CN110162710A - 输入场景下信息推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种输入场景下信息推荐方法及装置，该方法包括：接收用户的输入信息；确定所述输入信息中包含的实体；获取所述实体对应的属性信息；基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；根据所述组合关键词生成推荐信息。利用本发明，可以使生成的推荐信息更能体现出用户关心的推荐实体的主要功能点，大大提升了推荐效果及推荐信息的点击率。

Description

输入场景下信息推荐方法及装置

技术领域

本发明涉及信息处理领域，具体涉及一种输入场景下信息推荐方法及装置。

背景技术

在聊天场景下，现有的一些即时聊天工具，会识别用户输入中所包含的实体、较为重要的词语片段，并以这些实体的词语片段为基础配合相关的推荐创意，提供相关的搜索、推荐等服务。例如，用户输入“我想了解一下神仙水”，在现有的实现方案中会识别出实体词语片段“神仙水”，然后将其插入到线下编辑好的创意模板如“{关键词}哪里便宜？”，得到最终展示的创意“神仙水哪里便宜？”，将该创意信息推荐给用户。

在这类实现方案中，词语片段往往集中于实体类的名词，仅仅将这些实体类的名词作为关键词插入推荐的展示创意，最终得到的创意信息大都千篇一律，不能反映出推荐实体的亮点，影响用户体验、无法提升推荐的点击率与效果。

发明内容

本发明实施例提供一种输入场景下信息推荐方法及装置，以解决现有技术中生成的推荐信息无法反映出推荐实体的亮点，影响用户体验的问题。

为此，本发明提供如下技术方案：

一种输入场景下信息推荐方法，所述方法包括：

接收用户的输入信息；

确定所述输入信息中包含的实体；

获取所述实体对应的属性信息；

基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；

根据所述组合关键词生成推荐信息。

可选地，所述属性信息包括：通用属性和特殊属性；所述通用属性对应于所有类别的实体，所述特殊属性对应于特定类别的实体，不同类别的实体对应的特殊属性不同。

可选地，所述方法还包括：

基于语料库，利用模板匹配和/或分类模型离线挖掘生成对应各实体的属性信息。

可选地，所述基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词包括：

利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词；

利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

可选地，所述利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词包括：

将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词；或者

将所述实体及其对应的属性信息填充到预先设置的关键词模板中，生成各候选关键词。

可选地，所述将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词包括：

依次选择所述实体对应的一个或者多个属性信息；

将所述实体和选择的所述实体对应的属性信息进行组合，生成候选关键词。

可选地，所述利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词包括：

将所述候选关键词输入所述语言模型，计算得到所述候选关键词的得分；

将得分大于设定阈值的候选关键词作为组合关键词。

可选地，所述根据所述组合关键词生成推荐信息包括：

将所述组合关键词插入预先设计的文案模板中，生成推荐信息。

可选地，所述方法还包括：

将所述推荐信息作为检索内容标题或者作为推荐内容标题展示给用户。

一种输入场景下信息推荐装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户的输入信息；

实体确定模块，用于确定所述输入信息中包含的实体；

属性信息获取模块，用于获取所述实体对应的属性信息；

关键词生成模块，用于基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；

推荐信息生成模块，根据所述组合关键词生成推荐信息。

可选地，所述属性信息包括：通用属性和特殊属性；所述通用属性对应于所有类别的实体，所述特殊属性对应于特定类别的实体，不同类别的实体对应的特殊属性不同。

可选地，所述装置还包括：

属性挖掘模块，用于基于语料库，利用模板匹配和/或分类模型离线挖掘生成对应各实体的属性信息。

可选地，所述关键词生成模块包括：

候选关键词生成单元，用于利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词；

筛选单元，用于利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

可选地，所述候选关键词生成单元包括：

组合单元，用于将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词；或者

模板填充单元，用于将所述实体及其对应的属性信息填充到预先设置的关键词模板中，生成各候选关键词。

可选地，所述组合单元，具体用于依次选择所述实体对应的一个或者两个属性信息，将所述实体和选择的所述实体对应的属性信息进行组合，得到各候选关键词。

可选地，所述筛选单元包括：

得分计算单元，用于将所述候选关键词输入所述语言模型，计算得到所述候选关键词的得分；

选择单元，用于将得分大于设定阈值的候选关键词作为组合关键词。

可选地，所述推荐信息生成模块，具体用于将所述组合关键词插入预先设计的文案模板中，生成推荐信息。

可选地，所述装置还包括：

推荐模块，用于将所述推荐信息作为检索内容标题或者作为推荐内容标题展示给用户。

一种电子设备，包括：一个或多个处理器、存储器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现前面所述的方法。

