CN109359298A - 表情符推荐方法、系统及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种表情符推荐方法、系统和电子设备，其中表情符推荐方法包括：接收文字；以接收的文字作为表情符推荐模型的输入，推荐所述表情符推荐模型输出的至少一个表情符；所述表情符推荐模型以带有文字和表情符的语句作为样本对神经网络进行训练得到。本申请实施例提供的表情符推荐方法及系统，可自动推荐表情符。

Description

表情符推荐方法、系统及电子设备

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种表情符推荐方法、系统及电子设备。

背景技术

本申请对于背景技术的描述属于与本申请相关的相关技术，仅仅是用于说明和便于理解本申请的申请内容，不应理解为申请人明确认为或推定申请人认为是本申请在首次提出申请的申请日的现有技术。

随着电子设备的普及，在电子设备上通过文字抒发情感、聊天、记录等成为普遍现象。例如通过即时通信工具聊天，发布微博等。在文字中加上表情符来表达自身情感已成为一种重要方式。一般需要翻阅、查找才能找到自己喜爱或者合适的表情符，操作繁琐且费时间。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种表情符推荐方法、系统及电子设备。

第一方面，本申请提供了一种表情符推荐方法，包括：

接收文字；以接收的文字作为表情符推荐模型的输入，推荐所述表情符推荐模型输出的至少一个表情符；所述表情符推荐模型以带有文字和表情符的语句作为样本对神经网络进行训练得到。

可选实施例中，所述神经网络为循环神经网络或长短期记忆神经网络。

可选实施例中，接收的所述文字包括用户输入的文字。

可选实施例中，还包括：

接收模型启动指令；

启动所述表情符推荐模型。

可选实施例中，还包括：

获取用户输入文字的当前界面；

若所述界面为预设界面，发出模型启动指令。

可选实施例中，还包括：

基于操作推荐启动按钮发出模型启动指令。

可选实施例中，还包括：

发出是否需要推荐表情符的提示；

基于对所述提示的确认操作发出模型启动指令。

可选实施例中，还包括：

获取用户输入的文字和表情符，用输入的所述文字和表情符对所述表情符推荐模型修正。

可选实施例中，用户输入的表情符包括所述表情符推荐模型输出之外的表情符。

第二方面，本申请实施例提供了一种表情符推荐系统，包括：接收单元，其用于接收文字；表情符推荐模型，其以接收的所述文字为输入，输出与接收的所述文字相对应的表情符；推荐单元，其用于推荐所述表情符推荐模型输出的至少一个表情符。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项方法的步骤。

本申请实施例的表情符推荐方法具有如下有益效果：

本申请实施例的表情符推荐方法，采用带有文字和表情符的语句对神经网络进行训练得到的表情符推荐模型来推荐表情符；当用户输入文字时，表情符推荐模型以用户实时录入的文字作为输入，输出与输入的文字相匹配的表情符；在输出的表情符中选择至少一个推荐给用户。用户可以在推荐出来的表情符中进行选择。由于表情符推荐模型根据文字和表情符背后表达的情感来提供用于推荐的表情符，与文字内容匹配程度高，方便用户使用，提高了用户体验。

图附说明

图1为本申请表情符推荐方法的一实施例的流程图；

图2为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图；

图3为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图；

图4为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图；

图5为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本申请作进一步详细描述，但不作为对本申请的限定。在下述说明中，不同的“一实施例”或“实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

第一方面，本申请实施例提供了一种表情符推荐方法，图1示出了本申请表情符推荐方法的一实施例的流程图。参见图1，该推荐方法包括如下步骤：

步骤S101，接收文字；

步骤S102，将接收的文字输入表情符推荐模型；

步骤S103，推荐表情符推荐模型输出的至少一个表情符；

本申请实施例的表情符推荐方法采用表情符推荐模型来推荐表情符。当用户输入文字时，表情符推荐模型以用户实时录入的文字作为输入，输出与输入的文字相匹配的表情符；在输出的表情符中选择至少一个推荐给用户。用户可以在推荐出来的表情符中进行选择。由于表情符推荐模型根据文字和表情符背后表达的情感来提供用于推荐的表情符，与文字内容匹配程度高，方便用户使用，提高了用户体验。本申请实施例的表情符推荐方法可在众多的表情符中为用户推荐最符合当前文字内容的表情符。

