一种滑动输入解码方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种滑动输入解码方法、装置及电子设备，该方法包括：获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串；基于包含每一预设字符与索引的对应关系的预设编码规则，对待解码轨迹字符串进行编码，获得待解码轨迹索引串；基于预设滑动输入解码网络模型以及待解码轨迹索引串，确定待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，每一解码概率包括：所对应待解码轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出预设标识的概率；依据所确定的待解码轨迹索引串中每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，确定待解码滑动轨迹对应的解码所得的单词。应用本发明专利技术实施例，以实现得到解码准确率高的滑动输入解码方式。

A Sliding Input Decoding Method, Device and Electronic Equipment

The embodiment of the present invention provides a sliding input decoding method, device and electronic equipment, which includes: obtaining the trajectory string corresponding to the sliding trajectory to be decoded; encoding the decoded trajectory string based on the preset encoding rules that contain the corresponding relationship between each preset character and index to obtain the index string of the trajectory to be decoded; and decoding based on the preset sliding input. The network model and the trajectory index string to be decoded determine the decoding probability corresponding to the position of each trajectory index to be decoded in the trajectory index string to be decoded. Each decoding probability includes the probability of outputting each preset character and preset identification according to the position of the trajectory index to be decoded, and the probability of outputting the preset identification according to the position of each trajectory index string to be decoded. The decoding probability corresponding to the location of the index determines the decoded words corresponding to the sliding trajectory to be decoded. An embodiment of the present invention is applied to achieve a sliding input decoding method with high decoding accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种滑动输入解码方法、装置及电子设备
本专利技术涉及信息输入
，特别是涉及一种滑动输入解码方法、装置及电子设备。
技术介绍
滑动输入作为一种高效的用于终端设备的输入方式，得到迅猛发展。滑动输入不同于传统的点击输入，滑动输入需要借助于用户的手指或触摸笔等在电子设备的触摸屏中的虚拟键盘区域，通过滑动来选择字符，其滑动顺序为要输入的字符输入序列的先后顺序，手指或触摸笔等抬起，即手指或触摸笔等离开屏幕时代表输入完毕，以滑出一条连续的轨迹；后续的通过解码上述轨迹，以得到相应的字符输入序列，即解码得到用户所需输入的单词。然而，由于滑动的轨迹具有很强的变化性以及随机性，而且滑动过程中可能会引入抖动等噪声的，给解码上述滑动轨迹以得到相应的字符输入序列带来一定的挑战。那么，如何提供一种解码准确率高的滑动输入解码方式，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种滑动输入解码方法、装置及电子设备，以实现得到解码准确率高的滑动输入解码方式。具体技术方案如下：一方面，本专利技术实施例提供了一种滑动输入解码方法，所述方法包括：获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串；基于预设编码规则，对所述待解码轨迹字符串进行编码，获得待解码轨迹索引串，其中，所述预设编码规则包含：每一预设字符与索引的对应关系；基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，其中，每一解码概率包括：所对应待解码轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出预设标识的概率，所述预设标识为：用于表征每一待解码轨迹索引所处位置不输出任一预设字符的标识，所述预设滑动输入解码网络模型为：预先基于相对应的样本轨迹索引串以及样本单词索引串训练所得的模型，每一样本轨迹索引串为：根据所对应样本滑动轨迹确定的一串索引，每一样本单词索引串为：根据所对应样本单词确定的一串索引；依据所确定的所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，确定所述待解码滑动轨迹对应的解码所得的单词字符串。