¿De dónde saca el keyboard pnetworkingictivo de Apple su contenido "contextual"?

Así que estaba jugando con el iOS 8, cuando noté que al escribir "nuevo" en cualquier lugar, el keyboard pnetworkingictivo sugiere el término "NewTerm". Recuerdo usar esta palabra en un tweet , así que lo quité. Pero luego, al escribir la palabra "rápido", el keyboard sugirió "Swisslapse" al escribir "swi". Ahora esto me sorprendió bastante, ya que solo he usado el término "Swisslapse" en un chat privado de iMessage, que había sido eliminado hace tres meses (de todos mis dispositivos). Traté de escribir algunas otras palabras que había usado recientemente en Safari (corriendo en modo privado), pero para mi alivio, el keyboard no me las sugirió.

Sin embargo, esto crea un par de preguntas:

  • ¿Apple almacena en caching mis chats de iMessage?
  • ¿Apple almacena en caching mi input de keyboard en aplicaciones seleccionadas?
  • ¿Es posible solicitar una purga de mis cachings?
  • ¿Cómo puedo desactivar el almacenamiento en caching adicional (si hay alguno).

Creo que sería útil agregar que había instalado iOS 8 el 9 de septiembre, justo después de que la semilla de GM fuera lanzada al centro de desarrolladores. Por lo tanto, es imposible que el keyboard pnetworkingictivo de iOS 8 haya aprendido estas palabras en el momento de la input.


En function de la respuesta proporcionada por Brian Nickel , iOS agregó las palabras a mi dictionary local de keyboards (es decir, las palabras que quiero que aprenda la autocorrección), que luego sincronicé con iOS 8 mientras restauraba mi dispositivo desde una copy de security; que resultó en el keyboard pnetworkingictivo sugiriéndoles cuando aparentemente sea necesario.

Entonces, parece que Apple no está infringiendo nuestra privacidad después de todo. Me alegro de haber aclarado eso!

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    Hablando solo de mi experiencia con iOS 7, el dispositivo guarda cualquier palabra que ingrese, pero no se autocorrige en su "Diccionario del keyboard". La lógica es que si no quería corregirlo, es una palabra que ha usado y puede volver a usar.

    Hice una testing básica. Escribí "Swisslapse" en Mensajes pero no los envié. Después de un time escribí "Swiss" y apareció en autocomplete. Confirmé que también apareció en Notes. Para verificar que no era una aplicación específica de Apple, escribí una nueva palabra en Avocado y también apareció como una sugerencia de finalización en Notes.

    Puede borrar su dictionary de keyboard ingresando a Settings.app, General> Restablecer> Restablecer dictionary del keyboard. Esta respuesta muestra la ruta a la memory caching y, teóricamente, podría eliminar solo las palabras ofensivas con una herramienta de terceros para acceder y modificar el file.

    En cuanto a evitar que se aprendan nuevas palabras, especularía que deshabilitar la corrección automática sería el truco en iOS 7. Aunque ahora "Swisslapse" es una sugerencia de autocomplete, todavía aparece como una palabra inválida por lo que no está interactuando con el dictionary de ortografía. iOS 8 puede tener configuraciones más detalladas, pero debes asumir que el keyboard pnetworkingictivo está aprendiendo de todo lo que escribes y puede que tenga que deshabilitarlo.

    A su pregunta sobre iMessages, Apple insiste en que no pueden leer sus posts en tránsito, ya que están encriptados en el dispositivo del remitente solo para ser leídos en los dispositivos del receptor. Dudo que Apple guarde el contenido del post en el dispositivo si lo eliminas allí. No lo he probado, pero dudo que también escaneen los posts entrantes de las palabras para autocorregir, aunque han comenzado a escanearlas para respuestas de text pnetworkingictivo. (Por ejemplo, "¿Pizza o chino?" Genera pizza y chino como las dos primeras respuestas pnetworkingictivas).

    Si lees las patentes de Apple, hay una explicación de cómo funciona.

