자동 완성

Autocomplete
여기서 "단어 예측"이 수정됩니다.심리언어학에서의 단어 예측은 언어 이해에서의 예측을 참조하십시오.

자동완성(단어완성)은 사용자가 입력하는 단어의 나머지 부분을 응용 프로그램이 예측하는 기능입니다.안드로이드와 iOS[1] 스마트폰에서는 이것을 예측 텍스트라고 부릅니다.그래픽 사용자 인터페이스에서는 일반적으로 탭 키를 눌러 제안을 수락하거나 아래 화살표 키를 눌러 여러 가지 제안 중 하나를 수락할 수 있습니다.

자동완성은 텍스트 입력 필드에 몇 글자만 입력한 후 사용자가 입력하려는 단어를 정확하게 예측할 때 인간과 컴퓨터의 상호 작용 속도를 높입니다.이 기능은 사용 가능한 단어 수가 제한된 도메인(명령줄 인터프리터 등)에서 가장 잘 작동하며, 일부 단어가 훨씬 더 일반적이거나(전자 메일 주소 지정 시 등), 구조화되고 예측 가능한 텍스트를 작성할 때(소스 코드 편집기에서처럼) 적합합니다.

많은 자동 완성 알고리즘은 사용자가 새로운 단어를 몇 번 쓴 후에 학습하고 개별 사용자의 학습 습관에 따라 대안을 제시할 수 있습니다.

정의.

본래의 목적

단어 예측 소프트웨어의 원래 목적은 신체적 장애가 있는 사람들이 단어나 [3]문장을 완성하는 데 필요한 키 입력 수를 줄이는 것뿐만 아니라 타이핑 [2]속도를 높이는 것을 돕는 것이었다.스피드를 높일 필요가 있는 것은 언어 생성 장치를 사용하는 사람들이 구술 [4]스피치를 사용하는 사람들보다 일반적으로 10% 미만의 속도로 스피치를 생성한다는 사실이다.그러나 이 기능은 텍스트를 작성하는 모든 사용자, 특히 의사 등 기술적이거나 의학적인 길고 철자가 어려운 용어를 자주 사용하는 사람들에게도 매우 유용합니다.

묘사

자동완성 또는 단어완성은 작가가 단어의 첫 글자를 쓸 때 프로그램이 하나 이상의 가능한 단어를 선택지로 예측하도록 작동한다.쓰려는 단어가 목록에 포함되어 있으면 숫자 키를 사용하여 선택할 수 있습니다.사용자가 원하는 단어가 예측되지 않은 경우, 작성자는 단어의 다음 문자를 입력해야 합니다.이 때, 단어 선택은, 제공된 단어가 선택된 단어와 같은 문자로 시작하도록 변경된다.사용자가 원하는 단어가 나타나면 해당 단어가 선택되어 텍스트에 [5][6]삽입됩니다.단어 예측의 또 다른 형태에서는 최근에 사용된 [6]단어 쌍에 기초하여 방금 쓰여진 단어 뒤에 있을 가능성이 가장 높은 단어가 예측된다.단어 예측은 언어 모델링을 사용하여 단어 집합 내에서 가장 발생할 가능성이 높은 단어를 계산합니다.[7]언어 모델링과 함께 AAC 장치의 기본 단어 예측은 종종 프리시 모델과 결합됩니다. 프리시 모델에서는 AAC 사용자가 최근 자주 사용한 단어가 [4]예측될 가능성이 높습니다.또한 단어 예측 소프트웨어는 사용자가 직접 또는 쓰여진 [5][6]단어를 "학습"하여 단어 예측 사전에 단어를 입력할 수 있도록 한다.생식기 또는 기타 저속한 용어와 관련된 일부 검색 반환은 병적인[8][9] 용어와 마찬가지로 자동 완성 기술에서 종종 누락됩니다.

