本公开涉及自然语言推荐反馈。系统解析自然语言表述以提取项目和项目的属性的值,并将它们存储在数据库中。系统还解析自然语言表述以提取用户偏好的属性的值并将它们存储在数据库中。推荐引擎使用这些数据库来做出推荐。解析是语音或文本形式的,并使用会话状态、讨论的情境、同义词辨识、和发言者简档。数据库指针表示相对的属性值。推荐使用机器学习来从众多用户偏好的数据库中进行众包,并克服冷启动问题。解析和建议使用当前的或存储的环境参数的值。数据库针对不同的活动存储相同用户偏好属性的不同的值。当系统在自然语言表述中遇到无法辨识的属性和合法值时,添加这些无法辨识的属性和合法值。
Natural Language Recommendation Feedback
【技术实现步骤摘要】
自然语言推荐反馈
本专利技术属于推荐器系统的领域,具体而言是基于对自然语言表述的解析来使用机器学习算法的推荐器系统。
技术介绍
人类语言是复杂的。无论是描述歌曲、电影、新故事、旅行目的地、网络搜索结果、要会见的人、要购买的产品、专利、还是任何其它事物,自然语言都有比项目的数据库所具有的用来对项目进行分类的方式多得多的方式来描述这些项目。所需要的是从人们的丰富且主观的自然语言描述学习项目并且在其它人做出类似的请求时提供这些项目的系统。
技术实现思路
本公开描述了涉及从人们的丰富的描述学习项目并且在其它人做出类似的请求时提供这些项目的新颖的机器、机器实现的处理、以及非暂态计算机可读介质。附图说明图1示出了根据实施例的解析表述以提取并在数据库中存储项目属性值和偏好属性值并且使用这些数据来产生推荐。图2示出了根据实施例的解析单个表述以提取并在数据库中存储项目属性值和偏好属性值并且使用这些数据产生推荐。图3示出了根据实施例的解析口头自然语言表述。图4示出了根据实施例的解析口头自然语言表述的流程图。图5示出了根据实施例的解析文本自然语言表述。图6示出了根据实施例的属性值的项目数据库。图7示出根据实施例的项目数据库和相应的属性值的用户数据库。图8示出根据实施例的参考另一项目的属性值的项目数据库。图9示出根据实施例的解析表述以提取并在数据库中存储项目属性值,以及提取并在许多用户的数据库内存储特定用户的偏好属性值,并且使用这些数据产生推荐。图10示出了根据实施例的使用众包来克服冷启动问题的处理的流程图。图11示出了根据实施例的解析表述以提取并在数据库中存储项目属性值和偏好属性值,并且使用这些数据连同环境参数值一起来产生推荐。图12示出了根据实施例的解析表述以提取和在数据库中存储项目属性值和偏好属性值,并且检测环境参数值,以及使用这些数据和环境参数值来调整解析并产生推荐。图13示出了根据实施例的解析表述以提取和在数据库中存储项目属性值和偏好属性值,并且提取和存储环境参数值,以及使用这些数据产生推荐。图14示出了根据实施例的解析表述以提取和在数据库中存储项目属性值和偏好属性值、并且提取和存储环境参数值、以及使用这些数据产生推荐的流程图。图15示出了根据实施例的具有针对不同活动的不同值的集合的属性值的项目数据库。图16示出了根据实施例的推荐引擎。图17示出了根据实施例的向项目数据库添加新属性。图18示出了根据实施例的具有自然语言反馈的人机对话。图19示出了根据实施例的基于云的客户端-服务器系统。图20示出了根据实施例的使用针对音乐、电影和产品购买推荐的自然语言推荐反馈的移动电话应用程序。图21A图示了根据实施例的旋转磁性非暂态计算机可读介质。图21B示出了根据实施例的封装的非易失性存储器类型的非暂态计算机可读介质。图21C图示了根据实施例的球栅阵列侧可见的封装片上系统。图21D示出了根据实施例的顶侧可见的封装片上系统。图22示出了根据实施例的服务器系统。图23示出了根据实施例的片上系统的框图。图24示出了根据实施例的服务器计算机系统的框图。具体实施方式本文中记载原理、方面、和实施例及其具体示例的全部陈述旨在包括其结构上和功能上的等同物。此外,意图是这样的等同物既包括当前已知的等同物也包括将来开发的等同物,即,所开发的任何执行相同功能(无论结构如何)的元素。要指出的是,如本文所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式“一”、“一个”、“该”包括复数的指示对象。在整个说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“某个实施例”或类似语言的提及意味着结合该实施例描述的特定方面、特征、结构或特性被包括在至少一个实施例中。因此,在整个说明书中出现的短语“在一个实施例中”、“在至少一个实施例中”、“在实施例中”、“在某些实施例中”以及类似的语言可以但不一定全部指代相同实施例或类似实施例。这里描述的本专利技术的实施例仅是示例性的,并且不应被解释为如本领域普通技术人员可能理解的那样限制本专利技术的范围或精神。所公开的专利技术在包括本文所述的任何新颖方面的任何实施例中被有效地制造或使用。本文中记载本专利技术的原理、方面和实施例的全部陈述旨在包括其结构上和功能上的等同物。意图是这样的等同物既包括当前已知的等同物也包括将来开发的等同物此外,就具体实施方式和权利要求中所使用的术语“包括”、“包含”、“具有”、“有”、“带有”或其变体而言,这样的术语旨在以与术语“包括”类似的方式具有包容性。一些实施例解析自然语言表述以识别:项目、项目的属性、以及属性的值。例如,对于红色的汽车,汽车是项目,其颜色是属性,红色是颜色属性的值。一些实施例在项目数据库中存储具体项目的标识符和项目的属性的值。例如,关于涂料颜色的数据库,如果用户说“淡黄色太亮”,则系统针对“淡黄色”涂料颜色项目存储“明亮”属性的值为“真”。对于运动鞋类型的数据库,如果用户说“但是那些玛丽珍(MaryJane)鞋是给幼儿穿的”,则系统针对“玛丽珍”鞋项目存储“尺寸类别”属性的值为“幼儿”。