本申请实施例中，表情符推荐模型以带有文字和表情符的语句作为样本对神经网络进行训练得到。用于训练表情符推荐模型的样本可以是通过网页抓取获得，也可以是通过用户历史聊天记录等其他方式获得。

本申请实施例中，训练样本中的表情符可以是各种不同的风格及其变种。例如可以为传统风格、动漫风格等。训练样本中的文字可以是一句话或一个词等。本实施例中，样本例如可以为“我很开心||”、“生病了”、“今天天气不错”等语句。

本申请实施例中，样本的数量并无上限限制，例如可以是采用1000个样本，或者是采用2000个样本，或者采用3000个样本，或者采用10000个样本对神经网络进行训练。

本申请实施例中，通过用带有文字和表情符的语句对神经网络的训练，可以是提取样本文字及相应的表情符背后的情感特征，获得基于情感特征的文字-表情符对应关系；也可以是提取文字及相应表情符的含义，获得基于含义的文字-表情符对应关系。

本申请实施例中，接收的文字可以是用户通过交互设备实施输入的文字，例如通过键盘输入的文字，或者是通过书写板输入的文字。也可以是通过复制、粘贴的文字。而输入界面可以是办公软件文档、邮件、即时通讯工具或其他文本等。

本申请实施例中，表情符推荐模型输出的表情符可以是表达相同感情或相近感情的多个表情符，输出的表情符也可以同时包括多种的形式的表情符。当输出多个表情符时，可以按匹配度的高低进行排练。

本申请实施例中，可以从输出的表情符中推荐1或多个供用户选择。同样，推荐多个表情符时，也可以按匹配度高低来排序。例如，输出3个表情符时，可以推荐3个表情符中的1个、2个或3个以供用户选择。将接收的文字输入表情符推荐模型，将表情符推荐模型输出表情符中的一个或多个推荐给用户，用户在推荐出来的表情符中进行选择，简单省时，亦不会有在众多表情符中来回翻找的繁琐感，提升输入体验。

本申请实施例中对采用的神经网络不作具体限定。例如采用的神经网络具体可以是循环神经网络，也可以是长短期记忆网络等其他机器学习方法。

本申请可选实施例中，神经网络可以是循环神经网络。以带有文字和表情符的语句作为样本对循环神经网络进行训练，获得基于循环神经网络的表情符推荐模型。循环神经网络可自动学习样本的特征，不必进行人工标定，省时省力。

本申请可选实施例中，神经网络也可以是长短期记忆网络。以带有文字和表情符的语句作为样本对长短期记忆网络进行训练，获得基于长短期记忆网络的表情符推荐模型。长短期记忆网络用于处理序列中间隔和延迟相对较长的事件的效果较好，可使表情符推荐模型输出的表情符更精准。

本申请可选实施例中，接收的文字包括用户输入的文字。用户输入的文字可以是用户通过交互设备实施输入的文字，例如通过键盘输入的文字，或者是通过书写板输入的文字。也可以是通过复制、粘贴的文字。具体的，例如可以是在QQ或微博对话框中输入的文字。当然，接收的文字也可以是通过抓取等方式获得。本申请一实施例中，接收用户在QQ对话框中输入的文字，将文字输入表情符推荐模型，在用户输入文字的过程中实时进行表情符推荐。提升模型推荐效率。

本申请可选实施例中，表情符推荐方法还包括：接收模型启动指令；启动表情符推荐模型。本实施例中，在接收模型启动指令后，才会启动表情符推荐模型进行表情符推荐，启动的表情符推荐模型将接收的文字作为模型的输入，输出一个或多个与文字相对应的表情符。根据指令启动表情符推荐模型进行表情符推荐，可避免在无需表情符推荐时进行表情符推荐，影响工作。例如在撰写正式文件时，不需要表情符推荐功能，可不发出启动指令，保证正常工作。

