各种领域中的使用部分选择的文本预测制造技术

一种计算机系统可基于选择单词的一部分（例如开头的字符、开头的词根等）的接收到的用户输入来预测该单词。具体而言，当在该计算系统上运行时，程序可执行一种包括基于接收到的用户输入来创建单词的候选列表的方法。这些单词随后可被组织成分层结构或者树结构，其中每一个单词都与一个父节点相关联并且每一个父节点都是对其相关联的单词的部分匹配。可呈现顶层部分匹配，并且可接收对应于所选部分匹配的用户输入。随后可呈现与所选部分匹配相关的一组候选单词以供用户选择。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】背景图1提供了一种预测过程的概览。基于接收到的用户输入来创建候选列表104。例如，用户可将字母“os”输入到诸如台式个人计算机(PC)等计算设备中。该计算设备可创建以接收到的用户输入开头的单词的候选列表。可激活预测支持106(例如，当接收到一特定数量的字符时)并且随后向用户呈现该预测支持108，诸如屏幕上的显示呈现。用户随后可选择一候选单词110，随后将该候选单词插入到文档中。这种用于自动完成文本的预测机制在诸如用于创建计算机应用程序的集成开发环境等专用应用程序中是成功的。这是部分因为编程语言具有有限的词汇和明确定义的语法。然而，预测机制在诸如文字处理应用程序等通用编辑器中可能失败，除非完成是无歧义的(例如，完成日期或签名)。这对于具有其中单词可具有按词尾变化的多种形式，或者单词可以与其它单词组合以形成长复合单词的复杂词法的语言尤其是个问题。象这样的现象使得系统难以确定无歧义完成。这对于希望从预测机制中获益的用户，特别是创建诸如法律或医学领域等其中使用复杂且有时超长的术语是常见的专门领域的文档的用户而言是感到挫败的。现有系统可能也无法提供在较大的可能单词的候选列表可用时选择所需单词的有效方法。例如，如果三十个单词与接收到的用户输入相关联，则在这些条目中滚动可能比在没有预测机制支持的情况下完成用户输入更费时。长候选列表可能给诸如移动电话、个人数字助理等小屏幕设备提出甚至更大的挑战。尽管有可能通过在激活列表之前等待直至接收到更多的用户输入来缩减候选列表，但这种好处是以牺牲向用户提供有意义的预测支持为代价而得到的。概述下面提供本专利技术的简要概述以便向读者提供基本的理解。本概述不是本发明的详尽概观，并且既不标识本专利技术的关键/重要元素，也不描绘本专利技术的范围。-->其唯一目的是以简化形式提供在此公开一些概念作为稍后提供的更详细描述的序言。一种计算系统可基于选择单词的一部分(例如开头的字符、开头的词根等)的接收到的用户输入来预测单词。具体而言，当在该计算系统上运行时，程序可执行一种包括基于接收到的用户输入来创建单词的候选列表的方法。单词的候选列表随后可被组织成分层结构或树结构，其中每一个单词都与父节点相关联并且每一个父节点都是对其相关联的单词的部分匹配。可呈现顶层部分匹配(例如第一组部分匹配)，并且可接收对应于所选部分匹配的用户输入。随后可呈现与所选部分匹配相关的一组候选单词以供用户选择。这可使得能够在接收到的用户输入有限的情况下结合在任何给定时刻呈现的全面的候选列表以及有限的选项来启用有意义的预测支持。另外地或另选地，可呈现最大程度不同的已完成的单词(例如，两个或更多在靠近每一个单词的开头处具有不同字母的单词)。作为对呈现多种完成可能性的补充或替换，可与书写区域相邻地或者直接在书写区域内呈现单个最有可能的单词。这些呈现方法可结合或者独立于一种部分选择方法来使用，在该部分选择方法中，用户可开始编辑已完成的单词的第一个不合乎需要的字符，由此接受前导字符。许多附带特征将随着参考下面的详细描述并结合附图进行理解而得到更好的认识。附图描述根据附图阅读以下详细描述，将更好地理解本专利技术。图1示出用于方便完成单词的预测过程的概览。图2示出活动字典的逻辑表示。图3示出显示具有候选列表分层结构的示例性图形用户界面的示例性计算设备。图4示出基于具有双层分层结构的部分选择来预测单词的过程。图5示出基于部分选择来预测单词的一般化过程。图6示出显示具有成行(inline)预测界面的示例性图形用户界面的示例-->性计算设备。图7示出至少部分地基于所接受的字符和用户输入的新字符来完成单词的过程。图8示出一示例性实现中的可用于启用使用部分选择的文本预测的计算机系统。附图中使用相同的附图标记来指代相同的部分。详细描述下面结合附图提供的详细描述旨在作为对本示例的描述，而非表示用于解释或利用本示例的唯一形式。本说明书阐述本示例的功能以及用于构造和操作本示例的步骤序列。然而，相同或等效的功能与序列可由不同的示例来实现。虽然在本文中将本专利技术的示例描述并示出为在计算机设备中实现，但是所描述的系统只是作为示例而非限制来提供的。本领域的技术人员将会认识到，本专利技术的示例适于在各种不同类型的计算、娱乐和通信系统中应用。图2示出可包括单词、短语、词根和/或其它信息的活动字典200的逻辑表示。活动字典200可以是通用的、针对专门领域定制的和/或由用户定制的。该字典可被存储在计算设备300(图3所示)上的易失性和/或非易失性存储器中。计算设备300可具有多个字典，并且这些字典中的一个或多个可被指定为活动的。