CN102999544A - 基于动态生成的短语的辅助输入 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于动态生成的短语的辅助输入。公开了用于向在线环境中的用户提供安全和有效的聊天设备的技术。聊天设备是“安全的”，是因为用户创作不恰当的消息的能力被极大限制了，而聊天设备是“有效的”，是因为仍旧允许用户具有创作和交换聊天消息中的宽泛的表现力。

Description

基于动态生成的短语的辅助输入
技术领域
本发明的实施例一般涉及基于计算机的在线通信。更具体地，本发明的实施例涉及用于管理在线游戏和社交环境中的用户之间所交换的聊天消息的内容的各种技术。
背景技术
多玩家视频游戏和虚拟世界已经快速成为在线娱乐的流行形式。二者一般向用户提供对虚拟环境的访问，在该虚拟环境中，他们可以彼此交互。例如，化身(avatar)经常被用来提供对存在于虚拟环境中的每个用户的图形表示，并且，用户通过其化身来彼此交互。用户控制其化身的动作来操纵虚拟环境，例如，达到游戏目的以及与其他用户通信或聊天。这种环境可以是持续的，其中，事件发生，并且，用户彼此交互，而不管任意特定用户存在与否。可替换地，这种环境可以是基于游戏或基于会话的，例如，一群用户参与到第一人射击游戏的比赛中。
在这些种类的在线环境中，用户到用户的通信(即，聊天)通常是显著的特点。例如，用户可通过将字符键入用户界面上的文本域中来直接与存在于相同的虚拟位置中的其他用户聊天。为了提升用户间的礼仪和安全，容宿在线环境的服务提供商可能希望避免淫秽语言或其他不恰当交流的使用，特别是在为未成年人所开发的在线环境中。在这种情形中，通过去除骂人的脏话、诋毁或其他已知的毁谤用语，聊天软件可过滤聊天消息。但是，仅过滤“不好的”词语是不够的，因为不恰当的消息显然并不仅限于“不好的”词语。
因此，在某些情形中，聊天界面可能不支持自由地创作聊天消息的用户。相反，用户可能通过从虚假的(pretended)词或短语集合中选择消息来聊天。这种系统的一个限制是，允许的词或短语集合必须由在线环境提供商预先定义。但是，在这种情形中，用户可能不得不键入与允许的词或短语之一完全匹配的聊天消息。在实践中，这极大地限制了虚拟环境中的用户的表达度。例如，如果允许的消息包括短语“我想玩国际象棋”而不包括短语“我想玩跳棋”，则第二个短语不能被选定。同时，输入所有可能的短语是代价高的并耗时的，而且，不是可行的选择。另外，甚至自动生成新的短语并将其存储在静态数据库中也不是完备的解决方案，因为大多数短语很少被再次重复，因此，它们将仅占据空间而不对整个用户体验作出贡献。
发明内容
发明的一个实施例提供了一种用于辅助用户间通信的计算机实现的方法。该方法一般可包括：针对聊天词汇中的多个词，生成描述在所述聊天词汇中的词的语法功能的特征的词元数据；以及将所述聊天词汇中的多个词中的每一个指派到本体中的一个或多个语义类别。该方法还可包括基于所述词元数据和所述本体，获取多个词组合规则，该词组合规则用于组合指派到第一语义类别的一个或多个词和指派到第二语义类别的一个或多个词。该方法还可包括根据所述多个词组合规则，动态生成将要包括在聊天消息中的短语。
在特定实施例中，在聊天词汇中的词是从在线虚拟环境中的用户之间所交换的聊天消息的聊天历史确定的。
其他实施例包括但不限于包括使得处理单元能够实现所公开的方法的一个或多个方面的指令的计算机可读介质以及被配置为实现所公开的方法的一个或多个方面的系统。
附图说明
因此，通过参照附图，将得到上述方面被达到并能被详细理解的方式和对以上简要总结的发明的实施例的更加具体的描述。但是，要注意，附图仅示出了本发明的典型实施例，并且因此，不被看作是限制发明的范围，因为发明可容许其他同样有效的实施例。
图1示出了根据发明的一个实施例的被配置为提供安全和有效的聊天环境的计算基础设施。
图2示出了根据发明的一个实施例的多用户虚拟环境应用的示例。
图3示出了根据发明的一个实施例的用于生成动态短语聊天语料库(corpus)的方法。
图4示出了根据发明的一个实施例的用于为在线环境的用户动态建议和/或评估允许的短语聊天消息的方法。
图5A至图5B示出了根据发明的一个实施例的使用图3和图4的方法所评估的聊天消息的示例。
图6示出了根据发明的另一实施例的用于向在线环境中的用户软发送聊天消息的方法。
图7A至图7C示出了根据发明的一个实施例的利用图6的方法在在线环境中交换的聊天消息的示例。
图8示出了根据发明的一个实施例的用于向在线环境中的用户建议允许的聊天短语可能的方法。
图9A至图9C示出了根据发明的一个实施例的利用图8的方法在在线环境中所创作的聊天消息的示例。
图10是根据发明的一个实施例的对图1的客户端计算系统的更加详细的示图。
图11是根据发明的一个实施例的对图1的服务器计算系统的更加详细的示图。
具体实施方式
发明的实施例提供了用于向用户提供安全和有效的聊天设备的各种技术。该聊天设备是“安全的”，因为用户创作不恰当的消息的能力被极大限制了，同时该聊天设备是“有效的”，因为在创作和交换聊天消息方面，仍然允许用户有很宽范围的表达度。在一个实施例中，用户交换消息，同时参与到在线虚拟环境中。可替换地，用户可以以异步的方式来交换消息(例如，作为在移动电话间发送的SMS消息)。
短语聊天界面可被用于创作并发送消息，其中，用户选择认可的短语作为聊天消息。短语聊天界面比菜单聊天更加具有交互性，其中，用户可接收对于他/她正在键入的内容的可能允许的完成或匹配的建议，而非从预定义的短语菜单来选择。仍旧要求用户的选择是来自建议列表的准确并完整的短语，从而确保该短语不被操纵而说某些不恰当的话。例如，如果用户键入“hel”，则短语聊天界面可建议“hello，hello how are u？(你好，你好最近怎样？)”、“hello there(你好啊)”等。但是，不允许用户发送带有词“hell(该死)”的消息，因为这不是呈现在短语聊天界面中的选项中的一个。
该方式允许当用户将消息键入到其聊天客户端时服务器提供短语建议，以帮助识别已知的允许短语。当用户将开始键入其想使用的短语时，随着越来越多的短语被键入，建议列表出现并动态变化。一旦短语建议列表包括用户想发送的短语(或部分短语或甚至两到三个字符)，用户可停止键入短语并从所提供的列表来选择短语。这样做允许小孩子访问大量已知的好短语，而无需通过麻烦的多层菜单选择来操纵。相反，针对聊天而言，用户界面变为更加自然的隐含提示工具(metaphor)，并且，其允许已知的好短语的表达度大幅提升。在一个实施例中，根据使用频率来对在用户键入的同时所呈现的短语进行排序，从而提供使用最多的短语。由于通过使用来对短语进行索引，因此，基于由社区的其他人对短语的使用所确定的概率，用户将受益。另外，用户可被设置有建议将短语添加到建议列表的选项。
另外，在一个实施例中，当用户键入短语(或请求发送短语)时，基于词组合规则的集合，给定短语(或所建议的短语)的允许性被动态确定。例如，如果在静态数据库(例如，可被快速匹配的常用短语的数据库)中没有找到所键入的短语，则其可被动态评估。例如，假定用户键入“随机”并且在静态数据库中以该词开头的唯一短语是“随机数”。但是，进一步假定用户想说“随机人物”。这两个词是安全的并且适于组合，并且，系统“构造”该短语并将其联机快速呈现给用户(或将其发送给其他用户)。在本示例中，通过利用语法规则集来将词“随机”和“人物”组合成短语，该语法规则集被配置为确保词被组合成在语句构成上符合语法规则的短语(在本情形中，为从形容词和名词所创作的名词短语)。关于词的语义注解集确保词被组合成恰当和安全的短语。例如，词“吃”的语义注解被与组合规则一起使用，该组合规则指示该动词可与来自“食品”类别的作为宾语的词组合，但是，不能与来自“人”类别的作为宾语的词组合。继续这个示例，另一组合规则可指示允许“人”类别中的词作为主语与动词“吃”组合，如在短语“女孩吃比萨”中。这些规则还可允许“随机”与作为宾语或主语的词“人物”和“食物”二者组合。当然，类别和组合规则可根据特定群组(cohort)的聊天词汇以及允许(或不允许)利用该聊天词汇来构造的消息来定制。
动态的短语生成还提供了轻松地将化身名字插入到短语中的方式，当依赖于短语的静态数据库时，这是不可能的。将认可的化身名字插入到短语中不是我们通过静态的短语聊天数据库能够办到的，因为化身名字动态变化：总有新名字输入到系统中，并且，其可被用于各种可能的上下文中(例如，“AwsomePenguin，请到我的冰屋”或“AwsomePenguin，在咖啡店和我会面”，其中“AwsomePenguin”是另一玩家的化身名字)。
在另一实施例中，聊天系统被配置为将由一个用户所发送的某些消息“软”发送到其他用户。对新短语的激增(特别是对孩子)做出极大贡献的在线聊天语言的一个特定方面是感叹词、文本发音词(诸如，“lol”、“hehe”、“ok”等)的大量使用以及非惯常拼写(例如，“u r”vs.“you are”)的使用。这种词/表达可被称为“可选项”，因为其一般并不提供对短语的语义贡献。另外，使用户可输入的可能短语数量增加的另一因素是大写字母的使用(例如，“that is AWESOME”vs.“that’sawesome”)、词重复(“this is really really really cool”vs.“this is reallycool”)、重复字母的使用(例如，“this is so coooooooool”vs.“this isso cool”)以及标点符号的使用(例如，“this is so cool！！！！！！！！！”vs.“thisis so cool！”)。显然，以上所有特征可存在于任意组合中，因此，使问题更加复合化，例如，“this is soooooooooo sooo coolllllll！！！！！！！”。
