面向巴西葡萄牙语辅助与替代沟通的预测式输入
计算与语言
2026-03-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
具有复杂沟通需求(CCN)的个体通常依赖辅助与替代沟通(AAC)系统来进行对话并表达其意愿。此类系统通过按顺序排列图画符号来实现信息编写。然而，随着用户词汇量的增加，找到所需项目以完成句子的难度也会增大。本文提出使用BERTimbau（巴西葡萄牙语版BERT）进行AAC系统中的图画符号预测。为微调BERTimbau，我们构建了一个巴西葡萄牙语AAC语料库作为训练语料。我们测试了不同的图画符号预测表示方法：作为词（使用图画符号标题）、作为概念（使用词典定义）以及作为一组同义词（使用相关术语）。我们还评估了使用图像进行图画符号预测的情况。结果表明，使用由图画符号标题、同义词或定义计算的嵌入具有相似的性能。使用同义词导致较低的困惑度，而使用标题带来最高的准确率。本文深入探讨了如何使用类BERT模型表示图画符号进行预测，以及使用图像进行图画符号预测的潜力。
引用
@article{arxiv.2308.09497,
title = {Predictive Authoring for Brazilian Portuguese Augmentative and Alternative Communication},
author = {Jayr Pereira and Rodrigo Nogueira and Cleber Zanchettin and Robson Fidalgo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.09497},
year = {2026}
}