스탠드아론 툴

기존 응용 프로그램에 자동 완성 기능을 추가하는 독립 실행형 도구가 있습니다.이러한 프로그램은 사용자 키 입력을 모니터링하고 처음 입력한 문자를 기준으로 단어 목록을 제안합니다.예를 들어 타이핑 에이드와 레트 [10][11]타입이 있습니다.프리웨어인 LetMeType은 더 이상 개발되지 않으며, 작성자는 소스 코드를 공개하여 누구나 개발을 계속할 수 있습니다.프리웨어이기도 한 타이핑 에이드가 활발하게 개발되고 있다.Intellicomplete는 프리웨어 버전과 페이웨어 버전 모두 인텔리콤플리트 서버 [12]프로그램에 접속하는 특정 프로그램에서만 작동합니다.많은 자동 완성 프로그램을 사용하여 속기 목록을 만들 수도 있습니다.최초의 자동 완성 소프트웨어는 Smarttype으로, 1980년대 후반으로 거슬러 올라가 현재도 이용 가능합니다.처음에는 MS/DOS용 WordPerfect에서 일하는 의료용 전사자를 위해 개발되었지만, 현재는 모든 Windows 또는 웹 기반 프로그램에서 사용할 수 있습니다.

속기

속기(Autoreplace라고도 함)는 특정 문자열을 다른 문자열(일반적으로 "my name"과 "Lee John Nikolai Francia Al Rahman" 등 더 길고 입력하기 어려운 문자열)로 자동 치환하는 관련 기능입니다.이렇게 하면 "teh"를 "teh"로 바꾸는 것과 같은 간단한 입력 오류를 조용히 수정할 수도 있습니다.단어 목록에 따라 독립 실행형 또는 텍스트 편집기에 통합된 여러 자동 완성 프로그램에도 자주 사용되는 구문에 대한 단축 기능이 포함되어 있습니다.

콘텍스트의 완성

Context Completion은 단어 Completion과 유사한 텍스트 에디터 기능으로, 동일한 문서 내 또는 일부 교육 데이터 세트 내에서 다른 유사한 단어의 현재 컨텍스트 및 컨텍스트에 따라 단어(또는 전체 구문)를 완성합니다.문맥 완성의 주요 장점은 첫 글자가 없어도 예상 단어를 더 정확하게 예측할 수 있다는 것입니다.주요 단점은 교육 데이터 세트가 필요하다는 것입니다. 일반적으로 단순한 단어 완성보다 문맥 완성에 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.컨텍스트 완성의 가장 일반적인 용도는 고급 프로그래밍 언어 에디터 및 IDE에서 볼 수 있습니다.여기에서는 트레이닝 데이터 세트를 본질적으로 사용할 수 있으며 컨텍스트 완성이 광범위한 단어 완성보다 사용자에게 더 의미가 있습니다.

라인 컴플리트란, 2006년 7월에 Juraj Simlovic이 TED 메모장에서 최초로 도입한 컨텍스트 컴플리트입니다.행 완성 컨텍스트는 현재 행이며, 현재 문서는 교육 데이터 세트로 제공됩니다.사용자가 자주 사용하는 문구로 시작하는 행을 시작하면 편집자가 유사한 행이 다른 위치까지 자동으로 완성하거나 공통 연속 목록을 제안합니다.

애플리케이션의 작업 완료는 현재 컨텍스트에 따라 기존 애플리케이션 또는 OS의 모든 기존 애플리케이션에 자동 완성 기능을 추가하는 스탠드아론 도구입니다.액션 완료의 주요 장점은 예상되는 액션을 예측할 수 있다는 것입니다.주요 단점은 데이터 세트가 필요하다는 것입니다.액션 완료의 가장 일반적인 용도는 고급 프로그래밍 언어 편집기와 IDE에서 볼 수 있습니다.그러나 각 애플리케이션의 작업 완료를 방해하지 않고 전체 PC의 모든 애플리케이션에서 글로벌하게 병렬로 작동하는 작업 완료 도구도 있습니다.

소프트웨어별 사용 현황

웹 브라우저의 경우

Mozilla Firefox 검색 상자 자동 완성

웹 브라우저에서 자동 완성은 주소 표시줄(브라우저 기록 항목 사용)과 자주 사용하는 페이지의 텍스트 상자(예: 검색 엔진 검색 상자)에서 수행됩니다.Web 주소의 자동 완성 기능은, 풀 주소가 길고, 올바르게 입력하기 어려운 경우가 많기 때문에, 특히 편리합니다.HTML5에는 자동 완성 양식 속성이 있습니다.

