个人实体建模制造技术

为用于计算设备的个人实体建模提供了系统和方法。例如，移动设备包括至少一个处理器和存储指令的存储器，所述指令在由至少一个处理器执行时使移动设备执行操作，操作包括在所生成的用于在移动设备上显示的内容中识别个人实体、从内容生成针对个人实体的训练示例、以及使用训练示例来更新用于将个人实体建模的嵌入。嵌入可用于作出关于个人实体的预测。例如，操作也可以包括基于嵌入来预测在计算设备上显示的第一个人实体与第二实体之间的关联，并提供将显示在计算设备上的与第二实体相关的推荐。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】个人实体建模相关申请本申请要求2015年7月29日提交的并且题为“个人实体建模(MODELINGPERSONALENTITIES)”的美国申请No.14/812,877的优先权并且是其继续申请，该申请的公开以其整体并入本文。
技术介绍
移动设备例如智能手机、可穿戴设备、平板电脑、膝上型计算机等的使用已经增长。通过了解由用户查看的内容和用户的互动，移动设备能够例如为用户提供个性化的预测和辅助。了解内容和互动的一部分涉及将在设备屏幕的内容中认识的实体映射到知识库中的实体。虽然这样的公共知识库可能是庞大的，但它们将缺少用户经常与其互动的许多个人实体。
技术实现思路
本文中描述的实施在嵌入空间中检测个人实体并将个人实体建模。嵌入空间随时间学习和调整，使得嵌入成为用户的个人知识库的表示。系统能够在由计算设备生成的任何内容，包括移动设备上的屏幕、用户的账户中的电子邮件消息、用户的社交媒体账户中的更新和帖子等中，对实体进行建模。在一些实施例如电子邮件系统中，个人实体的检测可以基于专门识别实体的用户(例如在电子邮件的发送者或接受者地址中)。在一些实施中，系统可以确定给定屏幕上的什么文本可能构成实体。在一些实施中，系统可以跟踪跨应用/屏幕遇到的n元(n-gram)，并且当特定的n元频繁出现时，系统可以将n元认为个人实体。当个人实体尚未被建模时，系统可以将实体的名称标准化、为实体分配特征向量的随机的集合、并开始对实体建模。在对实体建模中，系统可以使用连续词袋(continuousbagofwords，CBOW)类训练模型，其中系统相对于特征或特征的集合来预测个人实体。特征能够包括其它个人实体(例如从过去和当前屏幕)、公共实体/主题、实体最常出现的应用等。例如，系统可以训练模型相对于另一实体来预测一个实体(例如Mary和Rob两者都经常被包括在相同的电子邮件流中，或者在通信中常与John讨论足球)。在一些实施中，所捕获的屏幕内容的滑动窗口能够用来提供用于识别在所述窗口中所识别的个人实体和将所识别的个人实体建模的上下文。另外，能够训练所述系统来预测个人顺序，例如用户通常读取电子邮件并然后打开新闻应用。在本文描述的方面中，一种方法包括：在所生成的用于在移动设备上显示的内容中识别个人实体；从所述内容生成针对个人实体的训练示例；以及使用训练示例来更新用于将个人实体建模的嵌入。个人实体可以是移动设备的用户个人的。所述嵌入可用于做出关于个人实体的预测。在本文所描述的另一方面中，一种方法包括：在所生成的用于在计算设备上显示的内容中识别第一个人实体，第一个人实体与个人知识库中的嵌入关联，个人知识库与计算设备的用户关联；基于所述嵌入预测第一个人实体和第二实体之间的关联；以及提供与第二实体相关的推荐，所述推荐将显示在所述计算设备上。在本文所描述的另一方面中，一种方法包括：在所生成的用于在显示设备上显示的内容中识别特征；在将个人实体作为嵌入建模的个人知识库中使用针对个人实体的嵌入来识别由所述特征所预测的个人实体；以及提供与个人实体相关的推荐，所述推荐将显示在所述显示设备上。在本文所述的另一方面中，计算系统包括至少一个处理器和存储指令的存储器，所述指令在由至少一个处理器执行时使计算系统执行所公开的方法、操作或过程中的任何一个。在本文所描述的另一方面中，体现在计算机可读存储设备上的计算机程序产品包括指令，所述指令在由在基板中形成的至少一个处理器执行时使计算设备执行所公开的方法、操作或过程中的任何一个。本文描述的另一总体方面包括一种用于训练预测模型以对在所生成的用于在计算设备上显示的内容中发现的个人实体建模的系统和/或方法，基本上如结合附图中的至少一个所示出和/或描述的，并且如权利要求书中更完全地阐述。针对个人实体的嵌入考虑上下文，因为当讨论特定主题或执行特定活动等时，所述模型确定特定实体当在特定应用中遇到时的可能性更大。能够实施本文描述的主题的实施中的一种或多种，以便实现以下优点中的一个或多个。作为一个示例，一旦生成个人实体的建模(例如个人知识库)，系统就能够利用它来基于屏幕上的内容来预测词或短语，以识别个人实体的圈子或类别、用最近邻居检索来增强在设备上的搜索、个性化预测(例如基于以前的屏幕上的内容来预测文本消息的接受者，以便当向特定的人发消息等时偏向与特定类别相关的实体等等)、将递送给用户的内容个性化等。利用嵌入作为针对个人实体的表示意味着系统不需要关于涉及实体的关系作出决定，提供了在个人实体的利用中更大的灵活性。在嵌入空间中对每个个人实体建模也使任何分类器能够利用所述嵌入作为针对预测任务的特征。一种或多种实施的细节在附图和下面的描述中阐述。