CN106325537A - 信息输入方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种信息输入方法及装置，其方法包括：接收用户输入的文本信息；对文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；将纠错后的文本信息对外发送。本发明根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，优化用户体验；此外，还可以基于语意分析，根据输入内容的上下文来自动纠正用户输入的错误内容，进一步提高用户输入信息的准确性。

Description

信息输入方法及装置

技术领域

本发明涉及信息处理及网络技术领域，尤其涉及一种信息输入方法及装置。

背景技术

随着移动互联网兴起，用户经常会使用即时聊天工具(比如手机QQ和微信)来沟通，因为手机屏幕小，经常会错误输入词汇，加上手机输入法会根据频率、热门词汇自动联想，有时并不是用户想要的词汇，但由于用户输入过快，经常会给对方发送一些错误信息，造成尴尬，甚至会导致误会，给用户带来困扰。

发明内容

本发明实施例提供一种信息输入方法及装置，旨在实现对输入信息的智能纠错，减少用户错误输入，优化用户体验。

为达到上述目的，本发明实施例提出的一种信息输入方法，包括：

接收用户输入的文本信息；

对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

将所述纠错后的文本信息对外发送。

本发明实施例还提出一种信息输入装置，包括：

接收模块，用于接收用户输入的文本信息；

断句模块，用于对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

语法分析模块，用于通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

纠错模块，用于结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

发送模块，用于将所述纠错后的文本信息对外发送。

本发明实施例提出的一种信息输入方法及装置，通过对用户输入的文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；然后通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，将纠错后的文本信息对外发送，由此根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，优化用户体验；此外，还可以基于语意分析，根据输入内容的上下文来自动纠正用户输入的错误内容，进一步提高用户输入信息的准确性。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的移动终端的硬件结构示意图；

图2是如图1所示的移动终端的无线通信系统示意图；

图3是本发明信息输入方法第一实施例的流程示意图；

图4是本发明信息输入方法第二实施例的流程示意图；

图5是本发明信息输入方法第三实施例的流程示意图；

图6是本发明信息输入装置第一实施例的功能模块示意图；

图7是本发明信息输入装置第二实施例的功能模块示意图；

图8是本发明信息输入装置第三实施例的功能模块示意图。

为了使本发明的技术方案更加清楚、明了，下面将结合附图作进一步详述。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例方案的主要思路是：基于语意分析，根据用户输入内容的词汇和上下文来自动纠正用户输入的错误内容，以提高用户输入信息的准确性。

本发明实施例考虑到，现有技术中，用户在通过即时聊天工具沟通时，经常会因为错误输入造成误会，尤其是在手机等移动终端上操作时，由于屏幕小，经常会错误输入词汇。

为此，本发明实施例提出一种解决方案，可以对用户输入信息进行智能纠错，减少用户错误输入，优化用户体验。

本实施例方案涉及的终端具体可以为手机等移动终端，也可以为PC终端，本实施例以移动终端进行举例。

下面将参考附图描述实现本发明各个实施例的移动终端。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身并没有特定的意义。因此，“模块”与“部件”可以混合地使用。

上述移动终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、穿戴式设备(比如智能手环、智能手表等)、导航装置等等的移动终端。

下面，以终端是移动终端进行举例。然而，本领域技术人员可以理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

如图1所示，图1为实现本发明各个实施例的用户终端(移动终端)的硬件结构示意。

移动终端100可以包括无线通信单元110、A/V(音频/视频)输入单元120、用户输入单元130、感测单元140、输出单元150、存储器160、接口单元170、控制器180和电源单元190等等。

图1示出了具有各种组件的移动终端，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件。可以替代地实施更多或更少的组件。将在下面详细描述移动终端的元件。

无线通信单元110通常包括一个或多个组件，其允许移动终端100与无线通信系统或网络之间的无线电通信。例如，无线通信单元可以包括广播接收模块111、移动通信模块112、无线互联网模块113、短程通信模块114和位置信息模块115中的至少一个。

