CN112214114A - 一种输入方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种输入方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：接收输入序列；依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；展示所述目标长词候选信息；进而能够提供满足用户需求的长词候选，无需用户输入长输入序列，从而提高了输入效率。

Description

一种输入方法、装置和电子设备

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种输入方法、装置和电子设备。

背景技术

随着计算机技术的发展，诸如手机、平板电脑等电子设备越来越普及，给人们的生活、学习、工作带来了极大的便利。这些电子设备通常安装有输入法应用程序(简称输入法)，使得用户可使用该输入法进行信息输入。

在使用输入法输入的过程中，为了便于用户输入，输入法在用户输入上文后输入拼音串时，通常会使用拼音串产生候选，以供用户选择；例如，上文为“你几点“，拼音串为”x”时，输入法提供了“下”，“想”，“先”等候选。由于客户端资源受限，目前输入法只能提供与拼音串音节数匹配的候选，进而在用户输入的拼音串较短的时，提供的候选也会偏短；使得当短候选无法满足用户需求时，用户需要继续输入拼音串，以获取更长的候选，导致输入效率低；例如，上述候选不能满足用户需求时，若用户需要输入“下班”，则用户需要输入拼音串“xiab”，输入法才能提供了“下班”等候选供用户选择。

发明内容

本发明实施例提供一种输入方法，以提高输入效率。

相应的，本发明实施例还提供了一种输入装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种输入方法，具体包括：接收输入序列；依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；展示所述目标长词候选信息。

可选地，在所述获取输入序列之后，所述的方法还包括：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述的方法还包括：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述第一长词候选信息包括预测输入序列、所述预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息；所述依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，包括：查找与所述输入序列匹配的预测输入序列；将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

可选地，所述的方法还包括：进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息，第二长词候选信息包括第二长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。

可选地，所述展示所述目标长词候信息，包括：将所述目标长词候选信息在展示区域驻留设定时长。

可选地，所述的方法还包括：接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。

可选地，所述目标候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

可选地，所述输入环境信息包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息。

本发明实施例还公开了一种输入方法，具体包括：接收长词联想请求；依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；返回所述第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第一长词联想请求，则从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型和预设输入序列预测模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第二长词联想请求，则从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息；将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列；将所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

可选地，所述的方法还包括：依据所述候选关联信息，筛选出满足预设条件的长词候选项。

可选地，所述的方法还包括训练所述预设长词联想模型的步骤：收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息；针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息；依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明实施例还公开了一种输入装置，具体包括：序列接收模块，用于接收输入序列；候选确定模块，用于依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；候选展示模块，用于展示所述目标长词候选信息。

可选地，所述的装置还包括：第一请求发送模块，用于在所述获取输入序列之后，获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述的装置还包括：信息获取模块，用于获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；第二请求发送模块，用于依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述第一长词候选信息包括预测输入序列、所述预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息；所述候选确定模块，用于查找与所述输入序列匹配的预测输入序列；将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

可选地，所述的装置还包括：本地联想模块，用于进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述本地联想模块，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息，第二长词候选信息包括第二长词候选项和对应的候选关联信息；所述候选展示模块，包括：第一排序子模块，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；第一候选项展示子模块，用于依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息；所述候选展示模块，包括：第二排序子模块，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；第二候选项展示子模块，用于依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。

可选地，所述候选展示模块，包括：展示驻留子模块，用于将所述目标长词候选信息在展示区域驻留设定时长。

可选地，所述的装置还包括：交互模块，用于接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。

可选地，所述目标候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

可选地，所述输入环境信息包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息。

本发明实施例还公开了一种输入装置，具体包括：请求接收模块，用于接收长词联想请求；候选生成模块，用于依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；候选返回模块，用于返回所述第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型，所述候选生成模块，包括：第一候选信息生成子模块，用于若所述长词联想请求为第一长词联想请求，则从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型和预设输入序列预测模型，所述候选生成模块，包括：第二候选信息生成子模块，用于若所述长词联想请求为第二长词联想请求，则从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息；将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列；将所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

可选地，所述的装置还包括：筛选模块，用于依据所述候选关联信息，筛选出满足预设条件的长词候选项。

可选地，所述的装置还包括：训练模块，用于收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息；针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息；依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时，使得终端设备能够执行如本发明实施例任一所述的输入方法。

本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如本发明实施例任一所述的输入方法。

本发明实施例还公开了一种终端设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：接收输入序列；依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；展示所述目标长词候选信息。

可选地，在所述获取输入序列之后，还包含用于进行以下操作的指令：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述第一长词候选信息包括预测输入序列、所述预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息；所述依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，包括：查找与所述输入序列匹配的预测输入序列；将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息，第二长词候选信息包括第二长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。

可选地，所述展示所述目标长词候信息，包括：将所述目标长词候选信息在展示区域驻留设定时长。

可选地，所述的终端设备还包括：接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。

可选地，所述目标候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

可选地，所述输入环境信息包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息。

本发明实施例还提供了一种服务器，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：接收长词联想请求；依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；返回所述第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第一长词联想请求，则从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型和预设输入序列预测模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第二长词联想请求，则从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息；将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列；将所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：依据所述候选关联信息，筛选出满足预设条件的长词候选项。