本申请实施例中，模型启动指令可以是在符合某些条件下主动触发，也可以是用户通过操作触发启动指令。

本申请可选实施例中，接收的模型启动指令具体包括：获取用户输入文字的当前界面；若界面为预设界面，发出模型启动指令。本实施例中，在符合某些条件下主动触发模型启动指令。预设界面可以是根据用户的使用习惯设定，也可以是根据统计数据设定。例如，用户在使用即时通讯工具时，一般都使用表情符，那么根据用户的习惯，将即时通讯工具界面设定为预设界面，当获取到用户输入的当前界面为QQ、微信等即时通讯工具界面时，发出模型启动指令，启动表情符推荐模型。可以实时推荐表情符。或者根据统计数据，一般情况下，用户使用即时通讯工具，或日志等习惯使用表情符，将即时通讯工具界面、日志界面等设定为预设界面。当然，预设界面不限于上述例举的界面。本实施例中，通过对输入界面进行判断，可使表情符推荐模型在预设界面下启动，从而进行表情符推荐，提升用户使用感。

本申请可选实施例中，接收的模型启动指令具体包括：基于操作推荐启动按钮发出模型启动指令。本实施例中模型启动指令是通过用户操作(例如点击)推荐启动按钮触发。例如，用户点击推荐启动按钮，发出模型启动指令，启动表情符推荐模型。接收用户实时输入的文字，表情符推荐模型输入接收的文字，输出相应的表情符，将输出的表情符部分或全部推荐给用户，供用户选择。本实施例可以根据用户的意愿启动表情符推荐。

本申请实施例中，推荐启动按钮可以是虚拟按钮，通过程序显示在显示装置上。具体的操作可以是通过鼠标点击，也可以是通过手指、触控笔等直接触控点击。或者是其他任何形式的虚拟按钮，及相应的操作方式。或者推荐启动按钮也可以是物理按钮。该物理按钮可以是形成于鼠标、或键盘、或其他外接设备上的实体键。具体的操作可以是直接点击或按压该物理按钮。

本申请可选实施例中，接收的模型启动指令具体包括：发出是否需要推荐表情符的提示；基于对提示的确认操作发出模型启动指令。本实施例中，可以是在用户输入文字时，发出是否需要推荐表情符的提示，用户可以对该提示进行确认操作，即确认需要推荐表情符，基于对该提示的确认操作发出模型启动指令。当然用户也可以对该提示进行否定操作，即不需要推荐表情符，此时不启动表情符推荐模型，在用户输入文字过程中部分推荐表情符。本实施例通过给出提示，由用户决定是否启动表情符推荐。通过对用户提示，提升了用户体验。本实施例中，可以是在启动某一可输入文字的操作界面时，即发出上述提示，也可以是启动某一输入法时，发出上述提示。其他发出提示的时机不再一一赘述。

本申请可选实施例中，在启动表情符推荐的情况下，可以通过对关闭推荐按钮操作发出关闭推荐指令。接收关闭推荐指令，则不再推荐表情符。该关闭推荐按钮也可以是虚拟按钮或物理按钮，具体可参考推荐启动按钮部分的相关描述。本实施例中，用户可以操作关闭推荐按钮，基于操作关闭推荐按钮发出关闭推荐指令，则不启动表情符推荐模型。可使用户根据需求选择是否需要启动表情符推荐模型进行表情符推荐。

本申请可选实施例中，获取用户输入的文字和表情符，用输入的文字和表情符对表情符推荐模型修正。本实施例中，通过用户输入的文字和表情符对表情符推荐模型进行修正，可使表情符推荐模型输出的表情符适应用户使用习惯。用户输入的文字和表情符对表情符推荐模型进行修正，可使表情符推荐模型更好的推荐出与用户使用习惯相符的表情符。用户选择匹配度靠后的推荐的表情符，或者选择推荐之外的其他表情符，说明推荐的表情符与用户习惯不符，经过修正之后，可以适应用户的习惯。

