CN112395044B - 命令行关键词填充方法、装置及网络设备 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种命令行关键词填充方法、装置及网络设备。本申请实施例中，根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，确定与该不完整关键词相关联的至少一个候选关键词；获取各候选关键词的优先级；按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需的关键词，以提升填充用户所需关键词的效率。

Description

命令行关键词填充方法、装置及网络设备
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种命令行关键词填充方法、装置及网络设备。
背景技术
目前，网络设备普遍安装有网络操作系统，比如，H3C公司研发的Comware操作系统。网络操作系统可提供强大的特性功能以及稳定的运行环境，并对外提供可供用户输入的命令行接口。用户通过命令行接口输入命令，实现对网络设备的配置管理。
为了提升用户的使用体验，当用户输入命令行关键词的首个字母或前几个字母时，网络操作系统会自动填充和补齐命令行关键词。若系统填充的关键词不是用户所需的关键词，则用户触发操作系统重新填充关键词，直至得到用户所需的关键词。
目前，网络操作系统普遍按照字母顺序填充关键词，这导致填充用户所需关键词的效率并不高。
发明内容
有鉴于此，本申请提出一种命令行关键词填充方法、装置及网络设备，用以提升填充用户所需关键词的效率。
为实现上述申请目的，本申请提供了如下技术方案：
第一方面，本申请提供一种命令行关键词填充方法，所述方法包括：
根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词；
获取各候选关键词的优先级；
按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
可选的，所述获取各候选关键词的优先级之前，所述方法还包括：
根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库；
针对每一个历史关键词执行如下处理：
统计该历史关键词在关键词库中的出现频率；
确定该历史关键词在关键词库中的使用范围参数，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关；
根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级。
可选的，所述根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级，包括：
将该历史关键词的出现频率与使用范围参数的商，作为该历史关键词的优先级，其中，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量呈反相关关系。
可选的，所述按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词之后，所述方法还包括：
将所述目标关键词作为新的历史关键词。
第二方面，本申请提供一种命令行关键词填充装置，所述装置包括：
查找单元，用于根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词；
获取单元，用于获取各候选关键词的优先级；
填充单元，用于按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
可选的，所述装置还包括：
生成单元，用于根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库；
处理单元，用于统计历史关键词在关键词库中的出现频率；确定该历史关键词在关键词库中的使用范围参数，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关；根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级。
可选的，所述处理单元根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级，包括：
将该历史关键词的出现频率与使用范围参数的商，作为该历史关键词的优先级，其中，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量呈反相关关系。
可选的，所述装置还包括：
记录单元，用于将所述目标关键词作为新的历史关键词。
第三方面，本申请提供一种网络设备，所述设备包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使：实现上述命令行关键词填充方法。
第四方面，本申请提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质内存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现上述命令行关键词填充方法。
由以上描述可以看出，本申请实施例中，通过确定关键词的优先级，优先填充优先级高的关键词，以提升命中(填充)用户所需关键词的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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是本申请实施例示出的一种命令行关键词填充方法流程图；
