CN106415531A - 用于输入法编辑器的特定于场境的语言模型 - Google Patents

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Abstract

一种计算机实现的方法，能够包括：在具有一个或多个处理器的计算设备处接收多个文本输入。所述文本输入中的每个文本输入能够与输入栏相关联地来被接收。所述方法还能够包括：在所述计算设备处接收多个唯一标识符。每个唯一标识符能够与所述多个文本输入中的一个相关联并且标识所述输入栏的类型。所述方法还能够包括：在所述计算设备处构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型。每个语言模型能够基于与所述特定唯一标识符相关联的所述文本输入。此外，所述方法能够包括：在所述计算设备处存储所述语言模型，使得能够基于其关联的特定唯一标识符来检索每个特定语言模型。

Description

用于输入法编辑器的特定于场境的语言模型
技术领域
本公开涉及一种输入法编辑器，并且更具体地涉及用于创建特定于场境(contextspecific)的语言模型以及利用该特定于场境的语言模型来协助正向计算设备输入文本的用户的技术。
背景技术
本文所提供的背景技术描述的目的在于一般地呈现本公开的背景。当前被称为发明人的工作中到本背景技术部分中所描述的程度以及在申请时可能没有资格作为现有技术的描述既不明确也不隐含地被承认为本公开的现有技术。
用户可以通过与诸如键盘、小键盘或者触摸显示器等一个或多个外围设备交互来向计算设备提供文本输入。在某些实例下，用户可以利用输入法编辑器(“IME”)来在用户录入文本时协助用户。IME可以协助用户在以第一文字系统(script)来录入文本时获得第二文字系统的文本的表示。仅作为示例，用户可以希望通过使用拉丁语或罗马键盘来汉字字符的中文文本，例如，通过录入文本的拼音表示。替选地或另外地，计算设备可以通过以与文本输入相同的文字系统建议候选词语或者字符来促进来自用户的文本输入，这有时被称作“自动更正”和/或“自动完成”功能。在这些示例中的每个示例中，计算设备试图确定/预测用户意图输入什么文本。
IME可以利用语言模型来协助预测。典型语言模型能够基于输入来提供可能的n元候选项(例如，字母、词、或者短语)出现的概率。仅作为示例，针对英语语言的语言模型能够基于由用户作出的“hel”的输入来提供候选项“hello”、“help”等的概率。能够从源文本的数据集来确定n元候选项的概率，该源文本可以包括依次布置的数百万的n元。假设源文本通常在统计上表示语言及其使用，语言模型能够被视为通常表示语言的的通用语言模型。
然而，在某些情况下，用户可能希望在通用语言模型对于其可能不特别有帮助的场境中输入文本。可取的是，提供一种提高IME的准确性和预测速度的特定于场境的语言模型。
发明内容
在本公开的一些实施例中，公开了一种用于构建特定于场境的语言的计算机实现的方法。该方法能够包括：在具有一个或多个处理器的计算设备处接收多个文本输入。该文本输入中的每个文本输入能够与输入栏相关联地来被接收。该方法还能够包括：在计算设备处接收多个唯一标识符。每个唯一标识符能够与该多个文本输入中的一个相关联并且标识该输入栏的类型。此外，该方法能够包括：在计算设备处构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型。每个语言模型能够基于与特定唯一标识符相关联的文本输入。
此外，该方法能够包括：在计算设备处接收来自用户计算设备的对于特定于场境的语言模型的请求。该请求能够包括多个唯一标识符中的第一唯一标识符。能够基于该请求和该第一唯一标识符来识别特定于场境的语言模型。此外，该方法能够包括：从计算设备将特定于场境的语言模型传送至用户计算设备。
在各个实施例中，公开了一种计算机系统。该计算机系统能够包括一个或多个处理器和存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由该一个或多个处理器执行时使得该计算机系统执行操作。该操作能够包括：接收多个文本输入。该文本输入中的每个文本输入能够与输入栏相关联地来被接收。操作还能够包括：接收多个唯一标识符。每个唯一标识符能够与多个文本输入中的一个相关联并且标识输入栏的类型。此外，操作能够包括：构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型。每个语言模型能够基于与特定唯一标识符相关联的文本输入。
此外，操作能够包括：接收来自用户计算设备的对于特定于场境的语言模型的请求。该请求能够包括多个唯一标识符中的第一唯一标识符。能够基于该请求和第一唯一标识符来识别特定于场境的语言模型。此外，操作能够包括：将特定于场境的语言模型传送至用户计算设备。
