CN101999119A - 用于输入识别和完成的技术 - Google Patents
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Abstract
描述了方法和装置，通过该方法和装置，利用预测模型基于来自用户的部分输入可能预测一个或多个输入词汇，所述预测模型采用了背景元数据，该背景元数据描述了用户在多维空间中的特征，在该多维空间中，维度由空间方面、时间方面、社会方面或者话题方面中的一个或多个定义。
Description
相关申请数据
本发明要求以下优先权：在35U.S.C.119(e)下，2008年4月1日提交的题为“TECHNIQUES FOR INPUT RECOGNITION AND COMPLETION”的美国临时专利申请第61/041,525号(代理案卷号YAH1P159P/Y0440US00)，以及在35U.S.C.120下，2008年7月31日提交的题为“TECHNIQUES FOR INPUT RECOGNITION AND COMPLETION”的美国专利申请第12/183,918号(代理案卷号YAH1P159P/Y04400US01)，其全部公开内容通过引用结合于此而用于所有目的。
技术领域
本发明涉及用于提高文本被输入的效率的技术，并且具体的，涉及用于输入识别和完成的改进技术。
背景技术
T9，代表“Text on 9 keys(9个按键上的文本)”，是用于移动电话的预测文本技术，其目的是更容易地键入文本消息。T9利用预测模型来“猜测”用户正在输入的最有可能的(一个或多个)词汇，其允许通过对每个字母一次按键来输入词汇，与老一代移动电话中使用的多次按键的方法(其中多个字母与各个按键相关联，并且选择一个字母经常需要多次按键)截然相反。它利用快速访问的词汇字典组合每个电话按键上的字母的群。当它获得用户通常使用的词汇和短语的熟悉感(familiarity)时，它通过首先提供最频繁使用的词汇并且然后让用户通过对预定的“下一个”按键(Next key)的一次或多次按压访问其他选择，来加速处理。可以通过加入缺少的词汇扩大词典，使缺少的词汇在以后能够被识别。引入新的词汇以后，下次用户试图输入那个词汇时，T9将把它添加到预测词典。编号为6,801,190、7,088,345、7,277,088和7,319,957的美国专利描述了这样的预测文本技术的示例和相关的预测模型，这些专利的每个的全部公开通过引用结合于此而用于所有目的。遗憾的是，事实上，用户将键入给定的字符串的概率不仅仅以T9考虑的种类的度量(metric)为条件。
发明内容
根据本发明，描述了用于基于来自用户的部分输入提供至少一个输入词汇的方法和装置。根据一类实施例，基于从用户接收的部分输入，参考代表与用户相关联的背景的背景元数据确定可能输入词汇的概率。参考所述概率从可能输入词汇当中选择的至少一个输入词汇被传送给用户。
根据另一类实施例，帮助用户输入部分输入。然后帮助将参考与多个可能输入词汇中每个可能输入词汇相关联的概率从多个可能输入词汇当中选择的至少一个输入词汇呈现给用户。可能输入词汇的概率是基于部分输入参考代表与用户相关联的背景的背景元数据确定的。
根据又一类实施例，呈现了被配置为接收来自用户的部分输入的第一接口。然后呈现了包括至少一个输入词汇的第二接口，所述至少一个输入词汇代表部分输入的至少一个可能的完成并且反映代表与用户相关联的背景的背景元数据。
通过参考说明书的剩余的部分和附图可实现本发明的性质和优点的进一步理解。
附图说明
图1是说明了本发明的具体一类实施例的操作的流程图。
图2-图4说明了本发明的不同实施例的操作的截屏图。
图5是表示本发明的实施例可能在其中实现的计算环境的简化的网络图。
具体实施方式
