CN109597496A - 一种信息预测方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种信息预测方法、装置及设备，所述方法包括：当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；根据所获取的建议句首词生成预测结果。本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
Description
技术领域
本发明涉及输入法技术领域，特别是涉及一种信息预测方法、装置及设备。
背景技术
输入法应用是依赖于词库和输入引擎的产品。词库是基于大量的语料统计结果生成的，包含词条和使用频率两个部分。输入引擎提供输入法的基本功能，通过对输入法词频得分进行统计，实现输入预测、纠错、补全等功能。
其中，输入预测部分包括：根据用户输入的上文内容进行预测的上文预测。
具体的，上文预测是根据用户已经输入的上文，给出下一个词的预测结果，比如用户输入“as soon as”，输入法应用给出“possible”的作为下一个词的预测结果。这是因为在大量的语料中统计出，as soon as与possible共现的概率高，所以会给出possible的预测结果。但在没上文时，则无法进行预测。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种信息预测方法，以实现提高信息预测结果准确率，提高用户体验。
本发明实施的一方面，提供了一种信息预测方法，所述方法包括：
当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
可选的，在所述目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述方法还包括：
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
可选的，所述将根据所获取的建议句首词生成预测结果的步骤，包括：
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
可选的，所述获得调用主体的应用程序类型的步骤，包括：
获取所述调用主体的包名；
根据所述包名确定所述调用主体的类型。
可选的，所述方法还包括：
获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
本发明实施的又一方面，还一种信息预测装置，包括：
第一获取模块，用于当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
第二获取模块，用于获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
生成模块，用于根据所获取的建议句首词生成预测结果。
可选的，在所述目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述第二获取模块，还用于，
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
可选的，所述生成模块，具体用于，
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
可选的，所述第一获取模块，具体用于，
获取所述调用主体的包名；
根据所述包名确定所述调用主体的类型。
可选的，所述装置还包括：
更新模块，用于获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
本发明实施的有一方面，还提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一所述的信息预测方法。
在本发明实施的又一方面，还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中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的信息预测方法。
在本发明实施的又一方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的信息预测方法。
本发明实施例提供的信息预测方法、装置、及设备，在调用主体调用输入法应用时，首先确定调用主体的应用程序类型作为目标类型，然后根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系，获取目标类型对应的建议句首词生成预测结果。本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种信息预测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例又一种信息预测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例又一种信息预测方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种信息预测装置的结构示意图；
图5为本发明实施例又一种信息预测装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的一种信息预测方法，可以应用于服务器，也可以应用于输入法应用。当应用于服务器时，预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系可以为：服务器统计所有使用输入法应用的用户在不同的应用程序类型中使用过的句首词得到的；当应用于输入法应用时，预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系可以为：输入法应用统计所在终端对应的用户使用过的句首词得到的，也可以是从服务器获取的、服务器统计所有使用输入法应用的用户在不同的应用程序类型中使用过的句首词。
以下首先以本发明实施例提供的一种信息预测方法应用于输入法应用侧进行说明。参照图1，该方法具体包括：
S100，当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用。
一种实现方式中，满足空上文预测条件，可以是输入法应用接收到某一应用程序调起输入法应用键盘的指令，用户还没有进行任何输入时的情况，还可以是输入法应用接收到用户通过输入法应用的键盘输入句号时的情况，还可以是输入法应用接收到用户通过输入法应用的键盘输入回车键时的情况。
调用主体即为调用输入法应用的应用，例如用户经常使用的微信、QQ、微博等需要调用输入法应用进行文字输入的应用。
应用程序类型即为应用程序所属的应用类型，例如，Whatsapp、messenger、微信等应用程序所属的应用类型为：聊天类型；Google地图、百度地图等应用程序所属的应用类型为：地图类型；百度浏览器、UC浏览器、Google浏览器等应用程序所属的应用类型为：搜索类型。
S110，获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词。
上述建议句首词可以理解为：建议使用的句首词，是通过统计在所属相同应用程序类型的应用程序中使用过的句首词得到的。例如，聊天类：对应的建议句首词有You\Seeyou\hi等词。
一种实现方式中，预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系记录有不同的调用输入法应用的应用程序类型、建议句首词和建议句首词的使用频率。
上述使用频率可以理解为某个句首词在单位时间内的使用次数，其中，单位时间可以理解为一个小时、一天、一周、一个月等时间单位。
例如，上述单位时间取一天时，应用程序类型与建议句首词的对应关系可以表示为：聊天类：You，1000次/天；See you，1200次/天；hi，1150次/天。
一种实现方式中，目标类型的建议句首词可以是由输入法应用实时统计更新的，根据输入法应用所在终端对应的用户使用过的句首词得到的。