在进一步的实施例中，公开了一种计算机实现的方法。该方法能够包括：在具有一个或多个处理器的计算设备处接收多个文本输入。该文本输入中的每个文本输入被与输入栏相关联地来接收。该方法还能够包括：在计算设备处接收多个唯一标识符。每个唯一标识符能够与多个文本输入中的一个相关联并且标识输入栏的类型。该方法还能够包括：在计算设备处构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型。每个语言模型能够基于与该特定唯一标识符相关联的文本输入。此外，该方法能够包括：在计算设备处存储语言模型，使得能够基于其关联的特定唯一标识符来检索每个特定语言模型。
本公开的进一步适用领域将根据在下文中提供的具体实施方式变得显而易见。应当理解，具体实施方式和具体示例仅意图用于说明目的，并且不意图限制本公开的范围。
附图说明
本公开根据具体实施方式和附图将被更全面地理解，其中：
图1图示了与根据本公开的一些实施方式的示例计算设备交互的用户；
图2是根据本公开的一些实施方式的图1的计算设备的功能性框图；
图3是与根据本公开的一些实施方式的另一示例计算设备交互的用户的功能性框图；以及
图4是与根据本公开的一些实施方式的另一示例计算设备交互的用户的功能性框图；
图5是用于构建特定于场境的语言模型以及协助用户向根据本公开的一些实施方式的计算设备提供文本输入的示例技术的流程图；以及
图6是协助用户向根据本公开的一些实施方式的计算设备提供文本输入的示例技术的流程图。
具体实施方式
用户可以将文本输入至计算设备，例如以便起草电子邮件或者其它电子消息，从而与网页交互(录入搜索查询、提供“用户评论”)、或者撰写报纸文章、书籍、或者研究论文。在某些情境下，计算设备能够向正提供输入文本的用户提供协助。
如以上所提到的，输入法编辑器(“IME”)能够向用户提供协助，该用户希望以与向用户提供以供选择的文字系统不同的文字系统来输入文本。例如，用户可以利用拉丁文键盘来利用拼音IME输入汉字字符的中文文本。另外或者替选地，计算设备能够包括自动更正和/或自动完成功能，其基于不正确的输入和/或不完全的输入来向用户提供候选项(词/音节/短语/等)。
在某些情境下，用户可能希望在与一般场境不同的场境中输入文本，并且因此通用语言模型对于该场境可能是不适合的或者无效的。仅作为示例，如果用户正试图在电子邮件或者其它消息收发应用的“联系人”部分的“姓名”输入栏中输入文本，则由于通用语言模型不会比更普遍地常用的词优先考虑典型姓名——典型姓名是用户期望要录入的内容，因此通用语言模型可能不是特别有用。相似地，对于在利用特殊词或者新造词(inventedword)的应用——诸如利用其自己的词典(lexicon)的游戏——的输入栏中输入文本而言，由于特殊词不太可能会存在于通用语言模型中，因此通用语言模型可能完全不适于快速录入文本。
本公开涉及用于利用输入的场境来协助用户输入文本的技术。能够利用输入的场境来识别特定于场境的语言模型，以提高计算设备的辅助工具的准确性和速度，以便基于输入来确定用户所意图的文本。
现在参照图1，示出了示例计算设备100。将计算设备100示出为移动设备(诸如移动电话、平板计算机、或者“平板手机”计算机)，然而应当理解，术语“计算设备”能够包括：包括用于执行指令的一个或多个处理器的任何形式的计算机或者计算机系统。仅作为示例，计算设备能够采取如下形式：台式计算机、膝上型计算机、移动设备(诸如，移动电话、平板计算机、平板手机、和可穿戴计算机)、和服务器或其它分布式计算机系统、以及一起工作以执行操作的这些示例计算设备中的两个或更多。
所图示的计算设备100包括显示器104，诸如如图所示的触摸显示器。计算设备100可以另外或者替选地包括物理键盘(未示出)。触摸显示器104可以向用户108显示信息并且接收来自该用户108的输入。可以将“软”键盘114提供在显示器104上，用户108能够通过该显示器104来提供文本输入。所图示的键盘是提供拉丁字母字符和其它输入选项(数字、空格键、符号等)的拉丁文键盘。用户108可以使用一个或多个手指112经由触摸显示器104和/或键盘114来将文本输入至计算设备100。
现在参照图2，示出了示例计算设备100的功能框图。计算设备100能够包括处理器200和通信设备204。本文所使用的术语“处理器”指代例如在并行架构或分布式架构中执行计算设备100的操作的单个处理器以及一起运行的两个或多个处理器这两者。计算设备100能够进一步包括IME 208，该IME 208包括并利用语言模型212。虽然在本文中被示出和描述为计算设备100的单独组件，但是IME 208和语言模型212也能够由处理器200实现。应当了解，计算设备100能够包括：未在图2中图示的附加计算组件，诸如存储器、麦克风、扬声器、一个或多个按钮等。
