[发明专利]基于时间序列的汉字输入法预测方法

权利要求书

1.一种基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100：选取用户历史输入作为训练集，训练用户的时间序列模型；

步骤200：利用时间序列模型预测各汉字在键入时间出现的次数生成预测结果；

步骤300：根据用户已经键入的汉字或拼音，结合语义从预测结果中选择出现次数较高的汉字作为推荐汉字显示。

2.根据权利要求1所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤300后还包括步骤400：采用损失函数衡量预测结果的精确程度。

3.根据权利要求2所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤400中的损失函数为二次损失函数。

4.根据权利要求1所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤100包括：

步骤110：选取用户历史输入作为训练集，建立用户汉字时间序列；

步骤120：验证用户汉字时间序列的平稳性，若用户汉字时间序列平稳则进入步骤130；

步骤130：判断用户汉字时间序列是否为白噪声序列，若用户汉字时间序列为非白噪声序列，则计算训练集的自相关系数和偏相关系数并获得训练集的自相关图和偏自相关图；

步骤140：根据自相关图和偏自相关图识别用户汉字时间序列类型，并根据序列类型建立模型方程；

步骤150：利用观测数据估计模型方程的参数；

步骤160：对模型方程进行定阶，获得时间序列模型。

5.根据权利要求4所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤120还包括：

步骤121：若用户汉字时间序列不平稳，则对用户汉字时间序列进行差分处理并返回步骤120。

6.根据权利要求4或5所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤120中采用单位根验证法验证用户汉字时间序列的平稳性。

7.根据权利要求4所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤130中采用Q统计量方法检验用户汉字时间序列是否为白噪声序列。

8.根据权利要求4所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤150中采用最大似然法估计模型方程的参数。

9.根据权利要求4所述的基于时间序列的汉字输入法预测方法，其特征在于，所述步骤160中采用赤池信息准则对模型方程进行定阶。