在一个实施例中，诸如这些之类的消息被解析或标准化为半规范的形式，以用于与静态词短语数据库相匹配。例如，通过去除多于两个的重复字母、去除重复的词和将感叹号限制到两个，以上所列出的某些变化可被减少为“this is so cool！！”。类似的规则可扩展至缩写(例如，“u r”vs.“you are”)、重定格式的情形或字母替换(例如，用“h1th3r3”替换“hi there”)。一旦潜在的聊天短语被减少为半规范形式，其可与静态短语数据库相匹配(或在其他情形中，利用上述动态短语聊天处理来评估)。如果发现匹配，则与相匹配的短语相关联的标识符可被发送到消息接收者。即，并不将用户所键入的短语发送到其他用户-其确保对接收者实际接收的消息的控制。即，短语被“软发送”到接收者。软发送短语意味着向接收者发送核心短语，而非完整形式的短语，其前提是，所发送的短语以以上所概述的方式与用户的输入不同，例如，其包括可选的表达、非惯常的拼写、多于三个标点符号，以及词/字母重复。因此，如果用户键入“LOL，that’s funny！！！！！！”，则被软发送并显示给其他用户的是“that’sfunny！！！”。注意，在聊天界面(例如，旋在其化身上的文本泡)中，原始的消息可被呈现给发送用户。
另外，“软发送”可允许某些变化短语与短语标识符一起发送。例如，如果用户包括了大部分为大写形式的字母，则短语可以全大写的形式呈现给接收者。类似地，可用相同数量的用户所呈现的感叹号来修饰短语。虽然该方式在某种程度上限制了用户表现力，但是，其仍旧允许用户利用很广范围的语义上等同的内容来交流。另外，该方式防止各种不恰当的消息被嵌入到语义变体中。例如，考虑短语“I like gRAPEs”。
如所述，在一个实施例中，当用户创作聊天消息时，向用户做出短语建议。在一个实施例中，除了用户所键入或选择的短语以外，很大的额外文本数据集可被应用，以提供更加准确(并且因此更好)的建议。示例包括：短语的流行度、用户的聊天历史、访客的化身等级和保持在游戏中的当前活动、要求、位置和项目。例如，位于虚拟比萨店的孩子更可能谈论比萨。该数据可被用于积极地青睐所建议的短语中包括“比萨”的短语，因为用户更可能想说“我爱比萨”而非“我爱企鹅”。聊天软件可利用从各种来源所导出的相关数据来识别建议，例如，聊天历史分析、在线环境、游戏中的社交交互、特定于用户的数据(例如，年龄、性别、位置)、专家标记、语义标记、外部游戏数据(例如，要求)。该结果是更可能反映用户所意欲的声明的所返回的建议的小集合，其产生减少的键入、更快的结果和更少的用户受挫感。
注意，虽然单独讨论了用于向在线环境中的用户提供安全和高效的聊天设备的技术，但是，本领域技术人员将意识到，所公开的技术可被组合以彼此一起操作以及与用于管理提供给虚拟环境的用户的聊天设备的其他技术。另外，虽然某些功能被描述为由服务器组件提供，而某些功能由客户端组件提供，但是，是为了辅助以下的描述而做出这种区分的。另外，虽然虚拟在线环境被描述为在其中监视聊天功能可能有用的环境，但是，此处所描述的方式可被适配为用于各种情形中，其中，个人利用软件来相互发送聊天消息。例如，除了虚拟世界中的聊天设备以外，实施例可被用于管理作为移动电话上的SMS消息发送的个人之间所交换的聊天消息或利用各种不同的软件应用和/或聊天协议所发送的消息。
另外，以下描述参照发明的实施例。但是，应当理解，发明并不限于所描述的具体实施例。相反，以下特征和元件的任意组合(不管其是否涉及不同的实施例)被构想，以实现并实施本发明。另外，虽然本发明的实施例可获得优于其他可能的解决方案和/或现有技术的优势，但是，给定实施例是否获得特定的优点并不限制本发明。因此，以下方面、特征、实施例和优点仅是阐释性的，并且，除非在一个或多个权利要求中明确叙述，否则其并不被看作是所附权利要求的元素或限制。同样地，对“本发明”的引用不应当被理解为此处所公开的任意具有创造性的主题内容的概括，并且，不应当被看作是所附权利要求的元素或限制，除非在一个或多个权利要求中明确叙述。
本发明的方面可被体现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的方面可采用完全硬件实施例的形式、完全软件实施例(包括固件、常驻软件、微代码等)的形式、或组合了此处一般可被称为“电路”、“模块”或“系统”的所有软件和硬件方面的实施例的形式。另外，本发明的方面可采用体现在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质具有体现于其上的计算机可读程序码。
可利用一个或多个计算机可读介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电子的、磁的、光的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或前述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更加具体的示例(非穷尽的列表)将包括以下：具有一个或多个电线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦写可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、光存储设备、磁存储设备、或前述的任意合适的组合。在本文档的上下文中，计算机可读存储介质可以是可包含或存储程序的任意有形介质，该程序由指令执行系统、装置或设备使用或其相连接。
示图中的流程图和框图示出了系统的可能实现的体系架构、功能和操作、根据本发明的各种实施例的方法和计算机程序产品。在本方面，流程图或框图中的每个框可表示模块、片段或部分代码，其包括用于实现一个或多个指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。在某些可替换的实现中，框中所注释的功能可能不以示图中所注释的次序发生。例如，取决于所涉及的功能，实际上，连续显示的两个框可能被本质上同时执行，或者，有时框可被以相反的次序执行。框图和/或流程图插图的每个框以及框图和/或流程图插图中的框的组合可由专用的基于硬件的系统实现，该系统执行指定的功能或动作或专用硬件和计算机指令的组合。
图1示出了根据发明的一个实施例的被配置为提供安全和有效的聊天环境的计算基础设施100。如所示，计算基础设施100包括服务器计算系统105和客户端系统1301-3，其每一个被连接至通信网络120。如图所示，服务器系统105包括网页服务器110、多用户虚拟环境应用111和数据库112。如以下更加详细地描述的，数据库1122可存储用户账户数据、聊天历史、词语料库、词元数据和用于管理多用户虚拟环境应用111的用户之间的聊天交互的组合规则。
客户端系统1301-3通过网络120与网页服务器110进行通信，以访问多用户虚拟环境应用111，即，访问由服务器系统105容宿的在线虚拟环境或游戏。当然，可使用用于网络通信的其他方式，而非网页服务器和已知的HTTP协议(或除了网页服务器和已知的HTTP协议以外，还是用用于网络通信的其他方式)。
在本具体示例中，客户端系统1301代表运行网页浏览器132的计算机系统。因此，客户端系统1301代表台式PC、膝上型计算机、家庭影院PC(HTPC)和其他能够运行网页浏览器的计算系统。类似地，客户端系统1302代表诸如移动电话、路牌(tablet)计算机或便携式MP3播放器等之类的移动设备。如所示，移动设备1302包括移动网页浏览器135和专用聊天“应用”131。
在一个实施例中，可利用网页浏览器132或移动浏览器135来访问由应用111所提供的虚拟环境(或用户聊天设备)。可替换地，可利用在移动设备1302上所执行的单独的应用程序(或聊天“应用”131)来访问由应用111所提供的虚拟环境。除了访问虚拟环境以外，移动设备1302可被用于从一个用户向另一个用户发送聊天或文本消息(就如同客户端系统1301可利用网页浏览器132或其他应用软件一样)。类似地，客户端系统1301代表执行客户端应用136的计算机系统，该客户端应用136被配置为访问多用户虚拟环境应用111。例如，客户端系统1301可以是计算机系统或执行视频游戏应用的视频游戏机，其包括多用户组件和用户到用户的聊天设备。
在这些情形中的每一个中，用户界面可为用户提供机制来在应用111所提供的虚拟环境中创作将发送给其他用户的聊天消息。另外，应用111可包括被配置为管理给定用户所发送的聊天消息的组件，以便为给定的用户社区提供合适的在线环境。例如，针对为青春期前的孩子所开发的虚拟环境，允许在用户间发送的聊天短语可被限制，使得防止用户发送例如无礼的、欺负他人的或不恰当的消息。
图2示出了根据发明的一个实施例的多用户虚拟环境应用111的组件的逻辑示图。如所示，虚拟环境应用111包括环境服务器205、聊天服务器210和词/短语组合规则215的集合。另外，虚拟环境应用111可与数据库112交互。在本示例中，数据库112存储词语料库220、词元数据222、静态短语语料库224和聊天记录226。
环境服务器205提供被配置为容宿特定虚拟环境的软件应用。例如，环境服务器205可提供虚拟的滑雪场，该虚拟的滑雪场允许用户交互和玩耍，或者，该环境服务器205可提供虚拟的购物中心，该虚拟的购物中心也允许用户彼此交互，还允许用户购买虚拟的(或真实的)商品和服务。其他示例包括在线游戏环境(例如，虚拟的汽车赛道或第一人射击)。不管特定的虚拟环境是什么，聊天服务器210可允许用户创作(或选择)聊天消息来与其他用户交流。为了辅助这种交流，聊天服务器210可包括短语生成器211、短语解析组件212和短语建议组件213。当然，在特定情形中，这些(或其他组件)可被组合或进一步细分。
