CN107943525A - 一种基于循环神经网络的手机app交互方式 - Google Patents

一种基于循环神经网络的手机app交互方式 Download PDF

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Abstract

一种基于循环神经网络的手机app交互方式，涉及神经网络。采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型；用户长按感兴趣的文本复制→点击悬浮球→根据菜单栏选择要跳转的app，根据神经网络模型抽取出用户感兴趣文本的关键实体名，若文本中包含实体名且被正确识别，点击悬浮球，即可弹出与关键实体名相对应的app菜单栏，此时用户可点击相对应的栏目，跳转到用户感兴趣的app上，完成信息的搜索；为了使悬浮球不影响用户的体验，可拖拽悬浮球到右侧边栏或者左侧边栏，悬浮球便会贴合在边栏，不会遮挡屏幕；若用户想要体验识别功能，则选中文本，点击复制，悬浮球出现；或用户从边栏处将贴合的悬浮球拖拽出来，悬浮球出现到屏幕中。

Description

一种基于循环神经网络的手机app交互方式
技术领域
本发明涉及神经网络，尤其是涉及一种基于循环神经网络的手机app交互方式。
背景技术
如今，几乎人人手持一部智能手机，然而由于手机的屏幕尺寸较小，在移动端的交互方式并没有PC端来得流畅。例如，从一个app跳转到另一个app，移动端通常需要经过长按、选择、复制、返回主菜单、打开新app粘贴、确定搜索等一系列复杂的操作。
中国专利CN107231457A公开一种双屏智能终端的交互方式。该交互方式通过智能终端正面第一屏幕和第二屏幕共同实现。该交互存在三种模式：第一种是常规交互方式，第二屏幕仅仅实现智能终端的触控按键，包括返回，多任务，菜单，返回主页面等功能。第二种模式是开启了智能交互功方式，第二屏幕所显示的通知和控制按键随着应用和使用场景的变化而改变，第二屏幕的通知和控制按键由手机厂商和户自定义，并由用户来选择使用。第三种是高智能交互方式，在第二种智能交互方式的基础上，第二屏幕的界面通过算法根据用户的习惯自动生成，并结合用户选择的功能组共同工作。该交互方式强化了手机，系统，应用，人之间的连接，提升了双屏智能终端的交互体验。
发明内容
本发明的目的在于为了解决手机端app应用之间繁琐的跳转过程，提供一种基于循环神经网络的手机app交互方式。
本发明包括以下步骤：
1)采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型；
在步骤1)中，所述采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型的具体方法可为：采用端到端(seq2seq)的架构，分别包括Encoder(编码)和Decoder(解码)两个部分，Encoder 阶段，将源句子编码成context向量，Decoder阶段根据context向量解码成目标序列，其中，采用交叉熵作为神经网络的损失函数，模型参数的更新则是根据随机梯度下降(SGD)算法实现；所述Decoder阶段不仅融合context信息，而且引入词边界信息和keyword-match-feature 特征信息；所述词边界信息记为B、M、E、S；所述实验结果表明，对于地理位置、娱乐、电影等关键实体的识别准确率、召回率均可以达到84％以上；所述keyword-match-feature特征信息为构建一个大的字典库，若句子命中关键字，则把关键字的NER抽取出来，赋予神经网络先验的知识，以解决罕见和多重含义的实体的识别。
2)交互方式，具体操作如下：用户长按感兴趣的文本复制→点击悬浮球→根据菜单栏选择要跳转的app，根据神经网络模型抽取出用户感兴趣文本的关键实体名，若文本中包含实体名且被正确识别出来，点击悬浮球，即可弹出与关键实体名相对应的app菜单栏，此时，用户可以点击相对应的栏目，跳转到用户感兴趣的app上，完成信息的进一步搜索；为了使得悬浮球不影响用户的体验(如遮挡文本等)，可以拖拽悬浮球到右侧边栏或者左侧边栏，此时，悬浮球便会贴合在边栏，不会遮挡屏幕；若用户想要体验识别功能，则选中文本，点击复制，悬浮球出现；或者，用户从边栏处将贴合的悬浮球拖拽出来，悬浮球出现到屏幕中。
本发明解决了手机端app应用之间繁琐的跳转过程，提出了一种全新的便携式交互方式，采用神经网络技术识别用户文本的关键实体，并根据关键实体的意图弹出菜单，供用户选择想要跳转的app，真正赋予了手机智能的“大脑”，让手机更加懂得用户的需求。
为了简化繁琐的操作，本发明基于循环神经网络，探究并实现了一种新颖的手机端交互方式。该技术赋予了手机人工智能的能力，使其能够识别手机屏幕文本信息的关键实体，并根据当前文本的意图，弹出可供用户选择的菜单，跳转到用户感兴趣的app。以极简的操作，便捷地服务用户，新的交互方式，赋予了手机强大的大脑，使其真正懂得用户的需求。
附图说明
图1为本发明实施例的手机端app跳转流程图。
图2为双向LSTM作为Encoder的流程图。
图3为LSTM+Attention+Alignment作为Decoder的流程图。