广播接收模块111经由广播信道从外部广播管理服务器接收广播信号和/或广播相关信息。广播信道可以包括卫星信道和/或地面信道。广播管理服务器可以是生成并发送广播信号和/或广播相关信息的服务器或者接收之前生成的广播信号和/或广播相关信息并且将其发送给终端的服务器。广播信号可以包括TV广播信号、无线电广播信号、数据广播信号等等。而且，广播信号可以进一步包括与TV或无线电广播信号组合的广播信号。广播相关信息也可以经由移动通信网络提供，并且在该情况下，广播相关信息可以由移动通信模块112来接收。广播信号可以以各种形式存在，例如，其可以以数字多媒体广播(DMB)的电子节目指南(EPG)、数字视频广播手持(DVB-H)的电子服务指南(ESG)等等的形式而存在。广播接收模块111可以通过使用各种类型的广播系统接收信号广播。特别地，广播接收模块111可以通过使用诸如多媒体广播-地面(DMB-T)、数字多媒体广播-卫星(DMB-S)、数字视频广播-手持(DVB-H)，前向链路媒体(MediaFLO^@)的数据广播系统、地面数字广播综合服务(ISDB-T)等等的数字广播系统接收数字广播。广播接收模块111可以被构造为适合提供广播信号的各种广播系统以及上述数字广播系统。经由广播接收模块111接收的广播信号和/或广播相关信息可以存储在存储器160(或者其它类型的存储介质)中。

移动通信模块112将无线电信号发送到基站(例如，接入点、节点B等等)、外部终端以及服务器中的至少一个和/或从其接收无线电信号。这样的无线电信号可以包括语音通话信号、视频通话信号、或者根据文本和/或多媒体消息发送和/或接收的各种类型的数据。

无线互联网模块113支持移动终端的无线互联网接入。该模块可以内部或外部地耦接到终端。该模块所涉及的无线互联网接入技术可以包括WLAN(无线LAN)(Wi-Fi)、Wibro(无线宽带)、Wimax(全球微波互联接入)、HSDPA(高速下行链路分组接入)等等。

短程通信模块114是用于支持短程通信的模块。短程通信技术的一些示例包括蓝牙^TM、射频识别(RFID)、红外数据协会(I rDA)、超宽带(UWB)、紫蜂^TM等等。

位置信息模块115是用于检查或获取移动终端的位置信息的模块。位置信息模块的典型示例是GPS(全球定位系统)。根据当前的技术，GPS模块115计算来自三个或更多卫星的距离信息和准确的时间信息并且对于计算的信息应用三角测量法，从而根据经度、纬度和高度准确地计算三维当前位置信息。当前，用于计算位置和时间信息的方法使用三颗卫星并且通过使用另外的一颗卫星校正计算出的位置和时间信息的误差。此外，GPS模块115能够通过实时地连续计算当前位置信息来计算速度信息。

A/V输入单元120用于接收音频或视频信号。A/V输入单元120可以包括相机121和麦克风1220，相机121对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元151上。经相机121处理后的图像帧可以存储在存储器160(或其它存储介质)中或者经由无线通信单元110进行发送，可以根据移动终端的构造提供两个或更多相机1210。麦克风122可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由移动通信模块112发送到移动通信基站的格式输出。麦克风122可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

用户输入单元130可以根据用户输入的命令生成键输入数据以控制移动终端的各种操作。用户输入单元130允许用户输入各种类型的信息，并且可以包括键盘、锅仔片、触摸板(例如，检测由于被接触而导致的电阻、压力、电容等等的变化的触敏组件)、滚轮、摇杆等等。特别地，当触摸板以层的形式叠加在显示单元151上时，可以形成触摸屏。

感测单元140检测移动终端100的当前状态，(例如，移动终端100的打开或关闭状态)、移动终端100的位置、用户对于移动终端100的接触(即，触摸输入)的有无、移动终端100的取向、移动终端100的加速或减速移动和方向等等，并且生成用于控制移动终端100的操作的命令或信号。例如，当移动终端100实施为滑动型移动电话时，感测单元140可以感测该滑动型电话是打开还是关闭。另外，感测单元140能够检测电源单元190是否提供电力或者接口单元170是否与外部装置耦接。感测单元140可以包括接近传感器1410将在下面结合触摸屏来对此进行描述。

接口单元170用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。识别模块可以是存储用于验证用户使用移动终端100的各种信息并且可以包括用户识别模块(UIM)、客户识别模块(SIM)、通用客户识别模块(USIM)等等。另外，具有识别模块的装置(下面称为"识别装置")可以采取智能卡的形式，因此，识别装置可以经由端口或其它连接装置与移动终端100连接。接口单元170可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端和外部装置之间传输数据。

