[发明专利]候选词生成方法及装置

说明书

本发明公开了一种候选词生成方法及装置，所述方法包括：实时获取上文并得到候选词；根据所述上文确定用户情绪类别；根据所述用户情绪类别对所述候选词进行筛选，得到待输出的候选词。利用本发明，可以提高候选词的准确性，提升用户输入体验。

技术领域

本发明涉及输入法领域，具体涉及一种候选词生成方法及装置。

背景技术

输入法是一种将各种符号输入电子设备的编码方法，是人类和电子设备打交道不可或缺的工具。为了加快输入速度，现有的输入法大都具有联想记忆功能，即在输入一个汉字或一个词语后，输入法会自动推荐候选的字或词语。

现有的一些输入法，在用户输入过程中会进行词预测，预测用户下一个将要输入的词并提供给用户，以方便用户输入。目前输入法用于词预测的方法主要是利用大规模语料数据，使用传统的ngram统计模型，或者深度学习模型，学习出语言模型，然后利用这些模型，根据上文和输入环境等信息，找到最大概率的下文词。

这种方法虽然在一定程度上方便了用户输入，但目前的模型难以感知过长的上文，因此常常会出现断章取义的预测结果。例如，用户输入“色香味俱全，你做的菜”，目前输入法大都只会根据上文“你做的菜”，给出“不好吃”、“好吃”等候选词，很明显“不好吃”在这里并不是一个合理的候选词，这样的候选词不仅掩盖了其他表达赞赏情绪的候选词，比如，很赞、很棒等，而且给用户带来很差的体验。

发明内容

本发明实施例提供一种候选词生成方法及装置，以提高候选词的准确性，提升用户输入体验。

为此，本发明提供如下技术方案：

一种候选词生成方法，所述方法包括：

实时获取上文并得到候选词；

根据所述上文确定用户情绪类别；

根据所述用户情绪类别对所述候选词进行筛选，得到待输出的候选词。

优选地，所述上文为以下任意一种：文本、语音、图片。

优选地，所述方法还包括：预先构建情绪识别模型；

所述根据所述上文确定用户情绪类别包括：

提取所述上文的文本信息；

利用所述文本信息及所述情绪识别模型，得到用户情绪类别。

优选地，所述情绪识别模型为深度学习模型；所述提取所述上文的文本信息包括：获取所述上文对应的词序列，确定所述词序列中各词的词向量；或者

所述情绪识别模型为SVM或决策树；所述提取所述上文的文本信息包括：获取所述上文对应的词序列，确定所述词序列中各词的ID。

优选地，所述根据所述上文确定用户情绪类别还包括：

获取辅助信息，所述辅助信息包括以下任意一种或多种：当前环境信息、位置信息、用户身体信息；

利用所述文本信息、所述辅助信息及所述情绪识别模型，得到用户情绪类别。

优选地，所述方法还包括：

获取各候选词的候选得分；

所述根据所述用户情绪类别对所述候选词进行筛选，得到待输出的候选词包括：

根据所述用户情绪类别调整所述候选词的候选得分，得到所述候选词的最终得分；

根据所述最终得分确定待输出的候选词。

优选地，所述根据所述用户情绪类别调整所述候选词的候选得分，得到所述候选词的最终得分包括：

根据所述用户情绪类别确定各候选词的情感得分；