[发明专利]动态应用过滤运算器的自适应对话状态管理方法和系统

说明书

提供了处理搜索请求的系统和方法。所期望内容项的识别是基于比较搜索请求的主题与先前用户输入的。该方法包括提供对一组内容项的访问权并且提供关于先前搜索的信息，其中内容项具有描述对应内容项的元数据。该方法还包括从用户接收当前输入并且确定关于先前搜索的信息与当前输入的元素之间的相关性度量。如果相关性度量高，则该方法还包括基于比较当前输入及关于先前搜索的信息与描述内容项子集的元数据来选择该内容项子集。否则，该方法包括基于比较当前输入与描述内容项子集的元数据来选择该内容项子集。

相关申请的交叉引用

本申请要求以下专利申请的权益，其内容通过引用被结合于此：

于2012年10月11日提交的标题为“Method For Adaptive Conversation StateManagement Filtering Operators Applied Dynamically As Part Of A ConversationInterface”的美国临时专利申请61/712,720；及

于2013年3月13日提交的标题为“Method For Adaptive Conversation StateManagement With Filtering Operators Applied Dynamically As Part of AConversational Interface”的美国专利申请No.13/801,958。

技术领域

公开了在用于信息检索的对话界面中进行自适应对话状态管理的方法，其中过滤运算器可以被动态应用以修改对话状态。

背景技术

过滤运算器本身是对话交流的一部分并且是从交流推断出的。对话状态空间动态地适应于过滤运算器，从而基于运算器扩展或精简状态，并且调整项在对话空间中的权重。当检测到对话线程边界时，本公开内容中所描述的一种方法还隐含地清除状态空间，从而取消所有应用的过滤器。本公开内容中所描述的一种方法使得对话交流能够更接近人类交互的精神，其中意图表达跨越多个交流并且对话线程常常被无缝地编制到连续的流中。

此外，本发明的实施例使得自然纠正方法能用于用户输入错误，诸如语音识别中的错误——这些输入错误可以通过用户说出过滤运算(作为与信息检索系统的对话交流的一部分)来纠正。

在非对话式界面中，即使在用户的意图清楚并且没有歧义时，信息检索过程也常常是多步的。这可能由于多个因素，其中之一是与用户意图的潜在匹配集合可能很大。在这种情况下，用户通常通过指定约束或过滤器(例如，在Google搜索条中对现有的搜索查询添加更多关键词、开启过滤器以便只示出网站上评为五星级的产品)来挑选匹配空间。在需要多步信息检索的这个因素谱的另一头，是从选项角度看匹配太少的情况。在这种情况下，用户将通过指定加宽的过滤器(例如，开启在商务站点上的搜索结果中还包括第三方供应商产品的过滤器)来拓宽意图。

当用户意图不清楚时，在非对话界面中的信息检索本来就是多步的。检索过程是探索式的；其中用户不仅应用选择和扩展过滤器，而且遍历与激起用户兴趣的内容有关的路径(例如，在像amazon.com的商务站点中遍历相关的项)。

在所有这些非对话式界面中，用户在内容发现过程中渐进式地应用过滤器。用户明确地管理对于发现过程的每一步要应用的过滤器。基于会话的信息检索系统在每个会话边界重置过滤器，在会话边界会话可以被定义，例如被定义为新的搜索输入。在不基于会话的信息检索系统中，因为必需跨对话线程选择地重置不适用的过滤器，所以用户负担更重。