CN107301866B - 信息输入方法 - Google Patents
信息输入方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107301866B CN107301866B CN201710486956.0A CN201710486956A CN107301866B CN 107301866 B CN107301866 B CN 107301866B CN 201710486956 A CN201710486956 A CN 201710486956A CN 107301866 B CN107301866 B CN 107301866B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- words
- statement
- recognition
- pinyin
- word
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012905 input function Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/26—Speech to text systems
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/28—Constructional details of speech recognition systems
- G10L15/30—Distributed recognition, e.g. in client-server systems, for mobile phones or network applications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/08—Speech classification or search
- G10L2015/088—Word spotting
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Machine Translation (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本申请公开了信息输入方法。该方法的一具体实施方式包括:接收用户输入的语音信息;将语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的对语音信息进行语音识别得到的识别语句和拼音,其中,拼音为对语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词后得到的词语中置信度小于阈值的词语的拼音;在预设词库中查询拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句;基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。实现了正确识别出用户在输入法中输入的语音中的诸如用户的自造词,进而在输入法的语音输入中向用户提供正确的候选结果。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域,具体涉及输入法领域,尤其涉及信息输入方法。
背景技术
目前,在一些输入法中,向用户提供语音输入功能。用户输入语音信息后,呈现给用户的候选结果是由服务器对语音信息进行语音识别后的通用结果。
然而,由于没有考虑不同用户所用词语的个性化特征,导致无法正确识别出用户输入的语音中诸如用户的自造词的词语,进而导致无法在输入法的语音输入中向用户提供正确的候选结果。
发明内容
本申请提供了信息输入方法,用于解决上述背景技术部分存在的技术问题。
本申请提供了信息输入方法,该方法包括:接收用户输入的语音信息;将语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的对语音信息进行语音识别得到的识别语句和拼音,其中,拼音为对语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词后得到的词语中置信度小于阈值的词语的拼音;在预设词库中查询出拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句;基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
本申请提供了信息输入方法,该方法包括:接收终端发送的语音信息;对语音信息进行语音识别,得到识别语句,以及对识别语句进行分词,得到多个词语;确定多个词语中置信度小于阈值的词语,以及将识别语句和确定出的词语的拼音发送至终端。
本申请提供的信息输入方法,通过接收用户输入的语音信息;将语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的对语音信息进行语音识别得到的识别语句和拼音,其中,拼音为对语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词后得到的词语中置信度小于阈值的词语的拼音;在预设词库中查询出拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句;基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。实现了正确识别出用户在输入法中输入的语音中的诸如用户的自造词的词语,进而在输入法的语音输入中向用户提供正确的候选结果。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1示出了可以应用于本申请的信息输入方法的示例性系统架构;
图2示出了根据本申请的信息输入方法的一个实施例的流程图;
图3示出了根据本申请的信息输入方法的另一个实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用于本申请的信息输入方法的示例性系统架构。
如图1所示,系统架构可以包括终端101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端101、102、103和服务器105之间提供传输链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线传输链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端101、102、103上可以安装有各种通讯应用,例如、输入法类应用、浏览器类应用、搜索类应用、即时通讯类应用等。
