CN108681871A - 一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质，其中，一种提示信息的方法，通过获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，再利用提示信息推荐模型根据待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，基于待办事务信息的输入方式，从待提示信息中确定目标提示信息进行显示，实现在不同的操作场景下输入待办事务信息，分别可以提示出各种与待办事务信息相关联的内容，丰富了提示信息的内容。

Description

一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着终端的智能化水平越来越高，人们在日常工作或生活中，对终端的依赖程度也越来越深，例如，线上购物、路线规划以及代办事务提示等，都需要依赖终端。
在现有技术中，依赖终端为进行代办事务的提示时，虽然可以从用户输入的事务信息中获取到提示条件和事务内容，并在满足提示条件时，进行事务内容的提示，但是提示内容仅限于用户输入的事务内容，可见，现有的提示信息技术中存在提示信息内容过于单一的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有的提示信息技术中存在提示信息内容过于单一的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种提示信息的方法，包括：
获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息；
将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，所述提示信息库中的信息用于描述所述待办事务信息与所述待提示信息之间的对应关系；
基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息；
显示所述目标提示信息。
本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息；
将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，所述提示信息库中的信息用于描述所述待办事务信息与所述待提示信息之间的对应关系；
基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息；
显示所述目标提示信息。
本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息；
将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，所述提示信息库中的信息用于描述所述待办事务信息与所述待提示信息之间的对应关系；
基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息；
显示所述目标提示信息。
实施本发明实施例提供的一种提示信息的方法、终端设备及计算机可读存储介质具有以下有益效果：
本发明实施例通过获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，再利用提示信息推荐模型根据待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，基于待办事务信息的输入方式，从待提示信息中确定目标提示信息进行显示，实现在不同的操作场景下输入待办事务信息，分别可以提示出各种与待办事务信息相关联的内容，丰富了提示信息的内容。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种提示信息的方法的实现流程图；
图2是本发明另一实施例提供的一种提示信息的方法具体实现流程图；
图3是本发明另一实施例提供的一种提示信息的方法S13具体实现流程图；
图4是本发明另一实施例提供的一种提示信息的方法S14具体实现流程图；
图5是本发明一实施例提供的一种终端设备的结构框图；
图6是本发明另一实施例提供的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
本发明实施例通过获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，再利用提示信息推荐模型根据待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，基于待办事务信息的输入方式，从待提示信息中确定目标提示信息进行显示，实现在不同的操作场景下输入待办事务信息，分别可以提示出各种与待办事务信息相关联的内容，丰富了提示信息的内容。
在本发明实施例中，流程的执行主体为终端设备。该终端设备包括但不限于：智能手机、笔记本电脑、计算机、平板电脑等移动终端。特别地，该终端设备可以为一坐席终端，坐席终端将选取得到的提示信息给各个目标用户的用户终端。图1示出了本发明第一实施例提供的提示信息的方法的实现流程图，详述如下：
S11：获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息。