一种可读存储介质，其上存储有指令，所述指令被执行以实现前面所述的方法。

本发明实施例提供的输入场景下信息推荐方法及装置，不仅从所述输入信息中提取其包含的实体，而且还考虑到所述实体对应的属性信息，基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词，根据所述组合关键词生成推荐信息，从而使生成的推荐信息更能体现出用户关心的推荐实体的主要功能点，大大提升了推荐效果及推荐信息的点击率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例输入场景下信息推荐方法的流程图；

图2是本发明实施例中利用关键词模板生成组合关键词的过程示意图；

图3是本发明实施例输入场景下信息推荐装置的一种结构框图；

图4是本发明实施例输入场景下信息推荐装置的另一种结构框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于输入场景下信息推荐方法的装置的框图；

图6是本发明实施例中服务器的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

针对用户的输入信息通常具有长度短、特征稀疏、不规范、歧义等特点，本发明实施例提供一种输入场景下信息推荐方法及装置，不仅从所述输入信息中提取其包含的实体，而且还考虑到所述实体对应的属性信息，基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词，根据所述组合关键词生成推荐信息。

如图1所示，是本发明实施例输入场景下信息推荐方法的流程图，包括以下步骤：

步骤101，接收用户的输入信息。

步骤102，确定所述输入信息中包含的实体。

具体地，可以通过查找预先建立的实体库来确定所述输入信息中包含的实体。比如，利用字典树查找算法，识别用户的输入信息中所包含的关键实体。

所述实体库可以基于语料库，比如查询日志、广告库报文等文档来构建。具体地，基于所述文档分类别地进行实体和属性的挖掘，然后通过人工标注进行校验筛选，最终建立包含多个类别的实体库，比如实体类别可以包括但不限于：美妆、电子、服装等。

基于所述语料库，可以利用模板匹配和/或分类模型等方式进行离线挖掘，生成对应各实体的属性信息。例如，查询日志中的查询词为“补水保湿面膜排行榜”、“美白面膜排行榜”，与通过人工设定的模板“XXX面膜排行榜”进行匹配，就可以将“补水保湿”“美白”这两个对应实体“面膜”的属性挖掘出来。

所述实体库中可以包含多个类别的实体，每个实体具有所属类别及所述实体对应的属性信息。对于一些多义实体，可以对应多个不同类别。

例如，用户的输入信息为“我想了解下神仙水”，通过查找所述实体库，确定其中包含的实体有“神仙水”，实体类别为“美妆类”。

需要说明的是，在实际应用中，所述实体库可以进行定期更新，比如半年更新一次。

步骤103，获取所述实体对应的属性信息。

前面提到，实体库中不仅包含有实体，而且还包含各实体对应的属性信息。考虑到不同类别的实体具有不同的性质、功能等特点，在本发明实施例中，将所述属性信息分为：通用属性和特殊属性。其中，所述通用属性对应于所有类别的实体，所述特殊属性对应于特定类别的实体，不同类别的实体对应的特殊属性不同。所述属性信息比如可以包括但不限于：产地、类型、颜色、功效、品牌、系列、性别、季节、人群、相关实体等信息。其中，性别、人群、季节等属性属于通用属性；每个实体类别的特殊属性各不相同，以美妆类为例，特殊属性有品牌、功效、成分、类型、颜色、产地等属性。上述各属性还可进一步细分，例如，人群属性分为婴幼儿、孕妇、学生等。

例如，通过查找所述实体库，得到实体“神仙水”的通用属性有性别属性“女性”、人群属性“20～40岁人群”；特殊属性有品牌属性“SK-II”、功能属性“补水/保湿/嫩白”、类型属性“护肤精华”、产地属性“韩国”等。

步骤104，基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词。

具体地，可以先利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词，然后再利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