终端101、102、103可以是具有显示屏并且支持网络通信的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts GroupAudio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是对终端101、102、103上的输入法类应用提供支持的服务器。服务器105可以对终端101、102、103发送用户输入的语音进行识别,得到识别语句,以及对识别语句进行分词,确定出分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音,将识别语句和置信度小于阈值的词语的拼音发送至终端101、102、103。终端101、102、103上运行的输入法包含多种词库,例如,系统词库、用户词库、自造词词库。
请参考图2,其示出了根据本申请的信息输入方法的一个实施例的流程。需要说明的是,本申请实施例所提供的信息输入方法可以由终端例如图1中的终端101、102、103执行。该方法包括以下步骤:
步骤201:接收用户输入的语音信息。
在本实施例中,语音信息可以为用户在输入法中输入的语音。用户利用输入法进行语音输入时,可以利用输入法的客户端接收到用户输入的语音信息。
步骤202:将语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的识别语句和拼音。
在本实施例中,在通过步骤201接收到用户输入的语音信息之后,可以将语音信息发送至服务器。服务器可以对接收到的用户输入的语音信息进行语音识别,得到识别语句。然后,服务器可以对识别语句进行分词,得到多个词语。服务器在对识别语句进行分词,得到多个词语之后,可以从对识别语句进行分词得到的多个词语中确定出置信度小于阈值的词语。
在本实施例中,一个对识别语句进行分词得到的词语的置信度可以根据词语中的文字的音节可构成的词语的数量、词语与对识别语句进行分词得到的与该词语相邻的词语的匹配程度而确定。
例如,一个对识别语句进行分词得到的词语中的文字的音节可构成的词语的新的词语的数量越多,即在音节采用不同的声调的情况下,可以组合得到新的词语的数量越多,则该词语的置信度越低。一个对识别语句进行分词得到的词语与对识别语句进行分词得到的多个词语中与该词语相邻词语的匹配程度越低,即组成词组的可能性越低,则该词语的置信度越低。
服务器在对识别语句进行分词,确定出对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语之后,可以确定对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音。
在本实施例中,在服务器对接收到的用户输入的语音信息进行语音识别,得到识别语句以及确定对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音之后,可以接收到服务器返回的识别语句和对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音。
步骤203:在预设词库中查询拼音对应的词语,以及得到拼接语句。
在本实施例中,在通过步骤202接收到服务器返回的识别语句以及对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音之后,可以在预设词库中例如用户词库中查询出该置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为从预设词库中查询出的置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语,得到包含置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语和识别语句中未被替换的其他词语的拼接语句。
在本实施例的一些可选的实现方式中,预设词库包括:自造词词库。在接收到服务器返回的识别语句以及对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音之后,可以在自造词词库中查找出置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语。例如,当用户输入的语音信息中包含自造词时,服务器可以确定对用户输入的语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词得到的多个词语中,该自造词对应的词语的置信度小于阈值,则对用户输入的语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词得到的该自造词对应的词语可以作为置信度小于阈值的词语。然后,可以接收到服务器返回的对语音信息进行语音识别得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音,从而,可以在自造词词库中查找出置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语即可以在自造词词库中查找出用户输入的语音信息中的自造词。在查询出用户输入的语音信息中的自造词之后,可以将服务器对语音信息进行语音识别得到的识别语句中置信度小于阈值的词语即自造词对应的词语替换为查询出的拼音对应的词语即自造词,得到包含自造词和识别语句中未被替换的其他词语的拼接语句。
步骤204,基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
在本实施例中,在通过步骤203将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句之后,可以基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
在本实施例中,一个语句对应的权重可以采用以下方式计算:语句中的每一个词语对应词图结构中的一个节点,计算相邻节点之间的相关度,即计算相邻词语之间的相关度,相关度之和可以作为语句对应的权重。
在本实施例的一些可选的实现方式中,当拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重大于识别语句对应的权重时,可以将拼接语句作为呈现给用户的候选结果,即将拼接语句作为呈现给用户的用户在运行在终端的输入法中输入的语音的候选结果。当拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重小于识别语句对应的权重时,可以将识别语句作为呈现给用户的候选结果,即将识别语句作为呈现给用户的用户在运行在终端的输入法中输入的语音的候选结果。
例如,例如,当用户输入的语音信息中包含自造词时,服务器可以确定对用户输入的语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词得到的该自造词对应的词语的置信度小于阈值,则对用户输入的语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词得到的该自造词对应的词语可以作为置信度小于阈值的词语。然后,可以接收到服务器返回的对语音信息进行语音识别得到的词语中的置信度小于阈值的词语的拼音,从而,可以在自造词词库中查找出置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语即用户输入的语音信息中的自造词。在查询出用户输入的语音信息中的自造词之后,可以将服务器对语音信息进行语音识别得到的识别语句中置信度小于阈值的词语即自造词对应的词语替换为查询出的拼音对应的词语即自造词,得到包含自造词和识别语句中未被替换的其他词语的拼接语句。
