![](/images/graphics-bg.png)
User Adaptive Text Predictor for Mentally Disabled Huntington’s Patients
المؤلفون المشاركون
Gelšvartas, Julius
Simutis, Rimvydas
Maskeliūnas, Rytis
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-02-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper describes in detail the design of the specialized text predictor for patients with Huntington’s disease.
The main aim of the specialized text predictor is to improve the text input rate by limiting the phrases that the user can type in.
We show that such specialized predictor can significantly improve text input rate compared to a standard general purpose text predictor.
Specialized text predictor, however, makes it more difficult for the user to express his own ideas.
We further improved the text predictor by using the sematic database to extract synonym, hypernym, and hyponym terms for the words that are not present in the training data of the specialized text predictor.
This data can then be used to compute reasonable predictions for words that are originally not known to the text predictor.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gelšvartas, Julius& Simutis, Rimvydas& Maskeliūnas, Rytis. 2016. User Adaptive Text Predictor for Mentally Disabled Huntington’s Patients. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099636
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gelšvartas, Julius…[et al.]. User Adaptive Text Predictor for Mentally Disabled Huntington’s Patients. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099636
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gelšvartas, Julius& Simutis, Rimvydas& Maskeliūnas, Rytis. User Adaptive Text Predictor for Mentally Disabled Huntington’s Patients. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099636
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099636
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)