现在将详细地参考包括用于实施本发明的发明者所预期的最好模式在内的本发明的具体的实施例。在附图中说明这些具体实施例的示例。虽然结合这些具体实施例描述了本发明，但是将理解，不希望将本发明限制于所描述的实施例。相反，希望覆盖可能包含在由所附的权利要求限定的本发明的精神和范围之内的替代，修改和等同物。在下面的描述中，描述了具体的细节以提供对本发明的深入理解。在没有这些具体细节的一些或者全部的情况下可能实施本发明。此外，未详细描述众所周知的特征以避免不必要地模糊本发明。
如上所述，用户将键入给定的字符串的概率不仅仅以传统技术通常所考虑的种类的度量为条件。即，除了如英语中具体词汇的使用频率之类的度量以及(例如由T9预测模型)采用的语法或句法规则以外，还存在各种各样的背景信息，其潜在地对预测精确度具有显著甚至主要的影响。
因此，根据本发明的各种实施例，可能赖以实现输入(如文本或语音)识别和/或完成的任何预测模型(包括，但不限于T9模型)都可以被增强以在它的预测分析中包含背景元数据(contextual metadata)，并且因而提高预测精确度。根据具体的实施例，使用预测模型基于来自用户的部分输入来预测一个或多个输入词汇，该预测模型采用了背景元数据，该背景元数据在多维空间中描述用户的特征，该多维空间由空间方面，时间方面，社会方面或者话题方面中的一个或多个定义。来自用户的部分输入可能发生在广范围的应用中，所述应用例如包括消息传递应用(例如文本消息)，搜索应用(例如搜索查询建议完成)等。根据本发明的实施例，用户在其中输入词汇或文本的几乎任何应用都可能使用背景元数据来增强。
背景元数据，这里也称为W4元数据，包括涉及任何给定的事件的“地点”，“时间”，“人物”和/或“内容”的一项或多项的元数据，所述给定的事件例如是文本消息，语音通信等。即W4元数据可能包括如下信息：自然环境中的空间的或地理的信息(即“地点”)，时间的信息(即“时间”)，社会的信息(即“人物”)，和/或话题的信息(即“内容”)。此外，这些方面的至少一些的相关性可通过分析用户群之间这些方面的相似性以及各个空间、时间、社会和话题方面内和之间的相似性的模式来确定。
空间信息例如可能参考与移动设备、GPS系统、蓝牙和其他基于信标的传感系统等相关联的位置和/或接近度数据来确定。时间信息，例如，针对给定地理位置的当前时间，在可以实现本发明的实施例中的各种系统中也广泛可行。社会信息可能参考各种各样的来源确定，并且可能涉及当前正在享受本发明的益处的用户，以及用户正在与之通信或者用户与之具有某种形式的社会关系的其他用户。如下专利中详细描述了本发明的实施例可能采用的各种社会元数据：2008年2月11日提交的编号为12/069,731的美国专利申请“IDENTIFYING AND EMPLOYING SOCAL NETWORK RELATIONSHIPS”(代理案卷号YAH1P134/Y04232US01)，其全部公开通过引用全部结合于此而用于所有目的。涉及到联系人的话题信息可从各种来源获得，所述来源包括但不限于，两个或更多个联系人之间的通信内容以及用户资料中显示的明确资料数据(例如声明的兴趣)。
以下专利描述了本发明的实施例可能采用的用于产生和采用背景数据即W4元数据的其他技术：2006年11月6号提交的编号为11/593,869的美国专利申请“CONTEXT SERVER FOR ASSOCIATING INFORMATION BASED ON CONTEXT”(代理案卷号324212013100/Y01528US00)，2006年11月6号提交的编号为11/593,668的美国专利申请“CONTEXT SERVER FOR ASSOCIATING INFORMATION WITH MEDIA OBJECTS BASED ON CONTEXT”(代理案卷号32422016200/Y01528US01)，以及编号为2007年2月8日提交的编号为11/672,901的“CONTEXT-BASED COMMUNITY-DRIVEN SUGGESTIONS FOR MEDIA ANNOTATION”的美国专利申请(代理案卷号为YAH1P073/Y01902US01)，以上每个专利的全部公开通过引用结合于此而用于所有目的。