处理器200控制计算设备100的大部分操作。例如，处理器200可以执行任务，诸如但不限于，加载/控制计算设备100的操作系统、加载/配置通信设备204的通信参数、控制IME参数、以及控制存储器存储/检索操作，例如用于各个参数的加载的存储/检索操作。此外，处理器200能够经由计算设备100的触摸显示器104来控制与用户108的通信。
处理器200可以经由触摸显示器104向用户108提供各个不同的字符输入配置。例如，处理器200可以向用户108提供如图所示的标准拉丁文“QWERTY”键盘的形式。替选地，处理器200可以向用户108提供标准12键配置，也称作基于T9输入的字符配置、或者其它键盘配置。
处理器200可以例如经由所提供的字符输入配置来接收来自用户108的输入。然而，处理器200也可以提供例如IME 208的各种IME来协助用户108将文本输入至计算设备100。因此，处理器200也可以通过对例如拼音的不同文字系统的用户文本输入进行转换来将从用户108接收到的输入转换为一个或多个期望的文字系统，例如中文汉字。例如，在解释用户文本输入(下面将进行详细描述)时，处理器200可以结合语言模型212来使用IME208。
通信设备204控制计算设备100与其它设备/网络之间的通信。仅作为示例，通信设备204可以在计算设备100与关联的其它计算设备和/或互联网之间提供通信。计算设备100通常可以经由三种通信介质中的一种或者多种来通信：例如互联网(下文称为“网络250”)等计算网络250、移动电话网络254、和卫星网络258。也可以实现其他通信介质。例如，通信设备204可以被配置用于有线网络连接和无线网络连接这两者，例如射频(RF)通信。
现在参照图3，图示了向用户108提供场境敏感输入工具的另一示例计算设备160。计算设备160经由网络250(诸如互联网)与用户108的计算设备180通信。计算设备180被图示为台式计算机，但是应当了解计算设备180可以是任何计算机或者计算机系统，诸如图1至图2中图示的计算设备100。另外，将在作为服务器操作的场境下描述计算设备160，但是计算设备160也能够是任何其它类型的计算机或者计算机系统。
与上述计算设备100相似，计算设备160能够包括处理器300和通信设备304，该处理器300和该通信设备304能够分别以与上面描述的处理器200和通信设备204相似的方式运行。计算设备160能够进一步包括IME 308和语言模型312，该IME 308和该语言模型312能够分别以与上面描述的IME 208和语言模型212相似的方式运行。此外，应当了解，虽然在本文中被示出和描述为计算设备160的单独组件，但是IME 308和语言模型312中的一个或者这两者也能够由处理器300实现。计算设备160能够经由网络250与用户108的计算设备180通信。
现在参照图4，图示了用于构建场境敏感输入工具并且将该场境敏感输入工具提供给用户108的另一示例计算设备400。计算设备400经由网络428(诸如互联网)与用户424的计算设备420通信。计算设备420被图示为台式计算机，但是应当了解计算设备420可以是任何计算机或者计算机系统，诸如图1至图2所图示的计算设备100、或者图3所图示的计算设备160、180中的一个。将在作为服务器操作的场境下描述计算设备400，但是计算设备400也能够是任何其它类型的计算机或者计算机系统。
计算设备400能够接收多个文本输入430。应当了解，文本输入430能够由计算设备400以串行方式(在特定时间段内每次一个地)、以多个文本输入430的群组(文本输入430的集合同时地)、或者以这两种方式来接收。能够经由如图所示的网络428、或者经由任何其它通信方法(例如，通过从存储器中检索文本输入430)来接收文本输入430。在某些示例中，能够通过用户424将文本输入至在计算设备420处执行的应用来创建文本输入430，该计算设备420将文本输入430传送至计算设备400。能够从单个用户424或者多个用户接收多个文本输入430。能够将多个文本输入430存储在计算设备400的本地存储器(未示出)处，或者远程地存储。
能够与输入栏相关联地来接收文本输入430中的每个。仅作为示例，应用可以提供用户能够输入文本的各种机制或者位置。这些“输入栏”能够通过应用来与唯一标识符相关联，该唯一标识符能够标识输入栏的类型(姓名栏、城市栏、体育术语栏等)。在特定输入栏中接收到的文本输入430能够与该特定输入栏的唯一标识符相关联。因此，在姓名输入栏中的文本输入“Joanna Doe”能够与将文本输入430标识为姓名类型的唯一标识符相关联。