另外，当移动终端100与外部底座连接时，接口单元170可以用作允许通过其将电力从底座提供到移动终端100的路径或者可以用作允许从底座输入的各种命令信号通过其传输到移动终端的路径。从底座输入的各种命令信号或电力可以用作用于识别移动终端是否准确地安装在底座上的信号。输出单元150被构造为以视觉、音频和/或触觉方式提供输出信号(例如，音频信号、视频信号、警报信号、振动信号等等)。输出单元150可以包括显示单元151、音频输出模块152、警报单元153等等。

显示单元151可以显示在移动终端100中处理的信息。例如，当移动终端100处于电话通话模式时，显示单元151可以显示与通话或其它通信(例如，文本消息收发、多媒体文件下载等等)相关的用户界面(U I)或图形用户界面(GU I)。当移动终端100处于视频通话模式或者图像捕获模式时，显示单元151可以显示捕获的图像和/或接收的图像、示出视频或图像以及相关功能的UI或GUI等等。

同时，当显示单元151和触摸板以层的形式彼此叠加以形成触摸屏时，显示单元151可以用作输入装置和输出装置。显示单元151可以包括液晶显示器(LCD)、薄膜晶体管LCD(TFT-LCD)、有机发光二极管(OLED)显示器、柔性显示器、三维(3D)显示器等等中的至少一种。这些显示器中的一些可以被构造为透明状以允许用户从外部观看，这可以称为透明显示器，典型的透明显示器可以例如为TOLED(透明有机发光二极管)显示器等等。根据特定想要的实施方式，移动终端100可以包括两个或更多显示单元(或其它显示装置)，例如，移动终端可以包括外部显示单元(未示出)和内部显示单元(未示出)。触摸屏可用于检测触摸输入压力以及触摸输入位置和触摸输入面积。

音频输出模块152可以在移动终端处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将无线通信单元110接收的或者在存储器160中存储的音频数据转换音频信号并且输出为声音。而且，音频输出模块152可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出模块152可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

警报单元153可以提供输出以将事件的发生通知给移动终端100。典型的事件可以包括呼叫接收、消息接收、键信号输入、触摸输入等等。除了音频或视频输出之外，警报单元153可以以不同的方式提供输出以通知事件的发生。例如，警报单元153可以以振动的形式提供输出，当接收到呼叫、消息或一些其它进入通信(incomingcommunication)时，警报单元153可以提供触觉输出(即，振动)以将其通知给用户。通过提供这样的触觉输出，即使在用户的移动电话处于用户的口袋中时，用户也能够识别出各种事件的发生。警报单元153也可以经由显示单元151或音频输出模块152提供通知事件的发生的输出。

存储器160可以存储由控制器180执行的处理和控制操作的软件程序等等，或者可以暂时地存储己经输出或将要输出的数据(例如，电话簿、消息、静态图像、视频等等)。而且，存储器160可以存储关于当触摸施加到触摸屏时输出的各种方式的振动和音频信号的数据。

存储器160可以包括至少一种类型的存储介质，所述存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。而且，移动终端100可以与通过网络连接执行存储器160的存储功能的网络存储装置协作。

控制器180通常控制移动终端的总体操作。例如，控制器180执行与语音通话、数据通信、视频通话等等相关的控制和处理。另外，控制器180可以包括用于再现(或回放)多媒体数据的多媒体模块1810，多媒体模块1810可以构造在控制器180内，或者可以构造为与控制器180分离。控制器180可以执行模式识别处理，以将在触摸屏上执行的手写输入或者图片绘制输入识别为字符或图像。

电源单元190在控制器180的控制下接收外部电力或内部电力并且提供操作各元件和组件所需的适当的电力。

这里描述的各种实施方式可以以使用例如计算机软件、硬件或其任何组合的计算机可读介质来实施。对于硬件实施，这里描述的实施方式可以通过使用特定用途集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行这里描述的功能的电子单元中的至少一种来实施，在一些情况下，这样的实施方式可以在控制器180中实施。对于软件实施，诸如过程或功能的实施方式可以与允许执行至少一种功能或操作的单独的软件模块来实施。软件代码可以由以任何适当的编程语言编写的软件应用程序(或程序)来实施，软件代码可以存储在存储器160中并且由控制器180执行。

