用于理解不完整的自然语言查询的方法技术

技术编号:16934759 阅读:49 留言:0更新日期:2018-01-03 05:08
使用n元分析和上下文信息来对不完整的自然语言表达的分析允许一个或多个域预测。对于每个域而言,使用n元分析和上下文信息来确定用户的可能意图。意图可以与域应用的功能相对应。在这样的情况中,可以使用n元分析和/或上下文信息来填充对于执行应用的功能所需要的信息。应用可以然后被呈现给用户以用于对意图的确认。对意图的确认连同不完整的自然语言表达和上下文信息一起可以然后被用于训练用于基于不完整的自然语言表达来预测用户意图的一个或多个模型。

A method for understanding incomplete natural language queries

The analysis of the incomplete natural language expression using N meta analysis and context information allows one or more domains to predict. For each domain, n meta analysis and context information are used to determine the user's possible intentions. The intention can correspond to the function of the domain application. In such a case, n meta analysis and / or context information can be used to fill in the information needed to perform the function of the application. The application can then be presented to the user for the confirmation of the intent. The intention to confirm together with natural language expression and context of incomplete information can then be used for training together for one or more model prediction of natural language user intention to table based on incomplete.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于理解不完整的自然语言查询的方法
技术介绍
各种计算设备使用语言理解应用(例如,数字辅助应用)来从用户接收输入。然而,语言理解应用常常接收不完整的输入(诸如文本和音频输入)。例如,作为用户类型或姿态,输入是不完整的,至少直到用户停止输入该输入。因此,输入的实时解译要求对不完整的输入的理解。不完整的自然语言表达的实时理解可以改进计算机和用户效率二者,这是因为要求用户完成表达浪费用户时间并且使得计算机将响应递送给用户所花费的时间减慢。在这方面中,数字辅助应用可能具有解译不完整的文本输入和音频输入的需要。解译不完整的输入提出了挑战。例如,用户可能期望计算机在录入不完整的输入时执行特定(一个或多个)动作。“动作”是在计算机上可执行的任何功能,例如,“创建会议”、“获得路线”、“创建任务”、“设定闹钟”等。“期望的动作”是用户在录入不完整的输入时试图执行的(一个或多个)特定动作((一个或多个)期望的动作在此将被称为“用户的意图”或“用户意图”)。一些语言理解应用基于不完整的输入,将自动完成的建议提供给用户。然而,这些建议未能解决用户的意图(例如,未能促进期望的动作的实施)。关于这些和其他一般考虑,已经做出了技术的各个方面。此外,虽然已经讨论了相对特定的问题,但是应当理解,实施例不应当限于背景中所标识的特定问题。
技术实现思路
本公开总体涉及通过计算设备解译不完整的自然语言输入。在技术的方面中,一个或多个设备基于不完整的自然语言表达来采取动作。例如,不完整的自然语言表达可以由计算设备被接收作为输入。输入可以是以下各项中的一项或多项:文本、姿态或语音输入。从该不完整的自然语言表达,做出关于在其中用户希望操作的(一个或多个)域(即,一组相关动作,诸如日历域、闹钟域等)的一个或多个预测。此外,本技术的方面包括预测用户的意图涉及特定域的特定动作的可能性。例如,一个域是日历域,并且在日历域中可以采取的动作的示例包括设置约会、取消约会或移动约会。基于不完整的自然语言表达,针对域中的每个动作创建针对每个动作的意图假设。意图假设是域中的动作是用户的意图(即,期望的动作)的预测。由于可以预测多个域,并且每个域可以具有多个动作,因而多个域预测可能导致多个意图假设。在一方面中,如果意图假设是使用附加信息的假设(例如,意图是创建日历约会,其将使用日期、时间、参加者等),那么对不完整的自然语言表达和/或其他上下文信息的分析发生,以获得附加信息(例如,找到与日期、时间和参加者有关或与不完整的输入有关的信息)。此外,可以针对每个预测域生成多个可选择的选项(例如,用于日历域应用的GUI),并且每个可选择的选项可以被呈现给用户。可选择的选项可以基于预测域反映用户的意图的可能性的分析而被排名,其中信息被预填充在可选择的选项中(例如,对于潜在会议的日期和时间)。在技术的方面中,对于可选择的选项的选择使得图形用户接口将域应用呈现在用户设备上。域应用是用于执行特定域中的一个或多个动作的应用。域应用使用功能或函数来执行动作。例如,日历域应用可以使用功能“create_meeting”来创建会议。如此,特定域应用的呈现可以允许用户填充域应用从不完整的自然语言表达和/或其他上下文信息未检测到或推断出的任何附加信息。此外,技术的方面包括构建不完整的自然语言表达分析模型的后端学习模块。后端学习模块可以使用测试不完整的自然语言表达。每个测试不完整的自然语言表达将反映用户的真实世界意图。测试不完整的自然语言表达(或表达的元素)将使用各种技术被分析,以创建可以用于基于不完整的自然语言表达来预测意图的预测算法。在一方面中,测试不完整的自然语言表达将等同于一个或多个完整的完全查询自然语言表达模型。通过这种方式,构建不完整的自然语言表达分析模型的过程可以利用先前构建的完全查询自然语言表达模型。附图说明参考以下附图描述非限制性和非排他性的示例。图1图示了根据示例实施例的被实现在用于理解不完整的自然语言表达的客户端计算设备处的示例性动态系统。图2图示了根据一个或多个方面的用于解译不完整的自然语言表达的网络化系统。图3图示了用于解译不完整的自然语言表达的方法。图4图示了用于接收并且显示根据不完整的自然语言表达推断出的预测信息的方法。图5是图示利用其可以实践本公开的方面的计算设备的物理部件(例如,硬件)的框图。图6A图示了用于实现本技术的方面的移动计算设备600的一个方面。图6B是图示移动计算设备的一个方面的架构的框图。图7图示了用于处理在计算设备处从远程源(诸如计算设备、平板电脑或移动设备)接收到的数据的系统的架构的一个方面。图8图示了可以执行在此所公开的一个或多个方面的示例性平板计算设备。图9图示了构建不完整的自然语言表达分析模型的系统。具体实施方式在以下详细描述中,对附图进行了参考。这些附图是本公开的一部分,并且每副附图提供本技术的特定方面的示例。本技术的应用比附图中所图示的示例更宽。实际上,在不脱离本公开的精神或范围的情况下,可以组合所图示的方面,可以利用其他方面,以及可以做出结构改变。方面可以被实践为方法、系统或设备。因此,方面可以采取硬件实现、完全软件实现、或者组合软件和硬件方面的实现的形式。因此,以下详细描述将不以限制性的意义被理解,并且本公开的范围由所附权利要求和其等价物限定。本公开总体上涉及理解不完整的自然语言表达。不完整的自然语言表达是缺少一个或多个字符或词语的字符串、词语和/或姿态。不完整的自然语言表达的非限制性示例包括不完整的文本输入、触摸输入、姿态输入或语音输入。例如,由用户输入到数字助理的实时文本是不完整的,至少直到用户完成键入输入。本技术包括对输入的识别和提取、对输入的分析以确定可能用户意图、以及基于可能用户意图执行一个或多个应用。考虑例如当用户正打字时,自然语言表达可能是不完整的(例如,“TomorrowmorningIcan'tmee”)。用户可能在键入完整的自然语言表达(例如,“TomorrowmorningIcan'tmeetwithJasonat9am.Cancelthemeetingat9am”)的过程中。本技术包括对不完整的输入的识别、提取和分析。在一个方面中,这实时地发生(例如,在接收到输入时的时间期间或与接收到输入基本上同时地)。本技术的一个方面可以确定用户的不完整的输入涉及特定域(诸如日历域)的高可能性。例如,以上完整表达明确地标识用户取消会议的意图,其是可以在日历域中执行的动作。然而,还可以从接收到的不完整的输入推断用户取消会议的意图。例如,短语“Ican'tmee”可能具有与短语“Ican'tmeet”的可能相关性。根据短语“Ican'tmeet”和上下文信息(如果可用的话)(例如,针对用户的日历中的明天早晨设定的会议),可以确定取消会议的第一可能用户意图。因此,本技术可以开始运行日历域应用。计算机可以将信息预填充在日历域应用中,以基于不完整的自然语言表达,引起特定会议的取消。输入的预填充可以是满足日历域应用的一个或多个功能。此外,本技术的一个方面包括确定第二可能用户意图。例如,基于不完整的自然表达“TomorrowmorningIcan'tmee”,可以确定用户正尝试访问旅行域。这可以基于可用的其他上下文信息而发生。例如,本文档来自技高网...
用于理解不完整的自然语言查询的方法