图2是本申请实施例示出的确定关键词优先级的实现流程；
图3是本申请实施例示出的一种命令行关键词填充装置的结构示意图；
图4是本申请实施例示出的一种网络设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。
在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本申请实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请实施例范围的情况下，协商信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为协商信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
本申请实施例提供一种命令行关键词填充方法。该方法通过确定关键词的优先级，优先填充优先级高的关键词，以提升命中用户所需关键词的效率。
为了使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本申请实施例执行详细描述：
参见图1，为本申请实施例提供的一种命令行关键词填充方法流程图，该方法应用于安装有网络操作系统的网络设备。比如，安装有Comware操作系统的网络设备。
该网络操作系统可提供命令行接口。用户通过命令行接口输入命令行，对网络设备进行配置管理。
如图1所示，该流程可包括以下步骤：
步骤101，网络操作系统根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词。
这里，不完整关键词指包含关键词的部分字符，比如，关键词的首个字母或前几个字母。
网络操作系统根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词(比如，用户曾经使用过的关键词)中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词。可以理解的是，之所以称为历史关键词、候选关键词，只是为了便于区分而进行的命名，并非用于限定。
比如，本地记录有“v”开头的历史关键词“vlan”、“vtep”；记录有“m”开头的历史关键词“mac-address”、“mac-list”、“mpls”；……。当用户输入“m”时，网络操作系统可选择“m”开头的历史关键词“mac-address”、“mac-list”、“mpls”作为候选关键词。
步骤102，获取各候选关键词的优先级。
本申请实施例中，需要预先确定每一个已有关键词(历史关键词)的优先级。具体确定历史关键词的优先级的过程，在下文中介绍，这里暂不赘述。
当通过步骤101确定各候选关键词后，即可通过本步骤获取各候选关键词的优先级。
步骤103，网络操作系统按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
这里，将用户需要输入的关键词，称为目标关键词。可以理解的是，之所以称为目标关键词，只是为便于区分而进行的命名，并非用于限定。
仍以用户输入“m”为例，网络操作系统确定候选关键词为“mac-address”、“mac-list”、“mpls”，其中，“mpls”的优先级高于“mac-address”的优先级，“mac-address”的优先级高于“mac-list”的优先级，则网络操作系统优先填充“mpls”。若“mpls”不是用户想要输入的关键词，则自动填充优先级次之的“mac-address”；以此类推。
本申请实施例中，优先级越高，说明对应关键词为用户所需关键词的可能性越大。因此，通过优先填充优先级高的关键词，可有效提升填充用户所需关键词的效率。
至此，完成图1所示流程。
通过图1所示流程可以看出，本申请实施例通过确定关键词的优先级，优先填充高优先级关键词，可有效提升填充用户所需关键词的效率。
下面对确定历史关键词的优先级的过程进行描述。参见图2，为本申请实施例示出的确定历史关键词的优先级的实现流程。
如图2所示，该流程可包括以下步骤：
步骤201，根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库。
在同一硬件网络环境下，可能涉及到多种组网环境(比如，Vxlan组网、Mpls组网等)的配置。每一种组网环境对应有各自的配置命令。
网络操作系统可根据当前收集到的各组网环境的配置命令行，生成各组网环境对应的关键词集，该关键词集包括组网环境配置过程中涉及到的各关键词。再将不同组网环境的关键词集组合在一起，构成关键词库。参见如下关键词库示例：
Figure BDA0002770963250000061
表1
其中，关键词集1由组网环境1下的命令行关键词组成；关键词集2由组网环境2下的命令行关键词组成；关键词集3由组网环境3下的命令行关键词组成。为了简化描述，表1中没有给出具体的关键词示例。
通过本步骤生成由各组网环境下已有关键词(历史关键词)组成的关键词库。然后，针对关键词库中每一个历史关键词执行后续处理。
步骤202，统计历史关键词在关键词库中的出现频率。
这里，需要说明的是，本申请实施例中的关键词库可表示成如下形式：
D＝{w1，w2，…，wi，…，wn}
其中，wi表示关键词库D中的第i个关键词。
仍以表1所示关键词库为例，该关键词库(记为D1)可表示为:
D1＝{w1，w2，w3，w4，w5，w6，w7，w8，w9}。
其中，w1～w9分别代表关键词1～关键词9。
此外，关键词库中的关键词集可表示成：
Gk＝{<w1，mk1>，<w2，mk2>，…，<wi，mki>，…，<wn，mkn>}
