Disambiguation of imprecise input with one-dimensional rotational text entry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a distinction between disambiguation supporting continuous versus discrete ambiguous text entry. With continuous ambiguous text entry methods, letter selections are treated as ambiguous due to expected imprecision rather than due to discretized letter groupings. We investigate the simple case of a one-dimensional character layout to demonstrate the potential of techniques designed for imprecise entry. Our rotation-based sight-free technique, Rotext, maps device orientation to a layout optimized for disambiguation, motor efficiency, and learnability. We also present an audio feedback system for efficient selection of disambiguated word candidates and explore the role that time spent acknowledging word-level feedback plays in text entry performance. Through a user study, we show that despite missing on average by 2.46--2.92 character positions, with the aid of a maximum a posteriori (MAP) disambiguation algorithm, users can average a sight-free entry speed of 12.6wpm with 98.9% accuracy within 13 sessions (4.3 hours). In a second study, expert users are found to reach 21wpm with 99.6% accuracy after session 20 (6.7 hours) and continue to grow in performance, with individual phrases entered at up to 37wpm. A final study revisits the learnability of the optimized layout. Our modeling of ultimate performance indicates maximum overall sight-free entry speeds of 29.0wpm with audio feedback, or 40.7wpm if an expert user could operate without relying on audio feedback.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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