تم تطوير نظام جديد للتنبؤ بالكلمات المحتملة بلغة الدزونكها، بهدف تقليل عدد ضغطات المفاتيح المطلوبة لكتابة هذا النص المعقد. يستخدم المشروع مجموعة بيانات مكونة من 100,000 جملة تم الحصول عليها من DCDD لتدريب وتقييم ثلاثة نماذج متميزة: LSTM وBi-LSTM وGRU.
- تحتوي مجموعة البيانات على 1,331,282 كلمة و28,344 كلمة فريدة، وتمت معالجتها عبر الترميز (tokenization)، وتوليد N-gram، والحشو (padding).
- تم ضبط المعاملات الفائقة (Hyperparameters) لجميع النماذج الثلاثة لتحسين الأداء في مهمة لغة الدزونكها.
- تفوق نموذج GRU على الآخرين بدقة بلغت 74.03%， مع معالجة فعالة لفرط التخصيص (overfitting) بفضل طبيعته الخفيفة الوزن.
يعالج هذا النظام تحدي توثيق وكتابة لغة الدزونكها من خلال توفير أداة مريحة تحافظ على القيمة الثقافية عبر التنبؤ الفعال بالنصوص.