可选地，还包含用于进行以下训练所述预设长词联想模型操作的指令：收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息；针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息；依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例客户端接收输入序列后，可以依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，然后展示所述目标长词候选信息；其中，所述第一长词候选信息是由服务器依据预设模型确定并返回的，进而能够提供满足用户需求的长词候选，无需用户输入长输入序列，从而提高了输入效率。

附图说明

图1是本发明的一种客户端侧输入方法实施例的步骤流程图；

图2是本发明的一种服务器侧输入方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的一种输入方法实施例的步骤流程图；

图4是本发明的一种输入方法可选实施例的步骤流程图

图5是本发明的一种客户端侧输入装置实施例的结构框图；

图6是本发明的一种客户端侧输入装置可选实施例的结构框图；

图7是本发明的一种服务器侧输入装置实施例的结构框图；

图8是本发明的一种服务器侧输入装置可选实施例的结构框图

图9根据一示例性实施例示出的一种用于输入的电子设备的结构框图；

图10是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于输入的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明实施例的核心构思之一是，客户端接收到输入序列后，根据从服务器接收到的长词候选信息，确定该输入序列对应的目标长词候选信息并展示；其中，所述长词候选信息是服务器依据采用历史输入信息训练的预设模型确定的，进而通过结合历史输入信息确定输入序列对应长词候选信息，能够提供满足用户需求的长词候选，提高了输入效率。

其中，本发明实施例的客户端是指输入法的客户端，服务器是指输入法的服务器。

以下对客户端侧的一种输入方法进行说明。

参照图1，示出了本发明的一种客户端侧输入方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤102、接收输入序列。

步骤104、依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的。

步骤106、展示所述目标长词候选信息。

本发明实施例中，用户在使用输入法的过程中，输入法可以直接接收的用户输入内容，然后将这些输入内容转换为所输入文字的字词候选项，提供给用户选择。其中，可以将输入法直接接收的用户输入内容称为输入序列。

实际处理中，用户可以使用的输入方式多种多样，例如，拼音输入、笔画输入、五笔输入、语音输入和手写输入等。通过上述任意一种输入方式用户都可以完成输入序列的输入。对拼音输入、笔画输入、五笔输入等输入方式，输入序列通常是用户通过键盘、触摸屏等输入的编码字符串；对手写输入，输入序列可以是用户通过手写板、触摸屏等输入的移动轨迹。本申请不限定用户的输入方式，用户可以使用任何一种输入方式。

本发明实施例中，客户端接收到输入序列后，可以为所述输入序列匹配对应的目标长词候选信息，然后对目标长词候选信息进行展示，以供用户选择。其中，本发明实施例的一种实现方式中，客户端可以向服务器发送长词联想请求，由服务器确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息并返回；然后客户端接收服务器返回的所述第一长词候选信息后，可以基于所述第一长词候选信息，为所述输入序列匹配对应的目标长词候选信息。其中，客户端可以在接收到输入序列后，向服务器发送长词联想请求以接收服务器返回的第一长词候选信息；也可以在接收到输入序列之前，向服务器发送长词联想请求以接收服务器返回的第一长词候选信息，以避免网络延时导致输入法客户端无法及时的展示输入序列对应的长词候选信息的问题；本发明实施例对此不作限制。其中，服务器可以依据预设模型确定所述第一长词候选信息，所述预设模型是依据历史输入信息训练的，具体在后续进行说明。

本发明实施例中，可以所述目标长词候选信息对应的展示区域可以包括多种，如输入法的键盘区域如本地候选栏、云端候选栏，又如输入法所在应用程序的指定区域，本发明实施例对此不作限制。

本发明的一个示例中，用户输入上文“你几点”且输入拼音“x”后，客户端可以接收输入序列如“x”；然后依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，例如所述第一长词候选信息(以下以第一长词候选信息包括第一长词候选项和候选分值为例进行说明)包括：“下班-0.92”、“下课-0.88”、“下飞机-0.52”和“下高铁-0.54”；可以把第一长词候选信息均作为目标长词候选信息，再展示所述目标长词候选信息，例如展示目标长词候选项，如“下班”、“下课”、“下飞机”和“下高铁”。

综上，本发明实施例客户端接收输入序列后，可以依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，然后展示所述目标长词候选信息；其中，所述第一长词候选信息是由服务器依据预设模型确定并返回的，进而能够提供满足用户需求的长词候选，无需用户输入长输入序列，从而提高了输入效率。

以下对服务器侧的一种输入方法进行说明。

参照图2，示出了本发明的一种服务器侧输入方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤202、接收长词联想请求。

步骤204、依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练。

步骤206、返回所述第一长词候选信息。

本发明实施例中，服务器可以预先收集训练数据，然后采用训练数据对预设模型进行训练；其中，所述训练数据可以包括历史输入信息，所述历史输入信息可以包括与输入相关的信息，如历史输入序列，历史输入序列对应的历史长词候选信息、以及历史输入关联信息等等，本发明实施例对此不作限制。其中，所述历史输入关联信息可以包括多种，如输入环境信息如时间信息、位置信息等，又如上文信息，等等，本发明实施例对此也不作限制。进而待客户端发送长词联想请求后，服务器可以接收到该长词联想请求，然后采用训练后的预设模型确定该长词联想请求对应的第一长词候选信息，再依据所述长词联想请求，将该第一长词候选信息返回给对应的客户端。客户端接收到第一长词候选信息后，可以依据该第一长词候选信息确定输入序列对应的目标长词候选信息并展示，以供用户选择。