本申请可选实施例中，用户输入的表情符包括表情符推荐模型输出之外的表情符。本实施例中，用户可以不使用表情符推荐模型推荐的表情符，选择更加合适、更符合当下情景的表情符。用户的多样选择可使表情符推荐模型不断优化，推荐出更接近用户使用习惯的表情符。

本申请实施例提供了一种表情符推荐系统，该表情符推荐系统可实现上述实施例表情符推荐方法，上述表情符推荐方法的实施例可用于理解和说明以下表情符推荐系统的实施例。

图2出示了本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图。参见图2，本申请实施例的表情符推荐系统包括：

接收单元10，其用于接收文字；

表情符推荐模型11，其以接收的文字为输入，输出与接收的文字相对应的表情符；

推荐单元12，其用于推荐表情符推荐模型11输出的至少一个表情符。

本申请实施例的表情符推荐系统采用表情符推荐模型11来推荐表情符。当用户输入文字时，表情符推荐模型11以用户实时录入的文字作为输入，输出与输入的文字相匹配的表情符；在输出的表情符中选择至少一个推荐给用户。用户可以在推荐出来的表情符中进行选择。由于表情符推荐模型根据文字和表情符背后表达的情感来提供用于推荐的表情符，与文字内容匹配程度高，方便用户使用，提高了用户体验。本申请实施例的表情符推荐方法可在众多的表情符中为用户推荐最符合当前文字内容的表情符。

本申请可选实施例中，表情符推荐模型11以带有文字和表情符的语句作为样本对神经网络进行训练获得。接收单元10进行文字接收，表情符推荐模型11以接收单元10接收的文字作为输入，输出与其相对应的表情符，推荐单元12对模型11输出的表情符进行推荐。

本申请可选实施例中，接收单元10可以是接收用户实时输入的文字。本实施例中，接收单元10接收用户在终端界面实时输入的文字，例如用户在QQ聊天界面实时输入的文字。在用户输入文字的过程中推荐单元12随时进行表情符推荐，提升了模型推荐效率。

本申请可选实施例中，表情符推荐模型11可以在接收到启动指令才启动，进行表情符推荐。也可以是在接收到关闭指令，停止表情符推荐。

本申请可选实施例中，参见图3，图3为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图。表情符推荐系统还包括：界面获取单元13，用于获取用户输入文字的当前界面为何种界面；界面判断单元14，用于判断当前界面是否为预设界面，若当前界面为预设界面，发出模型启动指令。本实施例中，在符合某些条件(当前界面为预设界面)下主动触发模型启动指令。预设界面可以是根据用户的使用习惯设定，也可以是根据统计数据设定。例如，用户在使用即时通讯工具时，一般都使用表情符，那么根据用户的习惯，将即时通讯工具界面设定为预设界面，当获取到用户输入的当前界面为QQ、微信等即时通讯工具界面时，发出模型启动指令，启动表情符推荐模型。可以实时推荐表情符。或者根据统计数据，一般情况下，用户使用即时通讯工具，或日志等习惯使用表情符，将即时通讯工具界面、日志界面等设定为预设界面。当然，预设界面不限于上述例举的界面。本实施例中，通过对输入界面进行判断，可使表情符推荐模型在预设界面下启动，从而进行表情符推荐，提升用户使用感。

本申请可选实施例中，参见图4，图4为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图。表情符推荐系统还包括：推荐启动按钮15，基于操作推荐启动按钮发出模型启动指令。本实施例中模型启动指令是通过用户操作(例如点击)推荐启动按钮触发。例如，用户点击推荐启动按钮，发出模型启动指令，启动表情符推荐模型。接收用户实时输入的文字，表情符推荐模型输入接收的文字，输出相应的表情符，将输出的表情符部分或全部推荐给用户，供用户选择。本实施例可以根据用户的意愿启动表情符推荐。

本申请实施例中，推荐启动按钮可以是虚拟按钮，通过程序显示在显示装置上。具体的操作可以是通过鼠标点击，也可以是通过手指、触控笔等直接触控点击。或者是其他任何形式的虚拟按钮，及相应的操作方式。或者推荐启动按钮也可以是物理按钮。该物理按钮可以是形成于鼠标、或键盘、或其他外接设备上的实体键。具体的操作可以是直接点击或按压该物理按钮。

