Acceso usuarios
Daniel Cruz Cavalieri, Teodiano Freire Bastos Filho, Sira Elena Palazuelos Cagigas 
, Javier Macías Guarasa , José Luis Martín Sánchez
Las personas con discapacidades físicas pueden tener serios problemas para utilizar el teclado de los ordenadores para escribir. Por esta razón suelen utilizar herramientas específicas que incluyen sistemas de ayuda a la escritura como la predicción de palabras para reducir el número de pulsaciones necesarias para escribir el texto. La predicción de palabras se puede basar en información estadística, gramatical, específica del tema y/o del usuario, etc. En este trabajo se trata de incrementar la calidad de la predicción de palabras en portugués de Brasil mejorando la predicción de la categoría de la palabra predicha. Para ello se proponen los siguientes métodos: redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial, modelos logísticos regularizados y un clasificador de Bayes. Al incorporarlos a la predicción de palabras se obtienen ahorros en el número de pulsaciones necesarias para escribir un texto entre 32,55 % y 34,58 %.
People with physical disabilities may have serious problems to use computer keyboards to write. For this reason, they may use specific tools that include systems to assist the writing process, such us word prediction, in order to reduce the number of keystrokes needed to write the text. Word prediction may be based on different sources of information: statistical, grammatical, specific of the subject or/and the user, etc. In this paper we increase the quality of the word prediction in Brazilian Portuguese by improving the prediction of the part of speech (POS) of the predicted word. We propose the following methods to predict the POS: artificial neural networks, support vector machines, regularized logistic models and a naïve Bayes classifier. When included in the word prediction system, they save between 32.55 % and 34,58 % of the keystrokes needed to write the text.