综上，本发明实施例中，服务器在接收到长词联想请求后，可以依据预设模型确定长词联想请求对应的第一长词候选信息，然后返回给客户端，以便客户端确定输入序列对应的目标长词候选信息并展示；其中，所述预设模型是依据历史输入信息训练的，使得确定的第一长词候选信息更准确，进而提高了目标长词候选信息的准确性，能够更好的满足用户需求。

以下以客户端在接收输入序列后，向服务器发送长词联想请求为例进行说明。

参照图3，示出了本发明的一种输入方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤302、客户端接收输入序列。

步骤304、客户端获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息。

步骤306、客户端依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器。

本发明实施例中，客户端可以在接收到输入序列后，生成长词联想请求，并向服务器发送该长词联想请求，以获取第一长词候选信息；其中，所述输入序列可以是一个字符如一个拼音“x”、一个英文字母如“t”，一个笔画如“丿”，也可以是一串字符，如一串拼音“xiak”、一串英文字母如“tha”、一串笔画如“丿丨”，本发明实施例对此不作限制。其中，可以每接收到一个字符就向服务器发送长词联想请求，也可以在确定用户完成输入输入序列后向服务器发送长词联想请求，本发明实施例对此不作限制。

本发明实施例一种实现方式中，客户端在接收到输入序列后，可以获取输入关联信息，然后依据所述输入序列和输入关联信息，生成长词联想请求(后续可以称为第一长词联想请求)，以提高服务器确定第一长词候选信息的准确性。其中，所述输入关联信息可以包括上文信息和/或输入环境信息，所述上文信息可以是指信息编辑框中的信息，所述输入环境信息可以包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息；本发明实施例对此不作限制。其中，所述应用程序可以包括终端上的多种应用程序，如即时通讯应用程序、视频应用程序、音乐应用程序、游戏应用程序、备忘录、通讯录、行程等等，所述应用程序的关联信息也可以包括多种，例如视频应用程序、音乐应用程序、游戏应用程序等等娱乐应用的使用信息，备忘录中的备忘信息，通讯录中的通讯信息、行程中的行程信息；当当前应用程序为聊天应用时，所述应用程序的关联信息可以包括聊天记录、对端用户的分组信息等；本发明对此均不作限制。

当然，在接收到输入序列之后，也可以仅依据输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，本发明实施例对此不作限制。

步骤308、服务器接收第一长词联想请求。

步骤310、服务器从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息。

步骤312、服务器将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。

步骤314、服务器依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

步骤316、服务器返回所述第一长词候选信息。

对应的，服务器可以接收所述第一长词联想请求；当所述第一长词联想请求是依据输入序列和输入关联信息生成后，服务器可以从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；然后依据所述输入序列和输入关联信息，确定所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

本发明实施例中，所述预设模型可以包括预设长词联想模型，服务器可以预先训练预设长词联想模型，然后将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；再采用所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息并返回给客户端。

其中，对所述预设长词联想模型的训练过程可以包括如下子步骤：

子步骤22、收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息。

子步骤24、针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息。

子步骤26、依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明实施例中，可以收集全网用户的历史输入信息，一组历史输入信息可以包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息。其中，所述历史输入序列对应的历史输入关联信息可以包括上文信息和/或输入环境信息，所述参考长词候选信息包括参考长词候选项和参考长词候选项对应的候选关联信息，所述参考长词候选项对应的候选关联信息可以包括：参考长词候选项的参考候选分值、参考长词候选项对应的参考上文长度和参考上文长度对应的参考概率、参考长词候选项对应的参考类型和参考类型对应的参考概率；当然，所述参考长词候选项对应的候选关联信息还可以包括其他的信息，本发明实施例对此不作限制。

其中，在相同历史输入序列和相同历史输入关联信息的前提下，可能对应多个参考长词候选项，可以依据每个参考长词候选项的频次，确定该参考长词候选项的参考候选分值如概率。所述参考长词候选项对应的参考类型可以包括多种，例如参考长词候选项的词性如动词、名词等；又例如若参考长词候选项为名词，所述参考长词候选项所属的名词类别如人名、地名、菜名等；还例如参考长词候选项所属的情感类别如悲伤、开心、难过等等，本发明实施例对此不作限制。

此外，本发明实施例还可以通过网络爬取、人工运营、热点发现等方式进行数据收集，然后将收集的数据转换为历史输入数据。例如热点换题“长安十二时辰”，可以转换为一组历史输入信息：所述历史输入序列对应的输入关联信息如上文信息“长安”、历史输入序列如拼音“s”、参考长词候选项如“十二时辰”、参考长词候选项对应的参考上文长度如“2”、参考长词候选项对应的参考类型如“时间”。

