[发明专利]用于同步设备的机构、系统及方法有效
申请号: | 201380035041.8 | 申请日: | 2013-05-14 |
公开(公告)号: | CN104541266B | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 迈克尔·贝尔;乔·弗里曼;伊曼纽尔·乔治·哈特根;本杰明·麦德洛克 | 申请(专利权)人: | 触摸式有限公司 |
主分类号: | G06F17/27 | 分类号: | G06F17/27;G06F3/023;G06F17/22 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 王英 |
地址: | 英国*** | 国省代码: | 英国;GB |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 多台设备 动态语言 文本数据 语言模型 同步设备 文本 | ||
1.一种用于同步与一个用户相关的多台设备中的多个动态语言模型的机构,各设备包括动态语言模型,所述机构被构建成:
接收已由所述用户输入给多台设备中的一台或多台设备中的文本;
通过累积所述文本的序列的出现频率来在所述文本上训练至少一个语言模型,其中,所述序列的出现频率是针对所述至少一个语言模型中相应语言模型的;以及
向所述设备提供所述至少一个语言模型以同步所述多台设备,其中,每一所述设备通过将所述至少一个语言模型中相应语言模型的序列的出现频率与该设备自身的动态语言模型的序列的出现频率相加来将所述至少一个语言模型中相应语言模型合并到该设备自身的动态语言模型中。
2.根据权利要求1所述的机构,其中,所述机构被构建成:通过根据所述文本生成至少一个语言模型的方式或以所述文本训练至少一个现有语言模型的方式在所述文本上训练至少一个语言模型。
3.根据权利要求1所述的机构,其中,所述文本包括输入至所述多台设备中的任意文本,而训练至少一个语言模型的过程包括:在所述文本上训练一个语言模型,以生成累积语言模型。
4.根据权利要求3所述的机构,其中,所述文本包括自所述多个动态语言模型的先前同步以来被输入给所述多台设备其中任一个的文本,而训练至少一个语言模型的过程包括:进一步在所述文本上训练所述累积语言模型。
5.根据权利要求1所述的机构,其中,训练至少一个语言模型的过程包括:使用从除了与特定delta语言模型相关的设备之外的所述多台设备中收到的文本为所述多台设备的每一台生成delta语言模型。
6.根据权利要求1所述的机构,其中,所述机构在给定时间上与所述多台设备中的一台同步。
7.根据权利要求1所述的机构,其中,所述机构用于验证用户。
8.用于文本输入的系统,其包括:
多台设备,每台设备均包括动态语言模型;以及
根据权利要求1所述的机构;
其中,所述多台设备均用于将被输入给设备的文本传输给所述机构。
9.根据权利要求8所述的系统,其中,所述文本包括输入至所述多台设备中的任意文本,而训练至少一个语言模型的过程包括:在所述文本上训练一个语言模型,以生成累积语言模型,并且其中,所述每一所述设备接收所述累积语言模型,并在将被输入给该设备本身的文本传输至所述机构之前将所述累积语言模型合并入其自身的动态语言模型。
10.根据权利要求8所述的系统,其中,所述机构在给定时间上与所述多台设备中的一台同步,并且其中,各所述设备接收与各设备本身相关的特定delta语言模型,并将所述delta语言模型合并入其自身的动态语言模型。
11.根据权利要求8所述的系统,其中,各所述设备的各动态语言模型构建成:根据被输入给所述设备的文本生成至少一个文本预测,而且所述动态语言模型一旦被同步,在多个所述动态语言模型具有相同的文本输入时,多个所述动态语言模型可生成至少一个相同的文本预测。
12.根据权利要求8所述的系统,其中,所述机构包括服务器,而所述多台设备中的每一个从所述服务器处下载累积语言模型或delta语言模型,并将所述文本上传给所述服务器。
13.根据权利要求12所述的系统,其中,所述系统包括所述服务器与所述多台设备中的每一个之间的安全连接机构。
14.根据权利要求8所述的系统,其中,语言模型包括将词条序列与各序列的出现频率关联在一起的数据结构。
15.根据权利要求9所述的系统,其中,语言模型包括将词条序列与各序列的出现频率关联在一起的数据结构。
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