[发明专利]一种用于输入法的候选展示方法、装置、介质及设备有效

专利信息
申请号: 201710432998.6 申请日: 2017-06-09
公开(公告)号: CN109032374B 公开(公告)日: 2023-06-20
发明(设计)人: 陈小帅;张扬 申请(专利权)人: 北京搜狗科技发展有限公司
主分类号: G06F3/023 分类号: G06F3/023;G06F40/205
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: 孙晓丽
地址: 100084 北京市海淀区中关*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 用于 输入法 候选 展示 方法 装置 介质 设备
【权利要求书】:

1.一种用于输入法的候选展示方法,其特征在于,包括:

获取输入内容;

根据所述输入内容得到第一候选序列和第二候选序列,其中,所述第一候选序列为与所述输入内容相关的联想候选的序列,所述第二候选序列为所述输入内容对应的服务信息的序列;所述服务信息用于快速获取所需服务;所述第二候选序列为用户在输入所述输入内容后,可能意图使用的服务信息的序列,所述服务信息包括推荐的与所述输入内容相关的地址信息、打折信息、团购信息或者视频信息;

根据所述输入内容计算出表征所述第一候选序列中每个元素与所述输入内容的相关度的第一候选概率和表征所述第二候选序列中每个元素与所述输入内容的相关度的第二候选概率;

根据预存的历史选择数据,计算出第一选择概率和第二选择概率;其中,所述第一选择概率表征用户输入所述输入内容并选择所述第一候选序列的概率,所述第二选择概率表征用户输入所述输入内容并选择所述第二候选序列的概率;

以所述第一候选序列中每个元素的第一候选概率与所述第一选择概率的乘积作为所述第一候选序列中每个元素的映射后得分,以所述第二候选序列中每个元素的第二候选概率与所述第二选择概率的乘积作为所述第二候选序列中每个元素的映射后得分;或者,以所述第一候选序列中每个元素的第一候选概率加上所述第一选择概率的和作为所述第一候选序列中每个元素的映射后得分,以所述第二候选序列中每个元素的第二候选概率加上所述第二选择概率的和作为所述第二候选序列中每个元素的映射后得分;

根据所述映射后得分,对所述第一候选序列中的元素和所述第二候选序列中的元素进行合并排序,生成待展示序列;

输出所述待展示序列。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一选择概率与所述第二选择概率的和为1。

3.如权利要求1-2任一所述的方法,其特征在于,所述第一候选序列的计算方法包括:

根据预存的历史语料,确定出与所述输入内容相关的联想候选集合;根据所述历史语料,统计出表征所述联想候选集合中每个元素与所述输入内容的相关性的第一候选概率;根据所述第一候选概率对所述联想候选集合进行排序,生成所述第一候选序列;或者,

将所述输入内容输入深度学习模型,计算出与所述输入内容相关的联想候选集合和表征所述联想候选集合中每个元素与所述输入内容的相关性的第一候选概率;根据所述第一候选概率对所述联想候选集合进行排序,生成所述第一候选序列。

4.如权利要求1-2任一所述的方法,其特征在于,所述第二候选序列的计算方法包括:

根据预存的关键词词表,确定出所述输入内容中的关键词;根据预存的所述关键词的历史选择数据,确定出与所述关键词相关的服务信息集合和表征所述服务信息集合中每个元素与所述输入内容的相关性的第二候选概率;根据所述第二候选概率对所述服务信息集合进行排序,生成所述第二候选序列;或者,

将所述输入内容输入深度学习模型,计算出与所述输入内容相关的服务信息集合和表征所述服务信息集合中每个元素与所述输入内容的相关性的第二候选概率;根据所述第二候选概率对所述服务信息集合进行排序,生成所述第二候选序列。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京搜狗科技发展有限公司,未经北京搜狗科技发展有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710432998.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top