生成所述候选关键词的方式可以有多种，比如：

一种方式可以是依次选择所述实体对应的一个或者多个属性信息，将所述实体和选择的所述实体对应的属性信息进行组合，生成一系列新的关键词。实体和属性信息的组合可以有多种方式，比如：将属性信息放在实体词前面、将属性信息放在实体词后面、多个属性信息两两组合成新的属性后再放在实体词前面或者后面、实体词和属性信息之间添加助词例如“的”等。

另一种方式可以是预先设置一些关键词模板，利用关键词模板生成一系列新的关键词，比如，将所述实体及其对应的属性信息填充到关键词模板的相应位置，如图2所示。例如，得到的实体词为“神仙水”；获取该实体词“神仙水”对应的属性信息可以包括：[类别]护肤精华、[品牌]SK-II、[功能]补水/保湿/美白、[性别]女性等；假设预先设置的关键词模板包括“{性能}的{实体词}”、“{品牌}{实体词}”、“{性别}专用的{实体词}”；将上述得到的实体词以及其对应的属性信息对各关键词模板进行填充，可以得到新的关键词“保湿的神仙水”、“SK-II神仙水”、“女性专用的神仙水”等。

为了使上述任意方式得到的一系列新的关键词更符合表达习惯，可以将生成的一系列新的关键词作为候选关键词，利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。具体地，将所述候选关键词输入所述语言模型，计算得到所述候选关键词的得分，将得分大于设定阈值的候选关键词作为组合关键词。

所述语言模型可以基于候选关键词的通顺度、长度、实体词位置、语法信息等对每个候选关键词进行打分，根据各候选关键词的得分确定需要保留的候选关键词，作为关键词最终结果。例如，对于实体词“神仙水”，最终生成的组合关键词有：“深度保湿的神仙水”、“护肤精华神仙水”等。

所述语言模型可以利用用户正常的查询词作为正例，将查询词随机打乱词序后得到的词语序列作为负例，基于正负例数据的训练数据，采用业内常用的多层感知器神经网络算法训练得到。

需要说明的是，为了避免最终得到的组合关键词过长，还可以在利用语言模型进行筛选之前，将所述候选关键词的字数限制在设定字数(比如10个字)之内，比如将超过所述设定字数的候选关键词去除。

所述组合关键词可以在用户输入过程中线上自动生成，无需人工干预，不仅效率高，而且通过对实体属性的挖掘，可以更好地把握细粒度的用户关注的实体功能，使生成的组合关键词具有更好的丰富性和灵活性，更好地抓住用户获取信息的意图点；通过对候选关键词的过滤，可以避免最终生成的组合关键词的语义、语法错误等。

另外，所述组合关键词也可以与特定的实体线下绑定，在用户的输入过程中通过载入关键词词表的方式产生。具体地，人工将质量比较高且比较普适的关键词筛选出来保存到关键词词表中，当线上任务触发时，直接通过查表方式得到与实体绑定的关键词，将与实体绑定的关键词作为所述组合关键词，这样获得组合关键词的效率比较高。例如：与实体词“面膜”相关的质量比较高且普适的关键词有“美白保湿的面膜”“抗皱润肤的面膜”等，可以将这些关键词保存到关键词词表中。当用户输入信息中包含实体“面膜”时，通过查表就可以得到这些高质量的关键词。

步骤105，根据所述组合关键词生成推荐信息。

具体地，可以将所述组合关键词插入预先设计的文案模板中，生成推荐信息。

例如，对于实体词“神仙水”，最终生成的组合关键词有：“深度保湿的神仙水”、“护肤精华神仙水”等。文案模板为“{关键词}哪个牌子好”，利用上述组合关键词，生成推荐信息有：“深度保湿的神仙水哪里便宜”、“护肤精华神仙水哪里便宜”等。

在本发明输入场景下信息推荐方法另一实施例中，还可以将生成的推荐信息展示给用户，具体可以将所述推荐信息作为检索内容标题或者作为推荐内容标题等进行展示。

比如，当用户输入“我想买面膜”时，利用本发明方案，生成组合关键词“美白面膜”，将该组合关键词插入到文案模板“{关键词}哪个牌子好”中，生成新的文案标题为“美白面膜哪个牌子好”，将其展示给用户。比如，在聊天场景下，可以将生成的文案标题展示在输入面板中。

