Resumen

La clasificación automática de tareas es una parte fundamental de los sistemas de asistentes personales que se utilizan ampliamente en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas. Aunque muchos líderes de la industria ofrecen sus propios servicios de asistente personal, sus componentes internos y implementaciones propietarias no son bien conocidos por el público. En este trabajo, mostramos a través de una implementación real y evaluación que la clasificación automática de tareas puede ser implementada en dispositivos móviles utilizando el algoritmo de máquina de soporte vectorial y la colaboración en línea. Para entrenar nuestro clasificador de tareas, recopilamos nuestro conjunto de datos de entrenamiento a través de la colaboración en línea utilizando la plataforma Amazon Mechanical Turk. Nuestro clasificador puede clasificar una breve oración en inglés en una de las treinta y dos tareas predefinidas que son solicitadas con frecuencia al usar dispositivos móviles personales. Los resultados de la evaluación muestran una alta precisión de predicción de nuestro clasificador que oscila entre el 82% y el 99%. Al utilizar una gran cantidad de datos recopilados en línea, también ilustramos la relación entre el tamaño de los datos de entrenamiento y la precisión de predicción de nuestro clasificador de tareas.

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Sistemas de asistente personal; Dispositivos móviles; Algoritmo de máquina de vectores de soporte; Crowdsourcing; Clasificador de tareas; Precisión de predicción
• Keywords:Personal assistant systems; Mobile devices; Support vector machine algorithm; Crowdsourcing; Task classifier; Prediction accuracy