本申请可选实施例中，参见图5，图5为本申请表情符推荐系统的一实施例的结构示意图。表情符推荐系统还包括：提示单元16：用于发出是否需要推荐表情符的提示；基于对提示的确认操作发出模型启动指令。本实施例中，可以是在用户输入文字时，提示单元发出是否需要推荐表情符的提示，用户可以对该提示进行确认操作，即确认需要推荐表情符，基于对该提示的确认操作发出模型启动指令。当然用户也可以对该提示进行否定操作，即不需要推荐表情符，此时不启动表情符推荐模型，在用户输入文字过程中部分推荐表情符。本实施例通过给出提示，由用户决定是否启动表情符推荐。通过对用户提示，提升了用户体验。本实施例中，可以是在启动某一可输入文字的操作界面时，即发出上述提示，也可以是启动某一输入法时，发出上述提示。其他发出提示的时机不再一一赘述。

本申请可选实施例中，还可以包括关闭推荐按钮17，基于操作该关闭推荐按钮17，发出关闭推荐指令，关闭表情符推荐模型。在启动表情符推荐的情况下，可以通过对关闭推荐按钮17操作发出关闭推荐指令。接收关闭推荐指令，则不再推荐表情符。该关闭推荐按钮也可以是虚拟按钮或物理按钮，具体可参考推荐启动按钮部分的相关描述。本实施例中，用户可以操作关闭推荐按钮，基于操作关闭推荐按钮发出关闭推荐指令，则不启动表情符推荐模型。可使用户根据需求选择是否需要启动表情符推荐模型进行表情符推荐。

本申请可选实施例中，接收单元10还用于接收用户输入的文字和表情符，用输入的文字和表情符对表情符推荐模型进行修正。本实施例中，用户可以选择推荐的表情符，也可以选择推荐之外的其他表情符，接收单元10接收用户输入的文字和表情符对神经网络进行在线训练，修正表情符推荐模型。经过修正的表情符推荐模型，在后续推荐出的表情符会更符合用户的使用习惯。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述表情符推荐方法的步骤。其中，计算机可读存储介质可以包括但不限于任何类型的盘，包括软盘、光盘、DVD、CD-ROM、微型驱动器以及磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、DRAM、VRAM、闪速存储器设备、磁卡或光卡、纳米系统(包括分子存储器IC)，或适合于存储指令和/或数据的任何类型的媒介或设备。

本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任一实施例方法的步骤。在本申请实施例中，处理器为计算机系统的控制中心，可以是实体机的处理器，也可以是虚拟机的处理器。

本申请实施例中的电子设备包括但不限于手机、平板电脑等。

在本申请中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或顺序；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本申请的限制。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种表情符推荐方法，其特征在于，包括：

接收文字；

以接收的文字作为表情符推荐模型的输入，推荐所述表情符推荐模型输出的至少一个表情符；

所述表情符推荐模型以带有文字和表情符的语句作为样本对神经网络进行训练得到。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述神经网络为循环神经网络或长短期记忆神经网络。

3.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，接收的所述文字包括用户输入的文字。

4.根据权利要求3所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

接收模型启动指令；

启动所述表情符推荐模型。

5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

获取用户输入文字的当前界面；

若所述界面为预设界面，发出模型启动指令。

6.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

基于操作推荐启动按钮发出模型启动指令。

7.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

发出是否需要推荐表情符的提示；

基于对所述提示的确认操作发出模型启动指令。

8.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，还包括：

获取用户输入的文字和表情符，用输入的所述文字和表情符对所述表情符推荐模型修正。

9.根据权利要求8所述的推荐方法，其特征在于，用户输入的表情符包括所述表情符推荐模型输出之外的表情符。

10.一种表情符推荐系统，其特征在于，包括：

接收单元，其用于接收文字；

表情符推荐模型，其以接收的所述文字为输入，输出与接收的所述文字相对应的表情符；

推荐单元，其用于推荐所述表情符推荐模型输出的至少一个表情符。

11.一种计算机可读存储介质，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所述权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。

12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。