一种自动生成快捷回复的方法及装置、即时通讯系统制造方法及图纸

本发明专利技术适用于即时通讯技术领域，提供了一种自动生成快捷回复的方法及装置、即时通讯系统，所述方法包括：采集即时通讯当前的交流信息；从所述交流信息中提取文字信息序列；将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果，所述学习结果包括一条以上推测文字信息；将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。通过上述方法能够提高用户体验。

A Method and Device for Automatically Generating Quick Response and Instant Messaging System

【技术实现步骤摘要】
一种自动生成快捷回复的方法及装置、即时通讯系统
本专利技术属于即时通讯
，尤其涉及一种自动生成快捷回复的方法及装置、即时通讯系统。
技术介绍
随着信息量的急速增加和人们生活节奏的加快，网络为人们提供了一种极为便利和快捷的信息交流方式。在网络越来越普及的同时，各种类型的即时通信软件也已成为用户必不可少的软件工具，在用户的工作和生活中均得到了广泛的使用，用户可以通过即时通信软件实现与联系人的即时沟通，甚至是几个朋友的群聊。即时通信信息有信息简单、信息量密度低，文字与符号结合形式多变等特点。通常情况下，即时通讯中的快捷回复系统是提供几种固定的常用回复信息，例如：“正在开会”、“知道了，谢谢”，“稍后给您回复”等。在实际应用中，用户之间的信息沟通逻辑复杂，结合上下文意思，该类快捷回复并不能很好的表达用户的准确意思，而且格式固定，不符合即时通信信息口语化等特点，所以使用率比较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种自动生成快捷回复的方法及装置、即时通讯系统，以解决现有技术快捷回复的信息是固定的且可选择较少无法实际提高用户体验的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种自动生成快捷回复的方法，包括：采集即时通讯当前的交流信息；从所述交流信息中提取文字信息序列；将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果，所述学习结果包括一条以上推测文字信息；将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。本专利技术实施例的第二方面提供了一种自动生成快捷回复的装置，包括：采集模块，用于采集即时通讯当前的交流信息；提取模块，用于从所述交流信息中提取文字信息序列；学习模块，用于将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果；反馈模块，用于将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。本专利技术实施例的第三方面提供了一种即时通讯系统，所述即时通讯系统包括自动生成快捷回复的装置，所述装置包括：采集模块，用于采集即时通讯当前的交流信息；提取模块，用于从所述交流信息中提取文字信息序列；学习模块，用于将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果；反馈模块，用于将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。本专利技术实施例的第四方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如一种自动生成快捷回复的方法任一项所述方法的步骤。本专利技术实施例的第五方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如一种自动生成快捷回复方法任一项所述方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：预先经过训练学习得到训练模块，在即时通讯时根据用户的交流信息基于训练模块快速补全文字，提高用户体验。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种自动生成快捷回复的方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种自动生成快捷回复的方法的步骤S3的具体流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种自动生成快捷回复的装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的终端设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。图1示出了本专利技术实施例提供的一种自动生成快捷回复的方法的流程图，详述如下：步骤S1，采集即时通讯当前的交流信息；具体地，在用户采用即时通讯软件进行即时通讯时，采集交流信息，该交流信息包括用户发出的信息及收到的信息。步骤S2，从交流信息中提取文字信息序列；具体地，从交流信息中提取文字信息，并将文字信息转为文字信息序列。