在一个实施例中，短语生成器211提供被配置为从用户所创作的(或建议给用户的)内容中动态生成允许的聊天消息短语的软件组件。例如，假定用户键入“红色”。在这种情形中，短语生成器211可在词语料库220中识别该词并检索与该词相关联的元数据222。在本示例中，元数据222可指示词“红色”是语法上的形容词，其被分类为颜色。更一般地，词元数据222可提供描述词语料库220中的词的语法功能和用途的信息以及表征词语料库220中的词的语义含义和静态短语语料库224中的更大短语的语义含义的本体(ontology)的集合。
另外，词/短语组合规则215可指示哪些词类别(例如，用于形容词的颜色类别)被允许组合。例如，词/短语组合规则215可指示由元数据222分类为“颜色”的词可与某种类型的名词组合(例如，由元数据222分类为食物，或更具体地，水果的词)以形成名词短语，而不能与分类为称作“人”的词组合。因此，如果用户继续键入“苹果”，则短语生成器211可生成包括短语“红色苹果”的聊天消息，但是，如果用户键入“红色女孩”，则短语生成器211将不生成包括该短语的聊天消息。另外，甚至在用户键入“苹果”之前，短语建议组件213可将类别“食物”(或“水果”)中的词识别为可与被分类为“颜色”的词相组合，并且，做出关于哪些词可与第一个词(即，与“红色”)相组合的建议。在许多情形中，类别可允许大量的词被组合。因此，短语建议组件213可被配置为利用各种标准来选择哪些将呈现为建议，该标准例如包括聊天历史分析、在线环境、游戏中的社交交互、特定于用户的用户(例如，年龄、性别、位置)、专家标记、语义标记、外部游戏数据(例如，要求)。
另外，如以下更加详细地描述的，针对给定短语的建议可随着元素被添加到短语而变化。例如，针对词“红色”，相关建议的第一集合可被确定，并且，如果用户键入“苹果”，则针对短语“红色苹果”，相关建议的第二集合可被确定，这种处理可继续为更大的短语创建建议(例如，当用户键入(或选择)动词“是”和宾语“美味的”时)。即，不管是通过用户键出词“苹果”而被选择还是通过用户选择建议以将“苹果”添加到“红色”而被选择，其导致短语“红色苹果”(名词短语)被动态生成，短语生成器211可进一步建议可与该名词短语组合的额外词。
因此，用于动态生成短语的处理可被嵌套，其中，第一个单个词“红色”和“苹果”被相对词/短语组合规则215评估-其导致短语“红色苹果”。组合规则215可指示“食物”或“水果”类型的名词短语可进一步与不及物动词或及物动词和宾语(例如，是美味的)结合。更一般地，组合规则215可被应用于词语料库220，以从更小的组分(例如，单个名词和动词)以及更大的语法元素(例如，哪类形容词短语可与其他类别的词/短语组合)构造允许的聊天短语。
在一个实施例中，短语解析组件212可被配置为解析并编辑用户所键入的聊天消息。例如，短语解析组件212可被配置为从聊天消息中去除所谓的“可选项”。这样做可将聊天短语减小为匹配短语语料库224所用的(或用于利用动态短语生成器211来评估的)半规范形式。如果发现匹配，则对应于用户的聊天消息的标识符可被发送到存在于虚拟环境中的其他用户。
聊天记录226可存储用户的聊天历史。聊天记录226可被用于周期性地确定词语料库220。例如，记录226可被评估，以确定针对最大至给定数量的词(例如，20000)的给定在线环境或在线环境中的给定用户社区的使用最频繁的词(或短语)。周期性地重新生成词语料库220允许其随着跟随时间的推移而变化的用户的语言模式而演进。
图3示出了根据发明的一个实施例的用于生成动态短语聊天语料库的方法300。如所示，方法300在步骤305处开始，其中，词语料库被生成。词语料库提供用于给定虚拟环境中的聊天消息的聊天词汇表。例如，聊天服务器可在当前的聊天记录中识别最常用的前20000个词。注意，经验已经表明，20000个词一般对应于青春期前的用户在创作在线环境中的聊天消息中所展示的(在校正了大多数拼写并去除了标点/大写之后的)聊天词汇的大小。当然，针对其他用户群组，可使用不同数量的词。
除了评估聊天记录以外，可手动修改聊天词汇的内容。例如，仲裁器(moderator)可监视在线环境的用户之间的交互，以识别应当被允许的短语(其带有需要被添加到词汇表的词)并识别承载了不恰当的消息但被系统允许发送的短语。类似地，随着用户的语言演进或专门于给定社区或环境中，仲裁器可将词添加到词汇表。
在步骤310处，在步骤305处所识别的词被分成语法类别，例如，名词、动词、形容词、副词、介词等。在步骤315处，每个语法类别中的词用宽泛的语义信息(例如，给定词是表示食物项目、衣服项目还是动作等)和其语法功能(例如，其为动词、名词还是形容词)来注释。例如，词“orange(橙子/橙色的)”可被注释为属于“食物”类别和“水果”子类别的名词，并且，被注释为属于“颜色”类别的形容词。因此，注释创建了词语料库中的词的语义含义的本体。注意，优选的是，语义类别应当相对较窄，而不是过于细化的。例如，在创建聊天消息过程中，虽然“食物”和“饮料”类别针对孩子所使用的词的本体的范围可能是合适的，但是，类别“乳酪汉堡”或类别“苏打”可能过于细化了。在一个实施例中，类别的范围可被定制，以导致具有某最小(和/或最大)数量的成员的类别。
针对每个词类别，指定了可与给定词类别组合的其他类别。另外，还可指定用于组合词/短语的允许的词次序。即，在步骤315处，还指定了针对词类别的词/短语组合规则。例如，当之前的名词被标记为“食物”或“水果”{苹果、橘子、梨}时，“颜色”类别中的形容词{红色的、绿色的、橙色的}可被指定为能组合的。这样做导致诸如{红色的苹果、红色的橘子、红色的梨...}之类的允许的可能的短语，而不导致{苹果红色的或梨绿色的}。类似地，包括形容词{胖的，丑的}的“诋毁”类别可被限制为与很小范围的短语组合，例如，类别“动物”中的名词(诸如，“企鹅”或“猫”)，而不与类别“人”中的词组合(例如，“女孩”、“男孩”、“你”或化身名字)。这有助于避免创建不恰当的短语。
但是，某些可组合的短语可能是不寻常的，例如，“随机的梨”、“严重的苹果”或“橙子橙子”。但是，鼓励无意义的短语，特别是孩子彼此交互的在线环境中。在这种情形中，因为孩子一直玩“假装”并经常用不寻常的词组合来聊天一样。同时，仅允许某些类别中的词能被组合有助于确保结果的交流限制为预先所认为的短语，而不导致不恰当的、无礼的、或非所希望的聊天短语。
以下的表I-III提供了一个小示例，其示出了从步骤310至315所生成的允许的词组合的集合。当然，表I-III中的词和类别绝不是穷尽的。相反，该方式很容易用更多的词来扩展，并且因此，例如当在静态数据库中没有发现针对用户输入的匹配时，其转化为用于动态生成可用作短语建议的新的安全短语的鲁棒方法。
表I-形容词组合示例：
Figure BSA00000768463900131
表II-名词组合示例：
Figure BSA00000768463900142
表III-谓语示例：
Figure BSA00000768463900152
作为步骤315的另一部分，通过组合类别中的词所生成的聊天短语可自己用语法信息来标记。这样做允许基本短语与用户可键入的其他词相组合。例如，如果用标记“名词、形容词、第三人称、单数、主语/宾语、食物”来标记“红色的苹果”，则这指示该短语可被放入到名词短语的主语位置或谓语的宾语位置中，并且，其具有诸如第三人称和单数之类的语法属性，并且，在语义上被分类为一种食物。在步骤320处，结果的词语料库和经注释的词元数据可被存储在数据库中。一旦被存储，聊天服务器可评估用户输入，以动态生成发送到在线环境或社区的用户的允许的聊天解析消息。
图4示出了根据发明的一个实施例的用于为在线环境的用户动态建议和/或评估短语聊天消息的方法400。如所示，方法400开始于步骤405处，其中，聊天界面作为访问在线环境的一部分呈现给用户。例如，用户可登入虚拟在线社区，其中，该用户的存在由社区的其他用户可见的化身来指示，并且其中，用户看到表示存在于任意给定时间处的在线社区的其他用户。
针对这种在线环境的界面可允许用户创作将要发送给其他用户的聊天消息。如上所述，可用聊天短语的范围可被限制为预定义的词语料库中的词和词分类，该词分类指示在该语料库中的哪些词可彼此组合(以及不同类别中的这种词可被彼此组合的次序)。除了动态确定的允许的聊天短语以外，给定的短语还可被与允许的短语的静态语料库相比较。
在步骤410处，聊天服务器可确定用户是否已经完成了键入词(或聊天消息的其他部分)或已经选择用从组合规则所导出的所建议的词(或短语)来扩充当前的短语。例如，给定名词短语“红色的苹果”，表III指示该短语(食物、第三人称单数名词短语)可与谓语“是很棒的”相组合。因此，短语“是很棒的”可被建议给用户。如果用户随后选择添加所建议的词(或短语)，则该词(或短语)被添加到潜在的聊天短语(步骤415)。
更加具体地，再次假定用户键入短语“红色的苹果”(或在键入词“红色的”之后，选择建议“苹果”优于建议“桃”、“天空”或“帽子”)。根据以上表I中所示的规则，短语“红色的苹果”是可组合的。如所示，结果的允许聊天短语“红色的苹果”可用语义信息来标记并与后续的用户输入相比较。例如，如果在键入“红色的苹果”之后，用户继续键入“是很棒的”，则这些额外的短语元素可被评估，以确定“红色的苹果”是否可进一步与谓语“是很棒的”相组合，并且，如果可以的话，则生成更长的短语“红色的苹果是很棒的”。为了评估该更长的短语，来自当前短语“红色的苹果”的语义数据被提取。在本示例中，短语“红色的苹果”可标记为：“红色的苹果：标记＝{形容词、名词、第三人称、单数、食物、主语/宾语}”。这意味着该短语涉及形容词、名词、该名词是第三人称的、其为单数的、其为食物宾语。
当用户继续键入更长的短语“红色的苹果是很棒的”时，针对具有语义标记{形容词、名词、第三人称、单数、食物、主语/宾语}的名词短语，可在允许的谓语列表中搜索谓语“是很棒的”。由于该短语是允许的，因此，其可被建议(例如，在用户键入“是”或完全由用户键入并接下来发送到在线社区内的消息接受者之后)。