由于将正确识别出用户输入的语音信息中的自造词替换为识别语句中的置信度小于阈值的词语,因此,包含自造词拼接语句对应的权重大于服务器对语音信息进行语音识别得到的识别语句对应的权重,从而,可以将包含自造词的拼接语句作为呈现给用户的候选结果,向用户提供正确的在输入法中输入的语音的候选结果。
请参考图3,其示出了根据本申请的信息输入方法的另一个实施例的流程。需要说明的是,本申请实施例所提供的信息输入方法可以由服务器例如图1中的服务器105执行。该方法包括以下步骤:
步骤301,接收终端发送的语音信息。
在本实施例中,在用户在终端输入语音信息之后,可以接收到终端发送的语音信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,语音信息可以为用户在运行在终端的输入法中输入的语音。用户利用输入法进行语音输入时,可以接收到终端发送的语音信息。
步骤302,对语音信息进行语音识别,得到识别语句,以及对初始进行分词,得到多个词语。
在本实施例中,在通过步骤301接收到终端发送的语音信息,可以对语音信息进行语音识别,得到识别语句,以及对识别语句进行分词,得到多个词语。
步骤303,确定多个词语中置信度小于阈值的词语,以及将识别语句和确定出的词语的拼音发送至终端。
在本实施例中,在通过步骤302对识别语句进行分词,得到多个词语之后,可以确定对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语,以及将识别语句和确定出的置信度小于阈值的词语的拼音发送至终端。
在本实施例中,一个对识别语句进行分词得到的词语的置信度可以根据词语中的文字的音节可构成的词语的数量、词语与对识别语句进行分词得到的与词语相邻的词语的匹配程度而确定。
例如,一个对识别语句进行分词得到的词语中的文字的音节可构成的词语的新的词语的数量越多,在音节采用不同的声调的情况下,可以组合得到新的词语的数量越多,则该词语的置信度越低。一个对识别语句进行分词得到的词语与对识别语句进行分词得到的多个词语中与该词语相邻词语的匹配程度越低,即组成词组的可能性越低,则该词语的置信度越低。
在本实施例中,在对识别语句进行分词,得到的多个词语中确定出置信度小于阈值的词语之后,可以确定置信度小于阈值的词语的拼音,将识别语句和置信度小于阈值的词语的拼音发送至终端。
终端在接收到识别语句和置信度小于阈值的词语的拼音之后,可以在预设词库中查询置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句。终端可以基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的用户在运行在终端的输入法中输入的语音的候选结果。
在本实施例中,一个语句对应的权重可以采用以下方式计算:语句中的每一个词语对应词图结构中的一个节点,计算相邻节点之间的相关度,即计算相邻词语之间的相关度,相关度之和可以作为语句对应的权重。
在本实施例的一些可选的实现方式中,在终端接收到对识别语句进行分词得到的多个词语中置信度小于阈值的词语的拼音之后,终端可以在终端的预设词库中查找出置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语。然后,可以接收到终端发送的从终端的预设词库中查找出的置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语,将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为预设词库中查找出的置信度小于阈值的词语的拼音对应的词语,得到拼接语句。预设词库可以为自造词词库。当拼接语句对应的权重大于识别语句对应的权重时,可以将拼接语句作为发送至终端的语句,从而,终端可以将拼接语句作为呈现给用户的用户在运行在终端的输入法中输入的语音的候选结果。当拼接语句对应的权重小于识别语句对应的权重时,可以将识别语句作为发送至终端的语句,从而,终端可以将识别语句作为呈现给用户的用户在运行在终端的输入法中输入的语音的候选结果。
本申请还提供了一种终端,该终端可以配置有一个或多个处理器;存储器,用于存储一个或多个程序,一个或多个程序中可以包含用以执行上述步骤201-204中描述的操作的指令。当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行上述步骤201-204中描述的操作。
本申请还提供了一种服务器,该服务器可以配置有一个或多个处理器;存储器,用于存储一个或多个程序,一个或多个程序中可以包含用以执行上述步骤301-303中描述的操作的指令。当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行上述步骤301-303中描述的操作。
本申请还提供了一种非易失性计算机可读介质,该计算机可读介质可以是终端中所包括的;也可以是单独存在,未装配入终端中。该非易失性计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当一个或者多个程序被终端执行时,使得终端:接收用户输入的语音信息;将语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的对语音信息进行语音识别得到的识别语句和拼音,其中,拼音为对语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词后得到的词语中置信度小于阈值的词语的拼音;在预设词库中查询拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为查询出的拼音对应的词语,得到拼接语句;基于拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
本申请还提供了一种非易失性计算机可读介质,该非易失性计算机可读介质可以是服务器中所包括的;也可以是单独存在,未装配入服务器中。该非易失性计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当一个或者多个程序被服务器执行时,使得服务器:接收终端发送的语音信息;对语音信息进行语音识别,得到识别语句,以及对识别语句进行分词,得到多个词语;确定多个词语中置信度小于阈值的词语,以及将识别语句和确定出的词语的拼音发送至终端。