利用本发明实施例提供的输入场景下信息推荐方法，可以自动、准确地确定用户知识获取意图的词语片段，进而利用这些词语片段生成相应的推荐信息，使生成的推荐信息更能体现出用户关心的推荐实体的主要功能点，大大提升了推荐效果及推荐信息的点击率。

比如，用户输入“我想了解一下神仙水”。

在传统的实现方案中会识别出实体词语片段“神仙水”，然后将其插入到线下编辑好的创意模板，如“{关键词}哪里便宜？”，得到最终展示的创意“神仙水哪里便宜？”。

本发明实施例提供的方案，不仅从用户输入信息中提取其包含的实体，而且还考虑到所述实体对应的属性信息，特别是用户输入信息中没有涉及的、但是实体本身所蕴含的属性，然后基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词。例如，上述用户输入信息中的“神仙水”，会包含“补水”、“保湿”、“嫩白”等用户关注的功能，但是用户在输入时可能并不知道、或者并未提及。因此，利用本发明方案，基于预先建立的实体库，确定用户输入信息中包含化妆品实体“神仙水”，进而再基于实体库获取实体“神仙水”对应的通用属性和特殊属性，其中，通用属性有性别属性“女性”、人群属性“20～40岁人群”；特殊属性有品牌属性“SK-II”、功能属性“补水/保湿/嫩白”、类型属性“护肤精华”、产地属性“韩国”等。将实体和其对应的属性信息进行组合，得到组合关键词有：“神仙水的补水功能”、“保湿的神仙水”、“补水的神仙水”、“嫩白的神仙水”、“护肤精华神仙水”等。也就是说，在插入文案模板的关键词中，不仅仅是“神仙水”，而是“神仙水的补水功能”、“保湿的神仙水”、“补水的神仙水”、“嫩白的神仙水”、“护肤精华神仙水”等。将这些组合关键词插入文案模板时，其创意就能更加贴合用户的需求，进而提高推荐效果，提升用户满意度。比如，将上述生成的组合关键词“保湿的神仙水”插入到“{关键词}哪里便宜？”的文案模板中，得到新的推荐信息“保湿的神仙水哪里便宜？”，而不仅仅是“神仙水哪里便宜？”，这样更能展示出用户关心的推荐实体的主要功能点，从而提高推荐效果及用户对推荐信息的点击率。

相应地，本发明实施例还提供一种输入场景下信息推荐装置，如图3所示，是该装置的一种结构框图。

在该实施例中，所述装置包括以下各模块：

接收模块401，用于接收用户的输入信息；

实体确定模块402，用于确定所述输入信息中包含的实体；

属性信息获取模块403，用于获取所述实体对应的属性信息；

关键词生成模块404，用于基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；

推荐信息生成模块405，根据所述组合关键词生成推荐信息。

上述实体确定模块402具体可以通过查找预先建立的实体库，确定所述输入信息中包含的实体。比如，利用字典树查找算法，识别用户的输入信息中所包含的关键实体。

所述实体库可以由相应的实体库构建模块(未图示)基于语料库，比如查询日志、广告库报文等文档来构建。另外，所述实体库构建模块还可对已构建的实体库进行定期更新，以保证实体库中收录的实体有更好的覆盖。所述实体库构建模块可以作为本发明输入场景下信息推荐装置的一部分，也可以独立于该装置，对此本发明实施例不做限定。

所述实体库中可以包含多个类别的实体，每个实体具有所属类别及所述实体对应的属性信息。对于一些多义实体，可以对应多个不同类别。所述属性信息可以包括：通用属性和特殊属性；所述通用属性对应于所有类别的实体，所述特殊属性对应于特定类别的实体，不同类别的实体对应的特殊属性不同。

与实体对应的属性信息可以由属性挖掘模块(未图示)基于语料库挖掘得到，比如可以利用模板匹配和/或分类模型离线挖掘生成对应各实体的属性信息。同样，所述属性挖掘模块可以作为本发明输入场景下信息推荐装置的一部分，也可以独立于该装置，对此本发明实施例不做限定。

上述关键词生成模块404具体可以先利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词，然后再利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

