[发明专利]用于虚拟个人助理的可扩展上下文感知的自然语言交互在审
申请号: | 201380078627.2 | 申请日: | 2013-08-30 |
公开(公告)号: | CN105453080A | 公开(公告)日: | 2016-03-30 |
发明(设计)人: | W.C.德利厄夫 | 申请(专利权)人: | 英特尔公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06F15/16 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 徐予红;姜甜 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 虚拟 个人 助理 扩展 上下文 感知 自然语言 交互 | ||
背景技术
虚拟个人助理是响应于来自用户的自然语言请求而在计算装置上执行任务的人工智能系统。典型的虚拟个人助理是处置用户任务的有限集合(诸如日历、提醒和消息)的单一应用。那些虚拟个人助理理解如何响应于与那些任务关联的若干自然语言短语。扩展虚拟个人助理的能力一般需要广泛的修改以分析并响应于与新能力相关的自然语言。例如,基于语法模型的系统必须基本上对于任何新词汇或短语行为都改变。类似地,基于口述模型的系统可需要广泛的努力来集成需要的说出的数据的训练集合。当添加附加能力时,集成新能力所需的努力和/或数据量可指数增加。
附图说明
在附图中作为示例而非作为限制图示本文描述的概念。为了图示的简洁和清晰起见,在附图中图示的元件不一定按比例绘制。在适当的地方,附图标记在各图之间重复以指示对应或类似元件。
图1是与虚拟个人助理进行上下文感知的自然语言交互的可扩展系统的至少一个实施例的简化框图;
图2是图1计算装置的环境的至少一个实施例的简化框图;
图3是图1计算装置和VPA服务器的一对环境的至少一个实施例的简化框图;
图4是可由图1-3的计算装置执行的用于上下文感知的数据捕获的方法的至少一个实施例的简化流程图;
图5是可由图1和图2的计算装置执行的用于上下文感知的自然语言交互的方法的至少一个实施例的简化流程图;
图6是可由图1-3的系统执行的用于上下文请求解释的方法的至少一个实施例的简化流程图;
图7是可由图1和图3的VPA服务器执行的用于上下文感知的自然语言交互的方法的至少一个实施例的简化流程图;以及
图8是可由图1和图3的计算装置执行的用于上下文感知的自然语言交互的方法的至少一个实施例的简化流程图。
具体实施方式
虽然本公开的概念易受到各种修改和备选形式,但其特定实施例已经在附图中作为示例示出,并且将在本文中详细描述。然而,应该理解,没有意图将本公开的概念局限于所公开的具体形式,而是相反,本发明覆盖与本公开和所附权利要求书一致的所有修改、等效和备选。
在说明书中提到“一个实施例”、“实施例”、“图示实施例”等指示所描述的实施例可包含具体特征、结构或特性,但每一个实施例可以一定或者可以不一定包含该具体特征、结构或特性。而且,此类短语不一定是指同一实施例。另外,当结合实施例描述具体特征、结构或特性时,认为结合不管是否明确描述的其它实施例实现此类特征、结构或特性在本领域技术人员的知识范围内。此外,应该认识到,包含在以“至少一个A、B和C”形式的列表中的项目可意味着(A);(B);(C);(A和B);(B和C)或(A,B和C)。类似地,包含在以“A、B或C中的至少一个”形式的列表中的项目可意味着(A);(B);(C);(A和B);(B和C)或(A,B和C)
所公开的实施例在一些情况下可用硬件、固件、软件或它们的任何组合来实现。所公开的实施例也可实现为由易失性或非易失性机器可读(例如计算机可读)介质携带或存储在其上的指令,其可由一个或多个处理器读取和执行。机器可读存储介质可实施为用于存储或传送由机器(例如易失性或非易失性存储器、媒体盘或其它媒体装置)可读形式的信息的任何存储装置、机制或其它物理结构。
在附图中,一些结构或方法特征可按特定布置和/或排序示出。然而,应该认识到,可能不需要此类特定布置和/或排序。而是,在一些实施例中,此类特征可按与在说明性附图中示出的不同的方式和/或次序布置。此外,在具体附图中包含结构或方法特征不打算暗示此类特征在所有实施例中都需要,并且在一些实施例中,可能不包含或者可与其它特征组合。
现在参考图1,用于与虚拟个人助理(VPA)进行可扩展上下文感知的自然语言交互的说明性系统100包含计算装置102,在一些实施例中还有VPA服务器104,它们可通过网络106彼此通信。在使用时,计算装置102的用户发起VPA命令,并向计算装置102说出自然语言请求。可在计算装置102上本地执行或在远程VPA服务器104上远程执行的虚拟个人助理解释请求,并执行请求的数据操作。虚拟个人助理可索引并搜索许多语言模型,它们各与具体情境上下文(例如用户的当前位置)关联以便找到用户请求的最佳解释。当尝试理解自然语言请求时应用对具体上下文特定的语言模仿人类行为,并且从而可改进与虚拟个人助理的交互质量。
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