    Patentes de los Estados Unidos

    Patente No. 8,232,973 para un "Método, dispositivo e interfaz gráfica de usuario que proporciona recomendaciones de palabras para el ingreso de text"

    y

    La patente estadounidense de Apple No. 8,074,172 para un "método, sistema e interfaz gráfica de usuario para proporcionar recomendaciones de palabras" o text pnetworkingictivo.

    … Sin embargo, el tamaño de estos dispositivos de comunicación portátiles también restringe el tamaño del dispositivo de input de text, como un keyboard físico o virtual, en el dispositivo portátil. Con un keyboard de tamaño restringido, los diseñadores a menudo se ven obligados a networkingucir las teclas o sobrecargar las teclas. Ambos pueden conducir a errores de tipeo y, por lo tanto, más retrocesos para corregir los errores. Esto hace que el process de comunicación por text en los dispositivos sea ineficiente y networkinguce la satisfacción del usuario con tales dispositivos de comunicación portátiles.

    ….. El set de cadenas se compara con un dictionary. Se identifican las palabras en el dictionary que tienen cualquiera de las series de prefijos (206). Como se usa en este documento, "prefijo" significa que la cadena es un prefijo de una palabra en el dictionary o es una palabra en el dictionary. Un dictionary, como se usa en este documento, se refiere a una list de palabras. El dictionary puede estar prefabricado y almacenado en la memory. El dictionary también puede include rankings de frecuencia de uso para cada palabra en el dictionary. Una sorting de frecuencia de uso para una palabra indica (o más generalmente, corresponde a) la frecuencia de uso estadístico para esa palabra en un idioma. En algunas realizaciones, el dictionary puede include diferentes clasificaciones de frecuencia de uso para diferentes variantes de un idioma. Por ejemplo, un dictionary de palabras en inglés puede tener diferentes clasificaciones de frecuencia de uso con respecto al inglés americano y al inglés británico.

    En algunas realizaciones, el dictionary puede ser personalizable. Es decir, el usuario puede agregar palabras adicionales al dictionary. Además, en algunas realizaciones, diferentes aplicaciones pueden tener diferentes dictionarys con diferentes palabras y clasificaciones de frecuencia de uso. Por ejemplo, una aplicación de correo electrónico y una aplicación de SMS pueden tener diferentes dictionarys, con diferentes palabras y rankings de frecuencia de uso diferentes dentro del mismo idioma.

    Las palabras identificadas son las palabras candidatas que se pueden presentar al usuario como reemploops recomendados para la secuencia de input. Las palabras candidatas se califican (208). Cada palabra candidata se puntúa en function de una comparación de carácter a personaje con la secuencia de input y, opcionalmente, otros factores. Más detalles con respecto a la puntuación de las palabras candidatas se describen a continuación, en relación con las Figs. 3 y 7A-7C. Un subset de las palabras candidatas se selecciona basándose en criterios pnetworkingefinidos (210) y el subset seleccionado se presenta al usuario (212). En algunas realizaciones, las palabras candidatas seleccionadas se presentan al usuario como una list horizontal de palabras.

    Vista gráfica:

    teclado predictivo

    No tenía la intención de proporcionar una explicación completa sobre cómo funciona, pero proporcionar una guía para ello.

    ¿Y qué hay de

    suizo

    Tenga en count que mi dictionary no lo tiene, por lo que está subrayado en rojo y recomienda searchlo.

    Las opciones son:

    1- Busque y corrija

    2- agregar al dictionary como escrito

    3- ignorarlo

    La lógica pnetworkingictiva del keyboard tendrá en count las 3 inputs. Incluso la versión ignorada, y asumirá que es lo que yo quería. Entonces, en su caso, probablemente no lo agregó a su dictionary, pero usó esa palabra más de una vez, por lo que se marcó como el más probable (pnetworkingictivo).

    Loving Apple Products like poisoning (iPhone, iPad, iMac, Macbook, iWatch).