深度定制令预测变得更有效,比如霍金常用的词汇「黑洞」(The Black Hole),完全不需要输入太多,输入 “The” 后面的就出来了。
在通信系统中集成了 SwiftKey 的技术之后,测试结果表明,要完成一个包含一定数量的目标文本块,霍金教授实际上只输入了其中 15 - 20% 的字符,这样,霍金的讲话速度差不多提高了一倍。
在SwiftKey 的智能输入技术中,它们除了要考虑用户与键盘的交互方式,观察用户打字时准确率有多高,是否经常按错个别键,还要学习用户如何以自己方式使用语言,比如记忆用户的惯用词组以及讲话时不同语言的切换方式。一定程度上,它们就是通过学习用户的错误输入习惯来优化自动纠错系统,从而提高普通用户的输入速度。
在位霍金优化通信系统的过程当中,最大的难题反而是霍金教授的拼写太过准确。奥斯本告诉《好奇心日报》,智能手机用户打字的时候通常都粗枝大叶,会犯很多拼写错误,人们可能认为用两个拇指在那么小的屏幕上飞快地点触键盘难免会犯这样的拼写错误,但霍金教授的定制通信系统就不容易犯这种错误。
在优化自动纠错时,奥斯本表示“我们首先需要了解应用的运行平台,不同的终端平台会分别出现哪类拼写错误——什么原因造成的这种拼写错误、在文本输入时呈什么样的状态、智能联想哪些相关词汇。”
不论是针对霍金这样的特例,还是针对在智能手机上使用虚拟键盘的普通用户,智能水平和技术的情境感知水平真正决定了用户的打字体验。奥斯本告诉《好奇心日报》,“人们对自我行为的考虑越少,就越轻松地实现语言流畅。”
目前,它们将用户的输入效率提高了 30%,在35%的情况下它们可以准确预测下一个要输入的词汇。
今年 1 月起,SwiftKey 输入法正式开始支持中文。奥斯本认为,最大的难题在于,“大多数西方语言对词的构成及词与词之间的关联有着明确的界定。但是对于中文这样的语言,词语构成的界定并没有那么清晰——这样会随之产生许多不同的含义!”
另外,中文之所以那么复杂是因为它包含了许多种方言,因此拼音的输入方式也存在多种变体,如何让说不同方言的人都能不受任何约束地输入拼音,也是 SwiftKey 这种以西方语言输入起家的输入法要解决的难题。