至此，己经按照其功能描述了移动终端。

下面，为了简要起见，将描述诸如折叠型、直板型、摆动型、滑动型移动终端等等的各种类型的移动终端中的滑动型移动终端作为示例。因此，本发明能够应用于任何类型的移动终端，并且不限于滑动型移动终端。

如图1中所示的移动终端100可以被构造为利用经由帧或分组发送数据的诸如有线和无线通信系统以及基于卫星的通信系统来操作。

现在将参考图2描述其中根据本发明的移动终端能够操作的通信系统。

这样的通信系统可以使用不同的空中接口和/或物理层。例如，由通信系统使用的空中接口包括例如频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)和通用移动通信系统(UMTS)(特别地，长期演进(LTE))、全球移动通信系统(GSM)等等。作为非限制性示例，下面的描述涉及CDMA通信系统，但是这样的教导同样适用于其它类型的系统。

参考图2，CDMA无线通信系统可以包括多个移动终端100、多个基站(BS)270、基站控制器(BSC)275和移动交换中心(MSC)2800MSC 280被构造为与公共电话交换网络(PSTN)290形成接口。MSC 280还被构造为与可以经由回程线路耦接到基站270的BSC 275形成接口。回程线路可以根据若干己知的接口中的任一种来构造，所述接口包括例如E 1/T1、ATM，IP、PPP、帧中继、HDSL、ADSL或xDSL。将理解的是，如图4中所示的系统可以包括多个BSC2750。

每个BS 270可以服务一个或多个分区(或区域)，由多向天线或指向特定方向的天线覆盖的每个分区放射状地远离BS 270。或者，每个分区可以由用于分集接收的两个或更多天线覆盖。每个BS 270可以被构造为支持多个频率分配，并且每个频率分配具有特定频谱(例如，1.25MHz,5MHz等等)。

分区与频率分配的交叉可以被称为CDMA信道。BS 270也可以被称为基站收发器子系统(BTS)或者其它等效术语。在这样的情况下，术语"基站"可以用于笼统地表示单个BSC 275和至少一个BS270。基站也可以被称为"蜂窝站"。或者，特定BS270的各分区可以被称为多个蜂窝站。

如图2中所示，广播发射器(BT)295将广播信号发送给在系统内操作的移动终端100。如图3中所示的广播接收模块111被设置在移动终端100处以接收由BT 295发送的广播信号。在图4中，示出了几个全球定位系统(GPS)卫星300。卫星300帮助定位多个移动终端100中的至少一个。

在图2中，描绘了多个卫星300，但是理解的是，可以利用任何数目的卫星获得有用的定位信息。如图1中所示的GPS模块115通常被构造为与卫星300配合以获得想要的定位信息。替代GPS跟踪技术或者在GPS跟踪技术之外，可以使用可以跟踪移动终端的位置的其它技术。另外，至少一个GPS卫星300可以选择性地或者额外地处理卫星DMB传输。

作为无线通信系统的一个典型操作，BS 270接收来自各种移动终端100的反向链路信号。移动终端100通常参与通话、消息收发和其它类型的通信。特定基站270接收的每个反向链路信号被在特定BS 270内进行处理。获得的数据被转发给相关的BSC 275。BSC提供通话资源分配和包括BS 270之间的软切换过程的协调的移动管理功能。BSC 275还将接收到的数据路由到MSC 280，其提供用于与PSTN 290形成接口的额外的路由服务。类似地，PSTN 290与MSC280形成接口，MSC与BSC 275形成接口，并且BSC 275相应地控制BS270以将正向链路信号发送到移动终端100。

基于上述移动终端硬件结构以及通信系统，提出本发明信息输入方法实施例。

如图3所示，本发明第一实施例提出一种信息输入方法，包括：

步骤S101，接收用户输入的文本信息；

以手机为例，用户通过手机上的即时通讯工具(比如QQ、微信)与好友聊天时，在即时通讯工具的对话框中输入聊天信息，本实施例所指聊天信息包括但不限于文本信息，本实施例以文本信息进行举例，以实现对文本信息进行纠错。

此外，可以在手机上设置智能纠错功能，当用户开启手机的智能纠错功能后，在用户输入文本信息时，会自动对用户输入的文本信息进行纠错。本实施例默认已开启手机的智能纠错功能。

