sKEA is based on our evolving compu

sKEA is based on our evolving computational model of sketching [19]. Briefly, we argued that sketching can be decomposed into four dimensions: Visual understanding, conceptual understanding, linguistic understanding, and presentation skills. Our work tends to focus on rich conceptual and visual understanding [13,14], as does [2,31]. Most multimodal interfaces (e.g., [3,6,23,25,26,28,32]) strive to maximize fluid interaction, combining statistical recognition of ink strokes and speech recognition to automatically interpret user actions in terms of a fixed vocabulary of conceptual entities. Unfortunately, what they gain in interactive naturalness comes at the expense of sharp limitations in expressive power. Their conceptual vocabulary must be fixed in advance, since the appropriate recognizers, natural language vocabulary, and speech grammars must be constructed to cover it. sKEA explores a different point in the tradeoff between expressiveness and naturalness. sKEA can operate in arbitrary domains, limited only by the underlying knowledge base and what is natural to express via sketching. The cost is a reduction in interaction flexibility,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

sKEA จะขึ้นอยู่กับแบบจำลองคอมพิวเตอร์ของเราพัฒนาของร่าง [19] สั้น ๆ เราโต้เถียงว่า ร่างสามารถถูกย่อยสลายไปในมิติที่ 4: ภาพเข้าใจ ความเข้าใจแนวคิด ความเข้าใจภาษาศาสตร์ และทักษะการนำเสนอ งานของเรามีแนวโน้มให้ ความสำคัญกับหลากหลายแนวคิด และแสดงความเข้าใจ [13,14], เป็นไร [2,31] สุดทุกอินเตอร์เฟส (เช่น, [3,6,23,25,26,2832]) มุ่งมั่นที่จะขยายการโต้ตอบของเหลว รวมสถิติการขีดและรู้การแปลอัตโนมัติผู้ใช้ดำเนินการในด้านคำศัพท์ถาวรของเอนทิตีแนวคิด อับ พวกเขาได้ในแบบโต้ตอบ naturalness มาค่าใช้จ่ายของชาร์ปจำกัดในอำนาจที่แสดงออก ต้องแก้ไขคำศัพท์ของพวกเขาแนวคิดล่วงหน้า เนื่องจากต้องสร้างตัวช่วยจำที่เหมาะสม คำศัพท์ภาษา และเสียง grammars จะครอบคลุม sKEA สำรวจจุดต่าง ๆ ในข้อดีระหว่าง expressiveness naturalness sKEA สามารถทำงานในโดเมนกำหนด จำกัด โดยฐานความรู้ของต้นแบบและสิ่งที่เป็นธรรมชาติในการแสดงผ่านร่างเท่านั้น ต้นทุนจะลดความยืดหยุ่นของการโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Skea จะขึ้นอยู่กับรูปแบบการคำนวณของเราการพัฒนาของร่าง [19] สั้น ๆ ที่เราถกเถียงกันอยู่ว่าร่างสามารถจำแนกออกเป็นสี่มิติความเข้าใจภาพความเข้าใจความคิดความเข้าใจภาษาและทักษะการนำเสนอ งานของเรามีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่อุดมไปด้วยความคิดและความเข้าใจภาพ [13,14] เช่นเดียวกับ [2,31] อินเตอร์เฟซที่ต่อเนื่องมากที่สุด (เช่น [3,6,23,25,26,28,32]) มุ่งมั่นที่จะเพิ่มการปฏิสัมพันธ์ของเหลวรวมการรับรู้ทางสถิติของจังหวะหมึกและรู้จำเสียงพูดที่จะตีความการกระทำของผู้ใช้โดยอัตโนมัติในแง่ของคำศัพท์ที่คงที่ของความคิด หน่วยงานที่ แต่น่าเสียดายที่สิ่งที่พวกเขาได้รับในความเป็นธรรมชาติแบบโต้ตอบมาที่ค่าใช้จ่ายของข้อ จำกัด คมชัดในการแสดงพลัง คำศัพท์แนวความคิดของพวกเขาจะต้องได้รับการแก้ไขล่วงหน้าตั้งแต่ recognizers เหมาะสมคำศัพท์ภาษาธรรมชาติและไวยากรณ์พูดจะต้องสร้างขึ้นมาเพื่อครอบคลุมมัน Skea สำรวจจุดที่แตกต่างกันในการแลกเปลี่ยนระหว่างลึกซึ้งและเป็นธรรมชาติ Skea สามารถทำงานในโดเมนโดยพลการ จำกัด ด้วยฐานความรู้พื้นฐานและสิ่งที่เป็นธรรมชาติที่จะแสดงผ่านร่าง ค่าใช้จ่ายจะลดลงในความยืดหยุ่นการทำงานร่วมกันที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

skea ขึ้นอยู่กับของเราพัฒนาคอมพิวเตอร์แบบภาพร่าง [ 19 ] สั้นเราถกเถียงกันอยู่ว่า ภาพร่างสามารถย่อยสลายออกเป็น 4 มิติ : ความเข้าใจ , เข้าใจ , ความเข้าใจภาษาภาพ แนวคิด และทักษะการนำเสนอ งานของเรามีแนวโน้มที่จะมุ่งเน้นไปที่ความคิด และความเข้าใจที่อุดมไปด้วยภาพ [ 13,14 ] เหมือน [ 2,31 ] อินเทอร์เฟซแบบมากที่สุด ( เช่น 3,6,23,25,26,28 [ ,32 ) มุ่งมั่นที่จะเพิ่มการรับรู้ของของเหลวรวมสถิติลายเส้นหมึกและการรู้จำเสียงพูดโดยอัตโนมัติตีความการกระทำของผู้ใช้ในแง่ของการแก้ไขคำศัพท์ในหน่วยงาน . แต่น่าเสียดายที่สิ่งที่พวกเขาได้รับในความเป็นธรรมชาติแบบโต้ตอบกลับมาที่ค่าใช้จ่ายของข้อ จำกัด ของชาร์ปในการแสดงพลัง คำศัพท์แนวคิดของพวกเขาจะต้องได้รับการแก้ไขก่อนตั้งแต่ recognizers เหมาะสม ศัพท์ ภาษา ธรรมชาติ และการพูด หลักไวยากรณ์ ต้องถูกสร้างขึ้นเพื่อครอบคลุมมัน skea สำรวจจุดที่แตกต่างกันในการแลกเปลี่ยนระหว่างการแสดงออก และความเป็นธรรมชาติ skea สามารถทำงานในหนึ่งโดเมน จำกัด เท่านั้น โดยมีฐานความรู้และสิ่งที่ธรรมชาติแสดงผ่านการวาดภาพ ค่าใช้จ่ายในการลดความยืดหยุ่นปฏิสัมพันธ์