如果用户在“红色的苹果”之后键入其自己的短语，则可根据词/短语组合规则针对可组合性来评估潜在聊天短语中的词/短语(步骤425)。如果整个短语是可组合的，并且，用户选择发送消息(步骤430)，则在步骤435处，该短语被发送到一个或多个接收者。即，一旦生成了允许的短语(通过用户选择建议或键出完整的消息)，用户可选择将结果消息发送到在线社区的其他成员。注意，在一个实施例中，界面例如可通过改变潜在消息的文本颜色或激活发送按钮来指示何时允许的消息已经被识别。另外，当将消息发送给接收者时，消息可以是文本内容，但是也可对消息做出其他图形表示。例如，假定用户发送消息“我爱吃比萨”或“咱们参观城堡吧”。在这些情形中，可用图形表示来替换消息元素，诸如表示之前消息中的比萨或城堡的图片。
否则，如果用户没有键入(或选择)根据组合规则创建允许的聊天短语的建议，则方法400返回到步骤410，直到额外的词/短语被键入或所建议的词被选择并且可组合的聊天短语被动态生成为止。
图5A至图5B示出了根据发明的一个实施例的根据图3和图4的方法所生成的动态聊天短语的事例。如图5A中所示，渲染(rendering)500呈现了虚拟环境，其中，用户可经由化身来彼此交互。在该具体的实施例中，虚拟环境向用户呈现了虚拟的滑雪场，其中，化身是卡通企鹅。如图所示，多个化身被示出为呈现在虚拟滑雪场的底部。另外，每个化身示出了对应的用户名。针对本示例，假定化身520“purplePengiun”对应于查看渲染500的用户，而其他化身代表也存在于本虚拟环境中的其他用户。
控制化身520的用户可利用界面505来创建聊天消息。在本示例中，用户已经键入了短语“我喜欢胖企鹅”。一旦完成键入，用户可尝试通过按压发送按钮515来发送该消息。作为响应，聊天服务器利用组合规则来评估该短语。例如，短语“我喜欢”可自己组合并可与允许的谓语组合。另外，如果组合规则允许将词“胖的”用作形容词(例如，在类别“毁谤”中)以修改类别“动物”中的名词，则本情形中的谓语“胖企鹅”可以是允许的。在一个实施例中，聊天服务器可建议将要添加到当前的短语的可组合短语。例如，聊天服务器可在用户键入“我喜欢胖的”之后建议“企鹅”以及类别“动物”的其他元素。假定是该情形，并且，用户选择了“企鹅”(而非例如“猫”、“狗”或“鱼”)，聊天服务器构造短语“我喜欢胖企鹅”，以将其发送给该虚拟环境的其他用户。图5B中示出了该结果，其中，用表示聊天消息的文本泡550来渲染化身520。相反地，如果用户已经键入了根据规则不能组合的短语，例如，“我喜欢胖女孩”，则聊天服务器不会把该消息发送给存在于虚拟环境中的其他用户。虽然界面的行为可能变化，但是，在一个实施例中，发送按钮515可被渲染为非激活状态，直到允许的消息已经被识别为止。可替换地，界面可呈现文本泡，以提示用户其正试图发送组合规则所不允许的消息。
除了利用动态短语聊天语料库来生成建议以外，还可从静态短语语料库来生成聊天建议。例如，短语可与通过受欢迎度来排名的静态短语集合相匹配。在一个实施例中，聊天客户端监视用户键入短语并将其发送到服务器，该服务器包括将与其排名靠前的短语的数据库相比较的短语片段。“排名靠前的”短语可被选作是给定站点、用户群组的最受欢迎的短语，或在具体情形中酌情使用任意其他标准。但是，一旦确定，包括短语片段或等同的上下文短语的合适的短语集合将被返回到聊天客户端。这些短语可被呈现给用户。用户可随后选择合适的短语。随着用户继续键入短语，将发生另外的客户端侧清除从服务器返回的短语列表，直到显示了合适的短语为止。
例如，一旦用户键入了初始短语“你想”，以下可能的响应集合可被识别并呈现给用户。
●你想来我家吗
●你想来我的聚会吗
●你想和我玩吗
另外，一旦被呈现，如果用户键入了“跟”，则前两个短语建议将被去除。相反地，如果用户键入了“来”，则第三个短语建议将被去除，这允许用户从二者中选择或完整地键入其他内容。
除了生成将要建议和/或发送到虚拟环境用户的聊天消息以外，聊天服务器可维护允许短语的静态短语语料库。例如，不构造常用短语(例如，“你好啊！”)以动态建议(或发送)，这种短语可被添加至允许的“白名单”中。在一个实施例中，当用户所创建的消息可被映射到这种预先认可的消息时，该预先认可的消息被发送并呈现给消息接收者，不管用户所键入的消息中是否有“可选项”。
例如，图6示出了根据发明的一个实施例的用于将聊天消息软发送到在线环境中的用户的方法。注意，方法600可与用于动态生成此处所讨论的短语聊天消息的方式组合，作为示例，方法600针对静态短语语料库来评估用户所键入的消息。
如所示，方法600在步骤605处开始，其中，聊天界面作为访问在线环境的一部分呈现给用户。例如，用户可登入虚拟的在线社区，其中，该用户的存在由社区的其他用户可见的化身指示，并且其中，用户在任何给定时刻看到代表存在于在线社区的其他用户的化身。在步骤610处，用户请求将所键入的聊天短语发送到接收者。注意，接收者可以是存在于虚拟环境的相同区域中的任何人(如图5B所示)或发送用户可指定一个或多个所意欲的消息接收者。
一旦用户请求发送聊天消息，聊天服务器可解析该短语以导出测试短语，以用于与静态词语料库中的短语相匹配(步骤615)。测试短语可去除接收到的短语的一个或多个语法特征，而不本质上改变短语的语义含义。例如，在一个实施例中，聊天服务器可去除多于两个重复的字母、去除重复的词，以及限制感叹号(或其他标点符号)的数量。类似地，聊天服务器可将短语重新格式化为标准情况、替换字母置换、去除文本字符中的数字等。结果的测试短语提供半规范形式的消息，其可与静态短语语料库中的短语相匹配(步骤620)。在步骤625处，如果发现匹配，则与相匹配的短语相关联的标识符可被发送到消息接收者。一旦被接收，每个接收者渲染半规范形式的消息(步骤630)。不管怎样，消息被渲染，以用于发送用户查看(步骤635)。
图7A至图7C示出了根据发明的一个实施例的利用图6的方法被在在线环境中“软发送”的聊天消息的示例。如图7A中所示，渲染700呈现了虚拟环境，其中，用户可经由化身来彼此交互。在该具体的示例中，虚拟环境向用户呈现了虚拟服装店，其中，化身是卡通企鹅。针对本示例，假定化身720“Flippers”对应于查看渲染700的用户，而其他化身代表也存在于该虚拟环境中的其他用户。
控制化身720的用户可利用界面705创建聊天消息。在本示例中，用户已经键入了短语710“LOL！！1thats SOOO cooolll！！！”。控制化身720的用户可利用按钮715来发送短语710。一旦用户请求发送短语710，其可被聊天服务器评估。例如，去除可选短语“LOL！！1”、用“that’s”来替换“thats”以及去除重复的字母而导致半规范的短语“that’s so cool.”。针对静态短语语料库来评估结果短语-“that is so cool.”。可替换地，可利用以上所讨论的动态短语聊天处理来评估结果短语。假定在静态短语语料库中找到了匹配。在这种情形中，聊天服务器将对应于短语-“that’s socool”的短语ID发送给每个接收者。另外，聊天服务器可向短语还原某些“可选项”。例如，可添加结尾的感叹号，并且，可用大写字母的形式来发送该短语(假定用户所创作的短语大部分字母是大写格式)。
图7B中示出了将短语“软发送”到接收者的结果。如在该示图中所示，化身720被渲染为带有文本泡730，该文本泡包括来自静态短语词语料库的带有结尾的感叹号的短语。文本泡730被渲染为带有图7B中所示的虚拟环境中的化身的每个用户的短语语料库。相反地，图7C示出了为发送用户所渲染的短语。再次，化身720被渲染为带有文本泡730。但是，文本泡730的内容示出了如由控制化身720的用户所键入的聊天消息。即，为发送用户渲染了带有原封未动的所有“可选项”的短语。
除了动态生成聊天消息以将其向虚拟环境用户建议和/或发送并“软发送”某些聊天消息以外，聊天服务器还可被配置为在用户创作聊天消息时构造建议的集合。但是，考虑到可能的允许聊天消息的大量组合，在一个实施例中，当构造聊天消息时，聊天服务器可试图确定呈现给用户的“最佳”选择。如果所呈现的词都不正确，则用户可键出所希望的聊天消息的下一个元素，并且，聊天服务器可再次评估结果的部分短语，以确定呈现给用户的另一“最佳”选择集合。虽然可针对用户的具体社区或虚拟环境来定制用于选择“最佳”选择的标准，但是，可使用的因素的示例包括短语受欢迎的程度、给定用户数据库的人口信息统计、用户的聊天历史、访客的化身级别和当前的活动、要求、位置等。例如，返回到图7A至图7C中所示的商店的示例，用户更可能聊商店中的商品(或与商品相关的话题)。该数据可被用于积极地在所建议的短语中青睐包括“假发”或“帽子”的短语，因为用户更可能想说“我想要个帽子”而非“我想要比萨”。
图8示出了根据发明的一个实施例的用于向在线环境中的用户建议聊天短语可能的方法800。如所示，方法800开始于步骤805处，其中，聊天界面作为访问在线环境的一部分呈现给用户。例如，用户可登入虚拟在线社区，其中，该用户的存在由社区的其他用户可见的化身来指示，并且其中，用户看到代表存在于任意给定时刻的在线社区的其他用户的化身。一旦用户选择(或键入)将包括在聊天消息中的下一术语)(步骤810)，聊天服务器识别将要添加到用户所创作的短语中的前N个建议术语(步骤815)。一旦被识别，前N个选择可被呈现给用户(步骤820)。处理(步骤810、815和820)继续进行，直到用户选择发送已完成的聊天短语为止(步骤825)。在步骤830处，结果短语可被发送到消息接收者。一旦被接收，每个接收者渲染消息。
图9A至图9C示出了根据发明的一个实施例的利用图8的方法在在线环境中所创作的聊天消息的示例。如图9A中所示，渲染900呈现虚拟环境，其中，用户可经由化身来彼此交互。在本具体示例中，虚拟环境向用户呈现户外街道，其中，化身是卡通企鹅。针对本示例，假定化身920(其用户名为“Flippers”)对应于查看渲染900的用户，而其他化身代表也存在于该虚拟环境中的其他用户。