可选地，所述待解码滑动轨迹中包含至少一个第一采样点；所述获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串的步骤，包括：获得对应预设键盘的待解码滑动轨迹，所述预设键盘中包含所述预设字符；根据每一预设字符在所述预设键盘中的位置以及所述待解码滑动轨迹中每一第一采样点在所述预设键盘中的位置，确定所述待解码滑动轨迹中每一第一采样点对应的预设字符，得到所述待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串。可选地，在所述基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率的步骤之前，所述方法还包括：训练得到所述预设滑动输入解码网络模型的过程，其中，所述过程包括：获得多个样本轨迹索引串以及每一样本轨迹索引串对应的样本单词索引串；基于每一样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词索引串，训练初始滑动输入解码网络模型，得到所述预设滑动输入解码网络模型。可选地，所述获得多个样本轨迹索引串以及每一样本轨迹索引串对应的样本单词索引串的步骤，包括：获得多个样本滑动轨迹以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词字符串，其中，所述样本滑动轨迹中包含至少一个第二采样点，所述样本滑动轨迹为：对应预设键盘获得的滑动轨迹，所述预设键盘中包含所述预设字符；针对每一样本滑动轨迹，根据每一预设字符在所述预设键盘中的位置以及所述样本滑动轨迹中每一第二采样点在所述预设键盘中的位置，确定所述样本滑动轨迹中每一第二采样点对应的预设字符，得到所述样本滑动轨迹对应的样本轨迹字符串；针对每一样本单词字符串，对所述样本单词字符串中连续的重复的字符进行去重处理，获得处理后的样本单词字符串；从所获得的处理后的样本单词字符串中，确定出满足预设保留条件的样本单词字符串，其中，所述满足预设保留条件为：不为任一样本轨迹字符串的字符串子集的条件；针对每一满足所述预设保留条件的样本单词字符串，利用所述预设编码规则，对该满足所述预设保留条件的样本单词字符串进行编码，得到样本单词索引串；并利用所述预设编码规则，对该满足所述预设保留条件的样本单词字符串对应的样本轨迹字符串进行编码，得到样本轨迹索引串。可选地，所述初始滑动输入解码网络模型包括：预设嵌入层和概率评估层，其中，所述概率评估层包括：第一层双向长短时记忆循环神经网络层、第一层投影层、第二层双向长短时记忆循环神经网络层、第二层投影层以及预设函数变换层；所述基于每一样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词索引串，训练初始滑动输入解码网络模型，得到所述预设滑动输入解码网络模型的步骤，包括：随机选择样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串，并输入所述预设嵌入层，基于所述特征向量对该样本轨迹索引串进行嵌入编码，获得该样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量；将该样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量，输入所述概率评估层，基于所述概率评估层中的所述第一层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第一层投影层、所述第二层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第二层投影层以及所述预设函数变换层，对所述样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量进行概率评估，获得所述样本轨迹索引串中，每一样本轨迹索引所处位置对应的当前概率，其中，每一当前概率包括：样本轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出所述预设标识的概率；将所获得的所述样本轨迹索引串中，每一样本轨迹索引所处位置对应的当前概率与所对应的样本单词索引串进行匹配；当匹配成功时，获得包含所述预设嵌入层中所述特征向量、所述第一层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第一层投影层、所述第二层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第二层投影层以及所述预设函数变换层的所述预设滑动输入解码网络模型；当匹配不成功时，调整所述预设嵌入层中所述特征向量、所述第一层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第一层投影层、所述第二层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第二层投影层以及所述预设函数变换层的参数；重新执行所述随机选择样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串，并输入所述预设嵌入层，基于所述特征向量对该样本轨迹索引串进行嵌入编码，获得该样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量的步骤；直至匹配成功时，获得包含所述预设嵌入层中所述特征向量、所述第一层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第一层投影层、所述第二层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第二层投影层以及所述预设函数变换层的所述预设滑动输入解码网络模型。可选地，所述基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率的步骤，包括：将所述待解码轨迹索引串输入所述预设滑动输入解码网络模型；所述预设滑动输入解码网络模型，基于所述特征向量，对所述待解码轨迹索引串进行所述嵌入编码，获得所述待解码轨迹索引串中每一待解码轨迹索引对应的待解码嵌入向量；所述预设滑动输入解码网络模型，对所述待解码轨迹索引串中每一待解码轨迹索引对应的待解码嵌入向量进行概率评估，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滑动输入解码方法，其特征在于，所述方法包括：获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串；基于预设编码规则，对所述待解码轨迹字符串进行编码，获得待解码轨迹索引串，其中，所述预设编码规则包含：每一预设字符与索引的对应关系；基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，其中，每一解码概率包括：所对应待解码轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出预设标识的概率，所述预设标识为：用于表征每一待解码轨迹索引所处位置不输出任一预设字符的标识，所述预设滑动输入解码网络模型为：预先基于相对应的样本轨迹索引串以及样本单词索引串训练所得的模型，每一样本轨迹索引串为：根据所对应样本滑动轨迹确定的一串索引，每一样本单词索引串为：根据所对应样本单词确定的一串索引；依据所确定的所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，确定所述待解码滑动轨迹对应的解码所得的单词字符串。