需要说明的是,上述非易失性计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者非易失性计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。非易失性计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,非易失性计算机可读存储介质可以是任何包括或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以为多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是非易失性计算机可读存储介质以外的任何非易失性计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包括的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种信息输入方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户输入的语音信息;
将所述语音信息发送至服务器,以及接收服务器发送的对所述语音信息进行语音识别得到的识别语句和拼音,其中,所述拼音为对所述语音信息进行语音识别得到的识别语句进行分词后得到的词语中置信度小于阈值的词语的拼音,所述置信度根据所述词语中的文字的音节可构成的词语的数量确定;
在预设词库中查询出所述拼音对应的词语,以及将识别语句中的所述置信度小于阈值的词语替换为查询出的所述拼音对应的词语,得到拼接语句,所述预设词库包括用户词库;
基于所述拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果包括:
当所述拼接语句对应的权重大于识别语句对应的权重时,将所述拼接语句作为呈现给用户的候选结果;
当所述拼接语句对应的权重小于识别语句对应的权重时,将所述识别语句作为呈现给用户的候选结果。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,预设词库包括:自造词词库。
4.一种信息输入方法,其特征在于,所述方法包括:
接收终端发送的语音信息;
对所述语音信息进行语音识别,得到识别语句,以及对所述识别语句进行分词,得到多个词语;
确定所述多个词语中置信度小于阈值的词语,以及将识别语句和确定出的词语的拼音发送至终端,其中,所述置信度根据所述词语中的文字的音节可构成的词语的数量确定;
所述方法还包括:
接收终端发送的从预设词库中查找出的所述拼音对应的词语,以及将识别语句中的置信度小于阈值的词语替换为所述拼音对应的词语,得到拼接语句,所述预设词库包括用户词库;
接收终端发送的基于所述拼接语句对应的权重与识别语句对应的权重的比较结果,确定呈现给用户的候选结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述预设词库包括:自造词词库;
当所述拼接语句对应的权重大于识别语句对应的权重时,将所述拼接语句发送至终端;
当所述拼接语句对应的权重小于识别语句对应的权重时,将所述识别语句发送至终端。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,语音信息为用户在运行在终端的输入法中输入的语音。
7.一种终端,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
8.一种服务器,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求4-6中任一所述的方法。
9.一种可读计算机存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
10.一种可读计算机存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求4-6中任一所述的方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710486956.0A CN107301866B (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 信息输入方法 |
JP2018017188A JP6612907B2 (ja) | 2017-06-23 | 2018-02-02 | 情報入力方法 |
KR1020180014324A KR102046486B1 (ko) | 2017-06-23 | 2018-02-06 | 정보 입력 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710486956.0A CN107301866B (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 信息输入方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107301866A CN107301866A (zh) | 2017-10-27 |
CN107301866B true CN107301866B (zh) | 2021-01-05 |
Family
ID=60135972
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710486956.0A Active CN107301866B (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 信息输入方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6612907B2 (zh) |
KR (1) | KR102046486B1 (zh) |
CN (1) | CN107301866B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108509416B (zh) * | 2018-03-20 | 2022-10-11 | 京东方科技集团股份有限公司 | 句意识别方法及装置、设备和存储介质 |
CN109062891B (zh) * | 2018-07-09 | 2022-07-26 | 重庆邂智科技有限公司 | 媒体处理方法、装置、终端和介质 |
CN110619879A (zh) * | 2019-08-29 | 2019-12-27 | 深圳市梦网科技发展有限公司 | 一种语音识别的方法及装置 |
CN110767234B (zh) * | 2019-10-31 | 2022-12-23 | 抖音视界有限公司 | 音频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111160014B (zh) * | 2019-12-03 | 2023-05-16 | 北京博瑞彤芸科技股份有限公司 | 一种智能分词方法 |
CN111192586B (zh) * | 2020-01-08 | 2023-07-04 | 北京小米松果电子有限公司 | 语音识别方法及装置、电子设备、存储介质 |