一种实现方式中，目标类型的建议句首词还可以是由输入法应用将目标类型发送至服务器之后，根据服务器反馈的应用程序类型与建议句首词的对应关系，获取的建议句首词。其中，服务器反馈的应用程序类型与建议句首词的对应关系可以是根据所有使用输入法应用的用户在不同应用程序类型中使用过的句首词进行统计得到的，也可以根据输入法应用所在终端对应的用户在不同应用类型中使用过的句首词进行统计得到的。
S120，根据所获取的建议句首词生成预测结果。
一种实现方式中，可以根据获取的建议句首词的使用频率的高低，选择预设数量个使用频率高的建议句首词作为预测结果，也就是按照使用频率由高到低的顺序选择选择预设数量个建议句首词生成预测结果。其中，预设数量可以为具体的数量，如7个或8个或9个等，也可以根据实际需要进行设置。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
一种实现方式中，如图2所示，，本发明实施例又一种信息预测方法流程示意图，包括：
S11，当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
S11与S100相同，具体详见上述S100。
S12，判断目标类型是否具有预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系；如果是，执行S13；如果否，执行14；
S13，获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
S13与S110相同，具体详见S110。
S14，获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词；
通用句首词即为在所有收集到的语料中不区分应用程序类型进行统计的句首词得到的建议句首词。
当目标类型不具有预先统计的对应关系时，为用户提供根据通用句首词生成的预测结果，从而避免了目标类型不具有预先统计的对应关系时不能生成预测结果的情况。
S15，根据所获取的建议句首词生成预测结果。
S15与S120相同，具体详见上述S120。
一种实现方式中，如图3所示，本发明实施例又一种信息预测方法，包括：
S21，当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
S22，判断目标类型是否具有预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系；如果是，执行S23；如果否，执行24；
S23，获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
S24，获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词；
S21-S24分别与上述S11-S14相同，具体详见上述记载。
S25，获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
S26，根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
S27，生成包含所选择句首词的预测结果。
展示区域的大小一般是有限的可以用展示区域中所能放置的字符数量来表示，也可以用展示区域长和宽的大小来表示。例如，展示区域中可以放置20个字符，则表明展示区域中可以放置10个汉字，或20个英文字母。
建议句首词的词长可以理解为建议句首词包含的字符数量，例如，“你好”包含两个字四个字符，“hi”包含两个字符。
例如，获得用于展示预测结果的展示区域的大小为20个字符后，将获取的建议句首词按照使用频率的高低进行排序，然后根据排序后的建议句首词的词长，计算展示区域所能展示的建议句首词的数量，例如，建议句首词的均词长为4个字符，则表明展示区域能够展示5个建议句首词。最后在排序后的建议句首词中选取计算得到的数量个建议句首词作为预测结果。
一种实现方式中，所述获得调用主体的应用程序类型的步骤，包括：
获取所述调用主体的包名；根据所述包名确定所述调用主体的类型。
包名(Package name)在Android系统中是判断一个应用程序的唯一标识，不同的应用程序可以有同样的名字，但是它的包名不可以相同。基于此，某一应用程序刚调起输入法应用的键盘时，输入法应用可以获取该应用程序的包名，以此来判断调用输入法应用的应用类型。例如，检测到调用输入法应用的应用程序的包名为com.tencent.mm，则可以判断出调用输入法应用的应用程序为微信，进而确定该应用程序类型为聊天类，将聊天类确定为目标类型。
一种实现方式中，所述方法还包括：
获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
一种实施方式中，当获得调用主体使用的句首词之后，首先确定于预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系中是否存在目标类型，如果存在该目标类型，则继续判断预先统计的目标类型与建议句首词之间的对应关系中是否存在调用主体使用的句首词，如果存在则增加该调用主体使用的句首词的使用频率，如果不存在则将该调用主体使用的句首词添加到目标类型与建议句首词的对应关系中。
如果预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系中不存在该目标类型，则可以将调用主体使用的句首词增加到通用句首词中；也可以建立目标类型与建议句首词的对应关系，然后将调用主体使用的句首词更新到建立的目标类型与建议句首词的对应关系中。
一种实施方式中，还可以固定每个应用程序类型对应的建议句首词的个数，如建议句首词的个数固定为9个，将统计得到的使用频率高的9个句首词作为建议句首词，具体应用中统计的句首词的使用频率会实时的发生变化，当建议句首词以外的句首词的使用频率超过建议句首词中的句首词的使用频率时，则将建议句首词中使用频率最低的句首词替换，以保证建议句首词为统计的句首词中使用频率最高的9个。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
本发明实施例信息预测方法应用于服务器时，所述方法包括：
当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系，获取所述目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
一种实现方式中，服务器接收到输入法应用发送的建议句首词获得请求后，可以认为满足空上文预测条件。其中，上述建议句首词获得请求中可以携带调用主体的应用程序类型，这种情况下，服务器获得调用主体的应用程序类型时，通过解析上述建议句首词获得请求即可获得。当然，上述建议句首词获得请求中也可以不携带调用主体的应用程序类型，而是携带调用主体的标识、调用主体的包名等等，然后服务器从建议句首词获得请求中解析出上述信息后，根据解析出的上述信息确定调用主体的应用程序类型。
需要说明的是，本申请仅仅以上述为例进行说明，并不对本申请构成限定。
一种实施方式中当目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述方法还包括：
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
本发明实施例一种实施方式中所述将根据所获取的建议句首词生成预测结果的步骤，包括：
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
一种实现方式中，用于展示预测结果的展示区域的大小可以是固定大小，这时服务器获得用于展示预测结果的展示区域的大小时，直接按照上述固定大小获得即可。
另一种实现方式中，输入法应用还可以将其用于展示预测结果的展示区域大小发送给服务器，这样当服务器接收到上述输入法应用发送的展示区域大小后即获得了用于展示预测结果的展示区域的大小。
再一种实现方式中，用于展示预测结果的展示区域的大小还可以与输入法应用所在的终端的屏幕大小等硬件因素相关，这时获得用于展示预测结果的展示区域大小时，可以先获得输入法应用所在终端的硬件信息，然后根据所获得的硬件信息确定用于展示预测结果的展示区域的大小。
一种实施方式中，所述获得调用主体的应用程序类型的步骤，包括：
获取所述调用主体的包名；
根据所述包名确定所述调用主体的类型。
