（3）针对输入时容易打错，尤其是输入一长句，输完发现前部错了。
如果还未上屏，可以考虑根据用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等调整候选词排序。例如“xixieshy”，明显是输错的，按默认推送为“吸血时候”，但若采用“王者荣耀”词库，应优先推送“吸血书”。
如果已经上屏了，发现长句前部输错了，例如“北京欢迎你”输成了“背景欢迎你”。可以考虑根据用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等智能检测“背景”为疑似错误，在“背景”加下划线提示，并可点击“背景”手选其他候选项，例如“北京”“北境”等替换之。
还可以考虑删除类的功能，例如长按删除键快速删除刚上屏的整句话“背景欢迎你”，或者用手指涂抹“背景”即删除“背景”二字，并将光标留在在处用于输入替换词，这样解决光标难以定位的问题。或者引入PC端常见的撤销功能。
（4）针对语音输入/图文转换准确率低的问题，可以采用跟文本输入一样的动态库，该动态库与用户信息、用户输入习惯、用户预设词库、上下文内容等有关。之后，例如，用户常输入的“吸血术”入库后，用户朗读xixieshu时，优先采用“吸血术”而非“吸血树”。
也可以引入与文本处理相似的快速全删、快速定位及删除、撤销等功能。疑似转化不准确处还可加下划线提示，进一步地，点击该处手选其他候选项功能。例如，“给我来棵吸血术”，吸血术疑似不准确，可手动选择“吸血书”“吸血树”等。
此外，可引入准确度评估的功能，例如检测到语音/图片不清晰时，预估转化准确率低于85%时，提示建议用户重新朗读/拍照。
（5）针对游戏中的横屏键盘很不方便，可以手动/自动调整键盘的样式，例如调窄一点，或者可设置为极简模式，仅包含输入语音键及其他功能键，无字母键，悬浮于屏侧。
（6）针对表情难找、文字自动配的表情不喜欢等问题，也是可以从用户的个性信息出发，包括用户信息、用户习惯、用户设置的偏爱表情类型等，给出更精准的推送。
总结以上，不难发现，很多功能是具有普适性的，例如从用户的个性信息出发，包括用户信息、用户习惯、用户预设的库等，给出更精准的推送；以及下划线、提示语、手选候选项等等提错、补错功能.还有对键盘样式的自动/手动设置。上述方案可以应用于许多场景和需求，因此在脑暴时可以重点挖掘。
3. 本创新方法的局限和不足一方面是创新性可能会不够，因为基本上还是现有功能的拓展应用，并没有完全超出现有技术，你能想到的拓展方案，可能竞争对手也已经想到了。
另一方面，很多功能是复杂的，是包含两个甚至多个功能点的。如果这样列举可以列举出千万个功能。本文的处理是仅摘取核心功能点，可能会遗漏功能信息。
此外，目前来看本方法更适合输入法这样的工具类产品，至于电商、新闻、社交类App，是否适用本方法，有待于进一步验证。
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