因此，计算设备400也能够接收与文本输入430相关联的多个唯一标识符。如下面将更充分地描述的，基于接收到的文本输入430及其相关联的唯一标识符，计算设备400能够构建特定于场境的语言模型450-1、450-2、……、450-n(统称为“语言模型450”)的集合。在从单个用户424接收文本输入430的实施例中，特定于场境的语言模型450也能够是特定于用户的。
如上文所提到的，语言模型能够基于输入来提供可能的n元候选项(例如字母、词、或者短语)出现的概率。能够根据源文本的数据集来确定n元候选项中的每个的概率，该源文本可以包括依次布置的数百万的n元。存在从数据集构建语言模型的许多方式。仅作为示例，能够识别数据集中的每个唯一n元。也可以例如通过对每个特定n元的出现的次数进行计数并且除以数据集中的n元的总数目，来计算数据集中的每个唯一n元的概率。然后，能够通过将每个唯一n元与其出现概率相关联来构建语言模型。应当了解，存在用于构建语言模型的许多技术，并且本公开能够与这些技术中的任何一个一起被利用。
本公开考虑基于多个文本输入430的不同数据集来构建多个特定于场境的语言模型450。每个特定于场境的语言模型450能够基于与特定唯一标识符相关联的文本输入430。识别与特定唯一标识符相关联的文本输入430并将其组装为数据集，相关联的特定于场境的语言模型450基于该数据集。与文本输入430的每个记号相关联的出现概率能够被确定并且与其对应的记号一起存储以创建特定于场境的语言模型450。特定于场境的语言模型450能够被索引或者以其他方式来与其特定唯一标识符相关联，使得适当的特定于场境的语言模型450能够基于其相关联的唯一标识符来被检索。
在一些实施例中，能够通过调整先前存在的语言模型来执行构建特定于场境的语言模型450。仅作为示例，能够基于与特定唯一标识符相关联的文本输入430来调整通用语言模型(构建在“通用”数据集上的语言模型)，以针对该特定唯一标识符来创建特定于场境的语言模型450。调整通用语言模型能够包括：例如当特定记号也存在于与唯一标识符相关联的多个文本输入430中时，提高这些特定记号在通用语言模型中的出现概率。能够另外地或者替选地执行其它形式的语言模型调整。
在构建特定于场境的语言模型450之后，计算设备400能够将特定于场境的语言模型450提供给用户计算设备以供利用。在各个实施例中，计算设备400能够接收例如来自诸如计算设备100、180、或者420的用户计算设备的对于特定于场境的语言模型450的请求。请求能够包括：标识输入栏的类型的特定唯一标识符，特定于场境的语言模型450能够针对该输入栏来被使用。计算设备400能够基于请求和特定唯一标识符来识别适当的特定于场境的语言模型450，并且将适当的特定于场境的语言模型450传送至用户计算设备。
在一些实施例中，对于特定于场境的语言模型450的请求能够进一步包括：标识与特定于场境的语言模型450相关联的应用的应用标识符。仅作为示例，用户108、用户424可以请求在用户计算设备100、180、420上下载或者以其他方式安装特定应用。计算设备400能够将应用与特定于场境的语言模型450一起或者与其分离地传送(或者以其他方式使得该应用被传送)至用户计算设备。以这种方式，在安装应用时可以利用其关联的特定于场境的语言模型450来配置该应用。
当特定于场境的语言模型450中的一个或多个被传送至用户计算设备(诸如计算设备100)时，特定于场境的语言模型450能够由IME(诸如IME 208)存储和利用。替选地或者另外地，能够离用户计算设备远程地来存储特定于场境的语言模型450，并且能够由计算设备400向用户计算设备提供对特定于场境的语言模型450的访问。在一个示例中，计算设备400能够接收来自用户计算设备的文本，基于所识别的特定于场境的语言模型450和接收到的文本来识别至少一个文本候选项，并且将该至少一个文本候选项传送至用户计算设备。在另一示例中，计算设备能够通过将特定于场境的语言模型450传送至单独的计算设备(诸如计算设备160)来提供对特定于场境的语言模型450的访问，用户计算设备(诸如计算设备180)与该单独的计算设备交互。参照图3，单独的计算设备160能够利用特定于场境的语言模型450，例如通过IME 308来利用。
现在参照图5，图示了用于构建和利用特定于场境的语言模型450的示例技术500。虽然被描述为由计算设备400执行，但是应当了解，操作能够由以下执行：计算设备400中的一个或多个特定组件(诸如处理器408或通信设备404)，计算设备100、160、180、或420和/或其特定组件、或者这些元件的组合。此外，技术500能够由计算机系统实现，该计算机系统包括：(i)一个或多个处理器、和(ii)存储指令的非暂时性计算机可读介质，该指令在由一个或多个处理器执行时使得计算机系统执行技术500的操作。