具体实施方式
以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明包括以下步骤：
(1)采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型。
采用端到端(seq2seq)的架构，分别包括Encoder(编码)和Decoder(解码)两个部分。 Encoder阶段，将源句子编码成context向量，Decoder阶段根据context向量解码成目标序列。其中，采用交叉熵作为神经网络的损失函数，模型参数的更新则是根据随机梯度下降(SGD) 算法来实现。
本发明与传统算法不同的地方在于，Decoder阶段，不仅融合了context信息，还引入词边界信息(B、M、E、S)和keyword-match-feature特征信息(构建一个大的字典库，若句子命中关键字，则把关键字的NER抽取出来，赋予神经网络先验的知识，以解决罕见和多重含义的实体的识别)。实验结果表明，对于地理位置、娱乐、电影等关键实体的识别准确率、召回率均可以达到84％以上。
(2)全新的交互方式
传统移动端文本复制操作，app之间跳转需要完成如下过程：长按→移动光标→选择感兴趣的实体(地点、电影名、药材等)进行复制→返回主菜单→打开新的app(百度地图，猫眼电影，搜狗搜索等)→确认搜索……等一系列的操作。、
本发明设计的交互方式，只需要简单几步操作：用户长按感兴趣的文本复制→点击悬浮球→根据菜单栏选择要跳转的app。设计的产品只需要三步就能搞定app之间的跳转方式。根据神经网络模型抽取出用户感兴趣文本的关键实体名，若文本中包含实体名且被正确识别出来，点击悬浮球，即可弹出与关键实体名相对应的app菜单栏，此时，用户可以点击相对应的栏目，跳转到用户感兴趣的app上，完成信息的进一步搜索。此外，为了使得悬浮球不影响用户的体验(如遮挡文本等)，可以拖拽悬浮球到右侧边栏或者左侧边栏，此时，悬浮球便会贴合在边栏，不会遮挡屏幕。若用户想要体验识别功能，则选中文本，点击复制，悬浮球就出现了；或者，用户从边栏处将贴合的悬浮球拖拽出来，悬浮球也会出现到屏幕中。
以下给出具体实施例。
1.系统整体框架：
采用Encoder-Decoder框架(基于神经网络技术)完成文本关键实体的识别，模型根据 50万的训练语料得到，并部署到公有云服务器上，提供API接口输出。如图1所示，例如“鼓浪屿”这个实体，你可以跳转到去哪儿网app，完成酒店预定、票务购买等服务，或者跳转到地图查询app，定位鼓浪屿的地理位置，或者跳转到打车软件，完成打车服务。同理，识别到“战狼2”实体，你可以跳转到浏览器或者视频播放软件进行相对应的服务。
后台服务器接收到文本数据后，喂给关键实体识别模型，最终输出其所识别到的关键实体，最后再返回给调用者。
得到了用户文本的多个关键实体，手机端便会根据实体的意图弹出多个菜单，用户可以选择自己感兴趣的app直接跳转。
2.采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型
1)关键实体识别
本发明采用的是基于神经网络技术的方法识别文本的关键实体，避免了传统机器学习过度依赖人为挑选特征的特点，同时神经网络可以在大数据中找到命名实体的特征，具备举一反三的能力。
2)Encoder-Decoder框架
本发明将关键实体识别看作是一个端到端的序列标注任务。采用Encoder-Decoder框架来完成模型的搭建，首先将源句子进行编码，然后再根据编码后的向量进行解码，最终输出目标句子。
(1)Encoder部分
Encoder部分采用双向LSTM构成，如图2所示。LSTM一共设计了三种不同类型的门，来保护和控制细胞状态。分别是遗忘门、更新门和输出门。
值得一提的是：区别于传统Encoder部分的输入只包含当前字的词向量，本发明融合了字的词向量、边界信息(B、M、E、S)、关键词匹配信息，增加了先验信息。
(2)Decoder部分
在解码阶段,融合了attention机制、alignment机制、关键词命中特征、上一个预测词等信息，完成了每一步目标词的输入，如图3所示。
解码器每一时刻所需的语义向量，都来源于编码器中相应状态的加权和，使系统的性能得到提高。当然，这些权重也是通过训练一步步优化得到的。
此外，关键实体识别是一个端到端的序列标注任务，当前时刻解码的输出标签与当前时刻的编码输入在一定程度上具有一对一的关系，引入alignment机制，在一定程度上，可以增加先验信息。同时，为了克服边界问题，我们引入了边界信息我们可以在解码的输入，融合边界信息来约束边界情况。
3.交互界面设计：
步骤一，在微信中长按文本复制，出现悬浮球(设为蓝色)。
步骤二、点击蓝色悬浮球，出现可供用户选择的菜单栏
步骤三：
1)点击地图查询，此时跳到百度地图(或者高德地图)app中；
2)点击打车服务，便会跳转到滴滴打车(或者Uber)app中；
3)点击网页搜索，则会跳转到百度浏览器(搜狗浏览器)app中。
对比图1微信到高德地图导航跳转步骤流程图，可以看出，本发明所设计app大大简化了app间繁琐的流程操作。