在步骤S11中，待办事务信息可以为语音信息或者文字信息，其中，语音信息可以通过调用终端的麦克风录入，或者由用户通过选取应用中已录入的语音信息得到；文字信息可以由用户手动输入，或者由用户在应用中对某段文字内容进行复制得到。
在本实施例中，待办事务信息用于描述第一待办事务的内容，同时还是用户希望被提醒的事务内容。
需要说明的是，待办事务信息可以包括：事务提醒条件、事务内容以及注意事项中的至少两项，其中，事务提醒条件可以包括：时间、地理位置或者环境条件，例如，温度、湿度或者紫外线强度等。
以第一待办事务为“上午十点在会议厅开会”为例，获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，也即获取用户输入的用于描述“上午十点在会议厅开会”的语音信息或者文字信息。
可以理解的是，在实际应用中，当终端获取到用户输入的待办事务信息，可以通过对该待办事务信息进行解析，进而确定对第一待办事务进行提醒的条件和事务内容。
S12：将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息。
在步骤S12中，预设的提示信息库中的信息，用于描述待办事务信息与待提示信息之间的对应关系。
在本实施例中，提示信息库中的信息可以通过统计用户输入的历史待办事务信息得到，其中，每项历史待办事务信息所描述的待办事务至少包括两项，且每项待办事务均可作为提示信息库中待办事务信息所描述的内容，或者待提示信息所描述的内容。每项历史待办事务信息所描述的至少两项待办事务中，每项待办事务对应有各自的事务提醒条件，或者每项待办事务遵循同一事务提醒条件，例如，事务提醒条件为时间，则每项待办事务可以同时执行，或者分先后执行。
以历史待办事务信息“下午开会记住带咖啡”为例，其中，第一项待办事务为“下午开会”，第二项待办事务为“记住带咖啡”，预设的提示信息库中信息用于描述第一项待办事务与第二项待办事务之间的对应关系，也即用于描述“下午开会”的待办事务信息，与用于描述“记住带咖啡”待提示信息之间的对应关系，或者是用于描述“记住带咖啡”的待办事务信息，与用于描述“下午开会”待提示信息之间的对应关系。
为了进一步丰富提示信息的内容，待提示信息除了可以是用于提示第二待办事务的内容以外，还可以是页面连接，可以通过区分用户当前是否便于对终端进行进一步操作，进而从待提示信息中确定出合适当前操作场景的提示信息，作为目标提示信息。
S13：基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息。
在步骤S13中，输入方式可以为文字输入或者语音输入，待提示信息可以包括文字信息、图片信息或者应用的界面链接。
需要说明的是，不同的输入方式可以反映用户当前是否便于对终端进行下一步的手动操作，不同的输入方式可以对应不同的目标提示信息。
例如，当待办事务信息的输入方式为文本输入时，则表示用户当前便于对终端进行下一步操作，可通过启动相关应用，并根据界面链接切换当前操作界面，实现对用户进行信息提示。
再例如，当待办事务信息的输入方式为语音输入时，则表示用户当前不便于对终端进行下一步操作，可通过显示文字信息或者图片信息，实现对用户进行信息提示。
在本实施例中，根据待办事务信息的输入方式，可以预测用户当前是否便于对终端进行下一步操作，便于从提示信息中确定出更适合用户当前使用场景的提示信息，作为目标提示信息。
S14：显示所述目标提示信息。
在步骤S14中，目标提示信息为待提示信息中的一种，目标提示信息具体可以为：文字提示信息、图片提示信息或者网页提示信息。
在本实施例中，显示目标提示信息是在检测到当前环境条件满足事务提醒条件时，显示目标提示信息。
需要说明的是，不同的目标提示信息，显示方式可以不同。
例如，当目标提示信息为文字提示信息或图片提示信息时，可以通过推送系统通知的方式显示目标提示信息。
再例如，当目标提示信息为文字网页提示信息时，可以通过调用相应的应用跳转到对应的页面显示该目标提示信息。
以上可以看出，本发明实施例提供的一种提示信息的方法通过获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，再利用提示信息推荐模型根据待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，基于待办事务信息的输入方式，从待提示信息中确定目标提示信息进行显示，实现在不同的操作场景下输入待办事务信息，分别可以提示出各种与待办事务信息相关联的内容，丰富了提示信息的内容。
图2示出了本发明另一实施例提供的一种提示信息的方法的具体实现流程图。参见图2所示，相对于图1所述实施例，本实施例提供的一种提示信息的方法中还包括S21～S23，具体详述如下：
进一步地，作为本发明另一实施例，在将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型之前，还包括：
S21：获取所述用户的模版事务信息，以及与所述模版事务信息对应的至少两项提示信息。
在本实施例中，提示信息推荐模型具体为一长短期记忆LSTM神经网络，为了提高该LSTM神经网络输出候选协议的正确率，需要输入训练数据对该神经网络进行学习训练。因此，在S21中，需要终端对用户的模版事务信息，以及与模版事务信息对应的至少两项提示信息进行获取。其中，模版事务信息基于历史代办事务信息得到。具体地，基于某一类历史待办事务信息的内容，通过调用预先配置的响应服务工具，根据历史待办事务信息确定相应的消费应用或资讯应用，使其对应的至少两项提示信息中，不仅包括历史待办事务信息的内容，还包括历史待办事务信息的内容相关的应用界面连接。