【技术保护点】
一种系统,包括:至少一个处理器;以及存储器,其编码计算机可执行指令,所述计算机可执行指令当由至少一个处理器执行时执行用于解译不完整的自然语言表达的方法,所述方法包括:从客户端设备接收输入,所述用户输入包括不完整的自然语言表达;从所述不完整的自然语言表达提取一个或多个n元;分析所提取的所述一个或多个n元以确定可能域集合;向所述可能域集合中的每个可能域分配置信度水平,其中针对至少一个可能域的所述置信度水平超过预定置信度阈值;预测与所述至少一个可能域相关联的用户的意图;以及发起至少一个域应用以用于执行所预测的所述意图。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.01.23 US 62/107,213;2015.02.13 US 14/622,1191.一种系统,包括:至少一个处理器;以及存储器,其编码计算机可执行指令,所述计算机可执行指令当由至少一个处理器执行时执行用于解译不完整的自然语言表达的方法,所述方法包括:从客户端设备接收输入,所述用户输入包括不完整的自然语言表达;从所述不完整的自然语言表达提取一个或多个n元;分析所提取的所述一个或多个n元以确定可能域集合;向所述可能域集合中的每个可能域分配置信度水平,其中针对至少一个可能域的所述置信度水平超过预定置信度阈值;预测与所述至少一个可能域相关联的用户的意图;以及发起至少一个域应用以用于执行所预测的所述意图。2.根据权利要求1所述的系统,还包括:呈现图形用户接口以用于发起所述至少一个域应用,所述域应用与用于执行所预测的所述意图的至少一个功能相关联。3.根据权利要求2所述的系统,还包括:预测用于执行所述至少一个功能的至少一个槽;以及接收选择,其中接收到的所述选择指示所述至少一个功能反映所述用户的实际意图的确认。4.根据权利要求1所述的系统,其中分配置信度...

【专利技术属性】
技术研发人员:R·萨里卡亚刘小虎
申请(专利权)人:微软技术许可有限责任公司
类型:发明
国别省市:美国,US

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