इस जटिल लिपि के टाइपिंग के लिए आवश्यक कीस्ट्रोक की संख्या को कम करने के उद्देश्य से, Dzongkha के लिए संभावित शब्दों की भविष्यवाणी करने के लिए एक नया सिस्टम विकसित किया गया है। परियक्ति DCDD से प्राप्त 100,000 वाक्यों के डेटासेट का उपयोग LSTM, Bi-LSTM और GRU नामक तीन अलग-अलग मॉडल को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए करती है।
- डेटासेट में 1,331,282 शब्द और 28,344 अनोखे शब्द शामिल हैं, जिनका टोकनाइज़ेशन, N-gram जनरेशन और पैडिंग के माध्यम से प्रसंस्करण किया गया।
- Dzongkha भाषा कार्य पर प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए तीनों मॉडल के हाइपरपैरामीटर को फाइन-ट्यून किया गया।
- GRU मॉडल ने 74.03% की सटीकता के साथ अन्य मॉडलों को पीछे छोड़ दिया, और अपनी हल्की प्रकृति के कारण ओवरफिटिंग का भी प्रभावी ढंग से प्रबंधन किया।
यह सिस्टम Dzongkha को दस्तावेज़ीकृत करने और टाइप करने की चुनौती को कुशल पाठ भविष्यवाणी के माध्यम से सांस्कृतिक मूल्य को बनाए रखते हुए एक सुविधाजनक उपकरण प्रदान करके हल करता है।