以模版事务信息为包含两项事务的历史待办事务信息为例，历史待办事务信息为“下午开会记住带咖啡”，其中，第一项提示信息为“下午开会”，第二项提示信息为“记住带咖啡”，第三项提示信息为咖啡外卖订购页面。
在本实施例中，模版事务信息对应的至少两项提示信息的内容中，包含了用户以往的需求和用户可能存在的需求，即终端设备显示的提示信息，与用户以往的需求相同或相近，把模版事务信息作为LSTM神经网络的输入参考值，把模版事务信息对应的提示信息作为LSTM神经网络的输出参考值，通过上述两个参数对LSTM神经网络进行训练。
S22：基于所述模版事务信息与至少两项所述提示信息，调整长短期记忆LSTM神经网络中的学习参数，以使所述学习参数满足以下条件：
其中，θ*为调整后的所述学习参数；S为所述提示信息；I为所述模版事务信息；I1,I2,I3,…,In为所述模版事务信息包含的各项事务的参数值；n为所述事务的个数；p(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为当所述学习参数的值为θ时，将所述模版事务信息输入到所述LSTM神经网络，输出结果为所述提示信息的概率值；maxθ∑(I,S)logp(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为所述概率值取最大值时所述学习参数的取值。
在本实施例中，LSTM神经网络有N个输入通道，每个输入通道对应于模版事务信息中包含的各项事务参数，例如模版事务信息中包含：时间、地点、事务内容3个事务参数，则LSTM神经网络中则会设置有3个输入通道，依据各个事务参数在提示信息中的编号，为每个事务信息固定与之对应的输入通道，从而保证每个输入通道输入的事务参数的类别是相同的。该LSTM神经网络的输出通道为一个，用于输出与模版事务信息相匹配的提示信息。
在本实施例中，LSTM神经网络中包含多个神经层，每个神经层设置有相应的学习参数，通过调整学习参数的参数值能够适应不同输入类型以及输出类型。当学习参数设置为某一参数值时，将多个训练用户的用户信息输入到该LSTM神经网络，将对应输出目标提示信息，终端设备会将目标提示信息与模版事务信息对应的至少两项提示信息进行比对，确定本次输出是否正确，并且基于多个训练协议的输出结果，得到该学习参数取该参数值时输出结果正确的概率值。终端设备会调整该学习参数，以使该概率值取最大值，则表示该LSTM神经网络已经调整完毕。
S23：将调整学习参数后的所述LSTM神经网络识别为所述提示信息推荐模型。
在本实施例中，终端设备将调整了学习参数后的LSTM神经网络作为提示信息推荐模型，提高了候选协议推荐模型识别的准确率。
在本发明实施例中，通过对LSTM神经网络进行训练，选取输出结果正确的概率值最大时对应的学习参数作为LSTM神经网络中学习参数的参数值，从而提高了提示信息识别的准确性，实现精准确定提示信息的目的。
通过获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息，再利用提示信息推荐模型根据待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，便于从待提示信息中选取适合用户当前使用场景的目标信息进行显示。
图3示出了本发明另一实施例提供的一种提示信息的方法S13的具体实现流程图。参见图3所示，相对于图1所述实施例，本实施例提供的一种提示信息的方法中S13包括S131、S132以及S133，具体详述如下：
作为本发明另一实施例，待提示信息包括文本信息和网页链接。
S131：获取用户输入所述待办事务信息的输入方式。
S132：若所述输入方式为语音输入，则将所述文本信息识别为所述目标提示信息。
S133：若所述输入方式为文本输入，则将所述网页链接识别为所述目标提示信息。
需要说的是，输入方式可以为文字输入或者语音输入。获取用户输入代办事务信息的输入方式，可以通过识别该待办事务信息的信息处理端口，不同的待办事务信息输入方式对应不同的信息处理端口，根据该处理端口的标识确定待办事务信息的输入方式。
在本实施例中，不同的输入方式可以反映用户当前是否便于对终端进行下一步的手动操作，便于从提示信息中确定出更适合用户当前使用场景的提示信息，作为目标提示信息。
例如，当待办事务信息的输入方式为文本输入时，则表示用户当前便于对终端进行下一步操作，可通过启动相关应用，并根据界面链接切换当前操作界面，实现对用户进行信息提示。
再例如，当待办事务信息的输入方式为语音输入时，则表示用户当前不便于对终端进行下一步操作，可通过显示文字信息或者图片信息，实现对用户进行信息提示。
图4示出了本发明第四实施例提供的一种提示信息的方法S14的具体实现流程图。需要说明的是，本实施例中的文本信息中包括提示条件。
参见图4所示，相对于图1所述实施例，本实施例提供的一种提示信息的方法中S14包括S141和S142。
S141：若所述目标提示信息为所述文本信息，则获取当前的环境信息。
S142：若所述环境信息与所述提示条件相匹配，则显示所述文本信息。
在本实施例中，环境信息包括：时间信息、地理位置信息或者天气信息，其中，天气信息包括温度信息和/或湿度信息。相应的，提示条件也包括：时间信息、地理位置信息或者天气信息。