如图所示，控制化身920的用户正在界面905中键入以词“聚会”开头的聊天消息。词框910示出了用户所输入的词。另外，词栈915示出了用来扩展所创作的短语的选择集合。如所述，词栈915中的特定词可被确定为关于当前短语“聚会”并关于诸如最受欢迎的词之类的其他标准或基于用户的当前位置的“最佳”选择。在本具体示例中，用户选择了建议中的一个-词“在”。图9B中示出了该结果，其中，当词被创作时，词框910和925代表聊天消息的当前状态。第二个词栈930示出了用户可选择的第二个选择集合。重要的是，词栈930中所示的选择关于完整的当前短语“聚会在”而非最后一个词“在”而被确定。即，“最佳”选择是关于当前的短语而非单个词而确定的。
继续该示例，图9C示出了针对从词框910、925和945所创作的当前短语“聚会在冰屋”所确定的第三个词栈940。注意，在本示例中，用户并未从图9B中所示的词栈930中选择任意“最佳”选择。相反，用户键出了将要添加到聊天消息中的新词“冰屋”。同时，聊天服务器通过评估完整的短语“聚会在冰屋”来应答，从而确定包括在词栈940中的词。本示例示出了，即使当词是通过用户键入而被添加到短语中时，“最佳”选择是关于当前短语而非单个词来确定的，而非从当前的词栈中选择“最佳”选择中的一个。该处理继续进行，直到用户完成创建短语并决定将其发送给一个或多个接收者为止，诸如，位于虚拟环境的相同位置中的所有人作为发送用户。
图10是根据发明的一个实施例的图1的服务器计算系统的更加详细的示图。如所示，服务器系统105包括(但不限于)中央处理单元(CPU)1005、网络接口1015、总线1017、存储器1020和贮存器1030。服务器系统105还包括I/O设备接口1010、其将服务器系统105连接至I/O设备1012(例如，键盘、显示设备和鼠标设备)。如上所述，服务器系统105提供被配置为容宿多用户虚拟环境应用111的计算系统。
CPU 1005检索并执行存储在存储器1020中的程序指令。类似地，CPU 1005存储并检索驻留于存储器1020中的应用数据。总线1017用于在CPU 1005、I/O设备接口1010、贮存器1030、网络接口1015和存储器1020之间发送程序指令和应用数据。CPU 1005包括表示单个CPU、多个CPU、具有多个处理核的单个CPU等。并且，存储器1020通常被包括以表示随机访问存储器。贮存器1030可以是盘驱动贮存设备。虽然被示出为单个单元，但是，贮存器1030可以是固定的和/或移动的贮存设备的组合，诸如，磁盘驱动、固态驱动(SSD)、移动存储卡、光贮存器、网络附接贮存器(NAS)或贮存局域网(SAN)。
如图所示，存储器1020包括多用户虚拟环境应用111，其包括聊天服务器205和虚拟环境服务器210。如所注释的，虚拟环境应用111和聊天服务器205提供软件应用，该软件应用被配置为实现以上所讨论的任意方式，以用于管理所宿主的虚拟环境的用户间所共享的聊天通信。贮存器1030包括当前的词语料库(可从中创作聊天消息的单个词)和词本体222。如上所述，词本体222可为词语料库222中的单个词提供语义注释。
图11是根据发明的一个实施例的图1的客户端计算系统130的更加详细的示图。如所示，客户端计算系统130包括(但不限制)中央处理单元(CPU)1105、网络接口1115、总线1117、存储器1120和贮存器1130。计算系统130还包括将I/O设备1112连接至计算系统130的I/O设备接口1110(例如，键盘、鼠标、或与监视器(例如，LCD面板)一起的遥控器)。
与CPU 1005相同，CPU 1105被包括以表示单个CPU、多个CPU、具有多个处理核的单个CPU等，并且，存储器1120通常包括表示随机访问存储器。总线1117连接CPU 1105、I/O设备接口1110、贮存器1130、网络接口1115和存储器1120。网络接口1115被配置为经由通信网络120来发送数据，例如以访问由服务器系统105宿主的虚拟环境。贮存器1130(诸如，硬盘驱动或固态(SSD)贮存驱动)可存储游戏数据文件和其他内容。
如图所示，存储器1120包括网页浏览器132，该网页浏览器132自身包括聊天客户端1125。并且，贮存器1135按照所需来存储用户账号数据1135和用户配置设置，以辅助用户与所宿主的在线虚拟环境交互。例如，如上所述，网页浏览器132可访问服务器、访问虚拟环境和聊天客户端，这允许用户参与到玩游戏中并允许经由聊天客户端1125与其他用户交流。
有优势地，发明的实施例提供了用于向在线环境中的用户提供安全和有效的聊天设备的各种技术。例如，在一个实施例中，随着用户键入短语(或请求发送短语)，基于词组合规则几何，给定短语(或所建议的短语)的可允许性被动态确定。在另一实施例中，聊天系统被配置为将一个用户所发送的某些消息“软”发送给其他用户。当实际发送给接收者的消息从用户所提供的消息中去除了“可选项”时，消息被“软发送”。在又一实施例中，在用户创作聊天消息的同时，向用户做出短语建议，其中，关于各种因素来确定选择，各种因素例如包括短语的受欢迎程度、用户的聊天历史、访客的化身级别和当前活动、访客、保持在游戏中的位置和项目。
虽然前述涉及本发明的实施例，但是，可设计发明的其他和另外实施例，只要不偏离本发明的基本范围即可，并且，本发明的范围由以下权利要求确定。

Claims (27)

1.一种用于辅助通信的计算机实现的方法，包括：
针对聊天词汇中的多个词，生成描述在所述聊天词汇中的词的语法功能的特征的词元数据；
将所述聊天词汇中的多个词中的每一个指派到本体中的一个或多个语义类别；
基于所述词元数据和所述本体，获取多个词组合规则，该词组合规则用于组合指派到第一语义类别的一个或多个词和指派到第二语义类别的一个或多个词；以及
根据所述多个词组合规则，动态生成将要包括在聊天消息中的短语。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在聊天词汇中的词是从在线虚拟环境中的用户之间所交换的聊天消息的聊天历史确定的。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述词组合规则中的至少一个还指定用于指派到所述第一语义类别的一个或多个词和指派到所述第二语义类别的一个或多个词的组合的允许的词序。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成用于聊天消息的短语包括：
接收从所述词汇创作的文本短语，所述文本短语由第一用户生成；
利用所述多个词组合规则来评估所述文本短语，以确定所述文本短语是否对应于允许的聊天短语中的一个；以及
在确定所述文本短语对应于允许的聊天短语中的一个后，至少向第二用户发送所述文本短语。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成用于聊天消息的短语包括：
接收从所述词汇创作的第一文本短语，所述第一文本短语由第一用户生成；
根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第二文本短语。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语包括：
识别至多指定数目个第二文本短语，其中，所述至多指定数目个第二文本短语被选作为最可能被所述第一用户选择以包括在包括所述第一文本短语和所述第二文本短语的聊天消息中的短语集合，并且其中，最可能被所述第一用户选择的短语集合是关于预定义的标准而被确定的。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为聊天消息；以及
将所述聊天消息至少发送给第二用户。
8.根据权利要求6所述的方法，还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为第三文本短语；
根据所述词组合规则，识别能与所述第三文本短语相组合的一个或多个第四文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第四文本短语。
9.根据权利要求6所述的方法，还包括用注释来标记所述第一文本短语，该注释描述了所述第一文本短语的语法功能和所述本体的语义类别中所指派的一个的特征。
10.一种存储了程序的计算机可读存储介质，当该程序被处理器执行时，该程序执行用于辅助通信的操作，所述操作包括：
针对聊天词汇中的多个词，生成描述在所述聊天词汇中的词的语法功能的特征的词元数据；
将所述聊天词汇中的多个词中的每一个指派到本体中的一个或多个语义类别；
基于所述词元数据和所述本体，获取多个词组合规则，该词组合规则用于组合指派到第一语义类别的一个或多个词和指派到第二语义类别的一个或多个词；以及
根据所述多个词组合规则，动态生成将要包括在聊天消息中的短语
11.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，在聊天词汇中的词是从在线虚拟环境中的用户之间所交换的聊天消息的聊天历史确定的。
12.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，所述词组合规则中的至少一个还指定用于指派到所述第一语义类别的一个或多个词和指派到所述第二语义类别的一个或多个词的组合的允许的词序。
13.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成聊天消息短语包括：
接收从所述词汇创作的文本短语，所述文本短语由第一用户生成；
利用所述多个词组合规则来评估所述文本短语，以确定所述文本短语是否对应于允许的聊天短语中的一个；以及
在确定所述文本短语对应于允许的聊天短语中的一个后，至少向第二用户发送所述文本短语。
14.根据权利要求10所述的计算机可读存储介质，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成用于聊天消息的短语包括：