在一个实施例中，所述关键词生成模块404可以包括以下各单元：

候选关键词生成单元，用于利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词；

筛选单元，用于利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

所述候选关键词生成单元可以采用多种方式生成所述候选候选关键词，比如采用组合方式或者模板方式来生成所述候选关键词，相应地，所述候选关键词生成单元可以包括：组合单元、或者模板填充单元。其中：

所述组合单元用于将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词；比如依次选择所述实体对应的一个或者两个属性信息，将所述实体和选择的所述实体对应的属性信息进行组合，得到各候选关键词。

所述模板填充单元用于将所述实体及其对应的属性信息填充到预先设置的关键词模板中，生成各候选关键词。

所述筛选单元具体可以包括：得分计算单元和选择单元。其中，所述得分计算单元用于将所述候选关键词输入所述语言模型，计算得到所述候选关键词的得分；所述选择单元用于将得分大于设定阈值的候选关键词作为组合关键词。

所述语言模型可以利用用户正常的查询词作为正例，将查询词随机打乱词序后得到的词语序列作为负例，基于正负例数据的训练数据，采用业内常用的多层感知器网络算法训练得到。

进一步地，为了避免最终得到的组合关键词过长，还可以在所述候选关键词生成和所述筛选单元之间设置字数检查单元，用于将超过设定字数的候选关键词去除，以将所述候选关键词的字数限制在设定字数之内。

上述推荐信息生成模块405具体可以将所述组合关键词插入预先设计的文案模板中，生成推荐信息。

在本发明输入场景下信息推荐装置另一实施例中，如图4所示，所述装置还可包括：推荐模块406，用于将生成的推荐信息展示给用户，具体可以将所述推荐信息作为检索内容标题或者作为推荐内容标题等进行展示。

本发明实施例提供的输入场景下信息推荐装置，不仅从用户输入信息中提取其包含的实体，而且还考虑到所述实体对应的属性信息，特别是用户输入信息中没有涉及的、但是实体本身所蕴含的属性，然后基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成一系列组合关键词，将这些组合关键词插入文案模板，使其创意就能更加贴合用户的需求，进而提高推荐效果，提升用户满意度。

利用本发明实施例提供的输入场景下信息推荐方法及装置，可以自动、准确地确定用户知识获取意图的词语片段，进而利用这些词语片段生成相应的推荐信息，使生成的推荐信息更能体现出用户关心的推荐实体的主要功能点，大大提升了推荐效果及推荐信息的点击率。

本发明实施例提供的输入场景下信息推荐方法及装置，可以应用于聊天、查询、搜索等场景中。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于输入场景下信息推荐方法的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图5，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理部件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类别的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类别的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件806为装置800的各种组件提供电力。电力组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述按键误触纠错方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本发明还提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述本发明方法实施例中的全部或部分步骤。

图6是本发明实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central Processing Units，CPU)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。

服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM等等。

显然，上面所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种输入场景下信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户的输入信息；

确定所述输入信息中包含的实体；

获取所述实体对应的属性信息；

基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；

根据所述组合关键词生成推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息包括：通用属性和特殊属性；所述通用属性对应于所有类别的实体，所述特殊属性对应于特定类别的实体，不同类别的实体对应的特殊属性不同。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于语料库，利用模板匹配和/或分类模型离线挖掘生成对应各实体的属性信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词包括：

利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词；

利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述实体及其对应的属性信息，生成各候选关键词包括：

将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词；或者

将所述实体及其对应的属性信息填充到预先设置的关键词模板中，生成各候选关键词。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述实体及其对应的属性信息进行组合，生成各候选关键词包括：

依次选择所述实体对应的一个或者多个属性信息；

将所述实体和选择的所述实体对应的属性信息进行组合，生成候选关键词。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预先构建的语言模型对各候选关键词进行筛选，得到组合关键词包括：

将所述候选关键词输入所述语言模型，计算得到所述候选关键词的得分；

将得分大于设定阈值的候选关键词作为组合关键词。

8.一种输入场景下信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户的输入信息；

实体确定模块，用于确定所述输入信息中包含的实体；

属性信息获取模块，用于获取所述实体对应的属性信息；

关键词生成模块，用于基于所述实体和所述实体对应的属性信息，生成组合关键词；

推荐信息生成模块，根据所述组合关键词生成推荐信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器、存储器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，以实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种可读存储介质，其上存储有指令，所述指令被执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法。