本发明的具体实施例，这里被称为T13，涉及其中预测模型(例如T9预测模型或相似的模型)根据本发明被增强了的实现方式，并且被用于识别和/或完成文本或语音输入。支持T13(从T9+W4得到)的主要思想是某些词汇，或者甚至短语，比其他情景更可能在一些情景中。例如，T9采用的预测模型分配给专有名词极低的概率。然而，在某些情景中，特定的专有名词在通信中是极有可能被使用的。例如，在U2演唱会中，主唱的姓名“Bono”极有可能在文本消息中被用户输入。
相反地，如果用户被得知在军事靶场的附近，则映射“Bono”的同一组按键更有可能映射“ammo”或者“boom”。知道用户在哪儿和当前时间(例如从用户的移动电话)结合其他信息(例如涉及在该地点和时间排定的U2演唱会的数据)使能关于该文本字符串可能性的对预测模型的额外的背景输入，这随后将导致其被作为建议或自动完成字符串提供给用户。并且如将被讨论的，根据本发明生成消息的用户以及消息的接收者的社会关系也可被用来增强预测模型。
除了与特定的用户和/或消息接收者相关联的地点和时间，在相同或相似地点和时间的其他用户的行为可能被用来增强预测模型。即其他用户(无论是否涉及到首先提到的用户)目前或最近发送字符串“Bono”的增加的频率在增强的预测模型中可能被用于增加该字符串的可能性。
图1的流程图说明了本发明的具体实施例的操作的示例。在该示例中，用户正在发起文本消息。当用户开始输入字符时(102)，系统利用传统预测模型如T9一般所采用的一个或多个传统参数(如词汇使用频率，具体语言中的常见词使用等)来计算不同字符序列的概率(104)。背景元数据然后被用来消除可能字句的歧义和/或提高计算出的概率(106)。102和/或104例如可能开始于输入的第三个字符，并且可能随着每个后续的字符而重复(如虚线所示)。
应该注意，预期了如下的实施例，其中背景元数据的使用被集成于单个预测模型中而不是作为如上所述的辅助的增强或歧义消除阶段而集成。即，本发明一般地涉及用这样的背景元数据来实现输入识别和/或完成，而不论这样的使用是作为集成预测模型的一部分，还是与独立的预测模型(如T9模型)相协同。
而且无论背景元数据怎样被结合于本发明所使能的过程，用户的空间的，时间的和/或社会的条件可能以各种各样的方式被使用。此外，在相似时间或空间条件下的其他用户(无论是否涉及到正在输入文本的用户)的词汇使用可能被用来报告给被本发明增强的预测模型。在一些实施例中，与用户相同的情景中(即在用户的紧邻(immediate proximity)其他用户的词汇使用可能被使用。类似地，与消息接收者相关联的背景元数据可能被使用。
根据实施例的特定类别，系统跟踪用户的词汇使用并且创建具体到该用户的动态语言模型，该模型结合了对用户的空间的，时间的和/或社会的条件(或这些的组合)的理解。替代的或另外，动态语言模型和被跟踪的词汇使用可以具体到特定的情景而不是具体的用户。更一般地，根据这样的实施例设计的系统可操作来基于实际上从任何来源收集的W4数据来创建多重模型。即，W4背景元数据不仅可被用于提供给定情景中的正确的词汇序列(包括专有名词)或者词汇可预测性，还可被用于创建和更新语言模型的集合，这些语言模型针对涉及用户、消息接收者的任何给定的空间的、时间的和/或社会的情景，和/或用户和/或接收者周围的社会情景。
根据不同的实施例，存在将本发明的实施例货币化的各种各样的机会。例如，货币化可以通过专有名词的赞助而发生，例如，“星巴克带给您星巴克的正确拼写”。适当的工具提醒和链接(其可能利用类似于“按点击数收费”的传统机制来货币化)可以响应于专有名词的识别而被提供。自动完成或词汇推荐可偏向于赞助商的名称，其中以与广告关键词相同的方式由赞助商对具体的按键序列进行竞价。例如，响应于用户试图输入“coffee”，可以提供诸如“Peet’s”或者“Starbucks”之类的文本推荐。替代地或者另外，输入“coffee”可能引出到最近的咖啡店的工具提示和/或链接。还可以提供对常见的拼写错误或者缩写的竞价。例如，如果用户开始输入“ammzon”则可以提供文本推荐“ebay”。如将明白的，这些是本发明的实施例可能被货币化的各种各样的方式中的仅仅几个。
