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Enregistrement W1590330054 · doi:10.1080/07370024.2012.678241

Multilingual Touchscreen Keyboard Design and Optimization

2012· article· en· W1590330054 sur OpenAlexaff
Xiaojun Bi, Barton A. Smith, Shumin Zhai

Notice bibliographique

RevueHuman-Computer Interaction · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylusTouchscreenPinyinComputer scienceGermanHuman–computer interactionArtificial intelligenceEngineering drawingChinese charactersEngineeringLinguisticsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A keyboard design, once adopted, tends to have a longlasting and worldwide impact on daily user experience. There is a substantial body of research on touch-screen stylus keyboard optimization. Most of it has focused on English only. Applying rigorous mathematical optimization methods and addressing diacritic character design issues, this article expands this body of work to French, Spanish, German, and Chinese. More important and counter to the intuition that optimization by nature is necessarily specific to each language, this article demonstrates that it is possible to find common layouts that are highly optimized across multiple languages for stylus (or single finger) typing. We first obtained a layout that is highly optimized for both English and French input. We then obtained a layout that is optimized for English, French, Spanish, German, and Chinese pinyin simultaneously, reducing its stylus travel distance to about half of QWERTY's for all of the five languages. In comparison to QWERTY's 3.31, 3....

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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