在504处，计算设备400能够接收多个文本输入430。如上文所提到的，能够从单个用户或者多个用户接收文本输入430。在508处，计算设备400能够进一步接收与多个文本输入430相关联的多个唯一标识符。每个唯一标识符可以标识与它的对应的文本输入430相关联的输入栏的类型。基于文本输入430及其关联的唯一标识符，在512处，如上所述，计算设备400能够构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型450。构建语言模型450还能够包括：基于文本输入430来调整通用语言模型。一旦构建了多个语言模型450，就能够存储多个语言模型450以使得每个特定语言模型450能够基于其关联的特定唯一标识符来被检索以供使用。
在516处，计算设备能够接收来自用户计算设备100、180、420的对于特定于场境的语言模型450的请求。所述请求能够包括多个唯一标识符中的第一唯一标识符。在520处，计算设备400能够基于该请求和第一唯一标识符来将语言模型450中的一个识别为特定于场境的语言模型。在524处，计算设备400能够将特定于场境的语言模型450传送至用户计算设备。
本文所描述的用于利用特定于场境的语言模型450的技术能够由单独工作或者彼此结合地工作的计算设备100、160、180、400、420中的任何一个执行。然而，为了简单起见，下面的描述将主要指涉计算设备100的各个操作。应当了解，操作能够由以下执行：计算设备100中的一个或多个特定组件(诸如处理器200或者通信设备204)、计算设备160、180、400、或420和/或其特定组件、或者这些元件的组合。
用户108能够经由诸如显示器104、软键盘114、物理键盘(未示出)、或者麦克风(未示出)的任何一个或多个输入设备将文本输入提供给计算设备100。文本输入能够是键盘录入、手写的一个或多个笔画(针对手写转文本功能)、或者语音输入(针对语音转文本功能)，而其它形式的输入也可以利用。文本输入能够包括一个或多个字符(或者字符的部分)。
计算设备能够直接地(从与计算设备100交互的用户108)或者间接地(例如，计算设备160能够经由另一计算设备100、180接收来自用户108的输入)接收来自用户108的文本输入。能够与输入栏相关联地来接收文本输入。输入栏能够是待向其添加文本输入的应用的任何栏、位置或者区域。如上所述，输入栏能够与唯一标识符相关联，该唯一标识符例如标识输入栏的类型。
为了提供文本输入协助，计算设备100能够识别待向其添加文本输入的输入栏的唯一标识符。也能够识别与唯一标识符相关联的特定于场境的语言模型450。IME 208能够利用特定于场境的语言模型450来生成用于文本输入的一个或多个文本候选项和文本候选项中的每个的概率。
一旦已经确定一个或多个文本候选项，计算设备100就能够输出该一个或多个候选项的列表(或者该一个或多个候选项的子集)以用于向用户108显示。对于包括显示器104的计算设备100，输出候选项的列表能够包括：显示候选项。对于计算设备160，输出候选项的列表能够包括：将候选项的列表提供给另一计算设备100、180以用于由其它计算设备100、180来显示。在一些实施例中，候选项的列表能够以例如基于上述组合概率来确定的经排名的顺序来输出，。进一步地，用户108能够选择特定候选项作为对用户108所意图的文本输入的表示。计算设备100能够接收对特定候选项的选择以用于包括在输入栏中。
现在参照图6，图示了用于协助用户108将文本输入提供给计算设备100的示例技术600。虽然被描述为由计算设备100执行，但是应当了解，操作能够由以下执行：计算设备100的一个或多个特定组件(诸如处理器200或者通信设备204)、计算设备160、180、或420和/或其特定组件、或者这些元件的组合。此外，技术600能够由计算机系统实现，该计算机系统包括：(i)一个或多个处理器、和(ii)存储指令的非暂时性计算机可读介质，该指令在由一个或多个处理器执行时使得计算机系统执行技术600的操作。
在604处，计算设备100接收来自用户108的文本输入。文本输入能够包括例如表示特定语言的文本的第一文字系统的一个或多个字符。此外，能够与在计算设备100处执行的应用的输入栏相关联来接收文本输入。在608处，计算设备100能够确定与文本输入相关联的唯一标识符。
在612处，计算设备100能够基于唯一标识符来检索特定于场境的语言模型450。对特定于场境的语言模型450的检索能够包括：接收来自存储器或者另一计算设备的特定于场境的语言模型。在616处，计算设备100能够利用特定于场境的语言模型450来针对文本输入确定一个或多个文本候选项。