接收从所述词汇创作的第一文本短语，所述第一文本短语由第一用户生成；
根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第二文本短语。
15.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语包括：
识别至多指定数目个第二文本短语，其中，所述至多指定数目个第二文本短语被选作为最可能被所述第一用户选择以包括在包括所述第一文本短语和所述第二文本短语的聊天消息中的短语集合，并且其中，最可能被所述第一用户选择的短语集合是关于预定义的标准而被确定的。
16.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为聊天消息；以及
将所述聊天消息至少发送给第二用户。
17.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为第三文本短语；
根据所述词组合规则，识别能与所述第三文本短语相组合的一个或多个第四文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第四文本短语。
18.根据权利要求14所述的计算机可读存储介质，其中，所述操作还包括用注释来标记所述第一文本短语，该注释描述了所述第一文本短语的语法功能和本体的语义类别中所指派的一个的特征。
19.一种系统，包括：
处理器；以及
存储器，其中，所述存储器包括被配置为执行用于辅助用户之间的通信的操作的应用程序，所述操作包括：
针对聊天词汇中的多个词，生成描述在所述聊天词汇中的词的语法功能的特征的词元数据；
将所述聊天词汇中的多个词中的每一个指派到本体中的一个或多个语义类别；
基于所述词元数据和所述本体，获取多个词组合规则，该词组合规则用于组合指派到第一语义类别的一个或多个词和指派到第二语义类别的一个或多个词；以及
根据所述多个词组合规则，动态生成将要包括在聊天消息中的短语
20.根据权利要求19所述的系统，其中，在聊天词汇中的词是从在线虚拟环境中的用户之间所交换的聊天消息的聊天历史确定的。
21.根据权利要求19所述的系统，其中，所述词组合规则中的至少一个还指定用于指派到所述第一语义类别的一个或多个词和指派到所述第二语义类别的一个或多个词的组合的允许的词序。
22.根据权利要求19所述的系统，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成用于聊天消息的短语包括：
接收从所述词汇创作的文本短语，所述文本短语由第一用户生成；
利用所述多个词组合规则来评估所述文本短语，以确定所述文本短语是否对应于允许的聊天短语中的一个；以及
在确定所述文本短语对应于允许的聊天短语中的一个后，至少向第二用户发送所述文本短语。
23.根据权利要求19所述的系统，其中，根据所述多个词组合规则来动态生成用于聊天消息的短语包括：
接收从所述词汇创作的第一文本短语，所述第一文本短语由第一用户生成；
根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第二文本短语。
24.根据权利要求23所述的系统，其中，根据所述词组合规则来识别能与所述第一文本短语组合的一个或多个第二文本短语包括：
识别至多指定数目个第二文本短语，其中，所述至多指定数目个第二文本短语被选作为最可能被所述第一用户选择以包括在包括所述第一文本短语和所述第二文本短语的聊天消息中的短语集合，并且其中，最可能被所述第一用户选择的短语集合是关于预定义的标准而被确定的。
25.根据权利要求23所述的系统，其中，所述操作还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为聊天消息；以及
将所述聊天消息至少发送给第二用户。
26.根据权利要求23所述的系统，其中，所述操作还包括：
接收对一个或多个第二文本短语中所选择的一个的指示；
将所述第一文本短语和所述第二文本短语组合作为第三文本短语；
根据所述词组合规则，识别能与所述第三文本短语相组合的一个或多个第四文本短语；以及
向所述第一用户建议所述一个或多个第四文本短语。
27.根据权利要求23所述的系统，其中，所述操作还包括用注释来标记所述第一文本短语，该注释描述了所述第一文本短语的语法功能和所述本体的语义类别中所指派的一个的特征。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112717424A (zh) * 2021-01-05 2021-04-30 浙江大学 一种信息发送控制方法、装置、电子设备及存储介质

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9713774B2 (en) 2010-08-30 2017-07-25 Disney Enterprises, Inc. Contextual chat message generation in online environments
US9552353B2 (en) 2011-01-21 2017-01-24 Disney Enterprises, Inc. System and method for generating phrases
US9165329B2 (en) 2012-10-19 2015-10-20 Disney Enterprises, Inc. Multi layer chat detection and classification
US9313284B2 (en) 2013-03-14 2016-04-12 International Business Machines Corporation Smart posting with data analytics and semantic analysis to improve a message posted to a social media service
US10303762B2 (en) 2013-03-15 2019-05-28 Disney Enterprises, Inc. Comprehensive safety schema for ensuring appropriateness of language in online chat
US10742577B2 (en) 2013-03-15 2020-08-11 Disney Enterprises, Inc. Real-time search and validation of phrases using linguistic phrase components
US8984080B1 (en) 2013-04-09 2015-03-17 Kabam, Inc. Facilitating user configured assistance requests through a chat in a virtual space
US9332043B1 (en) 2013-04-12 2016-05-03 Kabam, Inc. System and method for facilitating user interaction with a virtual space through a graphical chat interface
JP5728630B1 (ja) * 2014-07-31 2015-06-03 楽天株式会社 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、記憶媒体
CN106209570A (zh) * 2015-05-05 2016-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 聊天中的信息提示方法及装置
US10951558B2 (en) 2017-09-27 2021-03-16 Slack Technologies, Inc. Validating application dialog associated with a triggering event identification within user interaction data received via a group-based communication interface
US11030413B2 (en) * 2018-06-27 2021-06-08 International Business Machines Corporation Recommending message wording based on analysis of prior group usage
US11157694B2 (en) * 2018-08-14 2021-10-26 Snap Inc. Content suggestion system
US11625421B1 (en) * 2020-04-20 2023-04-11 GoLaw LLC Systems and methods for generating semantic normalized search results for legal content

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040111479A1 (en) * 2002-06-25 2004-06-10 Borden Walter W. System and method for online monitoring of and interaction with chat and instant messaging participants