在一些实施例中，根据本发明可能采用“lects”社会语言概念与社会元数据协同以增强预测模型。“lect”指局部化的语言使用群集，例如，土语，种族方言，社会方言，其包括通常由相关群体使用的词汇和语法。因此，如果特定的用户(和/或由用户所产生的消息的接收者)是可识别的社会群体的一员，则在预测模型中可能使用针对那个具体群体的术语概率，而不是传统模型(例如T9预测模型)所采用的更一般的(并且可能更不适用的)统计数据。
由本发明使能的输入识别和完成技术无须只是完成用户输入的文本，而是还可能参考W4元数据改变文本或作出关于词汇的建议。例如，文本消息服务的频繁使用者已经采用了针对通常使用的短语的各种各样的缩写。然而，不那么频繁的使用者可能不知道所有这些常规。因此，例如，如果父亲正给他的女儿发消息并且希望以短语“talk to you later”结束，则利用听众(即十几岁的女儿)的理解而被增强的预测模型可能响应于单词“talk”的第一个字母或前几个字母的输入利用建议的缩写“ttyl”来“完成”整个短语。相反地，如果通信的另一方恰好是商业伙伴，则短语“ttyl”可以利用建议的的和语法纯净的“I will talk to you later”而被完成。这些是额外的示例，其中在提出适当的建议和/或完成时考虑了与(一个或多个)接收者的社会关系以及(一个或多个)接收者的身份和/或W4元数据。
在另一个类似示例中，相同的消息对不同的接收者可能不同地被“完成”和呈现。在上面的示例中，其中消息的发送者开始输入“ttyl”，消息可能以“ttyl”被完成并且被呈现给他的女儿，而以“talk to you later”给他的妻子。
除了在根据本发明被增强的预测模型中考虑了消息接收者的W4元数据以外，还预期了如下实施例，其中可能考虑了与消息不去往的个体相关联的W4元数据。例如，如果可以确定消息的发送者是在特定的实体位置，与一个或多个个体在一起，并且那些个体的身份是可识别的(例如利用与使能用户本身的识别相似的机制)，那么当识别和建议或完成输入时可能考虑涉及那些其他个体的W4元数据。
应该理解，利用W4元数据来增强类似于T9预测模型的预测模型，这仅仅是本发明的实施例中的一类，并且那样的背景元数据可能在各种各样的输入识别和/或完成应用中被用来提高预测模型的精确度。例如，预期了本发明的实施例的另一类，其中参考W4元数据被增强的预测模型可能被用于消除映射到多种概念或结果类型(例如，查询“苹果”映射高科技公司，记录标签和水果)的搜索查询的歧义。即，与输入给定搜索查询的用户相关联的背景信息可以被用于预测查询实际指向的概念或实体，并且因此报告搜索查询建议以及相关搜索结果来进行呈现。关于可通过利用W4元数据增强的用于消除歧义查询的过程的操作的其他信息可能参考如下文献获得：2007年1月5日提交的编号为11/651,102的“CLUSTERD SEARCH PROCESSING”美国专利申请(代理案卷号08226/0205903-US0)，其全部公开内容通过引用结合于此而用于所有目的。
图2-图4提供了说明由本发明使能的查询消除歧义和查询建议/完成示例的移动设备屏幕截图。在统称为搜索帮助(Search Assist)的这些示例中，利用W4元数据，使查询识别、完成和建议，以及搜索结果的呈现被增强和/或有倾向性。例如，在屏幕202中，响应于字符“app”，产生了示出查询的建议完成的图谱(bubble)并且其包括参考查询日志频率获得的建议的第一部分，以及列举了查询可能决定的不同实体类型的建议的第二部分。该实体解析例如可能如上面通过参考结合的美国专利申请11/651,102中所描述的那样实现。在屏幕204中，获得输入字符串“appl”的一个字母的添加引起了建议完成的精炼。根据本发明的实施例，在一个或两个部分中的建议完成可能参考W4元数据而有倾向性。
