Sembrano settimane particolarmente movimentate per Apple se si considera il grande numero di brevetti pubblicati recentemente. Quelli di oggi, per un totale di tre brevetti, descrivono dei metodi in grado di migliorare il funzionamento della correzione automatica.
Stando a quanto emerso da tre nuovi brevetti pubblicati dallo U.S. Patent and Trademark Office statunitense e scoperti recentemente da AppleInsider sembra che Apple sia intenzionata a trovare dei metodi che possano migliorare l’accuratezza della correzione automatica, funzionalità in grado di correggere automaticamente gli errori durante la scrittura sui dispositivi della compagnia. Due dei brevetti depositati sembrerebbero interessare in modo specifico la scrittura automatica e la correzione della grammatica, con un terzo brevetto indirettamente collegato a questa feature.
Il primo brevetto, intitolato “Combining timing and geometry information for typing correction”, descrive un processo basato sull’uso della geometria di battitura e la velocità di scrittura per riuscire a rilevare in modo migliore e più accurato l’intenzione dell’utente durante l’input. Questo metodo potrebbe raccogliere informazioni sui dati relativi al tempismo di scrittura da poter usare per rilevare battiture doppie, trasposizioni o altri errori ancora. Ecco come Apple descrive questo metodo: “Ad esempio, se viene scritta la stringa “theere” ed il tempo tra la battitura di “ee” è minore di quello base, il candidato “there” potrebbe ricevere un punteggio più alto.” Il sistema in questione potrebbe non solo basarsi su un tempo pre-determinato da aggiustare in base all’utente specifico, ma sarebbe in grado di rilevare la localizzazione delle lettere su una tastiera e la geometria delle parole immesse così da riscontrare degli errori.
Un secondo brevetto, intitolato “Using parts-of-speech tagging and named entity recognition for spelling correction”, si basa sulla comprensione del contesto in cui si trovano determinate parole così da riuscire ad identificare parti del discorso ed eventuali riferimenti, riuscendo così a distinguere ad esempio tra “Apple”, la compagnia, ed il frutto. Questo metodo sfrutta un modello di linguaggio statistico e prevederebbe il parsing di parole e frasi con particolare attenzione ad indizi quali lettere maiuscole, suffissi, prefissi ed altre “features contestuali.”
Il terzo brevetto, infine, si intitola “Using statistical language models for contextual lookup“, e sembra avvicinarsi in modo particolare al metodo appena citato per riconoscere determinate parti del discorso, ma in questo caso il focus è posto su un sistema per il language processing applicato alle ricerche. Stando a quanto riportato nel brevetto, un processo per analizzare parti del discorso potrebbe aiutare a rendere più efficienti le ricerche su Internet o in un documento. L’esempio proposto in questo caso è il beneficio che potrebbe derivare dall’interpretare differentemente alcune parole.
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