摘要：在AI技术快速发展的今天，AI应该应用到每一个角落。本文选择在最常用的工具软件输入法软件中加入深度神经网络算法，利用长短期记忆网络算法进行数据建模来实现输入法引擎。实验证明，利用深度神经网络算法改进传统的N-gram输入法引擎语言模型，可以大大的提高预测精准度，减少客户回删率。

关键词：输入法引擎；AI；深度神经网络；N-gram

1 引言

当前，能见到的输入法都具备在用户第一次敲击键盘就进行输入预测的功能，而且可以推荐常用词组。在输入法中引入AI技术，进行充足的词组、语义的学习，可以让输入法引擎充分了解人的用语习惯。当输入法充分地了解用户之后，设备与人之间的交流得以加深，人机交互的体验得到巨大提升，进而提高用户体验度。输入法引擎引入 AI技术是发展的趋势。本文主要讨论在手持终端的文本输入场景下，通过AI技术改造传统的输入法引擎语言模型以实现准确高效预测用户输入的方法。

2 输入法引擎语言模型

输入法 （Input Method，简称 IME）是日常使用最多的软件。用户按照大脑的意识，通过一定顺序来点击键盘（包含虚拟屏幕键盘）上的按键，按键敲击序列称为键码序列；在用户点击按键的过程中，键码序列以及之前用户输入的词组会被传入输入法软件下层的「输入法引擎，引擎会对这些大量的数据进行训练，得到用户个性化的语言模型，用来在后续客户输入中预测用户要输入的词组，并将预测的词组展现出来供用户选择。……