1D-Touch：通过半直接手势经NLP辅助的粗粒度文本选择
人机交互
2023-10-27 v1 计算与语言
摘要
触屏上现有文本选择技术侧重于改进控制光标移动。除词语吸附与实体识别外，词与短语层面的粗粒度文本选择未获太多支持。我们提出1D-Touch，一种新颖的文本选择方法，它通过便利地选择词及以上语义单元，补充了基于光标的子词选择。该方法采用简单的垂直滑动手势从一个词扩展与收缩选择区域。扩展可按词或按从子短语到句子的语义块进行。该技术将文本选择的概念，从通过定位首末词定义范围，转向动态扩展与收缩文本语义实体的过程。为理解我们方法的效果，我们原型化并测试了两个变体：WordTouch，提供直接的逐词扩展；ChunkTouch，利用NLP将文本分块为句法单元，使选择随滑动手势按语义有意义单元增长。我们针对1D-Touch处理的粗粒度选择任务的评估显示，相较Android默认词语吸附选择方法提升20%。
引用
@article{arxiv.2310.17576,
title = {1D-Touch: NLP-Assisted Coarse Text Selection via a Semi-Direct Gesture},
author = {Peiling Jiang and Li Feng and Fuling Sun and Parakrant Sarkar and Haijun Xia and Can Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.17576},
year = {2023}
}