确定用于回复电子通信的回复内容制造技术

与确定回复电子通信的回复内容相关的方法和装置。一些实施方式通常指向分析电子通信的语料库以确定在电子通信的“原始”消息的一个或多个原始消息特征与包括在这些电子通信的“回复”消息中的回复内容之间的关系。一些实施方式通常指向基于通信的一个或多个消息特征与回复文本之间的确定的关系提供回复文本以包括在对通信的回复中。

Determine the reply content for replying to electronic communication

Method and device for determining reply content of reply electronic communication. Some implementations usually point to analysis of electronic communications in electronic communication to determine the corpus of the \original\ message to one or more of the original news features and included in the electronic communication \reply\ message content of the relationship between. Some implementations usually refer to the determined relationship between one or more message features and the reply text in the communication, providing a reply text to include in the reply to the communication.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】确定用于回复电子通信的回复内容
技术介绍
用户经常被诸如电子邮件、SMS通信和社交联网通信的电子通信淹没。发送给用户的许多电子通信明确地征求回复或以其它方式包含用户可能希望回复的信息。例如，包含“Areyouinterestedingrabbinglunch？(你有兴趣吃午餐吗？)”的电子邮件可以明确地征求回复。包含“Ijustgotengaged！(我刚刚订婚！)”的电子邮件可能没有明确地征求回复，但接收电子邮件的用户可能仍然希望向电子邮件发送祝贺性回复。用户制定对电子通信的回复，并利用键盘(例如，智能电话或平板电脑的虚拟键盘)、麦克风、和/或计算设备的其它用户接口输入设备在计算设备处输入制定的回复。
技术实现思路
本说明书一般涉及与确定用于回复电子通信的回复内容和/或提供回复内容以用于经由计算设备呈现包括在对电子通信的回复中相关的技术特征。一些实施方式通常指向分析电子通信(例如，电子邮件、SMS通信和/或社交联网通信)的语料库，以确定电子通信的“原始”消息的一个或多个原始消息特征与包括在对这些电子通信的“回复”消息中的回复内容之间的关系。例如，可以分析语料库以基于使用回复n元(n-gram)的被回复的原始消息中频繁出现的原始消息n元(以及可选的其它内容)，确定原始消息n元“attached(随附的)”和“draftdocument[s]foryourreview(供您查看的草稿文档)”以及回复n元“I'lltakealookandwillprovidefeedback(我将看一看并且将提供反馈)”之间的关系。在一些实施方式中，可以在不允许对语料库的一个或多个(例如，任何)电子通信的直接人类访问的情况下确定原始消息特征和回复内容之间的关系。在一些实施方式中，原始消息特征与回复内容之间的关系可以基于使用训练示例的训练机器学习系统来确定，每个训练示例具有指示相应电子通信的回复消息的回复内容的一个或多个输出参数以及指示相应电子通信的原始消息的原始内容的一个或多个输入参数。一些实施方式通常指向基于通信的一个或多个消息特征与回复文本之间确定的关系，提供回复文本以包括在对通信的回复中。例如，电子邮件可以发送到用户并包括“OurteamjustwontheAwesomenessAward！(我们的团队刚赢得了非凡奖！)”，并且可以基于电子邮件的一个或多个特征与“Goodjob！(干得好！)”之间的映射(定义关系的数据)，作为对该电子邮件的候选回复来提供回复文本“Goodjob！”。例如，回复文本可以被提供以用于对电子邮件的回复中的自动填充，被提供以用于呈现(视觉上或听觉上)作为用户选择的建议等。作为另一个示例，电子邮件可以被发送到用户并包括“OurteamjustwontheAwesomenessAward！”并且可以基于电子邮件的一个或多个特征与回复内容之间的指示一般祝贺性n元的映射——以及将“Goodjob！”定义为高排名的祝贺性n元的映射，来向用户提供回复文本“Goodjob！”作为对该电子邮件的回复。例如，基于它对该用户、对与该用户类似的一组用户、或对所有用户是流行的祝贺性n元，“Goodjob！”可以被定义为高排名的祝贺性n元。在一些实施方式中，可以独立于由用户在生成对该通信的回复中提供的任何文本输入提供回复文本以用于包括在对通信的回复中。换句话说，在一些实施方式中，甚至在用户开始输入回复之前，回复文本可以被呈现给用户。在一些实施方式中，响应于向所训练的机器学习系统提供通信的一个或多个消息特征，可以基于由所训练的机器学习系统提供的输出来确定回复文本以包括在对通信的回复中。