이메일 프로그램 내

전자 메일에서는, 통상, 자동 완성 프로그램은, 목적의 수신자의 전자 메일 주소를 입력하기 위해서 사용됩니다.일반적으로 자주 사용하는 전자 메일 주소가 적기 때문에, 그 중에서 선택하는 것은 자동 완성 기능을 사용하는 것이 비교적 용이합니다.웹 주소와 마찬가지로 이메일 주소가 긴 경우가 많기 때문에 완전히 입력하는 것은 불편합니다.

예를 들어 Microsoft Outlook Express는 주소록에 사용된 이름을 기반으로 주소를 검색합니다.구글의 Gmail은 주소나 저장된 이름에 나타나는 문자열로 주소를 찾습니다.

검색 엔진에서

검색 엔진에서 자동 완성 사용자 인터페이스 기능은 검색 상자에 쿼리를 입력할 때 사용자에게 제안된 쿼리 또는 결과를 제공합니다.이것은 일반적으로 자동 검색 또는 증분 검색이라고도 합니다.이러한 유형의 검색은 종종 음성 Soundex 알고리즘이나 언어에 의존하지 않는 Levenshtein 알고리즘과 같은 입력 오류를 허용하는 일치 알고리즘에 의존합니다.사용자가 입력하는 동안 팝업 결과를 볼 수 있도록 몇 밀리초 이내에 대용량 인덱스 또는 인기 쿼리 목록을 검색해야 하는 과제가 남아 있습니다.

자동완성은 검색이 수행될 때 부정적인 검색어가 제안될 경우 개인과 기업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.사기, 불만, 사기 등 부정적인 검색어와 연계된 기업들이 결과를 바꾸려 함에 따라 오토 컴플리트(Autocomplete)는 이제 평판 관리의 일부가 되었습니다.특히 구글은 알고리즘의 작동 방식에 영향을 미치는 몇 가지 측면을 나열했지만,[13] 이는 조작에 대한 가능성이 있는 영역이다.

소스 코드 에디터

Qt Creator 5.0의 코드 완성: 프로그래머는 몇 가지 코드를 입력하고 변수 식별자 또는 클래스 이름 등의 인식 가능한 문자열을 검출하면 검출된 클래스에 적용할 수 있는 변수 또는 메서드의 완전한 이름을 포함하는 메뉴를 프로그래머에게 제공하고 프로그래머는 그에 따라 선택합니다.또는 마우스 또는 키보드 화살표 키를 사용합니다.프로그래머가 선택하지 않고 계속 입력하면 메뉴가 사라집니다.

소스 코드의 자동 완성은 코드 완료라고도 합니다.소스코드 에디터에서는 프로그래밍 언어의 정규 구조에 의해 자동완성이 대폭 간소화된다.일반적으로 변수 및 함수 이름과 같이 현재 컨텍스트 또는 네임스페이스에서 의미 있는 단어는 한정되어 있습니다.코드 완성 예로는 마이크로소프트의 IntelliSense 설계를 들 수 있습니다.사용자가 적절한 프레픽스를 선택할 수 있도록 현재 입력 프레픽스에 대해 완료 가능성이 있는 팝업리스트가 표시됩니다.이것은 객체 지향 프로그래밍에서 특히 유용합니다. 왜냐하면 프로그래머는 종종 특정 클래스의 구성원을 정확히 알지 못할 수 있기 때문입니다.따라서 자동완성은 입력 방법뿐만 아니라 편리한 문서화의 한 형태로도 기능합니다.소스 코드에 대한 자동 완성 기능의 또 다른 장점은 프로그래머가 소문자와 대문자(CamelCase)를 모두 포함하는 더 길고 설명적인 변수 이름을 사용하도록 장려하여 소스 코드를 더 잘 읽을 수 있도록 한다는 것입니다."number Of Words Per Phrages"와 같이 많은 대소문자가 혼재된 큰 단어를 입력하는 것은 어려울 수 있지만, Autocomplete를 사용하면 키 입력의 일부를 사용하여 단어 입력을 완료할 수 있습니다.

