सूचना प्रौद्योगिकी और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जर्नल
खुला एक्सेस

अमूर्त

अफान ओरोमो में पाठ उत्पादन को बढ़ाना और शब्द पूर्वानुमान और पूर्णता विकसित करने में विकलांग उपयोगकर्ताओं की सहायता करना

वर्किनेह टेसेमा और ड्यूरेसा तामीरत

यह कार्य विकलांग उपयोगकर्ताओं के लिए एक शब्द पूर्वानुमान और पूर्णता प्रस्तुत करता है। इस कार्य के पीछे का विचार विकलांग उपयोगकर्ताओं के लिए उनकी मातृभाषा में कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर और फ़ाइल संपादन के साथ बातचीत करने का अवसर खोलना है। सामान्य व्यक्तियों की तरह, विकलांग उपयोगकर्ताओं को भी अपने जीवन में प्रौद्योगिकी तक पहुँच की आवश्यकता होती है। मॉडल विकसित करने के लिए हमने अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग का उपयोग किया है। इस कार्य में उपयोग किया गया एल्गोरिदम एन-ग्राम एल्गोरिदम (यूनिग्राम, बिग्राम और ट्रिग्राम) था जो वाक्य में सही शब्द की भविष्यवाणी करके एक शब्द को स्वचालित रूप से पूरा करता है जो समय बचाता है, गलत वर्तनी, टाइपिंग के कीस्ट्रोक्स और विकलांगों की सहायता करता है। यह कार्य बताता है कि हम सीखने की प्रक्रिया के लिए आवश्यक ओवरहेड को खत्म करने के लिए नियमित कीबोर्ड का उपयोग करने वाले गति बाधा वाले लोगों के लिए एक सहायक तकनीक के रूप में, शब्द पूर्वानुमान के माध्यम से शब्द प्रविष्टि जानकारी को कैसे बेहतर बनाते हैं। हम अपने काम में इस्तेमाल किए जा रहे विभिन्न मॉडलों की तुलना करने के लिए मूल्यांकन मीट्रिक भी प्रस्तुत करते हैं। परिणाम ने तर्क दिया कि अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण में भविष्यवाणी 90% की सटीकता प्रदान करती है। यह कार्य विशेष रूप से उन विकलांग उपयोगकर्ताओं की सहायता करता है, जिन्हें वर्तनी का खराब ज्ञान है या मुद्रणालय, संस्थानों या सरकारी संगठनों, उनके (कलाई, हाथ और बांह) में बार-बार तनाव की चोटें हैं, लेकिन जिन उपयोगकर्ताओं को दृष्टि संबंधी समस्याएं हैं, उनके लिए और अधिक जांच की आवश्यकता है।