步骤S102，对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

步骤S103，通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

在接收到用户输入的文本信息后，为了判断用户输入的文本信息是否正确，需要对该文本信息的句子进行语法分析。

一种典型的应用场景如下：

通过QQ群、微信群发送通知，比如今天是3月30日，群里的用户在群里看到秘书MM的一则通知为：“4月4日(星期五)，部门团建，请大家预留好时间，吃草完好”，群里的用户一看到通知就不明白了，因为4月4日是本周六，于是就问秘书MM是不是打错了，等到秘书MM确认是输入错误，再更改为“4月4日(星期六)，部门团建，请大家预留好时间，吃好玩好”。

从上述场景可以看到：第一次输入的信息中包括几个明显的错误：时间有歧义、有明显用词错误、词语和语境不符。

针对上面的场景，本实施例可以采用两种比较简单的单句纠错逻辑：

简单的如时间冲突纠正(只需要简单的计算即可)。

常用词搭配错误纠正(可以通过数据字典快速纠正)。

因此，为了对文本信息进行语法分析，首先对文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组，以便对文本信息的各词组进行语法分析。

在进行语法断句时，可以考虑汉语词汇的分类及语法特点。通常汉语词汇可以分为以下12类：名词、动词、形容词、数词、量词、代词(实词)，副词、介词、连词、助词、拟声词、叹词(虚词)，常见的语法错误也可以分为：主语谓语搭配不当、句法成份残缺、修饰语位置不当等，因此，按照词语和词语搭配，可以事先建立基于词组属性的语法分析模型。

然后，通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法匹配；通过语法匹配分析文本信息是否产生预设的语法错误，并得到文本信息的语法正确度评分，作为语法分析结果。

具体实现时，在用户输入内容后，先按照主谓宾定状补成份进行断句，通过模型匹配词汇，给每一个句子做出正确度判分，以便做出纠正。

上述过程可以通过相应的算法来实现。比如上文场景中“吃草完好”通过词语搭配算法，很快就能识别出来，正确应该为“吃好玩好”。

步骤S104，结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

步骤S105，将所述纠错后的文本信息对外发送。

在得到语法分析结果后，判断语法分析结果的分值是否低于预设阈值，若语法分析结果的分值低于预设阈值，则采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错。

也即是说，通过上面语法分析可以判定一个分数，若该分数低于预期值，则启动纠错。其中，纠错的方法可以有多种，可以通过词语搭配明显错误、错别字等基本原则进行纠错，如上述场景中的“吃草完好”，正确应该为“吃好玩好”，则进行自动纠正。此外，还可以通过事先建立的模型纠错，纠错的准确度在于模型的建立，因此，可以根据需要的各种语法分析模型，建立对应的纠错模型。

最后，将纠错后的文本信息对外发送。

如果通过语法分析判断用户输入的文本信息没有错误，则无需进行纠错，直接将文本信息对外发送。

本实施例通过上述方案，通过对用户输入的文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；然后通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，将纠错后的文本信息对外发送，由此根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，提高用户输入信息的准确性，优化用户体验。

如图4所示，本发明第二实施例提出一种信息输入方法，基于上述图3所示的实施例，在结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错的步骤之前还包括：

步骤S106，通过预先建立的上下文语境模型，对所述语法分析后的文本信息进行上下文语意检测，得到上下文语意检测结果；

上述步骤S104：结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错则替换为：

步骤S1041，结合所述语法分析结果以及上下文语意检测结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

相比上述实施例，本实施例不仅仅对文本信息中的单句进行识别分析，而且还针对上下文进行语意检测，以提高文本信息错误的识别准确度。

典型的基于上下文需要对整句做出修正的场景如下：

A：你是哪里人？

B：妇男。

上述场景中，其实用户想输入的是湖南，但是因为方言问题，错误输入“funan”出来的词汇。

因此，针对上述问题，可以根据上下文语意进行快速纠正。

具体实现时，可以预先建立上下文语境模型，以便通过预先建立的上下文语境模型，对语法分析后的文本信息进行上下文语意检测。

其中，上下文语境模型可以通过云端服务器来创建，基于大数据的云端分析，依托庞大的历史数据，做深入的数据挖掘，建立常见上下文语境模型。

对移动终端侧，在得到语法分析结果后，将语法分析后的文本信息发送至云端，由云端将语法分析后的文本信息与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，通过语意匹配分析文本信息是否产生预设的语意错误，并得到文本信息的语意正确度评分；之后，云端将得到文本信息的语意正确度评分反馈给移动终端，作为上下文语意检测结果，以便移动终端根据该上下文语意检测结果进行相应的纠错处理。