데이터베이스 쿼리 도구

데이터베이스 쿼리 도구에서 자동 완성 기능을 사용하면 사용자는 SQL 문의 테이블 이름과 SQL 문에서 참조되는 테이블의 열 이름을 자동으로 완성할 수 있습니다.텍스트가 에디터에 입력되면 SQL 문 내의 커서의 컨텍스트는 사용자가 표 완성을 필요로 하는지 표 열 완성을 필요로 하는지를 나타냅니다.표 완성에는 사용자가 접속되어 있는 데이터베이스 서버에서 사용 가능한 표 목록이 표시됩니다.열 완성에서는 SQL 문에서 참조되는 테이블에 대해서만 열 목록을 제공합니다.SQL Server Management Studio는 쿼리 [citation needed]도구에서 자동 완성 기능을 제공합니다.

워드프로세서내

많은 워드프로세서 프로그램에서 자동완성은 반복되는 단어와 구문을 타이핑하는 시간을 줄여줍니다.자동 완성을 위한 소스 자료는 현재 문서의 나머지 부분 또는 사용자가 정의한 공통 단어 목록에서 수집됩니다.현재 Apache OpenOffice, Caltra Suite, KOffice, LibreOffice 및 Microsoft Office는 Emacs 및 Vim과 같은 고급 텍스트 편집기와 마찬가지로 이러한 종류의 자동 완성 기능을 지원합니다.

  • Apache OpenOffice Writer와 LibreOffice Writer는 사전 전체가 아닌 텍스트에 미리 입력된 단어를 제안하는 작업용 단어 완성 프로그램을 가지고 있습니다.
  • Microsoft Excel 스프레드시트 어플리케이션에는 상위 셀에 미리 입력된 단어를 제안하는 작업용 단어 완성 프로그램이 있습니다.

명령줄 인터프리터

주요 기사:명령줄 완료
PowerShell 명령줄 완료

Unix의 sh 또는 bash, Windows의 cmd.exe 또는 PowerShell 등의 명령줄 인터프리터 또는 이와 유사한 명령줄 인터페이스에서는 사용자가 액세스할 수 있는 모든 가능한 이름을 추적함으로써 명령 이름과 파일 이름을 자동으로 완성할 수 있습니다.여기서는 보통 단어의 처음 몇 글자를 입력한 후 키를 누르면 자동 완성됩니다.예를 들어 현재 디렉토리에서 x로 시작하는 유일한 파일이 xLongFileName인 경우 사용자는 x를 입력하고 완전한 이름에 자동 완성하는 것을 선호할 수 있습니다.같은 범위에 x로 시작하는 다른 파일 이름 또는 명령어가 있는 경우 사용자는 더 많은 문자를 입력하거나 Tab 키를 반복해서 눌러 적절한 텍스트를 선택합니다.

효율성.

효율화를 위한 파라미터

단어 완성도의 효율은 입력된 단어의 평균 길이를 기반으로 합니다.예를 들어 텍스트가 변수, 함수 또는 클래스에 대해 긴 다중 단어 이름을 가진 프로그래밍 언어로 구성되어 있는 경우, 완료는 유용하고 Vim과 같은 프로그래머를 위해 특별히 조정된 편집기에서 일반적으로 적용됩니다.

언어마다 단어의 길이가 크게 다를 수 있습니다.위의 예를 들어, 독일어로 축구선수는 14자 길이의 "Fuball ballspieler"로 번역됩니다.이 예는 영어가 자동 완성을 위한 가장 효율적인 언어가 아니라는 것을 보여준다. 이 연구는[14] 10만 단어 이상의 말뭉치에 있는 영어 단어의 평균 길이는 8.93, 체코어는 10.55, 독일어는 13.24임을 보여준다.말뭉치가 거의 사용되지 않는 긴 단어를 포함하기 때문에, 대부분의 텍스트에서 평균 단어 길이는 훨씬 짧다:[15] 영어의 경우 약 5.1이다.게다가, 융합 언어라고 불리는 독일어나 집적 언어에서는 단어들이 결합되어 더 긴 단어들을 만들 수 있다.

