[发明专利]用于理解不完整的自然语言查询的方法

说明书

使用n元分析和上下文信息来对不完整的自然语言表达的分析允许一个或多个域预测。对于每个域而言，使用n元分析和上下文信息来确定用户的可能意图。意图可以与域应用的功能相对应。在这样的情况中，可以使用n元分析和/或上下文信息来填充对于执行应用的功能所需要的信息。应用可以然后被呈现给用户以用于对意图的确认。对意图的确认连同不完整的自然语言表达和上下文信息一起可以然后被用于训练用于基于不完整的自然语言表达来预测用户意图的一个或多个模型。

背景技术

各种计算设备使用语言理解应用(例如，数字辅助应用)来从用户接收输入。然而，语言理解应用常常接收不完整的输入(诸如文本和音频输入)。例如，作为用户类型或姿态，输入是不完整的，至少直到用户停止输入该输入。因此，输入的实时解译要求对不完整的输入的理解。不完整的自然语言表达的实时理解可以改进计算机和用户效率二者，这是因为要求用户完成表达浪费用户时间并且使得计算机将响应递送给用户所花费的时间减慢。在这方面中，数字辅助应用可能具有解译不完整的文本输入和音频输入的需要。

解译不完整的输入提出了挑战。例如，用户可能期望计算机在录入不完整的输入时执行特定(一个或多个)动作。“动作”是在计算机上可执行的任何功能，例如，“创建会议”、“获得路线”、“创建任务”、“设定闹钟”等。“期望的动作”是用户在录入不完整的输入时试图执行的(一个或多个)特定动作((一个或多个)期望的动作在此将被称为“用户的意图”或“用户意图”)。一些语言理解应用基于不完整的输入，将自动完成的建议提供给用户。然而，这些建议未能解决用户的意图(例如，未能促进期望的动作的实施)。

关于这些和其他一般考虑，已经做出了技术的各个方面。此外，虽然已经讨论了相对特定的问题，但是应当理解，实施例不应当限于背景中所标识的特定问题。

发明内容

本公开总体涉及通过计算设备解译不完整的自然语言输入。在技术的方面中，一个或多个设备基于不完整的自然语言表达来采取动作。例如，不完整的自然语言表达可以由计算设备被接收作为输入。输入可以是以下各项中的一项或多项：文本、姿态或语音输入。从该不完整的自然语言表达，做出关于在其中用户希望操作的(一个或多个)域(即，一组相关动作，诸如日历域、闹钟域等)的一个或多个预测。

此外，本技术的方面包括预测用户的意图涉及特定域的特定动作的可能性。例如，一个域是日历域，并且在日历域中可以采取的动作的示例包括设置约会、取消约会或移动约会。基于不完整的自然语言表达，针对域中的每个动作创建针对每个动作的意图假设。意图假设是域中的动作是用户的意图(即，期望的动作)的预测。由于可以预测多个域，并且每个域可以具有多个动作，因而多个域预测可能导致多个意图假设。

在一方面中，如果意图假设是使用附加信息的假设(例如，意图是创建日历约会，其将使用日期、时间、参加者等)，那么对不完整的自然语言表达和/或其他上下文信息的分析发生，以获得附加信息(例如，找到与日期、时间和参加者有关或与不完整的输入有关的信息)。

此外，可以针对每个预测域生成多个可选择的选项(例如，用于日历域应用的GUI)，并且每个可选择的选项可以被呈现给用户。可选择的选项可以基于预测域反映用户的意图的可能性的分析而被排名，其中信息被预填充在可选择的选项中(例如，对于潜在会议的日期和时间)。在技术的方面中，对于可选择的选项的选择使得图形用户接口将域应用呈现在用户设备上。域应用是用于执行特定域中的一个或多个动作的应用。域应用使用功能或函数来执行动作。例如，日历域应用可以使用功能“create_meeting”来创建会议。如此，特定域应用的呈现可以允许用户填充域应用从不完整的自然语言表达和/或其他上下文信息未检测到或推断出的任何附加信息。