US7027974B1 (en) * 2000-10-27 2006-04-11 Science Applications International Corporation Ontology-based parser for natural language processing
CN101068177A (zh) * 2007-03-27 2007-11-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种互动问答系统及其实现方法
US20110201387A1 (en) * 2010-02-12 2011-08-18 Microsoft Corporation Real-time typing assistance

Family Cites Families (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5678051A (en) 1992-12-24 1997-10-14 Matsushita Electric Industrial C., Ltd. Translating apparatus with special display mode for supplemented words
US6139201A (en) 1994-12-22 2000-10-31 Caterpillar Inc. Integrated authoring and translation system
US6487583B1 (en) 1998-09-15 2002-11-26 Ikimbo, Inc. System and method for information and application distribution
DE19962902A1 (de) 1999-12-23 2001-07-05 Erland Wittkoetter Vorrichtung zum Passwort-geschützten Handhaben eines elektronischen Dokuments
US20010029455A1 (en) 2000-03-31 2001-10-11 Chin Jeffrey J. Method and apparatus for providing multilingual translation over a network
US6836760B1 (en) 2000-09-29 2004-12-28 Apple Computer, Inc. Use of semantic inference and context-free grammar with speech recognition system
US6922670B2 (en) 2000-10-24 2005-07-26 Sanyo Electric Co., Ltd. User support apparatus and system using agents
JP2002157202A (ja) 2000-11-17 2002-05-31 Square Co Ltd 情報処理装置、メッセージ通信方法、記録媒体およびコンピュータ・プログラム
US20020140726A1 (en) 2000-12-22 2002-10-03 Schwartz Richard L. Method and system for facilitating mediated communication
US6908389B1 (en) 2001-03-07 2005-06-21 Nokia Corporation Predefined messages for wireless multiplayer gaming
US20030097406A1 (en) 2001-11-16 2003-05-22 Ben Stafford Method of exchanging messages
US20030187632A1 (en) 2002-04-02 2003-10-02 Menich Barry J. Multimedia conferencing system
AU2003291049A1 (en) 2002-11-22 2004-06-18 Transclick, Inc. System and method for speech translation using remote devices
US7305627B2 (en) 2003-04-01 2007-12-04 International Business Machines Corporation Apparatus and method for correcting previously sent messages in a real-time messaging system
GB2407657B (en) 2003-10-30 2006-08-23 Vox Generation Ltd Automated grammar generator (AGG)
KR100561227B1 (ko) 2003-12-19 2006-03-15 한국전자통신연구원 한-중 기계번역시스템의 용언구 패턴 자동 확장 및 검증장치 및 방법
US7552055B2 (en) 2004-01-10 2009-06-23 Microsoft Corporation Dialog component re-use in recognition systems
WO2005103978A2 (en) 2004-04-15 2005-11-03 Artifical Medical Intelligence, Inc. System and method for automatic assignment of medical codes to unformatted data
JP4579595B2 (ja) 2004-06-29 2010-11-10 キヤノン株式会社 音声認識文法作成装置、音声認識文法作成方法、プログラム、及び記憶媒体
JP2006014954A (ja) 2004-07-01 2006-01-19 Aruze Corp ゲームシステム
US20070016401A1 (en) 2004-08-12 2007-01-18 Farzad Ehsani Speech-to-speech translation system with user-modifiable paraphrasing grammars
US7478105B2 (en) 2004-10-26 2009-01-13 International Business Machines Corporation E-mail based Semantic Web collaboration and annotation
US20060129633A1 (en) 2004-12-14 2006-06-15 International Business Machines Corporation Mechanism to facilitate customization of real time messaging using mobile devices
US8015051B2 (en) 2005-03-11 2011-09-06 Sap Ag System and method for business process integration
US7396281B2 (en) 2005-06-24 2008-07-08 Disney Enterprises, Inc. Participant interaction with entertainment in real and virtual environments
US8180625B2 (en) 2005-11-14 2012-05-15 Fumitaka Noda Multi language exchange system
US7587308B2 (en) * 2005-11-21 2009-09-08 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Word recognition using ontologies
US7873584B2 (en) 2005-12-22 2011-01-18 Oren Asher Method and system for classifying users of a computer network
US20070168511A1 (en) 2006-01-17 2007-07-19 Brochu Jason M Method and apparatus for user moderation of online chat rooms
FR2906049A1 (fr) * 2006-09-19 2008-03-21 Alcatel Sa Procede, mis en oeuvre par ordinateur, de developpement d'une ontologie a partir d'un texte en langage naturel
US20100050074A1 (en) 2006-10-30 2010-02-25 Cellesense Technologies Ltd. Context sensitive, error correction of short text messages
DE102007004684A1 (de) * 2007-01-25 2008-07-31 Deutsche Telekom Ag Verfahren und Datenverarbeitungssystem zum gesteuerten Abfragen strukturiert gespeicherter Informationen