根据具体实施例，使用利用W4元数据增强了的预测模型生成建议的完成。图2的示例中，用户的位置已经被识别为拉斯维加斯，因此实体建议包括在拉斯维加斯的实体。并且因为用户在屏幕204中选择了“Apple in Las Vegas”(拉斯维加斯的苹果)，所以屏幕206中的结果包括拉斯维加斯苹果商店作为第一结果。
图3中的屏幕302，304和306说明了另一个示例，其中响应于字符串“son”的建议在不同部分(例如，查询日志频率和实体解析)被呈现，响应于另外的字符，即“sony”被精炼，并且利用W4元数据被增强。响应于“sony ericsson”的选择，响应的第一群体涉及索尼爱立信产品。
图4中的屏幕402，404和406说明了又一示例，其中响应于字符串“kei”和“keit”利用W4元数据做出查询完成建议。查询“keith richards”的选择引起了涉及标志性的吉他摇滚手的不同类型的搜索结果群的呈现。在该示例中，利用W4元数据，输入的字符串还被映射到实体“Keith Saft”，其是输入字符串的用户的联系人。这个实体的识别例如可能涉及对用户设备上的本地地址簿的参考。根据一个实施例，用户和联系人之间的联系可能根据上面通过参考结合于此的美国专利申请12/069,731中描述的技术获得。
可能作为建议的查询完成被呈现的其他实体可能表示如下文献中所描述的“智能书签”：美国专利申请(编号未分配)“MECHANISMS FOR CONTENT AGGREGATION，SYNDICATION，SHARING，AND UPDATING”(代理案卷号YAH1P155/y04375US01)，其全部公开通过引用结合于此而用于所有目的。因此，例如，如果输入字符串“keit”的用户具有关于Keith Richards的现存的“智能书签”，则其可以被包括在实体建议的列表中，例如，Keith Saft“智能书签”的下面。
根据具体的实施例，建议的查询完成以及搜索结果的呈现可能与类似于赞助搜索结果的赞助模型配合。因此，例如，除了利用W4使能的预测模型以使建议的完成和/或结果具有倾向性以外，建议的完成和/或结果可能还包括赞助的建议和赞助的结果。在屏幕304的示例中，参考这样的付费赞助，“sony ericsson”的包含和/或在建议的查询列表中的位置可能有偏向。此外，或替代地，类似的赞助搜索结果、赞助建议或完成可能这样被标识和/或与算法结果或者其他结果分离。
预期了本发明的实施例，其中建议的查询完成以各种各样的方式被呈现。如上面所讨论的，图2-图4中所示的示例示出建议被分离成两种类型，例如，从查询日志中得到的建议，以及通过实体解析得到的建议。根据一类实施例，响应于特定输入字符串的建议完成可能被聚类成组，该组中的成员建议是高度相关的。根据一些实施例，这种相关可能参考如下事实得到：每个组中的查询解析为特定的唯一被识别的实体或者概念。根据其他实施例，这种相关可能参考共现(即，特定查询中的关键词出现在相同文件中有多么常见)而得到。根据还有其他一些实施例，这种相关可能参考更简单或者直接的技术(例如，查询之间的字符交叠)而得到。如将理解的，用于确定两个和两个以上查询间相关的这些以及其他技术，可能单独或者以各种组合被使用以实现对建议的查询完成的聚类。
根据一些实施例，可能按层级来组织建议的查询完成的聚类或类别。在这些实施例的一些中，提供了这样的机制，其中用户可以对层级进行导航以精炼或者修正建议的查询完成的集。示例可能是有益的。如果用户输入了字符串“sus”，则建议的完成当中，标题“sushi restaurants”(寿司餐馆)下面可能是建议“sushi restaurants”或者一组具体的寿司餐馆。“sushi restaurants”可能还是层级的一部分，在该层级中“Japanese restaurants”(日本餐馆)是包含了“sushi restaurants”的上层类别，并且在该层级中“vegetarian sushi restaurants”(素食寿司餐馆)是下层类别。在该示例中并且如图1的流程图中所示，可能向用户提供用户接口特征(user interface feature)，该用户接口特征呈现了该层级的可导航表示，其使用户能遍历层级(108)，响应于遍历层级，建议的查询完成的(一个或多个)集因此将随着不同建议的查询完成的选择而变化(110)。例如，通过移动到上层类别，建议的完成将被扩展成包括涉及日本餐馆而不是仅仅寿司餐馆的建议查询。相反地，移动到下层类别将把建议的查询完成精炼或过滤成包含涉及提供了素食选项的寿司餐馆的建议查询。因此，除了W4使能的建议/完成以外，还预期了本发明的实施例，其中利用将建议的查询完成相互关联的语义层级的知识来使能建议的查询完成。