其中，Gk表示关键词库D中的第k个关键词集。mki表示关键词wi在关键词集Gk中出现的次数。
仍以表1所示关键词库为例，其中：
关键词集1(记为G1)可表示为:
G1＝{<w1，1>，<w2，1>，<w3，1>，<w4，2>，<w5，1>，<w6，0>，<w7，
0>，<w8，0>，<w9，0>}；
关键词集2(记为G2)可表示为:
G2＝{<w1，0>，<w2，0>，<w3，1>，<w4，1>，<w5，0>，<w6，1>，<w7，
1>，<w8，0>，<w9，0>}；
关键词集3(记为G3)可表示为:
G3＝{<w1，0>，<w2，1>，<w3，0>，<w4，0>，<w5，0>，<w6，0>，<w7，
0>，<w8，1>，<w9，1>}。
作为一个实施例，关键词(历史关键词)在关键词库中的出现频率可表示为：
Figure BDA0002770963250000071
其中，p为关键词库中关键词集的总个数；
Figure BDA0002770963250000081
表示wi在关键词库D中出现的总次数；
Figure BDA0002770963250000082
为关键词库D中所有(n个)关键词出现的总次数；F(wi)为关键词wi的出现频率。
即，将当前历史关键词在关键词库中出现的总次数与关键词库中所有关键词出现的总次数的商，作为当前历史关键词的出现频率。
作为另一个实施例，历史关键词在关键词库中的出现频率可表示为：
Figure BDA0002770963250000083
其中，p为关键词库中关键词集的总个数；
Figure BDA0002770963250000084
表示wi在关键词库D中出现的总次数；
Figure BDA0002770963250000085
表示关键词库D中所有关键词对应出现次数中最高的出现次数。
即，将当前历史关键词在关键词库中出现的总次数与关键词库中关键词的最高出现次数的商，作为当前历史关键词的出现频率。
步骤203，确定历史关键词在关键词库中的使用范围参数。
该使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关。
作为一个实施例，该使用范围参数可表示为：
Figure BDA0002770963250000086
其中，E(wi)表示包含关键词wi的关键词集的个数，或者说，使用该关键词wi的组网环境的数量，即，有E(wi)个组网环境使用该关键词wi；p为关键词库中关键词集(组网环境)的总个数；R(wi)为关键词wi的使用范围参数，0≤R(wi)≤log2 p。
可以看出，在该实施例中，关键词的使用范围参数与使用该关键词的组网环境的数量呈反相关关系。即，使用该关键词的组网环境越多(使用范围越广)，该关键词的使用范围参数越小。
步骤204，根据历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定历史关键词的优先级。
作为一个实施例，该历史关键词的优先级可表示为：
Figure BDA0002770963250000091
其中，F(wi)为关键词wi的出现频率；R(wi)为关键词wi的使用范围参数，该使用范围参数与使用关键词wi的组网环境的数量呈反相关关系；PRI(wi)为关键词wi的优先级；ε为调节因子，
Figure BDA0002770963250000092
即，ε为接近于零的正数，以防止R(wi)等于0时分式的分母为0。
从该实施例可以看出，关键词的出现频率越高(频繁被使用)、使用范围越广(在多个组网环境下被使用)，则该关键词的优先级越高。
至此，完成图2所示流程。
通过图2所示流程可实现基于关键词的使用频率和使用范围，确定关键词的优先级，进而优先填充使用频率高且使用范围广的关键词，提升命中用户所需关键词的效率。
此外，作为一个实施例，在通过步骤103自动填充用户所需目标关键词以及接收到用户输入的完整的命令行后，网络操作系统可记录该命令行。
在达到预设时间间隔或者网络操作系统空闲时，可根据最近(距离当前时间预设时间段内)记录的命令行，重新生成关键词库，计算该关键词中各历史关键词(步骤103中的目标关键词将作为新的历史关键词参与计算)的优先级，即，重新执行图2所示流程。以实现根据关键词的最新使用状况自动更新关键词优先级，进而动态调整关键词的填充顺序。
下面以Comware操作系统为例介绍命令行关键词的填充过程。
用户通过Comware操作系统的命令行接口输入关键词首字母“v”，并触发Comware操作系统进行关键词填充。
Comware操作系统确定包含该首字母“v”的候选关键词。为了简化描述，本实施例以“vlan”和“vtep”两个候选关键词为例。
Comware操作系统分别获取“vlan”的优先级和“vtep”的优先级，其中：
“vlan”的优先级
Figure BDA0002770963250000101
“vtep”的优先级
Figure BDA0002770963250000102
上述公式的由来以及具体含义参见图2所示流程的描述，这里不再赘述。
由于“vlan”比“vtep”使用频繁，且“vlan”比“vtep”使用范围广，因此，F(“vlan”)>F(“vtep”)，R(“vlan”)<R(“vtep”)，则可得出PRI(“vlan”)>PRI(“vtep”)，即，“vlan”的优先级高于“vtep”的优先级。
Comware操作系统根据获取到的“vlan”的优先级和“vtep”的优先级，优先选择高优先级的“vlan”进行填充。即，优先选择使用频繁且使用范围广的关键词进行填充，以提升命中用户所需目标关键词的效率。
以上对本申请实施例提供的方法进行了描述，下面对本申请实施例提供的装置进行描述：
