associés CMA est constitué non seulement des mots associés M de chaque liste de mots LMA (M2, Ml) mais aussi de tous les ensembles de plusieurs mots M, M’, M”... que l’on trouve plus souvent simultanément associés au mot M2 qu’au mot Ml dans un même paragraphe du corpus documentaire CD. L’analyseur ASE2 travaille alors sur ce corpus élargi qui augmente les chances de trouver le mot le plus probable d’une suite . Si on reprend l’exemple de la suite ambiguë , on peut constater que le nombre de documents trouvés sur Internet et qui contiennent à la fois les mots « tapis », « ongulé » et « trompe » est de 8200 alors que ce nombre est de 293000 si on remplace le mot « tapis » par le mot « tapir ». Il est extrêmement probable que cette différence se retrouve en valeur relative et même s’accentue pour les paragraphes du corpus documentaire CD entourant les mêmes mots « tapis » et « tapir ». Si donc la séquence ambiguë coexiste avec le mot « ongulé » et avec le mot « trompe » dans le même paragraphe du texte T en train d’être saisi, l’analyseur ASE2 remplacera dans ledit texte le mot « tapis » par le mot « tapir ». Il n’est pas nécessaire que le logiciel de correction LC attende la fin de la saisie du paragraphe P pour lancer l’analyseur ASE2 en cas d’échec de l’analyseur ASE1. En effet ASE2 travaillera alors non avec le paragraphe où se trouve le mot ambigu, mais avec le texte partiel constitué par les mots qui le précèdent et remplacera ce mot par un mot plus probable dès que celui-ci aura été trouvé. Il devra néanmoins recommencer l’analyse à la fin du paragraphe pour afficher le mot le plus probable qu’il aura trouvé à ce moment de la saisie, s’il est différent du mot déjà affiché. Le nombre de mots restés ambigus après le passage de l’analyseur syntaxique ASY est très probablement inférieur à 3% du nombre total de mots de la langue pour une saisie sur le terminal TM de la figure 1. Si on accorde à ces mots une moyenne de 50 entités génériques de contexte (les plus significatives) et une moyenne de 50 mots ou groupes de mots associés, il apparaît certain que la mémorisation des corpus correspondants CCA et CMA est à la portée d’un terminal mobile. Les corpus complets peuvent de toute façon être accueillis par un site distant S, si bien qu’une partie (minoritaire) des corrections sémantiques sera alors effectuée en faisant appel à ce site. Ce dernier pourra enfin calculer en temps réel, toujours en s’appuyant sur le corpus documentaire CD, les éléments nécessaires à la correction d’une ambiguïté lorsque les nombres correspondants d’occurrences sont trop rares pour avoir été enregistrés (voir figure 4). Dans une variante du procédé selon l’invention, le texte à partir duquel est déterminé le corpus des mots associés n’est pas élaboré à partir des paragraphes du corpus documentaire CD qui entourent un mot ambigu, mais de textes partiels entourant le même mot et contenus dans ces paragraphes, définis de la façon suivante : 8 Ils sont identiques au paragraphe qui les contient si celui-ci comporte un nombre de mots inférieur à un certain nombre NMAX. Ils sont constitué dans le cas contraire d’un groupe de phrases contiguës totalisant un nombre de mots inférieur ou égal à NMAX et tels qu’en y ajoutant une phrase, ce nombre de mots lui serait supérieur. Les mots qui entourent à gauche et à droite la phrase contenant le mot ambigu doivent y être en nombre le plus égal possible. La recherche par l’analyseur sémantique de mots ou de groupes de mots associés à un mot ambigu dans le texte T en train d’être saisi s’effectuera bien sûr sur un texte partiel du texte T défini de la même façon. Le logiciel de correction LC selon l’invention peut être appliqué non seulement à un texte saisi avec le procédé de saisie selon l’invention, mais aussi par un procédé totalement prédictif ou par tout autre procédé entraînant des ambiguïtés pour certains mots. Un trop grand nombre de mots ambigus par phrase peut néanmoins entraîner un temps d’exécution beaucoup plus important et surtout un risque d’échec très élevé. REVENDICATIONS 1. Procédé de saisie d’un texte sur un clavier dont certaines touches comportent plusieurs lettres, caractérisé en ce que : a) La frappe de la première lettre d’un mot est effectuée en tapant sur la touche où elle se trouve un nombre de fois correspondant à la position de cette lettre sur ladite touche. b) Le reste du mot est saisi à raison d’une seule frappe par lettre. c) La saisie du mot est ensuite validée par une frappe de la touche . d) Lorsqu’une séquence ambiguë de frappes a eu lieu, le mot compatible avec cette séquence le plus fréquent dans la langue du texte en train d’être saisi se trouve affiché derrière le curseur courant dans le style souligné ou dans tout autre style permettant de le différencier des mots non ambigus.