數位聯展

台灣有 5 萬多名視障者,其中絕大多數為中途失明而非先天,這意味著他們大多用過中文輸入法(主要是注音輸入),電腦對他們來說是最重要的溝通方式,但打字卻常遇到一個困難–「選字」難以操控,偏偏注音輸入卻又非常倚賴選字,因此,我們想到利用 Transformer 中的 Soft-Masked Bert 來對視障者輸入的中文句子即時揪錯(指找出錯誤字詞並改正),從而減少選字機會。

我們已在 Google Colab 上訓練出模型,偵測單一錯誤的正確率為 83.85%,同時, 我們也已將其移植到 PC 端成功運行,揪錯速度相當快,接下來只需將它與輸入法結合就可實際使用了。本技術的其他應用還包含:自動改作文錯字、幫老外學中文發音等等,本方法對拼音輸入也同樣有效,未來有機會能幫助到中國大陸的盲人。