参见图3，为本申请实施例提供的装置的结构示意图。该装置包括：查找单元301、获取单元302以及填充单元303，其中：
查找单元301，用于根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词；
获取单元302，用于获取各候选关键词的优先级；
填充单元303，用于按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
作为一个实施例，所述装置还包括：
生成单元，用于根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库；
处理单元，用于统计历史关键词在关键词库中的出现频率；确定该历史关键词在关键词库中的使用范围参数，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关；根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级。
作为一个实施例，所述处理单元根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级，包括：
将该历史关键词的出现频率与使用范围参数的商，作为该历史关键词的优先级，其中，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量呈反相关关系。
作为一个实施例，所述装置还包括：
记录单元，用于将所述目标关键词作为新的历史关键词。
至此，完成图3所示装置的描述。本申请实施例通过确定关键词的优先级，优先填充高优先级关键词，可有效提升填充用户所需关键词的效率。
下面对本申请实施例提供的网络设备进行描述：
参见图4，为本申请实施例提供的一种网络设备的硬件结构示意图。该设备可包括处理器401、存储有机器可执行指令的机器可读存储介质402。处理器401与机器可读存储介质402可经由系统总线403通信。并且，通过读取并执行机器可读存储介质402中与命令行关键词填充逻辑对应的机器可执行指令，处理器401可执行上文描述的命令行关键词填充方法。
本文提到的机器可读存储介质402可以是任何电子、磁性、光学或其他物理存储装置，可以包含或存储信息，如可执行指令、数据，等等。例如，所述机器可读存储介质402可以包括如下至少一个种存储介质：易失存储器、非易失性存储器、其它类型存储介质。其中，易失性存储器可为RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，非易失性存储器可为闪存、存储驱动器(如硬盘驱动器)、固态硬盘、存储盘(如光盘、DVD等)。
本申请实施例还提供一种包括机器可执行指令的机器可读存储介质，例如图4中的机器可读存储介质402，所述机器可执行指令可由设备中的处理器401执行，以实现以上描述的命令行关键词填充方法。
至此，完成图4所示设备的描述。
以上所述仅为本申请实施例的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请实施例的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种命令行关键词填充方法，其特征在于，所述方法包括：
根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词；
根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库；其中，针对每一个历史关键词执行如下处理：统计该历史关键词在关键词库中的出现频率；确定该历史关键词在关键词库中的使用范围参数，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关；根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级；
获取各候选关键词的优先级；
按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级，包括：
将该历史关键词的出现频率与使用范围参数的商，作为该历史关键词的优先级，其中，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量呈反相关关系。
3.如权利要求1至2任一所述的方法，其特征在于，所述按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词之后，所述方法还包括：
将所述目标关键词作为新的历史关键词。
4.一种命令行关键词填充装置，其特征在于，所述装置包括：
查找单元，用于根据用户输入的不完整关键词，从已记录的历史关键词中，查找包括该不完整关键词的至少一个候选关键词；
生成单元，用于根据不同组网环境下的历史关键词，生成关键词库；
处理单元，用于统计历史关键词在关键词库中的出现频率；确定该历史关键词在关键词库中的使用范围参数，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量相关；根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级；
获取单元，用于获取各候选关键词的优先级；
填充单元，用于按照优先级从高到低的顺序依次填充各候选关键词，直至填充的候选关键词为用户所需目标关键词。
5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理单元根据该历史关键词的出现频率以及使用范围参数，确定该历史关键词的优先级，包括：
