Adaptive word prediction and its application in an assistive communication system

Abstract

This thesis investigates the capacities of adaptive methods for word prediction. We present and evaluate several adaptation methods: First, we consider strategies enabling to adapt to the lexical and syntactic preferences of the user of an AAC system. Here we investigate the cache model, an auto-adaptive user lexicon and the dynamic user model (DUM), which integrates every input of the user. The second class of methods aims to adapt to the semantic context. Here we focus in particular on Latent Semantic Analysis (LSA), a vectorial model establishing semantic similarity from distributional properties. In the last part an assistive communication system is presented that implements the previously investigated adaptation methods. After a description of the user interface we report results from the application of this system in a rehabilitation center.

Ce travail étudie les capacités de méthodes d’adaptation pour la prédiction de mots. Le premier groupe de méthodes traite de l’adaptation aux préférences lexicales et syntaxiques de l’utilisateur d’un système de communication assistée. Au sein de ce groupe de méthodes, nous avons étudié le modèle cache, le lexique auto-adaptatif et le modèle d’utilisateur dynamique (MUD), intégrant toute saisie de l’utilisateur. Le deuxième groupe de méthodes rassemble des approches qui ont pour objectif d’exploiter le contexte sémantique. Dans ce contexte, nous avons en particulier étudié l’Analyse Sémantique Latente (LSA), un modèle vectoriel qui se base sur les propriétés distributionnelles. Dans la dernière partie nous présentons un système d’aide à la communication, dans lequel nous avons implémenté les méthodes d’adaptation. Après une description de l’interface utilisateur nous avons exposé quelques expériences réalisées avec ce système, qui est utilisé dans un centre de rééducation fonctionnelle.