用于自然语言处理的基于网络的学习模型制造技术

提供了用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统和方法。信息可以是被存储在存储器中的关于用户与网络内容的交互的信息。此外，可以捕获对用户发出的声音言语的数字记录。该声音言语可以基于所存储的用户交互信息被解释。用户的意图可以基于所述解释被识别，并且可以基于所识别的意图来进行预测。该预测可以进一步对应于所选工作流。

A network-based learning model for natural language processing

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自然语言处理的基于网络的学习模型
技术介绍
1.专利
本专利技术技术涉及自然语言处理，更具体地涉及基于网络(例如，游戏网络)交互的用于自然语言处理的学习模型。2.相关技术说明当前的内容平台可以提供对与此类内容相关的各种内容和选项的访问。因此，这样的平台可能难以配置、设置和导航。尽管可以使用声音命令，但是这种声音命令可能同样需要与传统工作流相对应的复杂的或繁杂的工作流。例如，游戏的玩家可以使用用户设备120来访问可以托管在网络服务器130上的游戏。该游戏可以与网络中的其他玩家一起玩。例如，玩家A可能希望与她的朋友(即玩家B和玩家C)一起玩游戏。为了使用传统工作流执行此过，玩家可能需要选则游戏(例如，可能包括滚动查看玩家列表)，指定将邀请发送给玩家B(例如，可能包括滚动查看玩家列表)，以及指定将邀请发送给玩家C。口头请求执行每个步骤可能效率不一定高。因此，声音命令的使用即使不比传统工作流慢，也和它差不多。因此，在本领域中需要用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统和方法。
技术实现思路
本专利技术的实施例包括用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统和方法。信息可以是被存储在存储器中的关于用户与网络内容的交互的信息。此外，可以捕获对用户发出的声音言语的数字记录。该声音言语可以基于所存储的用户交互信息被解释。用户的意图可以基于所述解释被识别，并且可以基于所识别的意图来进行预测。该预测可以进一步对应于所选工作流。各种实施例可以包括用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统。这样的系统可以包括具有传声器的终端用户设备，该传声器捕获由用户和网络服务器发出的声音言语。这样的网络服务器可以包括：网络接口，其通过通信网络接收声音言语的数字记录；存储器，其存储关于用户与网络内容的交互的信息；以及处理器，其执行指令以基于所存储的用户交互信息来解释声音言语，以基于对声音言语的解释来识别用户的意图，并基于所识别的意图进行预测，其中，预测对应于所选工作流。可选的实施例可以包括用于自然语言处理的基于网络的学习模型的方法。这样的方法可以包括：在存储器中存储关于用户与网络内容的交互的信息；捕获对用户发出的声音言语的数字记录；基于所存储的用户交互信息来解释声音言语；基于对声音言语的解释来识别用户的意图，并基于所识别的意图进行预测，其中该预测对应于所选工作流。其他的实施例包括其上体现有程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序可由处理器执行以执行用于自然语言处理的基于网络的学习模型的方法，如上所述。附图说明图1示出了其中可以实现用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统的网络环境。图2示出了可以在用于自然语言处理的基于网络的学习模型中使用的示例性服务器。图3是示出用于自然语言处理的基于网络的学习模型的示例性方法的流程图。图4是可以在其中使用的示例性电子娱乐系统。具体实施方式本专利技术的实施例包括用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统和方法。信息可以是被存储在存储器中的关于用户与网络内容的交互的信息。此外，可以捕获对用户发出的声音言语的数字记录。构成声音言语的单词和词类可以基于自然语言处理模型被识别。这些单词可以基于诸如所存储的用户交互信息的情景信息被进一步解释。用户的意图可以基于所述解释被识别，并且可以基于所识别的意图来进行预测。该预测可以进一步对应于所选工作流。在内容网络中，某些内容交互可能还具有社交元素。例如，游戏可以与一个或多个社交联系人一起玩。在此类游戏过程中，与其他玩家的交互可能涉及“垃圾谈话”和与内容直接或间接相关的其他对话。图1示出了其中可以实现用于基于社交的内容管理的系统的网络环境100。网络环境100可以包括通信网络110，一个或多个客户端设备120A-120C可以通过该通信网络110与网络服务器130和第三方系统140通信。通信网络110优选地是本地专有网络(例如，内联网)和/或可替代地是较大的广域网(例如，云)的一部分。通信网络110可以是局域网(LAN)，其通信地耦合到诸如互联网等广域网(WAN)。互联网是互连的计算机和服务器的宽带网络，允许在通过网络服务提供商连接的用户之间传输和交换互联网协议(IP)数据。网络服务提供商的示例是公共交换电话网络、有线电视服务提供商、数字用户线(DSL)服务的提供商或卫星服务提供商。通信网络110允许网络环境100的各个部件之间的通信。用户可以使用任意数量的不同电子计算设备120A-120C，可以包括但不限于通用计算机、移动电话、智能手机、个人数字助理(PDA)、便携式计算设备(例如，膝上计算机、上网本、平板计算机)、台式计算设备、手持式计算设备、平板设备、游戏控制台、智能电视或任何其他类型的能够通过通信网络110进行通信的计算设备。这样的设备120A-120C优选地被配置为从其他存储介质访问数据，诸如但不限于在下载服务的情况下可能合适的存储器卡或磁盘驱动器。这样的设备120A-120C优选地包括标准硬件计算部件，诸如但不限于网络和媒体接口、非暂时性计算机可读存储装置(存储器)以及用于执行可以存储在存储器中的指令的处理器。关于图4进一步示出和描述了示例性计算设备120。在一些实施例中，计算设备120可以与可以捕获用户输入的外围设备(例如，话音开关耳机上的传声器)和软件(例如，消息收发应用程序)相关联。网络服务器130可以包括本领域已知的任何类型的服务器或其他计算设备，包括标准硬件计算部件(诸如网络和媒体接口)、非暂时性计算机可读存储装置(存储器)以及用于执行可以存储在存储器中的指令或访问可以存储在存储器中的信息的处理器。多个服务器的功能性可以集成到单个服务器中。任何上述服务器(或集成服务器)都可以具有某些客户端、缓存或代理服务器特性。这些特性可能取决于服务器的特定网络位置或服务器的某些配置。网络服务器130可以托管网络环境100中的用户设备120可用的各种数字媒体内容。每个用户(例如，用户设备120的用户)可以与允许用户访问其内容库的帐户相关联。这样的内容可以是允许用户以及其他用户进行交互的交互内容。例如，一个游戏可以由多个玩家同时玩，并且涉及玩家之间的交互。第三方系统140可以向网络服务器130提供各种资源中的任何一种，以辅助自然语言处理、解释和对用户意图的识别。这样的资源可以提供关于与话语相关的特定情景的信息(例如，在处理对游戏的请求中)。因为网络服务器130托管该内容，所以网络服务器130可以监视和跟踪涉及这种内容的各种用户交互。这样的交互可能涉及网络内容以及与社交联系人的交互。这样的交互可以包括行为、通信来往、采取的动作、发生的事件，达到的里程碑(例如，点数、级别、奖励、成就等)，以及对内容和/或社交联系人的其他可识别的反应。另外，内容服务器130可以跟踪用户与之交互的内容标题(例如，特定游戏)的细节，包括种类、开发者、游戏要求(例如，团队成员的数量、团队成员的角色)等。可以基于网络内的用户活动(例如，内容和社交互动)来开发用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统，所述系统包括：/n终端用户设备，其包括捕获用户发出的声音言语的传声器；和/n网络服务器，其包括：/n网络接口，其接收所述声音言语的数字记录，/n存储器，其存储关于用户与网络内容的交互的信息，和/n处理器，其执行存储在存储器中的指令，其中所述指令由所述处理器执行以：/n基于所存储的用户交互信息来解释所述声音言语，/n基于所述声音言语的所述解释，识别所述用户的意图，以及/n基于所识别的意图进行预测，其中所述预测对应于所选工作流。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170821 US 15/682,3811.一种用于自然语言处理的基于网络的学习模型的系统，所述系统包括：
终端用户设备，其包括捕获用户发出的声音言语的传声器；和
网络服务器，其包括：
网络接口，其接收所述声音言语的数字记录，
存储器，其存储关于用户与网络内容的交互的信息，和
处理器，其执行存储在存储器中的指令，其中所述指令由所述处理器执行以：
基于所存储的用户交互信息来解释所述声音言语，
基于所述声音言语的所述解释，识别所述用户的意图，以及
基于所识别的意图进行预测，其中所述预测对应于所选工作流。