如上所述，特定于场境的语言模型450能够代表(express)一个或多个文本候选项出现的概率。在一些实施例中，候选项能够包括表示特定语言的文本的第二文字系统的一个或多个字符。在计算设备100提供自动更正和/或自动完成功能的情形下，第一文字系统和第二文字系统能够完全相同。在计算设备100正在提供翻译和/或音译功能(单独地或者与自动更正和/或自动完成结合)的情况下，第一文字系统和第二文字系统能够不同。仅作为示例，用户108能够提供拉丁字母的输入，以利用拼音IME来输入汉字字符的中文文本。
在620处，能够例如在用户计算设备100、180、420处输出一个或多个文本候选项以用于向用户显示，在628处，能够接收从一个或多个文本候选项的列表对特定文本候选项的选择。然后，技术600可以结束或者返回604以进行一个或多个附加循环。
提供了示例实施例，使得本公开将是全面的并且将本领域技术人员完全传达其范围。阐述了许多具体细节——诸如具体组件、设备、和方法的示例——以提供对本公开的实施例的全面理解。对本领域的技术人员将显而易见的是，不一定要采用所述具体细节，示例实施例可以以许多不同的形式来体现并且这两者都不应当被解释为限制本公开的范围。在某些示例实施例中，没有详细描述公知的过程、公知的设备结构、和公知的技术。
本文所使用的术语的目的是为了描述具体示例实施例，并且该术语并不是限制性的。如本文所使用，除非上下文另外清楚地指示，否则单数形式“一”、“一个”、和“该”也可以意图包括复数形式。术语“和/或”包括关联的列出的项目中的一个或多个的任何组合和所有组合。术语“包括”和“具有”是包含性的并且因此指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、元素、和/或组件的存在，但是不会排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件、和/或它们的群组的存在或添加。没有将本文所描述的方法步骤、过程、和操作理解为必须要求以所讨论的或者所图示的具体顺序来执行它们，除非明确识别为执行顺序。也要理解，可以采用附加步骤或者替选步骤。
虽然可以在本文中使用术语第一、第二、第三等来描述各个元素、组件、区域、层和/或部分，这些元素、组件、区域、层和/或部分不应当受限于这些术语。这些术语仅可以被用于区分一个元素、组件、区域、层或者部分与另一区域、层或者部分。，诸如，“第一”、“第二”、和其它数字术语的术语在本文中使用时不暗示顺序或次序，除非上下文清楚指示。由此，在不偏离示例实施例的教导的情况下，下面所讨论的第一元素、组件、区域、层或者部分可以被称作第二元素、组件、区域、层或者部分。
如本文所使用的，术语模块或者设备可以指代以下、是以下中的一部分、或者包括以下：专用集成电路(ASIC)；电子电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(FPGA)；执行代码的处理器(共享的、专用的、或者群组)、或者由在网络化集群或者数据中心中的处理器和存储的分布式网络执行的过程；提供所描述的功能的其它合适的组件；或者以上中的一些或全部的组合，诸如片上系统。术语模块或设备可以包括存储由一个或多个处理器执行的代码的存储器(共享的、专用的、或者群组)。
上面所使用的术语代码可以包括软件、固件、字节代码和/或微代码，并且可以指代程序、例程、功能、类、和/或对象。上面所使用的术语共享意指来自多个模块的一些或者全部代码可以使用单个(共享的)处理器来执行。此外，来自多个模块的一些或者全部代码可以由单个(共享的)存储器存储。上面所使用的术语群组意指来自单个模块的一些或全部代码可以使用一组处理器来执行。此外，来自单个模块的一些或者全部代码可以使用一组存储器来存储。
本文所描述的技术可以通过由一个或多个处理器执行的一个或多个程序来实现。计算机程序包括存储在非暂时性有形计算机可读介质上的处理器可执行的指令。计算机程序还可以包括存储的数据。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例为非易失性存储器、磁存储、和光存储。
以上描述的一些部分在对信息的操作的算法和符号表示方面介绍了本文所描述的技术。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来向领域中其它技术人员最有效地传达他们工作的实质的手段。当从功能上或者逻辑上描述这些操作时，将这些操作理解为由计算机程序实现。此外，也已经证明，在不损失一般性的情况下，将操作的这些布置称为模块或者通过功能名称来称呼这些布置有时是很方便的。