然后可以采用收集的多组历史输入信息对预设长词联想模型进行训练，每次可以将至少一组历史输入信息输入至预设长词联想模型中进行训练；以下以将一组历史输入信息输入至预设长词联想模型中进行训练为了进行说明。本发明实施例中，可以将一组历史输入信息中的历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型中进行训练，预设长词联想模型可以输出多组第一长词候选信息；一组第一长词候选信息可以包括第一长词候选项和第一长词候选项对应的候选关联信息，所述第一长词候选项对应的候选关联信息可以包括：第一长词候选项的候选分值、第一长词候选项对应的上文长度和所述上文长度的概率、所述输入序列对应输入字词的类型和所述类型对应的概率。其中，所述输入序列对应输入字词的类型可以是指预设长词联想模型对输入其中的输入序列进行预测得到的输入字词的类型，例如上文信息为“我的朋友”，输入序列为“1”，预测的输入字词的类型为人名；又例如上文信息为“我想去”，输入序列为“1”，预测的待输入字词的类型为地名。

然后通过将预设长词联想模型输出的第一长词候选信息与该组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型进行反向训练，来调整该预设长词联想模型的权重。其中，可以从预设长词联想模型输出的多组第一长词候选信息中，查找与该组历史输入信息中参考长词候选信息匹配的一组长词候选信息，其中，可以将第一长词候选项与参考长词候选项匹配、上文长度与参考上文长度匹配、类型与参考类型匹配的长词候选信息，确定为与参考长词候选信息匹配第一长词候选信息。然后以使候选分值趋近于参考候选分值、上文长度的概率趋近与参考上文长度的参考概率、类型的概率趋近于参考类型的参考概率为目标，对该预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明的一个可选实施例中，为了使得预设长词联想模型快速收敛，可以采用历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息、所述历史输入序列对应的参考长词候选项和参考长词候选项对应一部分候选关联信息(例如只包括一种信息，如参考长词候选项对应的参考候选分值)，对所述预设长词联想模型进行训练。然后采用历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息、所述历史输入序列对应参考长词候选项和参考长词候选项对应的另一部分候选关联信息，训练其他预设模型。其中，可以采用参考长词候选项对应另一部分候选关联信息中的一种信息，训练一个其他预设模型，对应可以得到多个其他预设模型；也可以采用参考长词候选项对应另一部分候选关联信息中的所有信息，训练一个其他预设模型，得到一个其他预设模型；本发明实施例对此不作限制。进而训练后的预设长词联想模型输出第一长词候选项和第一长词候选项对应的候选分值，其他预设模型可以输出第一长词候选项对应的其他候选关联信息。

进而当只训练了预设长词联想模型时，可以将所述输入序列和输入关联信息输入至训练后预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。当训练了预设长词联想模型和其他预设模型时，可以分别将所述输入序列和输入关联信息输入训练后的预设长词联想模型和其他预设模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。

本发明实施例中，可以采用预设模型输出的第一长词候选项和对应的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息；然后可以直接将所述第一长词候选信息返回给客户端；也可以对第一长词候选信息进行筛选后返回给客户端，以降低带宽占用率和占用空间。

本发明的一个示例中，一种第一长词候选信息进行筛选的方式可以是，依据第一长词候选信息中第一长词候选项对应的候选关联信息，对第一长词候选信息中的第一长词候选项进行筛选。例如，可以将候选关联信息中各种信息对应的概率进行加权，依据对应的加权结果，对第一长词候选项进行筛选；例如筛选出候选关联信息对应加权结果最大的前N个第一长词候选项，所述N为正整数。又例如依据候选关联信息中权重最大的信息对应概率，对第一长词候选项进行筛选，筛选出概率最大的前M个第一长词候选项，所述M为正整数；本发明实施例对此不作限制。

此外，可以将筛选后的第一长词候选信息中各第一长词候选项，与客户端上传的输入序列进行比对，确定与该输入序列完全匹配的最优第一长词候选项；然后在该第一长词候选项对应的候选关联信息中添加第一标识如“1”，所述第一标识可以用于标识与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项，以及在其他第一长词候选项对应的候选关联信息中添加第二标识如“0”，所述第二标识可以用于标识除与所述输入序列完全匹配的非最优长词候选项之外的长词候选项。其中，所述完全匹配可以是指第一长词候选项对应的输入序列与客户端上传的输入序列完全匹配，例如客户端上传的输入序列为“ya”，第一长词候选项为“要”、“压”和“样子”，则可以确定第一长词候选项“压”为输入序列完全匹配的最优的第一长词候选项。进而便于后续依据该标识对目标长词候选信息进行展示。

当所述第一长词联想请求是依据输入关联信息生成时，服务器生成第一长词候选信息的方法，可以参照后续步骤408-414中，服务器依据第二长词联想请求确定第一长词候选信息的方法；在此不再赘述。

步骤318、客户端接收所述第一长词候选信息。

步骤320、客户端依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息。

步骤322、客户端展示所述目标长词候选信息。

客户端接收服务器返回的第一长词候选信息，然后可以将该第一长词候选信息确定为所述输入序列对应的目标长词候选信息，并对所述目标长词候选信息进行展示，如对目标长词候选信息中的目标长词候选项进行展示。其中，可以将所述目标长词候选项展示在云端候选栏，也可以展示在本地候选栏，还可以展示在应用程序的指定区域，本发明实施例对此不作限制。