一种实现方式中，服务器可以通过输入法应用发送调用主体包名的方式获得调用主体的包名。
另一种实现方式中，服务器还可以从输入法应用获得调用主体的标识等信息，然后根据所获得的标识等信息确定调用主体的包名。
一种实现方式中，所述方法还包括：
获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
对于服务器而言，上述调用主体使用的句首词为输入法应用发送至服务器的。
需要说明的是，上述应用于服务器时而实现的信息预测方法的其他实施例与前述方法实施例部分所述的信息预测方法的各个实施例相同，具体步骤可以参照前述方法实施例部分，在此不在赘述。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
参照图4，示出了本发明实施例提供的一种信息预测装置的结构示意图，该装置具体包括：
第一获取模块200，用于当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
第二获取模块210，用于获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
生成模块220，用于根据所获取的建议句首词生成预测结果。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
一种实现方式中，在所述目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述第二获取模块210，还用于，
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
一种实现方式中，所述生成模块220，具体用于，
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
一种实现方式中，所述第一获取模块200，具体用于，
获取所述应用程序的包名；
根据所述包名确定所述应用程序的类型。
一种实现方式中，如图5所示，为本发明实施例又一种信息预测装置结构示意图，包括：
第一获取模块200，用于当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
第二获取模块210，用于获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
生成模220，用于根据所获取的建议句首词生成预测结果。
更新模块230，用于获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图6所示，包括处理器001、通信接口002、存储器003和通信总线004，其中，处理器001，通信接口002，存储器003通过通信总线004完成相互间的通信，
存储器003，用于存放计算机程序；
处理器001，用于执行存储器003上所存放的程序时，实现本发明实施例所述的信息预测方法。
具体的上述方法包括：
在满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
当识别到用户对输入法的操作取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
需要说明的是，上述通过执行存储器003上所存放的程序而实现的信息预测方法的其他实施例与前述方法实施例部分所述的信息预测方法的各个实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral PomponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Ne twork Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Applica tion SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，简称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。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机实现本发明实施例所述的信息预测方法。
具体的，上述信息方法，包括：
当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
需要说明的是，上述通过执行计算机可读存储介质所存放的程序而实现的信息预测方法的其他实施例与前述方法实施例部分所述的信息预测方法的各个实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机实现本发明实施例所述的信息预测方法。
具体的，上述信息预测方法，包括：
当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
需要说明的是，上述通过执行计算机程序产品所存放的指令而实现的信息预测方法的其他实施例与前述方法实施例部分所述的信息预测方法的各个实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例通过对在不同应用程序类型的应用程序中使用的句首词进行统计，在用户通过调用主体进行输入时，根据调用主体的应用程序类型为用户提供建议句首词作为预测结果，以提高预测结果的准确性，提高用户体验。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种信息预测方法，其特征在于，所述方法包括：
当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
根据所获取的建议句首词生成预测结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述方法还包括：
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将根据所获取的建议句首词生成预测结果的步骤，包括：
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得调用主体的应用程序类型的步骤，包括：
获取所述调用主体的包名；
根据所述包名确定所述调用主体的类型。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
6.一种信息预测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于当识别到用户对输入法的操作满足空上文预测条件时，获得调用主体的应用程序类型，作为目标类型，其中，所述调用主体为：调用输入法应用的应用；
第二获取模块，用于获取根据预先统计的应用程序类型与建议句首词的对应关系确定的目标类型对应的建议句首词；
生成模块，用于根据所获取的建议句首词生成预测结果。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述目标类型不具有预先统计的对应关系时，所述第二获取模块，还用于，
获取通用句首词，并根据所获得的通用句首词生成预测结果，其中，通用句首词为：根据所有收集到的语料统计句首词得到的建议句首词。
8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述生成模块，具体用于，
获得用于展示预测结果的展示区域的大小；
根据所获得的大小、所获得建议句首词的词长和使用频率，按照使用频率由高到低的顺序，从所获得的建议句首词中选择句首词；
生成包含所选择句首词的预测结果。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，具体用于，
获取所述调用主体的包名；
根据所述包名确定所述调用主体的类型。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
更新模块，用于获得所述调用主体使用的句首词，并根据所获得的句首词和所述目标类型，更新所述目标类型与建议句首词之间的对应关系。
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