一些实施例解析自然语言表述以识别:用户;特定用户具有偏好的属性,以及偏好的值。一些实施例在用户数据库中存储特定用户的标识符和用户的偏好的值。例如,如果用户说“我最喜欢的颜色是黄绿色”,则系统针对该用户存储“最喜欢的颜色”属性的值为“黄绿色”。如果用户说“播放一些乡村音乐”,则系统针对该用户存储“偏爱的音乐流派”属性的值为“乡村”。一些实施例在项目数据库上使用推荐器系统(“推荐引擎”)连同特定用户偏好的向量(比如,歌曲的播放列表)一起来进行推荐。一些实施例从单个自然语言表述确定项目属性值和用户偏好值两者。例如,当从鞋类零售商看特定一双靴子时,关于用户表达“我喜欢大靴子”,系统针对特定一双靴子在鞋的数据库中存储“尺寸类别“属性的值为“大”,并且系统还针对用户在用户数据库中存储“偏爱的尺寸类别”属性的值为“大”。一些实施例在其项目数据库中存储与属性值相关联的环境参数的值。环境参数的一些示例是位置、时间、当前活动(例如,烹饪或锻炼)、以及当前播放的歌曲。例如,关于音乐播放系统,如果在下午播放器以慢跑速度移动时,用户说“将音量增加到7”,则系统针对该用户存储首选的音量属性的值为“7”,相关联地存储时间参数的值为“下午”以及活动参数的值为“慢跑”。对于同一系统,如果深夜播放器在住宅楼内时,用户说“将音量降低到3”,则系统针对该用户存储首选的音量属性的值为“3”,相关联地存储时间参数的值为“晚上”以及活动参数的值为“在家中”。一些实施例包括环境参数作为推荐引擎的输入以调整推荐。一些实施例在其项目数据库中存储对与项目的属性的值相关联的其它项目的引用。这使得实施例能够存储相对值。例如,关于跑车的数据库,对于用户表达,“特斯拉模型S(TeslaModelS)加速比保时捷911卡雷拉S(Porsche911CarreraS)能够制动更快”,对于“特斯拉模型S”项目,系统为“加速度”属性存储“大于”的值以及相关联的指向“保时捷911卡雷拉S”项目的“制动速度”参数的指针。一些实施例通过解析引用其它项目的属性的值的自然语言表述来确定不带有引用的属性的值。例如,关于山的数据库,对于用户表述“惠特尼山(MountWhitney)是珠穆朗玛峰(MountE本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种存储代码的非暂态计算机可读介质,所述代码如果由计算机系统执行则将使得所述计算机系统:解析第一自然语言表述以识别项目并确定项目属性值;在项目数据库中存储与所述项目的属性相关联的值;解析来自所识别的用户的第二自然语言表述以确定所述属性的值偏好;在用户数据库中存储与所识别的用户相关联的所述属性的偏好;以及使用推荐引擎基于与所识别的用户相关联的所述项目属性值和所述偏好来产生推荐。
【技术特征摘要】
2017.08.07 US 15/670,9751.一种存储代码的非暂态计算机可读介质,所述代码如果由计算机系统执行则将使得所述计算机系统:解析第一自然语言表述以识别项目并确定项目属性值;在项目数据库中存储与所述项目的属性相关联的值;解析来自所识别的用户的第二自然语言表述以确定所述属性的值偏好;在用户数据库中存储与所识别的用户相关联的所述属性的偏好;以及使用推荐引擎基于与所识别的用户相关联的所述项目属性值和所述偏好来产生推荐。2.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述第一自然语言表述和所述第二自然语言表述是口头的。3.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,还将使得所述计算机系统:在所述项目数据库中存储与所述项目属性值相关联的环境参数的值,其中,所述推荐引擎在产生所述推荐时考虑环境参数的值和当前环境。4.如权利要求3所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述环境参数是活动的类型。5.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述值相对于参考项目来表示,并且所述非暂态计算机可读介质还将使得所述计算机系统在所述项目数据库中存储对与所述项目的属相的值相关联的所述参考项目的引用,从而所述项目属性值可以从所述参考项目的属性的对应值计算得出。6.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,还将使得所述计算机系统通过基于所述用户数据库中的其它用户的属性对所识别的用户进行分类来导出用户属性向量的值。7.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述推荐引擎产生与所述推荐相关联的得分。8.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述第二自然语言表述是命令。9.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质,其中,所述命令指定时间段。10.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,还将使得所述计算机系统解析所述第二自然语言表述以确定环境参数的值。11.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质,还将使得所述计算机系统:确定活动;以及将对所述属性的用户偏好与所述活动相关联。12.如权利要求11所述的非暂态计算机可...
【专利技术属性】
技术研发人员:卡亚尔·莫哈杰,罗伯特·麦克雷,
申请(专利权)人:声音猎手公司,
类型:发明
国别省市:美国,US
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