在实际中，许多待办事务并非用户当前需要及时办理的事务，而是用户希望终端能够在满足某种条件下，向用户进行提醒的事务，因此，当目标提示信息为文本信息时，为该文本信息配置提示条件，使得该文本信息的提示时机能够与提示待办事务的时机相匹配，实现提示信息的准确显示。
作为本申请另一实施例，步骤S14还可以包括：若所述目标提示信息为所述网页链接，则调用浏览器访问所述网页链接所指向的网页。
为了提高显示目标信息的准确性，不同类型的目标提示信息对应不同的显示策略，当目标提示信息为文本信息时，则表示用户当前不便于对终端进行下一步，因此，直接通过显示文本信息，可以在用户不便于对终端进行下一步操作的场景下，避免用户进行其他多余的操作。对应的，当目标提示信息为网页链接时，则表示用户当前便于对终端进行下一步操作，因此，通过调用浏览器访问网页链接所指向的网页，进而为用户提供更丰富的提示信息。
图5示出了本发明一实施例提供的一种终端设备的结构框图，该终端设备包括的各单元用于执行图2对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图2与图2所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图5，终端设备3包括：第一获取单元31、输入单元32、确定单元33以及显示单元34。具体地：
第一获取单元31，用于获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息。
输入单元32，用于将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息。
确定单元33，用于基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息。
显示单元34，用于显示所述目标提示信息。
进一步地，作为本实施例一种可能实现的方式，所述待提示信息包括文本信息和网页链接。
确定单元33具体用于，获取用户输入所述待办事务信息的输入方式；若所述输入方式为语音输入，则将所述文本信息识别为所述目标提示信息；若所述输入方式为文本输入，则将所述网页链接识别为所述目标提示信息。
进一步地，作为本实施例一种可能实现的方式，所述文本信息中包括提示条件。
显示单元34具体用于，若所述目标提示信息为所述文本信息，则获取当前的环境信息；所述环境信息包括：时间信息、地理位置信息或者天气信息，其中，天气信息包括温度信息和/或湿度信息；若所述环境信息与所述提示条件相匹配，则显示所述文本信息。
进一步地，作为本实施例一种可能实现的方式，显示单元34具体用于，若所述目标提示信息为所述网页链接，则调用浏览器访问所述网页链接所指向的网页。
进一步地，作为本实施例一种可能实现的方式，终端设备3还包括：第二获取单元301、调整单元302以及模型生成单元303。具体地：
第二获取单元301，用于获取所述用户的模版事务信息，以及与所述模版事务信息对应的至少两项提示信息。
调整单元302，用于基于所述模版事务信息与至少两项所述提示信息，调整长短期记忆LSTM神经网络中的学习参数，以使所述学习参数满足以下条件：
其中，θ*为调整后的所述学习参数；S为所述提示信息；I为所述模版事务信息；I1,I2,I3,…,In为所述模版事务信息包含的各项事务的参数值；n为所述事务的个数；p(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为当所述学习参数的值为θ时，将所述模版事务信息输入到所述LSTM神经网络，输出结果为所述提示信息的概率值；maxθ∑(I,S)logp(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为所述概率值取最大值时所述学习参数的取值。
模型生成单元303，用于将调整学习参数后的所述LSTM神经网络识别为所述提示信息推荐模型。
图6是本发明另一实施例提供的一种终端设备的示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：处理器60、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序62，例如提示信息的程序。所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各个提示信息的方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图5所示模块51至55功能。
示例性的，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本发明。所述一个或多个单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述终端设备6中的执行过程。例如，所述计算机程序62可以被分割成用户信息获取单元、候选协议选取单元、推荐系数计算单元、目标协议确定单元以及目标协议单元，各单元具体功能如上所述。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种提示信息的方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息；
