SWIFTKEY TAPS用于新键盘应用程序的神经网络，可以改善预测打字

SWIFTKEY推出了一个新的移动键盘应用程序的新实验版本，可以显着提高预测打字的准确性。

SWIFTKEY神经alpha应用程序现在是一个Android-offiagr，而且，它的名字表明，它仍然是早期产品，所以可能容易发生虫子。But it’s for this reason that the London-based company elected to launch a separate, standalone app rather than integrate the features into its existing flagship app.

如果您是SWIFTKEY的新手，该应用程序在多年上在Android开发了坚实的声誉，更换了手机和平板电脑上的默认键盘应用程序。它会随着时间的推移而学习你的写作风格，甚至在开始键入它之前预测下一个单词 - 这部分是基于历史模式，但它也扫描来自无数来源的文本来“学习”流行的订单放置了哪个词。Swiftkey去年终于为iOS推出了。

新的SWIFTKEY神经应用程序使用人工神经网络（ANNS）来预测和正确的语言。Anns代表了更广泛的机器学习和人工智能领域的一部分，并且更直接基于人类脑的结构和工作。这与SwiftKey的现有N-GRAM模型相反，这与概率和计算语言学有关。

虽然n-gram技术确实为常用短语提供准确的预测，但存在固有的限制。它不看出单词的实际含义 - 它只能准确地预测它之前在集合序列之前看到的单词。神经网络为混合带来了更多的人体元素，可以看出你打字的含义来提供更好的预测。

“它[神经网络]赋予SWIFTKey的能力来预测，并以更具意义的方式预测和建议单词，更像是人们如何使用语言，”Swiftkee首席营销官Joe Broidwood在接受Vidturebeat采访时说。

虽然这是早期的日子，但这表示移动键入的显着步骤，可能导致更有意义的上下文的建议。这是一个看一些SwiftKey的神经化源如何改善应用程序的能力，以改善其次要键入的应用程序。

以上：1.n-gram与神经网络

以上：2.n-gram与神经网络

以上：3.n-gram与神经网络

以上：4.n-gram与神经网络

虽然这代表了这种技术在键盘应用程序中实现的第一次，但谷歌最近涉及到谷歌翻译应用程序的更新中的神经网络。刷新以20种语言提出的实时视觉翻译（例如，标志），由卷积神经网络成为可能。

对于SWIFTKEY及其数百万的快乐纹章，神经网络承诺，无论从您的语言使用和其他文本中吸取的内容如何，都会更快地带来更快，更准确的打字。“它会很好地了解你，它将准确地预测你的整个句子，在你的语气的基础上，基于你的情况，”公司表示。

去年，新闻出现了Swiftkey正在与尊敬的物理学家斯蒂芬·霍克合作，帮助他快速地沟通两倍。事实上，Swiftkey一直在幕后落后两年，以便为他开发技术，为他开发技术 - 从抱怨中学习并预测他计划根据历史模式输入的角色和单词。

随着公司的神经网络技术即将到来，我们可以更好地了解一些人工智能研究，这些研究在Swiftkey的幕后。