Este artículo describe en detalle el diseño del predictor de texto especializado para pacientes con la enfermedad de Huntington. El objetivo principal del predictor de texto especializado es mejorar la tasa de entrada de texto limitando las frases que el usuario puede escribir. Demostramos que este predictor especializado puede mejorar significativamente la tasa de entrada de texto en comparación con un predictor de texto estándar de propósito general. Sin embargo, el predictor de texto especializado hace más difícil que el usuario exprese sus propias ideas. Hemos mejorado aún más el predictor de texto utilizando la base de datos semántica para extraer términos sinónimos, hiperónimos e hipónimos para las palabras que no están presentes en los datos de entrenamiento del predictor de texto especializado. Estos datos pueden utilizarse para calcular predicciones razonables de palabras que el predictor de textos no conoce originalmente.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Preparación y propiedades ignífugas y de supresión de humos de Scrimber híbrido de bambú-madera relleno de nanopartículas de calcio y magnesio
Artículo:
Análisis cuantitativo del agua fría para consumo humano en los hospitales españoles
Artículo:
Algoritmo de fusión difusa basado en clusters para la detección de eventos en redes de sensores inalámbricas heterogéneas
Artículo:
Diseño y fabricación de un interruptor nanofotónico 1 × 2
Artículo:
Propiedades físicas y de tracción del papel de Sida rhombifolia hecho a mano
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Artículo:
Estudio sobre la migración global de materiales plásticos de empaque usados en la industria de alimentos