对应的，所述目标长词候选信息可以包括可以目标长词候选项和对应的候选关联信息，所述目标长词候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

本发明的一个示例中，一种展示所述目标长词候选信息的实现方式可以是，依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。其中，其中一种对目标长词候选项进行排序方式可以是，针对一个目标长词候选项，可以将该目标长词候选项对应的各种候选关联信息的概率进行加权；然后依据加权结果对各个目标长词候选项进行降序排序。另一种对目标长词候选项进行排序的方式可以是，确定各个目标长词候选项对应候选关联信息中权重最大的候选关联信息，然后依据权重最大的候选关联信息的概率，对目标长词候选项进行排序。当然还可以包括其他排序方法，本发明实施例对此不作限制。其中，可以当候选关联信息中具有第一标识的目标长词候选项与其他目标长词候选项排序位置相同时，可以将该候选关联信息中具有第一标识的目标长词候选项排在其他目标长词候选项之前展示。此外，也可以无需对候选关联信息中具有第一标识的长词候选项进行排序，将该具有标识的长词候选项在候选栏的首屏展示或首屏的首位展示，本发明实施例对此均不作限制。

本发明的一个可选实施例中，客户端还可以进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的本地长词候选信息，后续可以称为第二长词联想信息；客户端可以在接收到输入序列之前进行本地长词联想，也可以在接收到输入序列后进行本地长词联想，本发明实施例对此不作限制。

其中，一种本地长词联想的方式可以是，客户端直接依据本地信息(如本地预存的模型、词库等)进行本地联想。另一种本地长词联想的方式可以是，客户端在接收到服务器返回的第一长词候选信息后，结合第一长词候选信息中的候选关联信息和本地信息，进行本地长词联想。例如，第一长词候选信息的候选关联信息中所述输入序列对应输入字词的类型为人名时，可以获取通讯录，然后从通讯录中查找与输入序列匹配的联系人；例如输入序列为拼音“l”时，从通讯录中筛选出匹配的联系人如“李**”、“梁**”等。

本发明的一种示例中，在确定目标长词候选信息和第二长词候选信息后，一种展示方式可以是，在云端候选栏或应用程序的指定区域展示目标长词候选项，在本地候选栏展示第二长词候选项。其中，在本地候选栏展示第二长词候选项时，可以依据第二长词候选项的候选关联信息进行排序，然后对排序后的第二长词候选项进行展示。

本发明的另一种示例中，可以将目标长词候选项和第二长词候选项均在本地候选栏展示；其中，可以依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

其中，无论是将目标长词候选项和第二长词候选项分别展示，还是结合展示，可以先对目标长词候选项和第二长词候选项去重后再展示。

综上，本发明实施例中，客户端在接收输入序列后，可以获取输入关联信息，然后依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器；服务器接收到第一长词联想请求后，可以依据第一长词联想请求中的输入序列和输入关联信息确定第一长词候选信息，进而提高了第一长词候选信息的准确性，然后将所述第一长词联想请求返回给客户端；客户端在接收到准确性高的第一长词候选信息后，可以确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，进而能够提高目标长词候选信息的准确性，再对准确性高目标长词候选信息进行展示，从而用户无需输入长输入序列即可获取满足需求的长词候选，提高了输入效率。

以下以客户端在接收输入序列之前，向服务器发送长词联想请求为例进行说明。

参照图4，示出了本发明的一种输入方法可选实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤402、客户端获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息。

步骤404、客户端依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器。

本发明实施例中，为了降低网络延迟和发送长词联想请求次数，可以在用户输入所述输入序列之前向服务器发送长词联想请求，获取对应的第一长词候选信息。其中，客户端可以获取输入关联信息，然后依据输入关联信息生成长词联想请求(后续可以称为第二长词联想请求)并发送至服务器。

步骤406、服务器接收第二长词联想请求。

步骤408、服务器从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息。

步骤410、服务器将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列。

步骤412、将所述预设输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。

本发明实施例中，服务器在接收到第二长词联想请求后，可以从第二长词联想请求中获取输入关联信息，然后依据所述输入关联信息进行长词联想，确定对应的第一长词候选信息。

本发明的一个示例中，所述预设模型还可以包括预设输入序列预测模型，可以预先训练该预设输入序列预测模型，然后采用训练后的预设输入序列预测模型依据输入关联信息，对用户可能输入的输入序列进行预测；再采用预测输入序列和输入关联信息输入至训练后的预设长词联想模型中，确定对应的第一长词候选信息。

本发明实施例中，可以从上述获取的历史输入信息中提取出用于训练预设输入序列预测模型的数据(后续称为序列训练数据)，对该预设输入序列预测模型进行训练；其中，可以从一组历史输入信息中提取出历史输入序列和对应的历史输入关联信息，进而可以通过对历史输入信息的提取，得到多组序列训练数据。然后可以采用收集的多组序列训练数据对预设输入序列预测模型进行训练，每次可以将至少一组序列训练数据输入至预设输入序列预测模型中进行训练；以下以将一组序列训练数据输入至预设长词联想模型中进行训练为了进行说明。其中，可以将一组序列训练数据中的历史输入关联信息输入至预设输入序列预测模型中，得到多组预测输入序列和对应的概率；然后以使与该组序列训练数据中历史输入序列匹配的预测输入序列的概率趋近于1为目标，对所述预设输入序列预测模型的权重进行调整。