将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，所述提示信息库中的信息用于描述所述待办事务信息与所述待提示信息之间的对应关系；
基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息；
显示所述目标提示信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型之前，还包括：
获取所述用户的模版事务信息，以及与所述模版事务信息对应的至少两项提示信息；所述模版事务信息基于历史待办事务信息得到；
基于所述模版事务信息与至少两项所述提示信息，调整长短期记忆LSTM神经网络中的学习参数，以使所述学习参数满足以下条件：
其中，θ*为调整后的所述学习参数；S为所述提示信息；I为所述模版事务信息；I1,I2,I3,…,In为所述模版事务信息包含的各项事务的参数值；n为所述事务的个数；p(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为当所述学习参数的值为θ时，将所述模版事务信息输入到所述LSTM神经网络，输出结果为所述提示信息的概率值；maxθ∑(I,s)logp(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为所述概率值取最大值时所述学习参数的取值；
将调整学习参数后的所述LSTM神经网络识别为所述提示信息推荐模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待提示信息包括文本信息和网页链接；
所述基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息，包括：
获取用户输入所述待办事务信息的输入方式；
若所述输入方式为语音输入，则将所述文本信息识别为所述目标提示信息；
若所述输入方式为文本输入，则将所述网页链接识别为所述目标提示信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述文本信息中包括提示条件；所述显示所述目标提示信息，包括：
若所述目标提示信息为所述文本信息，则获取当前的环境信息；所述环境信息包括：时间信息、地理位置信息或者天气信息，其中，天气信息包括温度信息和/或湿度信息；
若所述环境信息与所述提示条件相匹配，则显示所述文本信息。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述显示所述目标提示信息，包括：
若所述目标提示信息为所述网页链接，则调用浏览器访问所述网页链接所指向的网页。
6.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：
获取用户输入的用于描述第一待办事务的待办事务信息；
将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型，所述提示信息推荐模型用于根据所述待办事务信息，从预设的提示信息库中选取出用于提示第二待办事务的待提示信息，所述提示信息库中的信息用于描述所述待办事务信息与所述待提示信息之间的对应关系；
基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息；
显示所述目标提示信息。
7.根据权利要求6所述的终端设备，其特征在于，所述将所述待办事务信息输入提示信息推荐模型之前，还包括：
获取所述用户的模版事务信息，以及与所述模版事务信息对应的至少两项提示信息；
基于所述模版事务信息与至少两项所述提示信息，调整长短期记忆LSTM神经网络中的学习参数，以使所述学习参数满足以下条件：
其中，θ*为调整后的所述学习参数；S为所述提示信息；I为所述模版事务信息；I1,I2,I3,…,In为所述模版事务信息包含的各项事务的参数值；n为所述事务的个数；p(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为当所述学习参数的值为θ时，将所述模版事务信息输入到所述LSTM神经网络，输出结果为所述提示信息的概率值；maxθ∑(I,s)logp(S|I1,I2,I3,…,In；θ)为所述概率值取最大值时所述学习参数的取值；
将调整学习参数后的所述LSTM神经网络识别为所述提示信息推荐模型。
8.根据权利要求6所述的终端设备，其特征在于，所述待提示信息包括文本信息和网页链接；
所述基于所述待办事务信息的输入方式，从所述待提示信息中确定目标提示信息，包括：
获取用户输入所述待办事务信息的输入方式；
若所述输入方式为语音输入，则将所述文本信息识别为所述目标提示信息；
若所述输入方式为文本输入，则将所述网页链接识别为所述目标提示信息。
9.根据权利要求8所述的终端设备，其特征在于，所述文本信息中包括提示条件；所述显示所述目标提示信息，包括：
若所述目标提示信息为所述文本信息，则获取当前的环境信息；所述环境信息包括：时间信息、地理位置信息或者天气信息，其中，天气信息包括温度信息和/或湿度信息；
若所述环境信息与所述提示条件相匹配，则显示所述文本信息。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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