의사나 화학자와 같이 매우 긴 단어를 자주 사용하는 저자들은 분명히 다른 저자들보다 자동 완성(Word complete) 소프트웨어를 더 많이 사용합니다.

조사.

단어 예측 소프트웨어가 필요한 키 입력 수를 줄이고 장애 [2]아동의 쓰기 생산성을 향상시킨다는 연구 결과가 나왔지만, 단어 예측이 실제로 [16][17]출력 속도를 증가시키는지에 대해서는 엇갈린 결과가 나오고 있다.단어 예측이 항상 텍스트 입력 속도를 증가시키지 않는 이유는 인식 부하가 증가하고 키보드에서 [2]모니터로 시선을 이동해야 하는 요구 때문이라고 생각된다.

이 인지부하를 줄이기 위해 리스트를 5개의 가능한 단어로 줄이고, 이들 단어의 수직배치를 갖는 등의 파라미터를 [2]사용할 수 있다.수직 레이아웃은 머리와 눈의 움직임을 최소한으로 유지하도록 의도되어 있으며, [18]단어의 길이가 명확해지기 때문에 추가적인 시각적 신호를 제공합니다.비록 많은 소프트웨어 개발자들은 단어 예측 목록은 커서가, 이 외뼈 bifida과 탐, 리드, 오키프 &amp으로 아이들에 대한 연구에서 눈 movements,[2]을 줄일 거라고 믿지만 나우먼(2002년) 것이 입력하으며 명단은 피하의 하단 가장자리에 나타났다 아이들이 또한 선호한 정확한 것으로 나타났다.reen,중간선에서여러 연구에서 단어 목록이 키보드에 가까울수록 필요한 [19]눈의 움직임의 양이 줄어들기 때문에 단어 예측 성능과 만족도가 높아진다는 것을 발견했습니다.

단어 예측 기능이 있는 소프트웨어는 여러 제조업체에 의해 생산됩니다.이 소프트웨어는 Microsoft Word와 같은 일반적인 프로그램의 추가 기능으로 구입할 수 있습니다(예: WordQ+SpeakQ,[20] Typing Assistant, Co:Writer,[citation needed] Wivik,[citation needed] Ghotit Dylexia [citation needed]또는 AAC 디바이스(PRC의 Pathfinder,[citation needed] Dynavox Systems,[citation needed] Saltillo의 ChatPC[citation needed] 제품)의 많은 기능 중 하나로 사용됩니다.잘 알려진 프로그램:Intellicomplete:[citation needed] 프리웨어 버전과 페이웨어 버전 모두에서 사용할 수 있지만 이 버전과 함께 작동하도록 만들어진 프로그램에서만 작동합니다.Lettype과[citation needed] Typingaid는[citation needed] 모두 모든 텍스트 편집기에서 작동하는 프리웨어 프로그램입니다.

초기 버전의 자동 완성은 1967년에 H에 의해 설명되었습니다. "[21]프로그래머가 한두 개의 기호만 입력하면 CAT에 의해 'BEGIN' 또는 'PROCEDURE'와 같은 단어나 식별자가 자동으로 완성됩니다."

「 」를 참조해 주세요.

Wikimedia Commons에는 소프트웨어 자동 완성 관련 미디어가 있습니다.
  • 자동 수정 – 워드 프로세서의 기능으로 철자가 틀린 단어를 자동으로 수정하고 철자가 틀린 단어를 자동으로 수정합니다.
  • 예측 텍스트– 휴대전화 키패드 입력 테크놀로지
  • 자동 입력 – 필드를 자동으로 프리필하는 소프트웨어 기능
  • 증분 검색 – 텍스트를 검색하는 사용자 인터페이스 방식
  • 스니펫 – 재사용 가능한 소스 코드, 기계 코드 또는 텍스트의 좁은 영역
  • 상황에 맞는 사용자 인터페이스– 메뉴가 호출된 조건에 따라 요소가 변경되는 소프트웨어 메뉴
  • 콤보 박스– 사용자 인터페이스 요소
  • 제안 검색 드롭다운 목록
  • OpenSearch – 검색 결과 신디케이션 프로토콜에는 검색 제안 사양이 포함되어 있습니다.웹 서비스
  • Google Font – 웹 사이트 게임, 자동 완성 게임.
  • 우비 효과