然后可以将所述输入关联信息输入训练后预设输入序列预测模型中，得到多个预测输入序列和对应的概率；再每次将一个所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入至训练后的预设长词联想模型中，得到所述预存输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。

本发明的一个示例中，也可以无需预先训练预测输入序列预测模型，而是基于上述获取的历史输入信息，配置历史输入关联信息和对应的历史输入序列之间的映射关系；进而在获取到第二长词联想请求后，基于所述第一长词联想请求中的输入关联信息，查找预先配置的映射关系，确定对应的历史输入序列；然后将基于映射关系确定的历史输入序列，确定为预测输入序列。再每次将一个所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入至训练后的预设长词联想模型中，得到所述预存输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息。

当然，还可包括其他确定预测输入序列的方式，本发明对此不作限制。

步骤414、依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

步骤416、返回所述第一长词候选信息。

本发明实施例中，可以采用预测输入序列、预测输入序列对应的概率、预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息；然后可以直接将所述第一长词候选信息返回给客户端；也可以对第一长词候选信息进行筛选后返回给客户端，以降低带宽占用率和占用空间。

本发明的一个示例中，一种对第一长词候选信息进行筛选的方式可以是，依据第一长词候选信息中预测输入序列对应的概率，对预测输入序列进行筛选。其中，可以判断各预测输入序列对应的概率是否大于概率阈值，然后将概率大于概率阈值的预测输入序列筛选出来，过滤掉概率小于概率阈值的预测输入序列；所述概率阈值依据需求确定，本发明实施例对此不作限制。当然，也对应将概率大于概率阈值的预测输入序列对应的第一长词候选项，和第一长词候选项对应的候选关系信息筛选出来。

此外，在对预测输入序列进行筛选，得到的第一长词候选信息后，还可以对第一长词候选信息中各预测输入序列对应的第一长词候选项进行筛选，筛选方式与上述针对依据第一长词联想请求确定的第一长词候选信息筛选的方式类似，在此不再赘述。

此外，对第一长词候选信息中各预测输入序列对应的第一长词候选项进行筛选，得到第一长词候选信息后，还可以针对筛选后的第一长词候选信息中每个预测输入序列，确定该预测输入序列对应的长词候选项中，与该预测输入序列完全匹配的第一长词候选项，并在该第一长词候选项对应的候选关联信息中添加对应的第一标识；具体与上述类似，在此不再赘述。

步骤418、客户端接收所述第一长词候选信息。

步骤420、客户端接收输入序列。

步骤422、客户端依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息。

本发明实施例中，由于第一长词候选信息中的第一长词候选项是基于预测输入序列确定的，因此在客户端接收到用户的输入序列后，可以确定与输入序列匹配的预测输入序列，然后再基于匹配的预测输入序列确定目标长词候选信息。可以参照子步骤42-44：

子步骤42、客户端查找与所述输入序列匹配的预测输入序列。

子步骤44、客户端将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

本发明实施例中，查找与所述输入序列匹配的预测输入序列的方式可以包括多种，本发明的一个示例中，一种匹配方式可以是前缀匹配：从前至后依次将预测存输入序列中每个字符与输入序列中的字符进行匹配，确定与输入序列前缀匹配长度最长的预测输入序列，将该预测输入序列确定为与所述输入序列匹配的预测输入序列。例如输入序列为“bu”，预测输入序列包括：“buz”、“b”和“bz”；“buz”与“bu”的前缀匹配长度最长，可以将“buz”确定为与所述输入序列匹配的预测输入序列。

本发明的另一个示例中，一种匹配方式可以是音节匹配：确定各预测输入序列对应的音节和输入序列对应音节，针对一个预测输入序列，可以将该预测输入序列的音节与输入序列对应的音节进行匹配，确定该预测输入序列与输入序列匹配的音节数量；然后将音节匹配数量最多的预测输入序列，确定为与输入序列匹配的预设输入序列。例如，输入序列“buz”，预测输入序列包括：“b”、“bu”和“bz”，“bz”与“buz”的音节匹配数量最多，因此可以将“bz”确定为与所述输入序列匹配的预测输入序列。

当然，还可以包括其他将预设输入序列和输入序列匹配的方式，本发明实施例对此不作限制。

步骤424、客户端展示所述目标长词候选信息。

本步骤424与上述步骤322类似，在此不再赘述。

综上，本发明实施例中，客户端在接收到输入序列之前，可以获取输入关联信息，然后依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器；服务器接收到第二长词联想请求后，可以依据第二长词联想请求中的输入序列第一长词候选信息，进而提高了第一长词候选信息的准确性，然后将所述第一长词联想请求返回给客户端，避免了网络延迟导致的展示长词候选不及时；客户端在接收到准确性高的第一长词候选信息后，可以确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，进而能够提高目标长词候选信息的准确性，再对准确性高目标长词候选信息进行展示，从而用户无需输入长输入序列即可获取满足需求的长词候选，提高了输入效率。

