美国苹果公司户下的blog《机器学习期刊》的近期重做內容好像了iPhoneQuickType预测分析电脑键盘在未来很有可能会出现更进一步的改进，目前仅次的挑戰取决于：怎么让设备利用文本文档內容来猜测用户接下去要输出的词句。现阶段，预测分析电脑键盘是根据受到限制的部分语境和用户的输出来猜测用户接下去很有可能会输出的內容，例如，当用户将鼠标光标精准定位在“I”和“you”2个词句正中间并输出“L”时，电脑键盘就不容易有效猜测用户接下去要输出的这一英语单词为“love”。iPhone的架构自然语言理解应急处置精英团队觉得，添加附加的“总体词义语境”能够造成更优的实际效果：当设备查看文本文档的所有内容后，很有可能会寻找“love”与文本文档的总体语境没联络，因此不容易获得像“listento”这类更加有效的选择项。殊不知实际上，仅有文本文档应急处置并不更非常容易搭建，美国苹果公司已经探索利用神经元网络进行深层通过自学的潜在性解决方法。
原形系统软件能够查看等额的语汇左边和右边的全部前后文，剖析文字每一个一部分的潜在性关联性并进行比较，最终获得最有效的內容做为参考选择项。进而保证设备训炼的文件目录篇幅高达1干万到50亿，但是科学研究工作人员寻找超过文件目录与仅次文件目录起着的训炼实际效果并无明显差别。
现阶段该新项目仍未顺利完成，由于iPhone也要以后训炼设备学好在更高的总体语境中应急处置英语单词与语句，可是早就得到 了非常大进度。预估在未来，iPhone的预测分析电脑键盘无论在部分语境還是总体语境上都能顺利完成对文字输出的预测分析，如此一来，设备将更为合理地依据用户早就输出的內容而“猜测”用户的好点子，获得下一个将要输出的词句选择项。
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