[发明专利]词组推荐方法及装置在审
申请号: | 201510493159.6 | 申请日: | 2015-08-12 |
公开(公告)号: | CN105138512A | 公开(公告)日: | 2015-12-09 |
发明(设计)人: | 吴鸣;詹远;王珏 | 申请(专利权)人: | 小米科技有限责任公司 |
主分类号: | G06F17/27 | 分类号: | G06F17/27;G06F17/30 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 徐立 |
地址: | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 词组 推荐 方法 装置 | ||
技术领域
本公开涉及计算机领域,尤其涉及一种词组推荐方法及装置。
背景技术
随着技术的快速发展,出现了多种多样的输入法,为了提高用户的输入速度,这些输入法通常以词组为单位进行输入。相关技术中,当以词组为单位进行输入时,终端可以在数据库中存储输入的每个词组的频次,并当输入下一个词组时,该终端可以根据该数据库存储的词组的频次,并按照频次从大到小的顺序来显示该数据库存储的词组,以将该数据库存储的词组进行推荐。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本公开提供一种词组推荐方法及装置。
根据本公开实施例的第一方面,提供一种词组推荐方法,所述方法包括:
当接收到第一目标词组的输入指令时,输入所述第一目标词组;
从预设数据库中,查找所述第一目标词组对应的关联词组,所述预设数据库包括词组、关联词组与关联频次之间的对应关系;
如果查找到,则基于所述第一目标词组,从所述预设数据库中,获取至少一个关联词组和所述至少一个关联词组对应的关联频次;
基于所述至少一个关联词组对应的关联频次,将所述至少一个关联词组进行推荐。
结合第一方面,在上述第一方面的第一种可能的实现方式中,所述基于所述至少一个关联词组对应的关联频次,将所述至少一个关联词组进行推荐,包括:
按照所述至少一个关联词组对应的关联频次从大到小的顺序,将所述至少一个关联词组进行推荐。
结合第一方面,在上述第一方面的第二种可能的实现方式中,所述基于所述至少一个关联词组对应的关联频次,将所述至少一个关联词组进行推荐,包括:
基于所述至少一个关联词组的关联频次,从所述至少一个关联词组中,选择关联频次大于第一频次阈值的关联词组;
按照选择的关联词组对应的关联频次从大到小的顺序,将所述选择的关联词组进行推荐。
结合第一方面至第一方面的第二种可能的实现方式中任一种可能的实现方式,在上述第一方面的第三种可能的实现方式中,所述基于所述至少一个关联词组对应的关联频次,将所述至少一个关联词组进行推荐之后,还包括:
当接收到指定词组的输入指令时,基于所述第一目标词组和所述指定词组,对所述预设数据库包括的词组、关联词组与关联频次之间的对应关系进行更新,所述指定词组为所述至少一个关联词组中的任一关联词组或者所述至少一个关联词组之外用户输入的词组。
结合第一方面,在上述第一方面的第四种可能的实现方式中,所述从预设数据库中,查找所述第一目标词组对应的关联词组之后,还包括:
如果没有查找到且接收到第二目标词组的输入指令,则输入所述第二目标词组,所述第二目标词组为输入所述第一目标词组之后输入的下一个目标词组;
基于所述第一目标词组和所述第二目标词组,对所述预设数据库包括的词组、关联词组与关联频次之间的对应关系进行更新。
结合第一方面的第四种可能的实现方式,在上述第一方面的第五种可能的实现方式中,所述基于所述第一目标词组和所述第二目标词组,对所述预设数据库包括的词组、关联词组与关联频次之间的对应关系进行更新,包括:
将所述第二目标词组确定为所述第一目标词组的关联词组;
设置所述第一目标词组与所述第二目标词组之间的关联频次,得到第一关联频次;
将所述第一目标词组、所述第二目标词组和所述第一关联频次,存储在所述预设数据库包括的词组、关联词组与关联频次之间的对应关系中。
根据本公开实施例的第二方面,提供一种词组推荐装置,所述装置包括:
第一输入模块,用于当接收到第一目标词组的输入指令时,输入所述第一目标词组;
查找模块,用于从预设数据库中,查找所述第一目标词组对应的关联词组,所述预设数据库包括词组、关联词组与关联频次之间的对应关系;
获取模块,用于如果查找到,则基于所述第一目标词组,从所述预设数据库中,获取至少一个关联词组和所述至少一个关联词组对应的关联频次;
推荐模块,用于基于所述至少一个关联词组对应的关联频次,将所述至少一个关联词组进行推荐。
结合第二方面,在上述第二方面的第一种可能的实现方式中,所述推荐模块包括:
第一推荐模块,用于按照所述至少一个关联词组对应的关联频次从大到小的顺序,将所述至少一个关联词组进行推荐。
结合第二方面,在上述第二方面的第二种可能的实现方式中,所述推荐模块包括:
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