本发明的一个可选实施例中，用户输入过程中常常会由于输入过快，错过长词候选项，因此当确定与输入序列对应的目标长词候选信息和/或第二长词候选信息并展示后，可以将所述目标长词候选信息和/或第二长词候选信息在展示区域驻留设定时长。其中，所述设定时长可以按照需求设置，本发明实施例对此不做限制。

本发明的一个可选实施例中，客户端在展示所述目标长词候选信息后，用户可以针对展示的目标长词候选信息执行交互操作，例如上屏操作(如点击对应的目标长词候选项)、展示多个长词候选项的操作(如在候选栏中执行滑动操作)、候选拆分重组操作(如针对对应目标长词候选项执行长按操作)、更新长词候选的操作(如点击预设标识)等等。对应的，客户端可以接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。所述上屏可以是指将所述交互指令对应的目标长词候选项，从候选栏上屏至编辑框或直接发送。所述拆分重组可以包括对展示的长词候选项进行重组如选取其中的一部分，或者改变各文字的顺序等。所述展示更新可以是指更新首屏展示的长词候选项，也可以是再次发云并依据服务器返回的第一长词候选信息更新展示的长词候选项。所述候选展开可以是指展开候选栏的操作，以便查看更多的长词候选项。当然用户还可以执行其他的交互操作实现其他的交互功能，例如执行长词候选项的其他信息的展示操作(如针对对应的目标长词候选项执行重按操作(3Dtouch))，对应的客户端执行交互响应操作可以是展示长词候选项对应的其他信息如出处、解释等。当然，当进行了本地长词联想时，用户也可以针对展示的第二长词候选项执行交互操作，本发明实施例对此不作限制。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图5，示出了本发明的一种客户端侧输入装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

序列接收模块502，用于接收输入序列；

候选确定模块504，用于依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；

候选展示模块506，用于展示所述目标长词候选信息。

参照图6，示出了本发明的一种客户端侧输入装置可选实施例的结构框图。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

第一请求发送模块508，用于在所述获取输入序列之后，获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

信息获取模块510，用于获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；

第二请求发送模块512，用于依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述第一长词候选信息包括预测输入序列、所述预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息；

所述候选确定模块504，用于查找与所述输入序列匹配的预测输入序列；将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

本地联想模块514，用于进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述本地联想模块514，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息，第二长词候选信息包括第二长词候选项和对应的候选关联信息；所述候选展示模块506，包括：

第一排序子模块5062，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；

第一候选项展示子模块5064，用于依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

本发明一个可选的实施例中，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息；所述候选展示模块506，包括：

第二排序子模块5066，用于依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；

第二候选项展示子模块5068，用于依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。

本发明一个可选的实施例中，所述候选展示模块506，包括：

展示驻留子模块50610，用于将所述目标长词候选信息在展示区域驻留设定时长。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

交互模块516，用于接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。

本发明一个可选的实施例中，所述目标候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

本发明一个可选的实施例中，所述输入环境信息包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息。

参照图7，示出了本发明的一种服务器侧输入装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

请求接收模块702，用于接收长词联想请求；

候选生成模块704，用于依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；

候选返回模块706，用于返回所述第一长词候选信息。

参照图8，示出了本发明的一种服务器侧输入装置可选实施例的结构框图。

本发明一个可选的实施例中，所述预设模型包括预设长词联想模型，所述候选生成模块704，包括：

第一候选信息生成子模块7042，用于若所述长词联想请求为第一长词联想请求，则从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述预设模型包括预设长词联想模型和预设输入序列预测模型，所述候选生成模块704，包括：

第二候选信息生成子模块7044，用于若所述长词联想请求为第二长词联想请求，则从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息；将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列；将所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

筛选模块708，用于依据所述候选关联信息，筛选出满足预设条件的长词候选项。

本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：

训练模块710，用于收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息；针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息；依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本发明实施例客户端接收输入序列后，可以依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，然后展示所述目标长词候选信息；其中，所述第一长词候选信息是由服务器依据预设模型确定并返回的，进而能够提供满足用户需求的长词候选，无需用户输入长输入序列，从而提高了输入效率。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，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。

图9是根据一示例性实施例示出的一种用于输入的电子设备900的结构框图。例如，电子设备900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9，电子设备900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电力组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。

处理组件902通常控制电子设备900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902可以包括一个或多个处理器920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902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理部件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。

存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在设备900的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备900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904可以由任何类型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906为电子设备900的各种组件提供电力。电力组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备900生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件908包括在所述电子设备900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908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备900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910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当电子设备900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904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口912为处理组件902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914包括一个或多个传感器，用于为电子设备900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到设备900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测电子设备900或电子设备900一个组件的位置改变，用户与电子设备900接触的存在或不存在，电子设备900方位或加速/减速和电子设备900的温度变化。传感器组件914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914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914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916被配置为便于电子设备900和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备900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914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914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，电子设备900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904，上述指令可由电子设备900的处理器920执行以完成上述方法。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。

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终端设备的处理器执行时，使得终端设备能够执行一种输入方法，所述方法包括：接收输入序列；依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；展示所述目标长词候选信息。

可选地，在所述获取输入序列之后，还包含用于进行以下操作的指令：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