레퍼런스

  1. ^ "How to use Auto-Correction and predictive text on your iPhone, iPad, or iPod touch - Apple Support".
  2. ^ a b c d e Tam, Cynthia; Wells, David (2009). "Evaluating the Benefits of Displaying Word Prediction Lists on a Personal Digital Assistant at the Keyboard Level". Assistive Technology. 21 (3): 105–114. doi:10.1080/10400430903175473. PMID 19908678. S2CID 23183632.
  3. ^ 앤슨, D., 모이스트, P., Przywara, M., Wells, H., Saylor, H. & Maxime, H. (2006)Wayback Machine에 2017-08년 보관된 온스크린 키보드를 사용한 단어 완성 및 단어 예측이 입력 속도에 미치는 영향보조 테크놀로지, 18, 146-154.
  4. ^ a b Trnka, K., Yarrington, J.M. & McCoy, K.F. (2007)단어 예측이 AAC의 통신 속도에 미치는 영향NAACL HLT 2007, Companion Volume, 173-176의 절차.
  5. ^ a b 뷰켈만, D.R. & 미렌다, P. (2008)증강 및 대체 커뮤니케이션:복잡한 의사소통을 필요로 하는 어린이 및 성인 지원.(제3판)볼티모어, MD: 브룩스 출판사, 페이지 77
  6. ^ a b c Witten, I. H.; Darragh, John J. (1992). The reactive keyboard. Cambridge, UK: Cambridge University Press. pp. 43–44. ISBN 978-0-521-40375-7.
  7. ^ Jelinek, F. (1990년)음성 인식을 위한 자기 조직적 언어 모델링.Waibel, A. & Kai-Fulee, Ed.Morgan, M.B. 음성 인식 판독치(450페이지)캘리포니아주 산마테오:모건 카우프만 출판사
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  12. ^ http://www.intellicomplete.com/ 의약품 단어 목록 자동 완성 프로그램
  13. ^ Davids, Neil (2015-06-03). "Changing Autocomplete Search Suggestions". Reputation Station. Retrieved 19 June 2015.
  14. ^ Petr Sojka (1995). Notes on Compound Word Hyphenation in TEX (PDF). TUGboat. Vol. 16, no. 3. pp. 290–296.
  15. ^ "Average English word length". WolframAlpha. Retrieved March 6, 2022.
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  19. ^ 탐, C., 리드, D., 나우만, S., & 오키프, B. (2002)척추와 수두증이 있는 어린이의 서면 생산성에 대한 단어 예측 개입의 인식된 이점.Tam & Wells(2009)에서 인용한 바와 같이 International, 9, 237–255.
  20. ^ http://www.prlog.org/10519217-typing-assistant-new-generation-of-word-prediction-software.html 타이핑 어시스턴트
  21. ^ Longuet-Higgins, H.C., Ortony, A., The Adaptive Memory of Sequence, In Machine Intelligence 3, 제3회 기계 인텔리전스 워크숍 진행, 1967년 9월 311-322, 출판사: 에든버러 대학 출판사, 1968년.

외부 링크

무료 사전인 Wiktionary에서 자동 완료를 검색합니다.
  • 실시간 검색 설명 -웹 사용 예시와 설명, 기존 검색과 비교하여 사용 편의성에 대한 설명.
  • 구글 불화 -많은 게임들 중 최초의 인기 게임으로, 2016년에 "최고의 게임"으로 Webby Award를 수상했습니다.
  • 단일 철새 데이터 서버에서 Google 검색 자동 완성 모방—지속적인 WebSocket 연결을 사용하여 검색 자동 완성을 최적화하여 짧은 지연 시간 및 대역폭 개선을 모두 달성할 수 있습니다.