作为一种实施方式，针对简单问答式聊天，可以按照问题和答案，与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，做一个准确度评分，如果评分低于预期值，则自动纠正。如简单问答：你是哪里人，回答妇男就会判错，根据相近原则做出纠正。

也即是说，通过上面语法分析及云端分析可以判定一个分数，若该分数低于预期值，则启动纠错。其中，纠错的方法可以有多种，可以通过事先建立的模型纠错，比如，同音词就近原则纠错，如上述场景中的“妇男”和“湖南”同音，和语境又相符，因此进行自动纠正。纠错的准确度在于模型的建立，因此，可以根据需要的各种分析模型，建立对应的纠错模型。

本实施例通过上述方案，具体通过对用户输入的文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；然后通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，将纠错后的文本信息对外发送，由此根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，优化用户体验；此外，还可以基于语意分析，根据输入内容的上下文来自动纠正用户输入的错误内容，进一步提高用户输入信息的准确性。

如图5所示，本发明第三实施例提出一种信息输入方法，基于上述图4所示的实施例，在上述步骤S101：接收用户输入的文本信息之前还包括：

步骤S100，提示用户是否开启智能纠错功能；若接收到用户的确认指令，则开启智能纠错功能，并执行步骤S101：接收用户输入的文本信息。

相比上述图4所示的实施例，本实施例还包括提示用户是否开启智能纠错功能的方案。

具体地，在手机开机后，或者，在用户启动即时通讯软件后，或者在用户打开即时通讯工具的对话框准备输入信息时，可以提示用户是否开启智能纠错功能。若用户确认开启，则开启智能纠错功能，对用户输入的信息进行自动纠错。由此，通过提示用户是否开启智能纠错功能，体现了移动终端的人性化特点，为用户提供方便，而且也避免了用户隐私的泄露，进而提高了移动终端的整体性能。

对应地，提出本发明信息输入装置实施例。

如图6所示，本发明第一实施例提出一种信息输入装置，包括：接收模块201、断句模块202、语法分析模块203、纠错模块204以及发送模块205，其中：

接收模块201，用于接收用户输入的文本信息；

断句模块202，用于对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

语法分析模块203，用于通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

纠错模块204，用于结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

发送模块205，用于将所述纠错后的文本信息对外发送。

具体地，以手机为例，用户通过手机上的即时通讯工具(比如QQ、微信)与好友聊天时，在即时通讯工具的对话框中输入聊天信息，本实施例所指聊天信息包括但不限于文本信息，本实施例以文本信息进行举例，以实现对文本信息进行纠错。

可以在手机上设置智能纠错功能，当用户开启手机的智能纠错功能后，在用户输入文本信息时，会自动对用户输入的文本信息进行纠错。本实施例默认已开启手机的智能纠错功能。

在接收到用户输入的文本信息后，为了判断用户输入的文本信息是否正确，需要对该文本信息的句子进行语法分析。

一种典型的应用场景如下：

通过QQ群、微信群发送通知，比如今天是3月30日，群里的用户在群里看到秘书MM的一则通知为：“4月4日(星期五)，部门团建，请大家预留好时间，吃草完好”，群里的用户一看到通知就不明白了，因为4月4日是本周六，于是就问秘书MM是不是打错了，等到秘书MM确认是输入错误，再更改为“4月4日(星期六)，部门团建，请大家预留好时间，吃好玩好”。

从上述场景可以看到：第一次输入的信息中包括几个明显的错误：时间有歧义、有明显用词错误、词语和语境不符。

针对上面的场景，本实施例可以采用两种比较简单的单句纠错逻辑：

简单的如时间冲突纠正(只需要简单的计算即可)。

常用词搭配错误纠正(可以通过数据字典快速纠正)。

因此，为了对文本信息进行语法分析，首先对文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组，以便对文本信息的各词组进行语法分析。

在进行语法断句时，可以考虑汉语词汇的分类及语法特点。通常汉语词汇可以分为以下12类：名词、动词、形容词、数词、量词、代词(实词)，副词、介词、连词、助词、拟声词、叹词(虚词)，常见的语法错误也可以分为：主语谓语搭配不当、句法成份残缺、修饰语位置不当等，因此，按照词语和词语搭配，可以事先建立基于词组属性的语法分析模型。

