先打字后纠正：使用神经网络实现移动文本输入的智能文本纠正技术

当前移动触屏设备上的文本纠正过程繁琐：用户要么大量使用退格键，要么将光标导航到错误位置进行纠正，然后再导航回来，通常需要多次点击或拖拽小目标。本文提出了三种新型文本纠正技术来提高纠正效率：Drag-n-Drop、Drag-n-Throw 和 Magic Key。所有这些技术都跳过错误删除和光标定位程序，而是允许用户先输入纠正内容，然后将其应用到先前已提交的错误上。具体而言，Drag-n-Drop 允许用户拖动纠正内容并放到错误位置。Drag-n-Throw 允许用户从键盘建议列表中拖动纠正内容，并将其"扔"到错误文本的大致区域。我们的深度学习算法确定该区域最可能的错误并应用纠正。Magic Key 允许用户输入纠正内容并点击指定键来高亮可能的错误候选。用户可以通过在该键上拖动来浏览这些候选，并通过点击该键来应用纠正。我们对这些技术进行了文本纠正和转录任务的评估。实验结果表明，使用新技术进行纠正比基于光标和退格键的默认纠正方式显著更快。我们的技术适用于任何基于触控的文本输入方法。