根据本发明的具体实施例，建议的查询完成或建议的查询可能伴随着允许用户发起具体动作的额外的信息，控制对象，和/或链接。根据一组实施例，建议查询可能被呈现为三元组，其包括对应的实体或结果类型的指示符，包含由用户提供的当前部分输入的文本的字符串，以及用来发起相关动作的某种机制或者链接。因此，例如，参考图3中的屏幕302和304，涉及索尼影视(Sony Pictures)新电影“21”的建议查询在它的左边具有图标，该图标指示出这个建议查询对应于电影评论。此外并且如图所示，可能在建议查询的右边呈现对象或者图标，其允许用户进行涉及电影的具体操作，例如，买票，查看预告片等。类似地，“Sony Corp.”左边的股价图图标指示出实体类型为企业或者公司。可能与这样的建议查询相关联地呈现的可能的用户动作图标例如可能包括允许用户获得股票价格，到达公司的网站等的对象或者图标。
根据一些实施例，建议的查询完成以及搜索结果可能参考诸如设备类型，带宽限制，服务计划类型，运营商(carrier)等的事物而有偏向或者被呈现。例如，在具有有限带宽的移动设备上的建议查询可能偏向将会得到新闻文章而不是视频的查询。相反地，高带宽的设备可能让这样的查询偏向视频而不是文本。偏向可能发生在呈现什么类型的建议查询或搜索结果和/或不同类型的建议查询或者搜索结果被呈现的次序中。建议查询或搜索结果还可能被增强为包含这样的信息，该信息使用户能作出关于这些限制的知情的选择。例如，建议查询或者搜索结果可以被增强为包含查询或结果指向的媒体类型，以及诸如文件大小、下载时间、下载的成本、所需的带宽等的信息。以这种方式，用户可以在明白交易可能是怎样的效率或者有多贵的情况下选择建议查询和/或搜索结果。
在另一类实施例中，W4元数据被用于增强预测模型，该预测模型被用来自动完成或者建议诸如电子邮件、文本消息等的消息的地址。即，例如，基于正在创建电子邮件的用户的当前的背景(空间的，时间的，社会的和/或话题的)，以及各种其他信息(例如过去的通信模式，通信的主题(例如，基于主题行或者消息正文)等)，利用(例如发送者的和/或接收者的)相关W4元数据被增强的预测模型可以建议和/或完成收件人信息。例如，如果用户在工作并且正在创建包含很少或者没有速记缩写的较长邮件，则该信息可能被用于使地址建议和/或完成偏向于工作伙伴或者业务联系人。相反地，如果邮件的内容的分析指示出其不希望是业务通信，例如，速记的自由使用，业务上不适合的语言等，则地址建议和/或完成可能偏向于朋友和私人联系人。
在还有一类实施例中，利用W4元数据被增强的预测模型可能被用来增强要求用户输入的几乎任何应用的操作，以及与几乎任何类型的设备的用户交互。一类示例涉及字处理，文档制作，或文本生成软件。例如，当用户在生成字处理文档、制作幻灯片、书写邮件正文、在在线表格中输入文本等时，用户的W4元数据可能被用来建议词汇、正确的拼写、语法结构等。例如，输入字符串“hiya wher r we mtg 2mrw”(明天我们在什么地方见面)，对于接收者是业务上级，该字符串可以映射到“Could you please let me know where we are meeting tomorrow？(请问明天我们在什么地方见面？)”，对于消息发送者与之不是特别密切的接收者，该字符串可以映射到“Hi there.Where are we meeting tomorrow？(您好。明天我们在什么地方见面？)”，以及对于消息发送者与之有密切的私人关系的用户，该字符串保持不变。这种背景信息例如可以参考社会关系数据(包括传统的地址簿，潜在的和明确的社会网络关系数据，等等)获得。