本文描述的各种方法和装置可以提供各种技术效果。例如，本公开的一些实施方式使得一个或多个计算机系统能够基于过去的电子通信来确定原始消息的消息特征与响应于这些原始消息的回复中的回复内容之间的关系——在不允许对语料库的一个或多个(例如，任何)电子通信的直接人类访问的情况下。例如，一些实施方式将过滤和/或聚类技术应用于这些电子通信和/或基于从这些电子通信生成的训练示例训练机器学习系统，以确定原始消息的消息特征与响应于这些原始消息的回复中的回复内容之间的关系。此外，例如，本公开的一些实施方式基于发送给用户的电子通信确定回复内容，以使得能够经由用户的计算设备向用户呈现回复内容以包括在对电子通信的回复中。确定和/或呈现可以可选地在用户在生成回复中提供任何文本输入和/或其它回复输入之前出现。这可以减少在用户的回复内容的制定期间否则将被使用的用户的计算设备的一个或多个资源的使用，特别是在回复内容可以由与用户的计算设备分开的计算机系统全部或部分地确定的实施方式中。作为另一个示例，一些实施方式可以确定用于潜在包括在回复中的多个候选回复文本，并且可以基于例如这些候选回复文本和回复响应于的电子通信之间的对应的确定的关系来提供这些多个候选回复文本中的一个或多个。例如，可以基于它们对应的确定的关系来确定多个呈现的回复文本的显示显著性。可以提供附加的和/或替选的技术效果，诸如本文更详细描述的各种技术效果。在一些实施方式中，可以提供由至少一个计算机系统执行的计算机实现的方法，方法包括以下步骤：识别多个用户的电子通信的语料库，语料库的电子通信中的每个电子通信包括回复消息和回复消息所响应于的原始消息；基于语料库的电子通信的回复消息中的文本之间的相似性，将语料库的电子通信分组成多个聚类；基于聚类中的一个聚类确定回复内容；生成训练示例，每个训练示例具有指示回复内容的输出参数，并且每个训练示例具有指示一个聚类的电子通信中的相应一个的至少一个消息特征的一个或多个输入参数；以及基于训练示例训练机器学习系统。所训练的机器学习系统可以被训练成接收附加电子通信的一个或多个输入消息特征作为输入，并且提供回复内容是否适于包括在对附加电子通信的回复中的指示作为输出。本文公开的这种方法和技术的其它实施方式可以各自可选地包括以下特征中的一个或多个。在一些实施方式中，输出参数是该一个聚类的指示符。在一些实施方式中，所述方法还包括：提供附加电子通信的一个或多个输入消息特征作为对所训练的机器学习系统的输入；接收回复内容是否适于包括在对附加电子通信的回复中的指示作为来自所训练的机器学习系统的输出；以及基于所述指示提供用于包括在回复中的回复文本，其中回复文本符合回复内容。在这些实施方式中的一些中，指示包括该聚类的一个或多个n元的n元指示，并且该方法还包括：基于n元指示到回复文本的映射来选择回复文本。基于n元指示到回复文本的映射来选择回复文本可以包括基于n元指示映射到回复文本的映射的权重来选择回复文本。在一些实施方式中，所述方法还包括：基于聚类中的第二聚类来确定第二回复内容；生成第二训练示例，每个第二训练示例具有指示第二回复内容的第二训练示例输出参数，并且每个第二训练示例具有指示电子通信中的第二聚类的相应一个电子通信的至少一个消息特征的一个或多个第二训练示例输入参数；以及基于第二训练示例来训练机器学习系统，其中所训练的机器学习系统被进一步训练成提供第二回复内容是否适合于包括在回复中的指示作为输出。在一些实施方式中，可以提供由至少一个计算机系统执行的计算机实现的方法，并且包括以下步骤：识别多个用户的电子通信的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的方法，包括：由至少一个计算机系统识别多个用户的电子通信的语料库，所述语料库的所述电子通信中的每个电子通信包括回复消息和所述回复消息所响应于的原始消息；由所述计算机系统基于所述语料库的所述电子通信的回复消息中的文本之间的相似性将所述语料库的所述电子通信分组成多个聚类；由所述计算机系统基于所述聚类中的一个聚类确定回复内容；生成训练示例，所述训练示例中的每个具有指示所述回复内容的输出参数，并且所述训练示例中的每个具有指示所述一个聚类的电子通信中的相应一个电子通信的至少一个消息特征的一个或多个输入参数；以及基于所述训练示例来训练机器学习系统，其中，所训练的机器学习系统被训练成接收附加电子通信的一个或多个输入消息特征作为输入，并且提供所述回复内容是否适于包括在对所述附加电子通信的回复中的指示作为输出。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.02.12 US 14/620,6301.一种计算机实现的方法，包括：由至少一个计算机系统识别多个用户的电子通信的语料库，所述语料库的所述电子通信中的每个电子通信包括回复消息和所述回复消息所响应于的原始消息；由所述计算机系统基于所述语料库的所述电子通信的回复消息中的文本之间的相似性将所述语料库的所述电子通信分组成多个聚类；由所述计算机系统基于所述聚类中的一个聚类确定回复内容；生成训练示例，所述训练示例中的每个具有指示所述回复内容的输出参数，并且所述训练示例中的每个具有指示所述一个聚类的电子通信中的相应一个电子通信的至少一个消息特征的一个或多个输入参数；以及基于所述训练示例来训练机器学习系统，其中，所训练的机器学习系统被训练成接收附加电子通信的一个或多个输入消息特征作为输入，并且提供所述回复内容是否适于包括在对所述附加电子通信的回复中的指示作为输出。