从描述和附图以及从权利要求书中，其它特征将是显而易见的。附图说明图1是示出了根据所公开的主题的示例系统的框图。图2根据所公开的主题，示出了用于发现和利用个人实体来个性化用户体验的示例过程的流程图。图3根据所公开的实施，示出了用于将个人实体建模的示例过程的流程图。图4根据所公开的实施，示出了用于利用建模的个人实体来定制用户体验的示例过程的流程图。图5根据所公开的实施，示出了用于利用建模的个人实体来定制用户体验的另一示例过程的流程图。图6根据所公开的实施，示出了用于利用建模的个人实体来定制用户体验的另一示例过程的流程图。图7根据所公开的实施，示出了用于利用建模的个人实体来定制用户体验的另一示例过程的流程图。图8示出了能够用来实施所描述的技术的计算机设备的示例。图9示出了能够用来实施所描述的技术的分布式计算机设备的示例。各附图中的相同附图标记指示相同的元件。具体实施方式图1是根据示例实施的个人实体建模系统的框图。系统100可用于检测在所生成的用于在计算设备上显示的内容中的个人(例如非公共)实体，并将所述实体建模为由机器学习推荐引擎使用的嵌入以在计算设备上个性化用户体验。个性化用户体验能够包括预测主题、词或短语，识别相关个人实体的群集(cluster)，递送用户的目标内容等。图1中的系统100能够由客户端—服务器系统使用，在服务器170处发生一些数据处理或数据存储。然而，可以使用其它配置和应用。例如，所述数据处理和数据存储能够专门在计算设备110上发生。在一些实施中，计算设备110的用户可以指示所述处理的部分在服务器170处执行。因此，实施不限于所示出的精确配置。个人实体建模系统100可以包括计算设备110。计算设备110可以是在封闭的移动环境而不是常规的开放的基于web的环境中操作的任何移动计算设备，例如智能电话或其它手持计算设备、平板电脑、可穿戴式计算设备等。计算设备110也可以是其它类型的个人电子计算设备，例如膝上型计算机或基于网络的计算机、台式计算机、具有处理器的电视机等。计算设备110可以是计算机设备800或850的示例，如在图8中所描绘。计算设备110可以是由单个用户使用的计算设备，或者能够是由多个用户共享的计算设备。计算设备110可以包括在基板中形成的一个或多个处理器，其被配置为执行一个或多个机器可执行指令或软件块、固件块、或其组合。所述处理器能够是基于半导体的，也就是说，所述处理器能够包括能执行数字逻辑的半导体材料。因此，计算设备110可以包括一个或多个计算机存储器，其被配置为临时、永久、半永久或本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动设备，包括：至少一个处理器；和存储指令的存储器，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述移动设备：在所生成的用于在所述移动设备上显示的内容中识别个人实体，从所述内容生成针对所述个人实体的训练示例，以及使用所述训练示例来更新用于将所述个人实体建模的嵌入。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.07.29 US 14/812,8771.一种移动设备，包括：至少一个处理器；和存储指令的存储器，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述移动设备：在所生成的用于在所述移动设备上显示的内容中识别个人实体，从所述内容生成针对所述个人实体的训练示例，以及使用所述训练示例来更新用于将所述个人实体建模的嵌入。2.根据权利要求1所述的移动设备，其中，所述个人实体是基于在消息的发送者或接受者域中的位置来识别的。3.根据权利要求1所述的移动设备，其中，识别所述个人实体包括：识别所述内容中的n元；以及确定所述n元在私人内容应用中的发生频率满足或超过阈值。4.根据权利要求1所述的移动设备，其中，识别所述个人实体包括：确定所述个人实体是否存在于个人知识库中，以及当所述个人实体不存在于所述个人知识库中时，为所述个人实体分配初始嵌入。5.根据权利要求1所述的移动设备，其中，所述内容是第一内容并且所述存储器进一步存储指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时使所述移动设备：识别由所述移动设备的用户提供的输入，所述输入与在所述移动设备上显示的第二内容相关联；确定针对所述输入的补全，所述补全包括基于所述第二内容的个人实体；将所述补全排名，所述个人实体的排名考虑由在所述第二内容的条件下针对所述个人实体的嵌入确定的分值；以及提供最高排名的补全用于在所述移动设备上显示。6.根据权利要求1所述的移动设备，其中，生成所述训练示例包括：对于在所述内容中所识别的其它个人实体的集合，生成所述集合和所述个人实体之间的预测。7.根据权利要求1所述的移动设备，其中，生成所述训练示例包括：对于在所述内容中所识别的公共实体，生成所述公共实体和所述个人实体之间的预测。8.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修·谢里菲，戴维·彼得鲁，普拉纳夫·柯海坦，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US