Journal des technologies de l'information et du génie logiciel
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Abstrait

Améliorer la production de texte et aider les utilisateurs handicapés à développer la prédiction et la complétion de mots en afan oromo

Workineh Tesema et Duresa Tamirat

Ce travail présente une prédiction et une complétion de mots pour les utilisateurs handicapés. L'idée derrière ce travail est d'ouvrir une chance d'interagir avec des logiciels informatiques et d'édition de fichiers pour les utilisateurs handicapés dans leur langue maternelle. Comme les personnes normales, les utilisateurs handicapés ont également besoin d'accéder à la technologie dans leur vie. Afin de développer le modèle, nous avons utilisé l'apprentissage automatique non supervisé. L'algorithme utilisé dans ce travail était des algorithmes N-grammes (Unigram, Bigram et Trigram) pour compléter automatiquement un mot en prédisant un mot correct dans une phrase, ce qui permet de gagner du temps, de réduire les fautes d'orthographe, les frappes au clavier et d'aider les handicapés. Ce travail décrit comment nous améliorons les informations de saisie de mots, grâce à la prédiction de mots, en tant que technologie d'assistance pour les personnes souffrant de troubles du mouvement utilisant le clavier ordinaire, afin d'éliminer la surcharge nécessaire au processus d'apprentissage. Nous présentons également des mesures d'évaluation pour comparer les différents modèles utilisés dans notre travail. Le résultat a montré que la prédiction donne une précision de 90 % dans l'approche d'apprentissage automatique non supervisé. Ces travaux aident particulièrement à handicaper les utilisateurs qui ont de faibles connaissances en orthographe ou qui souffrent de lésions de stress répétitif au niveau du poignet, de la main et du bras, mais ils nécessitent des recherches plus approfondies pour les utilisateurs qui ont des problèmes visuels.