Resumen

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.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:predictor de texto especializado, tasa de entrada de texto, predictor de texto, propósito del predictor de texto, datos de entrenamiento, predicción razonable, términos hipónimos, usuario, base de datos semántica, palabra
• Keywords:specialized text predictor, text input rate, text predictor, purpose text predictor, training data, reasonable prediction, hyponym terms, user, sematic database, word