影響輸入法體驗的原因有很多，整體來看，我理解有兩個，乙個是候選詞的質量，另乙個是整體的互動設計。
候選詞質量高，意味著使用者輸入拼音後，使用者期望的結果可以放在第一位置，提高輸入速度
如果細分一下，有3類情況：
1.輸入句子(長/短)，比如，今天真是個好天氣
2.輸入詞，比如今天/天氣/我們等
3.其他情況，比如：英文、人名
我們碰到的問題，focus在1,2上面，可以把2歸在1上面，看做乙個問題，通過模型來解決。
選用的模型為bigram語言模型，3元或者更高遠可以作為雲輸入法，client-based的輸入法，考慮到記憶體，只能做到2元。
bigram語言模型就不做介紹，n-gram模型是nlp最基礎的知識，可以參照相關書籍。
模型構建的流程：
選擇訓練語料->分詞->二元counting->smoothing->pruning->model merging->testing，最後出來的就是model，通過標音程式將model標音，構建程式能識別的詞典，這樣就可以準備使用。
使用者輸入時，所謂的二元模型，將使用者輸入做了拼音切分後(後面再講)，通過解碼器進行解碼，最後選擇分數做高的作為提供給使用者。
解碼器在後面介紹
模型選擇方面，沒有過多的知識，只要了解n-gram、hmm相關知識就可以。
linux 選擇輸入法
安裝五筆輸入法 yum install ibus table chinese wubi jidian.noarch 安裝拼音輸入法 找到設定 language 輸入源點加號，選漢語中文 雙擊漢語中文 勾選喜歡的，新增即可 新增五筆輸入法 終端輸入命令 安裝完成 安裝過程中遇到問題就點y 裝好後重啟一...
輸入法之模型訓練
輸入法，尤其是拼音輸入法，解決的就是一些序列標註的問題，針對給定的狀態 拼音 獲取其概率最高的隱狀態 中文 這個是乙個標準的hmm，針對hmm的解碼過程，是乙個很成熟也很完備的東西。local的計算和儲存能力都有限，我們選擇一般是二階馬爾科夫，也就是所謂的bigram model。高階對質量會有幫助...
選擇google輸入法的理由
然而google輸入法還是給了我們一些驚喜 2.英文提示 其他輸入法也許因為是國人開發的，所以對英文不太敏感？在google輸入法中先打v再 英文可以開啟提示單詞模式，相當於乙個詞霸功能了，比如不知道student怎麼打，可以打v stu，備選詞裡面會出現student。只是這樣的功能，讓人更加依賴...