将该历史关键词的出现频率与使用范围参数的商，作为该历史关键词的优先级，其中，所述使用范围参数与使用该历史关键词的组网环境的数量呈反相关关系。
6.如权利要求4至5任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
记录单元，用于将所述目标关键词作为新的历史关键词。
7.一种网络设备，其特征在于，所述设备包括处理器和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器被所述机器可执行指令促使：实现权利要求1-3任一所述的方法步骤。
8.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质内存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令被处理器执行时实现权利要求1-3任一所述的方法步骤。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102043570A (zh) * 2009-10-22 2011-05-04 华为技术有限公司 一种命令行输入方法和装置
CN103226393A (zh) * 2013-04-12 2013-07-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种输入方法和设备
CN105512040A (zh) * 2015-12-17 2016-04-20 致象尔微电子科技（上海）有限公司 一种基于脚本测试程序的数据处理方法及装置
WO2016150346A1 (zh) * 2015-03-20 2016-09-29 上海触乐信息科技有限公司 文本输入方法和装置
CN106873799A (zh) * 2017-02-16 2017-06-20 北京百度网讯科技有限公司 输入方法和装置
CN106933849A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 北京国双科技有限公司 关键词推送的方法及装置
CN107256239A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 努比亚技术有限公司 一种推荐候选词的方法及装置
CN108227955A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 北京奇虎科技有限公司 一种基于用户历史搜索推荐输入联想的方法及装置
CN111103986A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 北京搜狗科技发展有限公司 用户词库管理方法及装置、输入方法及装置
CN111222058A (zh) * 2020-01-06 2020-06-02 百度在线网络技术（北京）有限公司 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108241667B (zh) * 2016-12-26 2019-10-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于推送信息的方法和装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102043570A (zh) * 2009-10-22 2011-05-04 华为技术有限公司 一种命令行输入方法和装置
CN103226393A (zh) * 2013-04-12 2013-07-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 一种输入方法和设备
WO2016150346A1 (zh) * 2015-03-20 2016-09-29 上海触乐信息科技有限公司 文本输入方法和装置
CN105512040A (zh) * 2015-12-17 2016-04-20 致象尔微电子科技（上海）有限公司 一种基于脚本测试程序的数据处理方法及装置
CN106933849A (zh) * 2015-12-30 2017-07-07 北京国双科技有限公司 关键词推送的方法及装置
CN106873799A (zh) * 2017-02-16 2017-06-20 北京百度网讯科技有限公司 输入方法和装置
CN107256239A (zh) * 2017-05-23 2017-10-17 努比亚技术有限公司 一种推荐候选词的方法及装置
CN108227955A (zh) * 2017-12-29 2018-06-29 北京奇虎科技有限公司 一种基于用户历史搜索推荐输入联想的方法及装置
CN111103986A (zh) * 2018-10-26 2020-05-05 北京搜狗科技发展有限公司 用户词库管理方法及装置、输入方法及装置
CN111222058A (zh) * 2020-01-06 2020-06-02 百度在线网络技术（北京）有限公司 查询自动补全的方法、装置、设备和计算机存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种新词自动提取方法;李亚松等;《电信工程技术与标准化》;20141215(第12期);全文 *
基于日志分析的中文输入法用户行为研究;许丹青等;《中文信息学报》;20110315(第02期);全文 *

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