进一步地，对交流信息进行过滤，例如，将交流信息中的语音、图片、表情、视频等信息过滤掉，只保留文字信息。然后对文字信息进行排序，可将文字信息出现的时间先后进行排序，优选地，将文字信息出现的时间由长到短的顺序形成文字信息序列，该文字信息序列应该包括两条以上交互文字信息，例如：文字信息序列可为：今晚回家吃饭么？今晚不回家吃饭了。那今晚几点回家等，该文字信息序列包括三条对话信息，构成一个序列。在本实施例的一个优选方案中，一个文字信息序列可为一个对话，一个文字信息序列中的相邻的两条文字信息具有一定的关联度，可为因果关系，也可为其他例如问答关系，此处对此不作限制。步骤S3，将文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果。具体地，预设一训练模型，该训练模块为机器学习模型，优选为神经网络结构模型，将文字信息序列输入到该训练模型中进行学习，得到学习结果，该学习结果即为基于前述文字信息序列推测得到的回复结果，该学习结果包括推测文字信息列表，该推测文字信息列表包括一条以上推测文字信息，该推测文字信息即为基于即时通讯当前的交流信息进行推测得到的预输入的文字信息。步骤S4，将所获得的学习结果反馈给用户，以供用户进行选择；具体地，当得到学习结果时，将学习结果反馈给用户，以供用户进行选择，并确认是否需要输入所选择的推测文字信息至当前的即时通讯对话中，接收到用户的反馈后，根据用户的反馈在即时通讯对话中输入与所述用户的反馈对应的文字信息。本实施例中，预先经过训练学习得到训练模块，在即时通讯时根据用户的交流信息基于训练模块快速补全文字，给用户带来便利，提高用户体验。在本实施例的一个优选方案中，该步骤S4之后还包括：步骤S5，接收用户的确认输入指示；具体地，将所述学习结果反馈给用户后，用户可根据实际情况进行反馈，当该学习结果为用户当前所需要输入的信息时，该用户会从学习结果中选择一条需要的推测文字信息并反馈确认输入指示，该确认输入指示包括用户从一条以上推测文字信息中选择的一条推测文字信息。步骤S6，输入学习结果中与输入指示对应的推测文字信息；具体地，当接收到用户的确认输入指示时，在当前即使通讯交流中输入该学习结果，即输入学习结果中与输入指示对应的推测文字信息，即用户所选择的推测文字。在本实施例的一个优选方案中，该步骤S4之后还可包括：步骤S7，接收用户的自输入指示；具体地，用户在接收到反馈的学习结果时，查看对应的文字信息列表，该当该文字信息列表中的推测文字信息都不属于用户需要输入的文字信息时，用户发出自输入指示，该自输入指示可包括用户输入的文字信息。步骤S8，输入与所述自输入指示对应的文字信息。在本实施例的进一步优选方案中，该步骤S1之前还可包括：预先设置模型文件；具体地，预先利用海量的即时通讯信息记录，基于学习机器进行学习训练，得到模型文件，该学习机器可为神经网络结构，该神经网络可为RNN(循环神经网络)等，该模型文件包括通过神经网络结构学习训练得到的结果本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动生成快捷回复的方法，其特征在于，包括：采集即时通讯当前的交流信息；从所述交流信息中提取文字信息序列；将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果，所述学习结果包括一条以上推测文字信息；将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。

【技术特征摘要】
1.一种自动生成快捷回复的方法，其特征在于，包括：采集即时通讯当前的交流信息；从所述交流信息中提取文字信息序列；将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果，所述学习结果包括一条以上推测文字信息；将所获得的学习结果反馈给用户，以供所述用户进行选择。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述文字信息序列输入至训练模型中进行学习，获得学习结果具体包括：对所述文字信息序列进行转换，获得转换文字信息；将所述转换文字信息输入所述训练模型中进行学习，获得学习结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述文字信息序列进行转换，获得转换文字信息具体为：基于预设字典对所述文字信息序列进行转换，获得转换文字信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练模型为神经网络结构模型，所述训练模型为：aW+b＝c,其中，所述a为所述转换文字信息，W为神经网络结构中节点的权重值集合，所述b为所述节点对应的偏置量集合，所述c为推测文字信息集合。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所获得的学习结果反馈给用户之后还可包括：接收用户的确认输入指示，所述确认输入指示包括用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，豆泽云，
申请(专利权)人：TCL集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44