Была разработана новая система для прогнозирования вероятных слов на языке дзонг-кэ, с целью сокращения количества нажатий клавиш при наборе этого сложного письма. Проект использует набор данных из 100 000 предложений, полученных от DCDD, для обучения и оценки трех различных моделей: LSTM, Bi-LSTM и GRU.
- Набор данных содержит 1 331 282 слова и 28 344 уникальных слова, обработанных через токенизацию, генерацию N-грамм и дополнение (padding).
- Гиперпараметры всех трех моделей были тонко настроены для оптимизации производительности в задаче языка дзонг-кэ.
- Модель GRU превзошла остальные с точностью 74,03%, а также эффективно справлялась с переобучением благодаря своей легковесной природе.
Эта система решает проблему документирования и набора текста на языке дзонг-кэ, предоставляя удобный инструмент, который сохраняет культурную ценность через эффективное предсказание текста.