然后，通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法匹配；通过语法匹配分析文本信息是否产生预设的语法错误，并得到文本信息的语法正确度评分，作为语法分析结果。

具体实现时，在用户输入内容后，先按照主谓宾定状补成份进行断句，通过模型匹配词汇，给每一个句子做出正确度判分，以便做出纠正。

上述过程可以通过相应的算法来实现。比如上文场景中“吃草完好”通过词语搭配算法，很快就能识别出来，正确应该为“吃好玩好”。

在得到语法分析结果后，判断语法分析结果的分值是否低于预设阈值，若语法分析结果的分值低于预设阈值，则采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错。

也即是说，通过上面语法分析可以判定一个分数，若该分数低于预期值，则启动纠错。其中，纠错的方法可以有多种，可以通过词语搭配明显错误、错别字等基本原则进行纠错，如上述场景中的“吃草完好”，正确应该为“吃好玩好”，则进行自动纠正。此外，还可以通过事先建立的模型纠错，纠错的准确度在于模型的建立，因此，可以根据需要的各种语法分析模型，建立对应的纠错模型。

最后，将纠错后的文本信息对外发送。

如果通过语法分析判断用户输入的文本信息没有错误，则无需进行纠错，直接将文本信息对外发送。

本实施例通过上述方案，通过对用户输入的文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；然后通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，将纠错后的文本信息对外发送，由此根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，提高用户输入信息的准确性，优化用户体验。

如图7所示，本发明第二实施例提出一种信息输入装置，基于上述图6所示的实施例，该装置还包括：

语意检测模块206，用于通过预先建立的上下文语境模型，对所述语法分析后的文本信息进行上下文语意检测，得到上下文语意检测结果；

所述纠错模块204，还用于结合所述语法分析结果以及上下文语意检测结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

进一步地，所述纠错模块204，还用于判断所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值是否低于预设阈值；若所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值低于预设阈值，则采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

进一步地，所述语意检测模块206，还用于将所述语法分析后的文本信息发送至云端，由所述云端将所述语法分析后的文本信息与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，通过语意匹配分析所述文本信息是否产生预设的语意错误，并得到所述文本信息的语意正确度评分；接收所述云端反馈的所述文本信息的语意正确度评分，作为上下文语意检测结果。

相比上述实施例，本实施例不仅仅对文本信息中的单句进行识别分析，而且还针对上下文进行语意检测，以提高文本信息错误的识别准确度。

典型的基于上下文需要对整句做出修正的场景如下：

A：你是哪里人？

B：妇男。

上述场景中，其实用户想输入的是湖南，但是因为方言问题，错误输入“funan”出来的词汇。

因此，针对上述问题，可以根据上下文语意进行快速纠正。

具体实现时，可以预先建立上下文语境模型，以便通过预先建立的上下文语境模型，对语法分析后的文本信息进行上下文语意检测。

其中，上下文语境模型可以通过云端服务器来创建，基于大数据的云端分析，依托庞大的历史数据，做深入的数据挖掘，建立常见上下文语境模型。

对移动终端侧，在得到语法分析结果后，将语法分析后的文本信息发送至云端，由云端将语法分析后的文本信息与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，通过语意匹配分析文本信息是否产生预设的语意错误，并得到文本信息的语意正确度评分；之后，云端将得到文本信息的语意正确度评分反馈给移动终端，作为上下文语意检测结果，以便移动终端根据该上下文语意检测结果进行相应的纠错处理。

作为一种实施方式，针对简单问答式聊天，可以按照问题和答案，与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，做一个准确度评分，如果评分低于预期值，则自动纠正。如简单问答：你是哪里人，回答妇男就会判错，根据相近原则做出纠正。

也即是说，通过上面语法分析及云端分析可以判定一个分数，若该分数低于预期值，则启动纠错。其中，纠错的方法可以有多种，可以通过事先建立的模型纠错，比如，同音词就近原则纠错，如上述场景中的“妇男”和“湖南”同音，和语境又相符，因此进行自动纠正。纠错的准确度在于模型的建立，因此，可以根据需要的各种分析模型，建立对应的纠错模型。

