[发明专利]用于辅助用户完成任务的上下文感知的推荐

说明书

提供了一种用于通过推荐动作来辅助用户朝着完成任务的方向前进的系统。在本文中所公开的技术使系统能够接收用户输入信号，诸如语音输入、文本输入或者包括指示任务的短语的任何其他类型的输入。然后，系统可以自动生成推荐，以指导用户完成任务。在本文中所公开的技术还可以识别最适合于完成识别出的任务的上下文相关应用。例如，用户可能具有若干消息传送应用。基于用户输入的上下文以及一个或多个机器学习引擎使用的其他历史数据，系统可以推荐适合的应用或者提供应用的排名，以适合于完成识别出的任务。在本文中所公开的技术还采用机器学习引擎来随着时间的推移提高推荐的准确性。

背景技术

在许多生产力应用中，诸如Outlook、Word、Excel、OneNote、Pages、Numbers、Google Docs和Google Sheets，每种应用都具有专门的特征，使得用户能够进行通信、操纵以及以其他方式处理数据。尽管生产力应用能够帮助用户执行许多不同的任务，但是随着更多的特征被添加到每种应用，每种应用的复杂性也随之增加。在一些情况下，给定特定应用的所有特征，用户可能不知道如何执行特定任务。因此，一些应用可能无法提供最佳的用户体验，或者使用户无法充分受益于其可用特征。

一些现有系统能够辅助用户进行一些应用。例如，Apple提供了语音激活的服务，其使得用户能够通过使用语音命令来发起电话呼叫或发送文本消息。尽管这些类型的服务有助于辅助用户进行呼叫或发送消息，但是这些系统本质上是静态的，因为其仅允许将单个应用用于特定任务。该限制并不总是提供最佳的用户体验。例如，当用户说出命令“呼叫Michael”时，所述服务发起电话呼叫。遗憾的是，即使用户具有多个可用的通信应用进行呼叫，这样的服务也仅使用电话应用。这样的现有服务本质上不是动态的，例如，一些服务不能够基于用户的环境来识别和利用上下文相关的应用。这样的缺陷会导致对应用的未充分利用、对应用内的特征的未充分利用等。

发明内容

在本文中所公开的技术使得系统能够通过基于用户输入信号自动化和/或推荐动作来辅助用户朝着完成任务的方向发展。所述输入信号能够包括语音输入、文本输入或者包括指示任务的短语的任何其他类型的输入。所述输入信号能够由系统进行解读以识别用户的意图。基于定义用户的意图的数据，所述系统能够生成定义要完成任务的多个动作的数据。然后，所述设备能够为用户自动执行动作，或者生成一个或多个推荐以指导用户手动地完成任务。在本文中所公开的技术还能够识别最适合于完成识别出的任务的上下文相关的应用。例如，用户可以具有若干消息传送应用，例如，用于个人消息的第一应用、用于工作消息的第二应用、以及用于志愿者工作的第三应用。基于用户输入的上下文(例如，用户的意图)以及其他上下文数据(包括由一个或多个机器学习引擎处理的历史数据)，系统能够推荐合适的应用，或者提供适合于完成识别出的任务的应用的排名。

在一个说明性示例中，到计算设备的输入信号能够指示用户想要“向Katie发送关于设计同步的电子邮件”。所述计算设备利用输入信号来生成指示要完成的任务(例如，发送电子邮件的任务)的数据。能够通过分析短语或关键字集合来确定任务。然后，所述计算设备能够选择适合于执行任务的适当应用并且对其进行排名。在一些实施例中，基于对输入信号和/或上下文数据的分析来对应用进行排名。所述上下文数据能够包括有关用户的活动的任何存储信息，诸如用户的位置、日期和/或一天中的时间。所述上下文数据还能够包括由机器学习引擎收集和处理的用户的历史活动数据。能够将经排名的应用的列表显示给用户以供选择。