CN114091408A (zh) * | 2020-08-04 | 2022-02-25 | 科沃斯商用机器人有限公司 | 文本纠正、模型训练方法、纠正模型、设备及机器人 |
CN112259182B (zh) * | 2020-11-05 | 2023-08-11 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种电子病历的生成方法和装置 |
CN113506584B (zh) * | 2021-07-06 | 2024-05-14 | 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 | 数据处理方法以及设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102867512A (zh) * | 2011-07-04 | 2013-01-09 | 余喆 | 自然语音识别方法和装置 |
CN105302795A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-02-03 | 河海大学 | 基于汉语模糊发音和语音识别的中文文本校验系统及方法 |
CN106598939A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-04-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种文本纠错方法及装置、服务器、存储介质 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101513615B1 (ko) | 2008-06-12 | 2015-04-20 | 엘지전자 주식회사 | 이동 단말기 및 그 음성 인식 방법 |
JP2012063526A (ja) * | 2010-09-15 | 2012-03-29 | Ntt Docomo Inc | 端末装置、音声認識方法および音声認識プログラム |
JP6251958B2 (ja) * | 2013-01-28 | 2017-12-27 | 富士通株式会社 | 発話解析装置、音声対話制御装置、方法、及びプログラム |
-
2017
- 2017-06-23 CN CN201710486956.0A patent/CN107301866B/zh active Active
-
2018
- 2018-02-02 JP JP2018017188A patent/JP6612907B2/ja active Active
- 2018-02-06 KR KR1020180014324A patent/KR102046486B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102867512A (zh) * | 2011-07-04 | 2013-01-09 | 余喆 | 自然语音识别方法和装置 |
CN105302795A (zh) * | 2015-11-11 | 2016-02-03 | 河海大学 | 基于汉语模糊发音和语音识别的中文文本校验系统及方法 |
CN106598939A (zh) * | 2016-10-21 | 2017-04-26 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种文本纠错方法及装置、服务器、存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6612907B2 (ja) | 2019-11-27 |
CN107301866A (zh) | 2017-10-27 |
KR20190000776A (ko) | 2019-01-03 |
KR102046486B1 (ko) | 2019-11-19 |
JP2019008771A (ja) | 2019-01-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107301866B (zh) | 信息输入方法 | |
US11217236B2 (en) | Method and apparatus for extracting information | |
CN107731229B (zh) | 用于识别语音的方法和装置 | |
JP2017054509A (ja) | 文抽出方法及びシステム | |
CN109858045B (zh) | 机器翻译方法和装置 | |
US10565314B2 (en) | Disambiguating concepts in natural language | |
CN105117380A (zh) | 粘贴处理方法及装置 | |
CN112509562A (zh) | 用于文本后处理的方法、装置、电子设备和介质 | |
CN111508478B (zh) | 语音识别方法和装置 | |
CN116522905B (zh) | 文本纠错方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品 | |
CN113053362A (zh) | 语音识别的方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
CN110852057A (zh) | 一种计算文本相似度的方法和装置 | |
CN110675865B (zh) | 用于训练混合语言识别模型的方法和装置 | |
CN107656627B (zh) | 信息输入方法和装置 | |
CN111783433A (zh) | 一种文本检索纠错方法和装置 | |
CN116150333A (zh) | 文本匹配方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN113360127B (zh) | 音频播放方法以及电子设备 | |
CN112101023B (zh) | 文本处理方法、装置以及电子设备 | |
CN111126078B (zh) | 翻译的方法和装置 | |
CN112017685A (zh) | 语音生成方法、装置、设备和计算机可读介质 | |
CN111027332A (zh) | 生成翻译模型的方法和装置 | |
CN110619869B (zh) | 用于训练混合语言识别模型的方法和装置 | |
CN110808035B (zh) | 用于训练混合语言识别模型的方法和装置 | |
CN113241061B (zh) | 语音识别结果的处理方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110580276B (zh) | 用于处理信息的方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |