Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Empirical Study of Soft Clustering Technique for Determining Click Through Rate in Online Advertising Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

PURAN: Word Prediction System for Punjabi Language News

verfasst von : Gurjot Singh Mahi, Amandeep Verma

Erschienen in: Data Management, Analytics and Innovation

Verlag: Springer Singapore

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper presents an outline of the PURAN: A state-of-the-art word prediction system for Punjabi language news. Word prediction systems are used to increase the user text composition rate while typing the text. Brief background of the various approaches utilized in the development of word prediction systems, while discussing the various factors affecting the development of such systems is provided. This paper also elaborates the word prediction system architecture in detail. The system performance was tested on Keystroke saving, Hit ratio, Average rank and Average keystrokes benchmark metrics. The paper demonstrates that the PURAN has achieved highest Hit ratio in Regional news genre followed by National news genre by making lowest average keystrokes in the said categories of news. The results show that system has achieved 88.38% Average Hit ratio with 51.42% Average keystroke saving for N = 10.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Studies on Radar Imageries of Thundercloud by Image Processing Technique
Nächstes Kapitel Implementation of hDE-HTS Optimized T2FPID Controller in Solar-Thermal System
Fußnoten
4
World Population Prospects: The 2017 Revision”. United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division.
 
Literatur
1.
Carlberger, A., Carlberger, J., Magnuson, T., Hunnicutt, M.S., Palazuelos-cagigas, S.E., Navarro, S.A.: Profet, a new generation of word prediction: an evaluation study. In: Natural Language Processing for Communication Aids, pp 23–28 (1997)
2.
Matiasek, J., Baroni, M., Trost, H.: FASTY—a multi-lingual approach to text prediction. In: International Conference on Computers for Handicapped Persons, pp 243–250. Springer, Berlin (2002)
3.
Dunlop, M.D., Crossan, A.: Predictive text entry methods for mobile phones. Pers. Technol. 4(2–3), 134–143 (2000)CrossRef
4.
Sharma, M.K., Samanta, D.: Word prediction system for text entry in Hindi. ACM Trans. Asian Lang. Inf. Process. 13(2), 1–29 (2014)CrossRef
5.
Arnold, K.C., Gajos, K.Z., Kalai, A.T.: On suggesting phrases vs. predicting words for mobile text composition. In: Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology—UIST’16, pp 603–608 (2016)
6.
7.
8.
9.
Longuet-Higgins, H.C., Ortony, A.: The adaptive memorization of sequences. In: Proceedings of the 3rd Annual Machine Intelligence Workshop, pp 311–322 (1968)
10.
Cai, F., de Rijke, M.: A survey of query auto completion in information retrieval. Found. Trends® Inf. Retr. 10(4), 273–363 (2016)CrossRef
11.
Garay-Vitoria, N., Abascal, J.: Text prediction systems: a survey. Univ. Access Inf. Soc. 4(3), 188–203 (2006)CrossRef
12.
Garay-Vitoria, N., González-Abascal, J.: Using statistical and syntactic information in word prediction for input speed enhancement. In: Information Systems Design and Hypermedia, pp 223–230 (1994)
13.
Heckathorne, C.W., Childress, D.S.: Applying anticipatory text selection in a writing aid for people with severe motor impairment. IEEE Micro 3(3), 17–23 (1983)CrossRef
14.
Hunnicutt, S.: Input and output alternatives in word prediction. STL-QPSR 2(3), 015–029 (1987)
15.
Swiffin, A.L., Arnott, J.L., Pickering, J.A., Newell, A.F.: Adaptive and predictive techniques in a communication prosthesis. Augment. Altern. Commun. 3(4), 181–191 (1987)CrossRef
16.
Venkatagiri, H.: Efficiency of lexical prediction as a communication acceleration technique. Augment. Altern. Commun. 9(3), 161–167 (1993)CrossRef
17.
Fazly, A.: The use of syntax in word completion utilities. M.Tech. Thesis, Department of Computer Science, University of Toronto (2002)
18.
Jurafsky, D., Martin, J.H.: Speech and Language Processing. Prentice Hall, New Jersey (2000)
19.
Bertenstam, J., Hunnicutt, S.: Adding morphology to a word predictor. In: The European Context for Assistive Technology (Proceedings of the 2nd Tide Congress), pp 312–315 (1995)
20.
Garay-Vitoria, N., Abascal, J.G.: Word prediction for inflected languages application to basque language. In: Natural Language Processing for Communication Aids, pp 29–36 (1997)
21.
Garay, N., Abascal, J., Gardeazabal, L.: Evaluation of prediction methods applied to an inflected language. In: International Conference on Text, Speech and Dialogue, pp 397–403 (2002)
22.
Garay-vitoria, N., Abascal, J.: A comparison of prediction techniques to enhance the communication rate. In: ERCIM Workshop on User Interfaces for All, pp 400–417 (2004)CrossRef
23.
Garay-Vitoria, N., Abascal, J.: User interface factors related to word-prediction systems. In: Proceedings of the 7th International Conference on Work with Computing Systems WWCS2004, pp 77–82 (2004)
24.
Newell, A., Arnott, J., Booth, L., Beattie, W., Brophy, B., Ricketts, I.: Effect of the ‘PAL’ word prediction system on the quality and quantity of text generation. Augment. Altern. Commun. 8(4), 304–311 (1992)CrossRef
25.
MacKenzie, I.S., Tanaka-Ishii, K.: Text entry using a small number of buttons. In: MacKenzie, I.S., Tanaka-Ishii, K. (eds.) Text Entry Systems: Mobility, Accessibility, Universality, pp. 105–121. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA (2007)CrossRef
26.
Koester, H.H., Levine, S.: Model simulations of user performance with word prediction. Augment. Altern. Commun. 14(1), 25–36 (1998)CrossRef
27.
Brass, P.: Advanced Data Structures, vol. 1. Cambridge University Press, Cambridge (2008)CrossRef
28.
Lesher, G.W., Moulton, B.J., Higginbotham, D.J.: Techniques for augmenting scanning communication. AAC Augment. Altern. Commun. 14(2), 81–101 (1998)CrossRef
29.
Ghosh, S., Sarcar, S., Samanta, D.: Designing an efficient virtual keyboard for text composition in Bengali. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Human Computer Interaction, April, pp 84–87 (2011)
Metadaten
Titel
PURAN: Word Prediction System for Punjabi Language News
verfasst von
Gurjot Singh Mahi
Amandeep Verma
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Data Management, Analytics and Innovation

Print ISBN: 978-981-329-948-1

Electronic ISBN: 978-981-329-949-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-32-9949-8_26

Neuer Inhalt

    Bildnachweise