例如，用户可在计算机上加载一个或多个通用字典和/或一个或多个具有与特定学科相关的单词(或短语)的医学、法律、工程和/或其它类型的字典，并且这些字典的子集可出于预测的目的而被指定为活动的。字典可以因预测而成为活动的，因为它已经被一般地激活(例如，出于拼写检查和预测的目的)、专为预测而激活(例如，两个字典因拼写检查而成为活动的，而只有一个字典因预测而成为活动的)或者以其它方式激活。在活动字典200中的是单词列表。候选列表210可以是活动字典200中的匹配接收到的用户输入的单词列表子集。例如，候选列表210可以是活动字典200中的部分匹配接收到的用户输入“os”并且有可能符合用于包括在候选列表中的其它准则(例如使用频率、优选字典中的出现频率或者基于周围上下文的适合性)的部分单词列表。该用户输入可以按各种方式接收，包括在启用手-->写识别的图形输入板PC上手写、通过键盘(硬键盘或者屏幕上的软键盘)来输入、对话筒说话等等。术语用户输入可包括应用程序接收到的用户输入(例如，自从创建新文档以来的字符和命令)、自从接收到特殊字符以来所接收到的字符(例如，自从上一次空格、段落、预测激活键等以来所接收到的所有字符)、或者其它类型的用户输入。通常，术语用户输入指自从接收到特殊字符以来所接收到的所有字符。双层分层结构220表示被分组在父部分匹配下的候选列表210(例如，该分层结构包括该候选列表中的每一个单词以及每一个单词与其相关联的多个部分匹配)。部分匹配可被描述为两个字符集之间的关系，其中第一字符集等价于第二字符集的前导部分(例如，字符集“char”是对字符集“charac”以及字符集“character”、“characterize”等的部分匹配)。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于基于部分选择来预测单词的计算机实现的方法，所述方法包括：　基于接收到的用户输入来创建单词的候选列表；　创建所述候选列表的分层结构，所述分层结构包括所述候选列表中的单词中的每一个以及所述单词中的每一个与其相关联的多个部分匹 配；　呈现顶层部分匹配；　接收对应于所选部分匹配的用户输入；　呈现与所选部分匹配相关的一组候选单词；以及　接收对应于所选候选单词的用户输入。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2007-6-18 11/764,7831.一种用于基于部分选择来预测单词的计算机实现的方法，所述方法包
括：
基于接收到的用户输入来创建单词的候选列表；
创建所述候选列表的分层结构，所述分层结构包括所述候选列表中的单词
中的每一个以及所述单词中的每一个与其相关联的多个部分匹配；
呈现顶层部分匹配；
接收对应于所选部分匹配的用户输入；
呈现与所选部分匹配相关的一组候选单词；以及
接收对应于所选候选单词的用户输入。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括将对应于所选候选单词
的单词插入到文档中。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述顶层部分匹配基于语言词
根来创建。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述顶层部分匹配基于语言词
干来创建。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述顶层部分匹配基于语言音
节来创建。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选列表根据一个或多个
活动字典中的条目来创建。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选列表根据活动预测字
典中的条目来创建。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分层结构基于每一个部分
匹配的目标范围的选项来生成。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述目标范围包括每一层最小
和最大数量的节点。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述候选列表在已经接收到
预定数量的字符时生成。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分层结构在接收所述用
户输入之前生成。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述顶层部分匹配和所述那
组候选单词以与所接收到的用户输入的样式相似的样式呈现。
13.一种计算设备，包括：
输入接口；
显示界面；
与所述输入接口和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：M马努，JK玛尔凯维奇，BA穆西克，BD哈斯拉姆，
申请(专利权)人：微软公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]