本发明的实施例可能被采用在任何各种各样的计算机背景下实现输入识别和完成。例如，如图5中的网络图所说明的，预期了这样的实现方式，其中相关的用户群经由任何类型的计算机(例如台式机，笔记本电脑，平板电脑等)502、媒体计算平台503(例如，有线电视和卫星机顶盒以及数字录像机)、移动计算设备(例如PDA)504、手机506或者任何其他类型计算或通信平台，与多样化网络环境交互。
并且根据不同的实施例，根据本发明被处理的用户数据和W4元数据可能利用各种各样的技术被收集。例如，表示用户与网站或者基于网络的应用或服务的交互的数据集合可能利用用于记录、分析或者跟踪用户的在线行为的任何各种已知的机制来完成。用户数据可能从与互联网上的任何网络或通信系统相关联的数据集中直接地或间接地挖掘，或者推断。并且尽管举了这些示例，但应该理解，数据收集的这些方法仅仅是示例性的并且用户数据可能以很多方式被收集。
一旦被收集，用户数据可能被处理，或者采用这样的数据的服务可能以某种集中的方式被提供。这在图5中由服务器508和数据存储器510代表，其中，如将理解的，可能对应于多个分布式设备和数据存储器。本发明可能还在各种各样的网络环境中实现，所述网络环境例如包括基于TCP/IP的网络，电信网络，无线网络等。这些网络，以及根据本发明连接数据可能被从中聚集的不同的社交网站和通信系统，由网络512代表。
此外，实现本发明的实施例利用的计算机程序指令可能被存储在任何类型的计算机可读介质中，并且可能根据包括客户/服务器模型，对等模型的各种计算模型被执行，在独立计算设备上执行，或者根据分布式计算模型(其中这里描述的不同功能可能在不同地点被实现或采用)被执行。
虽然参考相关的具体实施例优选地示出和描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解，可能在不脱离本发明的精神或范围的情况下作出公开的实施例的形式和细节的改变。此外，虽然这里参考不同实施例讨论了本发明的不同的优势、方面和对象，但是将理解，本发明的范围不应参考这些优势、方面和对象而限制。相反，本发明的范围应该参考所附的权利要求而确定。
Claims (21)
1.一种用于基于来自用户的部分输入提供至少一个输入词汇的计算机实现方法，包括：
接收来自所述用户的所述部分输入；
参考代表与所述用户相关联的背景的背景元数据，基于所述部分输入确定可能输入词汇的概率；以及
将参考所述概率从所述可能输入词汇当中选择的至少一个输入词汇传送给所述用户。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述部分输入对应于以下中的一项：电子消息文本，地址字段输入，搜索查询，字处理文档文本，在线表格文本，应用程序的输入，或者设备交互。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个输入词汇包括以下中的一项或多项：建议的词汇，建议的短语，建议的搜索查询，建议的地址，建议的句法，建议的拼写，或者建议的语法结构。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定所述可能输入词汇的所述概率包括利用预测模型确定初步概率，以及参考所述背景元数据修正所述初步概率。
5.如权利要求1所述的方法，其中确定所述可能输入词汇的所述概率包括使用包含所述背景元数据的预测模型。
6.如权利要求1所述的方法，其中确定所述可能输入词汇的所述概率包括使用基于与所述用户是其中一部分的群体相对应的语言使用群集的预测模型。
7.如权利要求1所述的方法，其中确定所述可能输入词汇的所述概率包括使用具体到所述用户并且基于所跟踪的所述用户的词汇使用的动态语言模型。