除非特别说明，否则如通过上述论述而显而易见的，应了解，在整个说明书中，利用诸如“处理”或“计算”或“确定”或“显示”等术语的论述指代计算机系统或者类似电子计算设备的动作和过程，其在计算机系统存储器或者寄存器或者其它这样的信息存储、传输或者显示设备内操纵或变换被表示为物理(电子)量的数据。
所描述的技术的某些方面包括以算法形式在本文中描述的过程步骤和指令。应当注意到，所描述的过程步骤和指令可以被包含在软件、固件或硬件中，并且当被包含在软件中时，可以被下载以驻留在由实时网络操作系统使用的不同的平台上并且可以从该不同的平台运行。
本公开还涉及用于执行本文中的操作的设备。可以针对所需目的来对该设备进行特别构建，或者其可以包括由存储在计算机可读存储介质上的计算机程序选择性地激活或者重新配置的通用计算机。这样的计算机程序可以被存储在有形计算机可读存储介质中，诸如但不限于包括软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘的任何类型的盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、EPROM、EEPROM、磁卡或光卡、专用集成电路(ASIC)、闪存或适合于存储电子指令的任何其他类型的介质，并且分别耦合至计算机系统总线。此外，本说明书中所提到的计算机可以包括单个处理器，或者可以是采用针对提高的计算能力而设计的多个处理器的架构。
本文所介绍的算法和操作并不固有地与任何特定计算机或者其它装置相关。根据本文中的教导，各个通用系统也可以与程序一起使用，或者可以证明构造更专门的装置来执行所需的方法步骤是便利的。用于各种这些系统的所需结构连同等效变型对本领域的技术人员将变得显而易见。另外，没有引用任何特定的编程语言来描述本公开。要了解，可以使用各种编程语言来实现本文所描述的本公开的教导，并且对特定语言的任何引用被提供用于对本公开的实现和最佳模式的公开。
本公开非常适合在众多拓扑结构上的广泛多种计算机网络系统。在本领域中，大型网络的配置和管理包括：通过诸如互联网的网络来通信地耦合至不同的计算机和存储设备的存储设备和计算机。
出于说明和描述的目的而提供了实施例的前述描述。其不意图穷尽或者对本公开进行限制。特定实施例的个体元素或特征通常不限于该具体实施例，但在适用的情况下，即使没有具体示出或者描述，也是可互换的并且能够被用于所选择的实施例。同样也可以以许多方式变化。并不将这样的变型视为偏离了本公开，并且所有这样的修改意图被包括在本公开的范围内。

Claims (20)

1.一种计算机实现的方法，包括：
在具有一个或多个处理器的计算设备处接收多个文本输入，所述文本输入中的每个文本输入被与输入栏相关联地来接收；
在所述计算设备处接收多个唯一标识符，每个唯一标识符与所述多个文本输入中的一个相关联并且标识输入栏的类型；
在所述计算设备处构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型，每个语言模型基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入；
在所述计算设备处接收来自用户计算设备的对于特定于场境的语言模型的请求，所述请求包括所述多个唯一标识符中的第一唯一标识符；
在所述计算设备处，基于所述请求和所述第一唯一标识符来识别所述特定于场境的语言模型；以及
从所述计算设备将所述特定于场境的语言模型传送至所述用户计算设备。
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型包括：
识别与所述特定唯一标识符相关联的文本输入；
确定与所述文本输入中的每个记号相关联的出现概率；以及
存储每个记号及其关联的出现概率。
3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，接收所述多个文本输入包括：接收来自多个用户的文本输入。
4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型包括：基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入来调整通用语言模型。
5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，基于与所述特定唯一标识符相关联的所述文本输入来调整所述通用语言模型包括：当特定记号存在于所述多个文本输入中时，提高所述特定记号在所述通用语言模型中的出现概率。