Claims (3)

1.一种基于循环神经网络的手机app交互方式，其特征在于包括以下步骤：
1)采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型；
2)交互方式，具体操作如下：用户长按感兴趣的文本复制→点击悬浮球→根据菜单栏选择要跳转的app，根据神经网络模型抽取出用户感兴趣文本的关键实体名，若文本中包含实体名且被正确识别出来，点击悬浮球，即可弹出与关键实体名相对应的app菜单栏，此时，用户可以点击相对应的栏目，跳转到用户感兴趣的app上，完成信息的进一步搜索；为了使得悬浮球不影响用户的体验，拖拽悬浮球到右侧边栏或者左侧边栏，悬浮球贴合在边栏，不会遮挡屏幕；若用户想要体验识别功能，则选中文本，点击复制，悬浮球出现；或者，用户从边栏处将贴合的悬浮球拖拽出来，悬浮球出现到屏幕中。
2.如权利要求1所述一种基于循环神经网络的手机app交互方式，其特征在于在步骤1)中，所述采用循环神经网络，构建关键实体的识别模型的具体方法为：采用端到端seq2seq的架构，分别包括Encoder和Decoder两个部分，Encoder阶段，将源句子编码成context向量，Decoder阶段根据context向量解码成目标序列，其中，采用交叉熵作为神经网络的损失函数，模型参数的更新则是根据随机梯度下降算法实现；所述Decoder阶段不仅融合context信息，而且引入词边界信息和keyword-match-feature特征信息；所述词边界信息记为B、M、E、S。
3.如权利要求1所述一种基于循环神经网络的手机app交互方式，其特征在于在步骤1)中，所述keyword-match-feature特征信息为构建一个大的字典库，若句子命中关键字，则把关键字的NER抽取出来，赋予神经网络先验的知识，以解决罕见和多重含义的实体的识别。
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