8.如权利要求1所述的方法，其中确定所述可能输入词汇的所述概率包括使用具体到背景并且基于所跟踪的与背景相关联的词汇使用的动态语言模型。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述背景元数据代表以下中的一项或多项：与所述用户相关联的用户信息，与所述用户相关联的社会关系，与所述用户相关联的当前地理位置，与所述用户相关联的当前时间，当前话题，与来自所述用户的消息的接收者相关联的接收者信息，与所述用户具有相似点的其他用户的词汇使用，与所述用户相关联的文本正文的内容，设备类型，带宽限制，服务计划类型，或者运营商。
10.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个输入词汇是包括多个输入词汇的语义层级的部分，所述方法还包括：
传送包括所述多个输入词汇中的至少一些的所述语义层级的表示；
帮助在所述语义层级内由所述用户进行的导航；以及
响应于由所述用户对在所述语义层级内的所述多个输入词汇中的不同输入词汇的选择，重复所述确定和传送。
11.一种用于基于来自用户的部分输入提供至少一个输入词汇的系统，该系统包括至少一个计算设备，所述至少一个计算设备被配置来：
接收来自所述用户的所述部分输入；
参考代表与所述用户相关联的背景的背景元数据，基于所述部分输入确定可能输入词汇的概率；以及
将参考所述概率从所述可能输入词汇之间选择的至少一个输入词汇传送给所述用户。
12.一种用于基于来自用户的部分输入提供至少一个输入词汇的计算机实现方法，包括：
帮助所述用户的所述部分输入的输入；以及
帮助将参考与多个可能输入词汇中的每一个相关联的概率从所述多个可能输入词汇当中选择的至少一个输入词汇呈现给所述用户；
其中所述可能输入词汇的所述概率是参考代表与所述用户相关联的背景的背景元数据，基于所述部分输入而确定的。
13.如权利要求12所述的方法，其中所述部分输入对应于以下中的一项：电子消息文本，地址字段输入，搜索查询，字处理文档文本，在线表格文本，应用程序的输入，或者设备交互。
14.如权利要求12所述的方法，其中所述至少一个输入词汇包括以下中的一项或多项：建议的词汇，建议的短语，建议的搜索查询，建议的地址，建议的句法，建议的拼写，或者建议的语法结构。
15.如权利要求12所述的方法，其中所述背景元数据代表以下中的一项或多项：与所述用户相关联的用户信息，与所述用户相关联的社会关系，与所述用户相关联的当前地理位置，与所述用户相关联的当前时间，当前话题，与来自所述用户的消息的接收者相关联的接收者信息，与所述用户具有相似点的其他用户的词汇使用，与所述用户相关联的文本正文的内容，设备类型，带宽限制，服务计划类型，或者运营商。
16.如权利要求12所述的方法，其中帮助所述至少一个输入词汇的呈现包括以下中的一项或多项：帮助所述部分输入的完成，帮助所述部分输入的改变，或者帮助作为建议的所述至少一个输入词汇的单独呈现。
17.如权利要求12所述的方法，其中所述至少一个输入词汇是包含多个输入词汇的语义层级的部分，所述方法还包括：
帮助将包含所述多个输入词汇的至少一些的所述语义层级的表示呈现给所述用户；
帮助在所述语义层级内由所述用户进行的导航；以及
帮助响应于由所述用户对在所述语义层级内的所述多个输入词汇中的不同输入词汇的选择，所述至少一个输入词汇的呈现的改变。
18.如权利要求12所述的方法，还包括帮助呈现与所述至少一个输入词汇相关联的至少一个对象，所述至少一个对象被配置为当被所述用户选择时发起与所述至少一个输入词汇相关联的动作。
19.如权利要求18所述的方法，其中所述至少一个对象被所述用户的选择发起金融交易。
20.如权利要求12所述的方法，还包括帮助与所述至少一个输入词汇相关联的赞助指示符的呈现。
21.一种用于基于来自用户的部分输入提供至少一个输入词汇的计算机实现方法，包括：
呈现被配置为接收来自所述用户的所述部分输入的第一接口；呈现包括所述至少一个输入词汇的第二接口，所述至少一个输入词汇代表所述部分输入的至少一个可能的完成并且反映代表与所述用户相关联的背景的背景元数据。
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