US7809719B2 (en) * 2007-02-08 2010-10-05 Microsoft Corporation Predicting textual candidates
US20080220854A1 (en) 2007-03-08 2008-09-11 Timothy Michael Midgley Method and apparatus for collecting user game play data and crediting users in an online gaming environment
EP2193456A1 (de) 2007-09-03 2010-06-09 IQser IP AG Erfassung von zusammenhängen zwischen informationen repräsentierenden daten
US20090299960A1 (en) 2007-12-21 2009-12-03 Lineberger William B Methods, systems, and computer program products for automatically modifying a virtual environment based on user profile information
US20090210803A1 (en) 2008-02-15 2009-08-20 International Business Machines Corporation Automatically modifying communications in a virtual universe
US20090245500A1 (en) 2008-03-26 2009-10-01 Christopher Wampler Artificial intelligence assisted live agent chat system
US8616970B2 (en) 2008-04-07 2013-12-31 Palo Alto Research Center Incorporated System and method for managing a multiplicity of text messages in an online game
US8326604B2 (en) * 2008-04-24 2012-12-04 International Business Machines Corporation Dictionary for textual data compression and decompression
US8095878B2 (en) 2008-06-23 2012-01-10 International Business Machines Corporation Method for spell check based upon target and presence of avatars within a virtual environment
US8180629B2 (en) 2008-07-10 2012-05-15 Trigent Softward Ltd. Automatic pattern generation in natural language processing
US8874443B2 (en) 2008-08-27 2014-10-28 Robert Bosch Gmbh System and method for generating natural language phrases from user utterances in dialog systems
US8010615B2 (en) 2008-12-31 2011-08-30 International Business Machines Corporation Instant messaging multilingual configuration
US20110270820A1 (en) * 2009-01-16 2011-11-03 Sanjiv Agarwal Dynamic Indexing while Authoring and Computerized Search Methods
WO2010150251A1 (en) 2009-06-22 2010-12-29 United Parents Online Ltd. Method and system of monitoring a network based communication among users
US8301168B2 (en) 2009-10-16 2012-10-30 At&T Mobility Ii Llc Devices and methods for selectively filtering message content
US20110154224A1 (en) * 2009-12-17 2011-06-23 ChatMe TV, Inc. Methods, Systems and Platform Devices for Aggregating Together Users of a TVand/or an Interconnected Network
US8478581B2 (en) 2010-01-25 2013-07-02 Chung-ching Chen Interlingua, interlingua engine, and interlingua machine translation system
US20110270771A1 (en) 2010-05-03 2011-11-03 Xerox Corporation System and method for a flexible management of the escalation of support for devices
US8380725B2 (en) * 2010-08-03 2013-02-19 Ganz Message filter with replacement text
US9213704B2 (en) * 2010-09-20 2015-12-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Dictionary service
US20120323565A1 (en) 2011-06-20 2012-12-20 Crisp Thinking Group Ltd. Method and apparatus for analyzing text

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7027974B1 (en) * 2000-10-27 2006-04-11 Science Applications International Corporation Ontology-based parser for natural language processing
US20040111479A1 (en) * 2002-06-25 2004-06-10 Borden Walter W. System and method for online monitoring of and interaction with chat and instant messaging participants
CN101068177A (zh) * 2007-03-27 2007-11-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种互动问答系统及其实现方法
US20110201387A1 (en) * 2010-02-12 2011-08-18 Microsoft Corporation Real-time typing assistance

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MASOOD GHAYOOMI 等: "An Overview on the Existing Language Models for Prediction Systems as Writing Assistant Tools", 《SYSTEMS,MAN AND CYBERNETICS,2009》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112717424A (zh) * 2021-01-05 2021-04-30 浙江大学 一种信息发送控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN112717424B (zh) * 2021-01-05 2022-02-15 浙江大学 一种信息发送控制方法、装置、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN102999544B (zh) 2016-04-27
BR102012020793A2 (pt) 2014-05-06
EP2560103A2 (en) 2013-02-20
US20130046791A1 (en) 2013-02-21
US9176947B2 (en) 2015-11-03
EP2560103A3 (en) 2013-10-30

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