可选地，所述第一长词候选信息包括预测输入序列、所述预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息；所述依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，包括：查找与所述输入序列匹配的预测输入序列；将匹配的预设输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项对应的候选关联信息，确定为目标长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息进行本地长词联想，确定所述输入序列对应的第二长词候选信息。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息，第二长词候选信息包括第二长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息和第二长词候选项对应的候选关联信息，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项和第二长词候选项进行展示。

可选地，所述目标长词候选信息包括目标长词候选项和对应的候选关联信息；所述展示所述目标长词候选信息，包括：依据所述目标长词候选项对应的候选关联信息，对目标长词候选项进行排序；依据所述排序结果，对所述目标长词候选项进行展示。

可选地，所述展示所述目标长词候信息，包括：将所述目标长词候选信息在展示区域驻留设定时长。

可选地，所述的终端设备还包括：接收交互指令，对所述交互指令对应的目标长词候选信息执行对应的交互响应操作；所述交互响应操作包括以下至少一种：上屏、拆分重组、展示更新、候选展开。

可选地，所述目标候选项的候选关联信息包括以下至少一种：所述目标长词候选项对应的候选分值、所述目标长词候选项对应的上文长度、与所述输入序列完全匹配的最优长词候选项标识、所述输入序列对应输入字词的类型。

可选地，所述输入环境信息包括以下至少一种：位置信息、时间信息、天气信息、应用程序的关联信息。

图10是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于输入的电子设备1000的结构示意图。该电子设备1000可以是服务器，该服务器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)1022(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1032，一个或一个以上存储应用程序1042或数据1044的存储介质1030(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1032和存储介质1030可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1030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1022可以设置为与存储介质1030通信，在服务器上执行存储介质1030中的一系列指令操作。

服务器还可以包括一个或一个以上电源1026，一个或一个以上有线或无线网络接口1050，一个或一个以上输入输出接口1058，一个或一个以上键盘1056，和/或，一个或一个以上操作系统1041，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

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服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行一种输入方法，所述方法包括：接收长词联想请求；依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；返回所述第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第一长词联想请求，则从所述第一长词联想请求中获取输入序列和输入关联信息；将所述输入序列和输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成所述第一长词联想请求对应的第一长词候选信息。

可选地，所述预设模型包括预设长词联想模型和预设输入序列预测模型，所述依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，包括：若所述长词联想请求为第二长词联想请求，则从所述第二长词联想请求中获取输入关联信息；将所述输入关联信息输入预设输入序列预测模型中，得到预测输入序列；将所述预测输入序列和对应的输入关联信息输入预设长词联想模型中，得到所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息；依据所述预测输入序列、所述预测输入序列对应的第一长词候选项和所述第一长词候选项的候选关联信息，生成第一长词候选信息。

可选地，还包含用于进行以下操作的指令：依据所述候选关联信息，筛选出满足预设条件的长词候选项。

可选地，还包含用于进行以下训练所述预设长词联想模型操作的指令：收集多组历史输入信息，一组历史输入信息包括一历史输入序列、所述历史输入序列对应的历史输入关联信息和对应的参考长词候选信息；针对一组所述历史输入信息，将所述历史输入信息中历史输入序列和所述历史输入序列对应的历史输入关联信息输入至所述预设长词联想模型，得到第一长词候选信息；依据所述第一长词候选信息和所述组历史输入信息中的参考长词候选信息进行比对，对所述预设长词联想模型的权重进行调整。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，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、物品或者终端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、物品或者终端设备所固有的要素。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、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本发明所提供的一种输入方法、一种输入装置和一种电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种输入方法，其特征在于，包括：

接收输入序列；

依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；

展示所述目标长词候选信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取输入序列之后，所述的方法还包括：

获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；

依据所述输入序列和输入关联信息，生成第一长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括：

获取输入关联信息，所述输入关联信息包括：上文信息和/或输入环境信息；

依据所述输入关联信息，生成第二长词联想请求并发送至服务器，以使服务器返回对应的第一长词候选信息。

4.一种输入方法，其特征在于，包括：

接收长词联想请求；

依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；

返回所述第一长词候选信息。

5.一种输入装置，其特征在于，包括：

序列接收模块，用于接收输入序列；

候选确定模块，用于依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；

候选展示模块，用于展示所述目标长词候选信息。

6.一种输入装置，其特征在于，包括：

请求接收模块，用于接收长词联想请求；

候选生成模块，用于依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；

候选返回模块，用于返回所述第一长词候选信息。

7.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由终端设备的处理器执行时，使得终端设备能够执行如方法权利要求1-3任一所述的数据处理方法。

8.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行如方法权利要求4任一所述的数据处理方法。

9.一种终端设备，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

接收输入序列；

依据接收的第一长词候选信息，确定所述输入序列对应的目标长词候选信息，其中，所述第一长词候选信息是服务器依据预设模型确定并针对接收的长词联想请求返回的；

展示所述目标长词候选信息。

10.一种服务器，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

接收长词联想请求；

依据预设模型确定所述长词联想请求对应的第一长词候选信息，其中，所述预设模型依据历史输入信息训练；

返回所述第一长词候选信息。

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