本实施例通过上述方案，具体通过对用户输入的文本信息进行语法断句，得到组成文本信息的各词组；然后通过预先建立的语法分析模型，对文本信息的各词组进行语法分析，结合语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对文本信息进行纠错，将纠错后的文本信息对外发送，由此根据输入内容中特定词汇来自动纠正用户输入的错误内容，减少用户错误输入，优化用户体验；此外，还可以基于语意分析，根据输入内容的上下文来自动纠正用户输入的错误内容，进一步提高用户输入信息的准确性。

如图8所示，本发明第三实施例提出一种信息输入装置，基于上述图7所示的实施例，该装置还包括：

提示模块200，用于提示用户是否开启智能纠错功能；若接收到用户的确认指令，则开启智能纠错功能，并由所述接收模块接收用户输入的文本信息

相比上述图7所示的实施例，本实施例还包括提示用户是否开启智能纠错功能的方案。

具体地，在手机开机后，或者，在用户启动即时通讯软件后，或者在用户打开即时通讯工具的对话框准备输入信息时，可以提示用户是否开启智能纠错功能。若用户确认开启，则开启智能纠错功能，对用户输入的信息进行自动纠错。由此，通过提示用户是否开启智能纠错功能，体现了移动终端的人性化特点，为用户提供方便，而且也避免了用户隐私的泄露，进而提高了移动终端的整体性能。

还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种信息输入方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的文本信息；

对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

将所述纠错后的文本信息对外发送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错的步骤之前还包括：

通过预先建立的上下文语境模型，对所述语法分析后的文本信息进行上下文语意检测，得到上下文语意检测结果；

所述结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错的步骤包括：

结合所述语法分析结果以及上下文语意检测结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述语法分析结果以及上下文语意检测结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错的步骤包括：

判断所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值是否低于预设阈值；

若所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值低于预设阈值，则采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果的步骤包括：

通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法匹配；

通过语法匹配分析所述文本信息是否产生预设的语法错误，并得到所述文本信息的语法正确度评分，作为语法分析结果。

5.根据权利要求2、3或4所述的方法，其特征在于，所述通过预先建立的上下文语境模型，对所述语法分析后的文本信息进行上下文语意检测，得到上下文语意检测结果的步骤包括：

将所述语法分析后的文本信息发送至云端，由所述云端将所述语法分析后的文本信息与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，通过语意匹配分析所述文本信息是否产生预设的语意错误，并得到所述文本信息的语意正确度评分；

接收所述云端反馈的所述文本信息的语意正确度评分，作为上下文语意检测结果。

6.根据权利要求2、3或4所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的文本信息的步骤之前还包括：

提示用户是否开启智能纠错功能；

若接收到用户的确认指令，则开启智能纠错功能，并执行接收用户输入的文本信息的步骤。

7.一种信息输入装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收用户输入的文本信息；

断句模块，用于对所述文本信息进行语法断句，得到组成所述文本信息的各词组；

语法分析模块，用于通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法分析，得到语法分析结果；

纠错模块，用于结合所述语法分析结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错，得到纠错后的文本信息；

发送模块，用于将所述纠错后的文本信息对外发送。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

语意检测模块，用于通过预先建立的上下文语境模型，对所述语法分析后的文本信息进行上下文语意检测，得到上下文语意检测结果；

所述纠错模块，还用于结合所述语法分析结果以及上下文语意检测结果，采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述纠错模块，还用于判断所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值是否低于预设阈值；若所述语法分析结果和/或上下文语意检测结果的分值低于预设阈值，则采用预先建立的纠错模型，对所述文本信息进行纠错。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

所述语法分析模块，还用于通过预先建立的语法分析模型，对所述文本信息的各词组进行语法匹配；通过语法匹配分析所述文本信息是否产生预设的语法错误，并得到所述文本信息的语法正确度评分，作为语法分析结果。

11.根据权利要求8、9或10所述的装置，其特征在于，

所述语意检测模块，还用于将所述语法分析后的文本信息发送至云端，由所述云端将所述语法分析后的文本信息与预先建立的上下文语境模型进行语意匹配，通过语意匹配分析所述文本信息是否产生预设的语意错误，并得到所述文本信息的语意正确度评分；接收所述云端反馈的所述文本信息的语意正确度评分，作为上下文语意检测结果。

12.根据权利要求8、9或10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

提示模块，用于提示用户是否开启智能纠错功能；若接收到用户的确认指令，则开启智能纠错功能，并由所述接收模块接收用户输入的文本信息。