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述输出参数是所述一个聚类的指示符。3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：提供所述附加电子通信的所述一个或多个输入消息特征作为对所训练的机器学习系统的输入；接收所述回复内容是否适于包括在对所述附加电子通信的回复中的指示作为来自所训练的机器学习系统的输出；以及基于所述指示来提供用于包括在所述回复中的回复文本，其中所述回复文本符合所述回复内容。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中，所述指示包括所述聚类的一个或多个n元的n元指示，并且所述方法进一步包括：基于所述n元指示到所述回复文本的映射来选择所述回复文本。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，基于所述n元指示到所述回复文本的映射来选择所述回复文本包括：基于所述n元指示到所述回复文本的映射的权重来选择所述回复文本。6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，进一步包括：由所述计算机系统基于所述聚类中的第二聚类来确定第二回复内容；生成第二训练示例，所述第二训练示例中的每个具有指示所述第二回复内容的第二训练示例输出参数，并且所述第二训练示例中的每个具有指示所述第二聚类的所述电子通信中的相应一个电子通信的至少一个消息特征的一个或多个第二训练示例输入参数；以及基于所述第二训练示例来训练所述机器学习系统，其中，所训练的机器学习系统被进一步被训练成提供所述第二回复内容是否适于包括在回复中的指示作为输出。7.一种计算机实现的方法，包括：由至少一个计算机系统识别多个用户的电子通信的语料库，所述语料库的所述电子通信中的每个包括回复消息和所述回复消息所响应于的原始消息；由所述计算机系统确定在所述语料库的多个电子通信的所述回复消息中出现的回复内容；由所述计算机系统基于包括所述回复消息中的所述回复内容的多个电子通信的所述原始消息来确定至少一个消息特征；由所述计算机系统且至少部分地基于包括所述回复内容和所述至少一个消息特征两者的所述电子通信的量来计算所述回复内容与所述至少一个消息特征之间的关系强度值；以及由所述计算机系统基于所述关系强度值来定义所述至少一个消息特征与所述回复内容之间的关系，所述关系被定义为用于电子地提供所述回复内容以用于呈现给包括所述至少一个消息特征的附加电子通信的接收者。8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，其中，基于所述关系强度值来定义所述至少一个消息特征与所述回复内容之间的关系包括：定义所述关系；以及将所述关系强度值分配给所述关系。9.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，其中，基于所述关系强度值定义所述至少一个消息特征与所述回复内容之间的关系包括：确定所述关系强度值满足阈值；以及基于确定所述关系强度值满足所述阈值来定义所述关系。10.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，进一步包括：识别发送给用户的电子通信；确定所述电子通信包括所述至少一个消息特征；基于所述至少一个消息特征与所述回复内容之间的关系来识别所述回复内容；以及电子地提供所述回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的回复中。11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，识别和提供所述回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的所述回复中独立于在生成对所述消息的所述回复中经由所述用户的计算设备提供的任何文本输入而出现。12.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，所述关系强度值被分配给所述至少一个消息特征与所述回复内容之间的所述关系，并且所述方法进一步包括：基于所述至少一个消息特征和所述附加回复内容之间的附加关系来识别附加回复内容；以及识别所述附加关系的附加关系强度值；其中，提供所述回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的所述回复中是基于所述关系强度值与所述附加关系强度值的比较。13.根据权利要求12所述的计算机实现的方法，其中，基于所述关系强度值与所述附加关系强度值的比较来提供所述回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的所述回复中包括：提供所述回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的所述回复中，而不提供所述附加回复内容以用于潜在包括在对所述电子通信的所述回复中。14.根据权利要求12所述的计算机实现的方法，其中，基于所述关系强度值与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：菲利普·尼尔·夏普，普拉巴卡尔·拉加万，汤普森·亚历山大·伊沃·高雷，巴林特·米克洛什，卡罗尔·库拉齐，托比亚斯·考夫曼，格雷戈里·肖恩·科拉多，拉斯洛·卢卡奇，
申请(专利权)人：谷歌公司，
类型：发明
国别省市：美国,US