2.根据权利要求1所述的系统，其中所述网络服务器识别所述声音言语是在与一个或多个社交联系人的当前交互期间发出的。


3.根据权利要求2所述的系统，其中所述处理器通过对与所述社交联系人的所述交互进行加权来识别所述意图。


4.根据权利要求3所述的系统，其中所述加权还基于所述社交联系人所属的类别。


5.根据权利要求4所述的系统，其中所述处理器还基于对所述声音言语的分析来识别所述社交联系人所属的所述类别。


6.根据权利要求5所述的系统，其中所述处理器还基于对所述社交联系人中的一者的至少一个用户简档的分析来识别所述社交联系人所属的所述类别。


7.根据权利要求4所述的系统，其中所述类别是基于人口统计、播放的内容标题、播放内容标题的频率、所述内容标题的级别以及社区成员身份中的至少一项。


8.根据权利要求2所述的系统，其中所述处理器通过对关于所述社交联系人中的一者与相应网络内容的交互的信息进行加权来识别所述意图。


9.根据权利要求1所述的系统，其中所述网络服务器识别所述声音言语是在与网络内容的当前交互期间发出的，并且还更新关于所述当前交互的所存储的用户交互信息。


10.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理器还存储多个工作流，每个工作流与不同类型的意图相关联。


11.一种用于自然语言处理的基于网络的学习模型的方法，所述方法包括：
在存储器中存储关于用户与网络内...

【专利技术属性】
技术研发人员：S扬，
申请(专利权)人：索尼互动娱乐有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US