【技术特征摘要】
1.一种滑动输入解码方法，其特征在于，所述方法包括：获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串；基于预设编码规则，对所述待解码轨迹字符串进行编码，获得待解码轨迹索引串，其中，所述预设编码规则包含：每一预设字符与索引的对应关系；基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，其中，每一解码概率包括：所对应待解码轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出预设标识的概率，所述预设标识为：用于表征每一待解码轨迹索引所处位置不输出任一预设字符的标识，所述预设滑动输入解码网络模型为：预先基于相对应的样本轨迹索引串以及样本单词索引串训练所得的模型，每一样本轨迹索引串为：根据所对应样本滑动轨迹确定的一串索引，每一样本单词索引串为：根据所对应样本单词确定的一串索引；依据所确定的所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率，确定所述待解码滑动轨迹对应的解码所得的单词字符串。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待解码滑动轨迹中包含至少一个第一采样点；所述获得待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串的步骤，包括：获得对应预设键盘的待解码滑动轨迹，所述预设键盘中包含所述预设字符；根据每一预设字符在所述预设键盘中的位置以及所述待解码滑动轨迹中每一第一采样点在所述预设键盘中的位置，确定所述待解码滑动轨迹中每一第一采样点对应的预设字符，得到所述待解码滑动轨迹对应的待解码轨迹字符串。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于预设滑动输入解码网络模型以及所述待解码轨迹索引串，确定所述待解码轨迹索引串中，每一待解码轨迹索引所处位置对应的解码概率的步骤之前，所述方法还包括：训练得到所述预设滑动输入解码网络模型的过程，其中，所述过程包括：获得多个样本轨迹索引串以及每一样本轨迹索引串对应的样本单词索引串；基于每一样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词索引串，训练初始滑动输入解码网络模型，得到所述预设滑动输入解码网络模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获得多个样本轨迹索引串以及每一样本轨迹索引串对应的样本单词索引串的步骤，包括：获得多个样本滑动轨迹以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词字符串，其中，所述样本滑动轨迹中包含至少一个第二采样点，所述样本滑动轨迹为：对应预设键盘获得的滑动轨迹，所述预设键盘中包含所述预设字符；针对每一样本滑动轨迹，根据每一预设字符在所述预设键盘中的位置以及所述样本滑动轨迹中每一第二采样点在所述预设键盘中的位置，确定所述样本滑动轨迹中每一第二采样点对应的预设字符，得到所述样本滑动轨迹对应的样本轨迹字符串；针对每一样本单词字符串，对所述样本单词字符串中连续的重复的字符进行去重处理，获得处理后的样本单词字符串；从所获得的处理后的样本单词字符串中，确定出满足预设保留条件的样本单词字符串，其中，所述满足预设保留条件为：不为任一样本轨迹字符串的字符串子集的条件；针对每一满足所述预设保留条件的样本单词字符串，利用所述预设编码规则，对该满足所述预设保留条件的样本单词字符串进行编码，得到样本单词索引串；并利用所述预设编码规则，对该满足所述预设保留条件的样本单词字符串对应的样本轨迹字符串进行编码，得到样本轨迹索引串。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始滑动输入解码网络模型包括：预设嵌入层和概率评估层，其中，所述概率评估层包括：第一层双向长短时记忆循环神经网络层、第一层投影层、第二层双向长短时记忆循环神经网络层、第二层投影层以及预设函数变换层；所述基于每一样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串以及每一样本滑动轨迹对应的样本单词索引串，训练初始滑动输入解码网络模型，得到所述预设滑动输入解码网络模型的步骤，包括：随机选择样本滑动轨迹对应的样本轨迹索引串，并输入所述预设嵌入层，基于所述特征向量对该样本轨迹索引串进行嵌入编码，获得该样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量；将该样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量，输入所述概率评估层，基于所述概率评估层中的所述第一层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第一层投影层、所述第二层双向长短时记忆循环神经网络层、所述第二层投影层以及所述预设函数变换层，对所述样本轨迹索引串中每一样本轨迹索引对应的当前嵌入向量进行概率评估，获得所述样本轨迹索引串中，每一样本轨迹索引所处位置对应的当前概率，其中，每一当前概率包括：样本轨迹索引所处位置输出每一预设字符的概率以及输出所述预设标识的概率；将所获得的所述样本轨迹索引串中，每一样本轨迹索引...

【专利技术属性】
技术研发人员：高淼，贾倪，
申请(专利权)人：北京金山安全软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11