6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，对于所述特定于场境的语言模型的所述请求包括：识别与所述特定于场境的语言模型相关联的应用的应用标识符。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，进一步包括：从所述计算设备将所述应用传送至所述用户计算设备。
8.一种计算机系统，包括：
一个或多个处理器；以及
存储指令的非暂时性计算机可读介质，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述计算机系统执行操作，所述操作包括：
接收多个文本输入，所述文本输入中的每个文本输入被与输入栏相关联地来接收；
接收多个唯一标识符，每个唯一标识符与所述多个文本输入中的一个相关联并且标识所述输入栏的类型；
构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型，每个语言模型基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入；
接收来自用户计算设备的对于特定于场境的语言模型的请求，所述请求包括所述多个唯一标识符中的第一唯一标识符；
基于所述请求和所述第一唯一标识符来识别所述特定于场境的语言模型；以及
将所述特定于场境的语言模型传送至所述用户计算设备。
9.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型包括：
识别与所述特定唯一标识符相关联的文本输入；
确定与所述文本输入中的每个记号相关联的出现概率；以及
存储每个记号及其关联的出现概率。
10.根据权利要求8所述的计算机系统，其中，接收所述多个文本输入包括：接收来自多个用户的文本输入。
11.根据权利要求8所述的计算机系统，其中，构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型包括：基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入来调整通用语言模型。
12.根据权利要求11所述的计算机系统，其中，基于与所述特定唯一标识符相关联的所述文本输入来调整所述通用语言模型包括：当特定记号存在于所述多个文本输入中时，提高所述特定记号在所述通用语言模型中的出现概率。
13.根据权利要求8所述的计算机系统，其中，对于所述特定于场境的语言模型的所述请求包括：识别与所述特定于场境的语言模型相关联的应用的应用标识符。
14.根据权利要求13所述的计算机系统，其中，所述操作进一步包括：将所述应用传送至所述用户计算设备。
15.一种计算机实现的方法，包括：
在具有一个或多个处理器的计算设备处接收多个文本输入，所述文本输入中的每个文本输入被与输入栏相关联地来接收；
在所述计算设备处接收多个唯一标识符，每个唯一标识符与所述多个文本输入中的一个相关联并且标识所述输入栏的类型；
在所述计算设备处构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型，每个语言模型基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入；以及
在所述计算设备处存储所述语言模型，使得能够基于每个特定语言模型的相关联的特定唯一标识符来检索该特定语言模型。
16.根据权利要求15所述的计算机实现的方法，其中，接收所述多个文本输入包括：接收来自多个用户的文本输入。
17.根据权利要求15所述的计算机实现的方法，其中，构建与每个特定唯一标识符相关联的语言模型包括：基于与所述特定唯一标识符相关联的文本输入来调整通用语言模型。
18.根据权利要求17所述的计算机实现的方法，其中，基于与所述特定唯一标识符相关联的所述文本输入来调整所述通用语言模型包括：当特定记号存在于所述多个文本输入中时，提高所述特定记号在所述通用语言模型中的出现概率。
19.根据权利要求15所述的计算机实现的方法，其进一步包括：
在所述计算设备处接收来自用户计算设备的所述多个唯一标识符中的第一唯一标识符；
在所述计算设备处，基于所述第一唯一标识符来识别特定于场境的语言模型；以及
向所述用户计算设备提供对所述特定于场境的语言模型的访问。
20.根据权利要求19所述的计算机实现的方法，其中，提供对所述特定于场境的语言模型的访问包括：
在所述计算设备处接收来自所述用户计算设备的文本；
在所述计算设备处，基于所识别的特定于场境的语言模型和来自所述用户计算设备的所述文本，来识别至少一个文本候选项；以及
从所述计算设备将所述至少一个文本候选项传送至所述用户计算设备。
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