很多人每天花費大量時間使用移動設備鍵盤：撰寫電子郵件，發(fā)短信，參與社交媒體等。 然而，移動鍵盤仍然在處理速度方面處于劣勢。 用戶平均在移動設備上的打字速度比在物理鍵盤上慢35％。 為了改變這*點，zui近谷歌團隊為Gboard for Android提供了許多改進，致力于創(chuàng)建*個智能機制的 鍵盤，能夠為用戶以任何選擇的語言提供建議和糾*錯誤，從而實現(xiàn)更快更高質(zhì)量的輸入。

事實上，移動鍵盤將觸摸輸入轉(zhuǎn)換為文本的方式類似于語音識別系統(tǒng)將語音輸入轉(zhuǎn)換為文本的方式，雷鋒網(wǎng)了解到，該團隊將利用語音識別的經(jīng)驗來實現(xiàn)觸摸輸入。

團隊**創(chuàng)建了*個強大的空間模型，將原始觸摸點的模糊序列映射到鍵盤上的按鍵，就像用聲學模型將聲音定位到語音單元的順序*樣。

第二，構(gòu)建*個基于有限狀態(tài)傳感器（FST）的核心解碼引擎，以確定給定輸入觸摸序列的zui有可能的字符序列。 隨著數(shù)學形式主義和語音應用的廣泛成功， FST解碼器將提供支持各種復雜鍵盤輸入行為以及語言特性所需的靈活性。 在這篇文章中，將為您詳細介紹這兩個系統(tǒng)的發(fā)展。

神經(jīng)空間模型

移動鍵盤輸入的錯誤通常歸結(jié)于“胖手指打字”（fat finger typing，或在滑動打字中定位到空間位置相似的詞，如下圖所示）以及認知和操作錯誤（表現(xiàn)為拼寫錯誤，字符插入，刪除或互換等）。 智能鍵盤需要能夠解決這些錯誤，并且可以快速準確地預測*確的單詞。 據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，該團隊為Gboard構(gòu)建了*個空間模型，用于在字符*別處理這些錯誤，將屏幕上的觸摸點映射到實際按鍵。