CN1707409B

CN1707409B - 用户字和用户操作的上下文预测

Info

Publication number: CN1707409B
Application number: CN2004100568124A
Authority: CN
Inventors: 大卫·乔·凯; 艾森·R·布莱德弗德; 皮姆·凡·莫尔斯; 皮特·C·派蒂尔
Original assignee: America Online Inc
Current assignee: Historic AOL LLC
Priority date: 2003-09-19
Filing date: 2004-08-20
Publication date: 2010-12-08
Anticipated expiration: 2024-08-20
Also published as: TWI263163B; WO2005036413A1; WO2005036413A8; EP1665078A1; CN1707409A; CA2537934C; TW200513955A; EP2498190A3; JP2007506184A; US20050017954A1; KR100893447B1; EP1665078A4; MXPA06003062A; EP2498190A2; KR20070067646A; CA2537934A1; US7679534B2; JP5305592B2

Abstract

本发明涉及用户在一个带有输入装置的系统中输入信息。提供一种方案，其中在用户输入诸如空格符那样的一个特殊符号之后，预测用户想要输入的一个整个字。如果用户此后按压一个多义性的键，则重新排序选择表而不是接受该预测。例如，用户输入短语“Lets run to school.Better yet，lets drive to“.”””。当用户按压空格键后，系统在首先输入的该出现了第二次的字“to，”之后预测用户将要输入字“school”，基于用户过去已经输入过该字。用户应该在空格符后输入一个多义性键，然后重新排序一个包含了字“school”的字表，并使用户可以获得其他选项。本发明还可以预测诸如发送信息给谁，编写信息的人，一周的日子，一周的时间等那样的上下文。其他实施例的目的在于预测用户操作和字，诸如与菜单项有关的用户操作，或与表格填充有关的用户操作。

Description

用户字和用户操作的上下文预测

技术领域

本发明涉及用户在带有一个输入装置的系统之内信息的输入，特别地，本发明涉及对用户所计划的输入和操作进行上下文预测。

背景技术

多年来，便携式计算机已经变得越来越小。键盘已经成为在制造一个更小的便携式计算机的努力中的基本尺寸限制元件了。如果使用标准打字机尺寸的键盘，那么该便携式计算机起码有键盘那么大。小型键盘已经用在便携式计算机上，但是发现小型键盘太小而导致用户无法轻易或快速地操作。在一个便携式计算机中结合一个真实尺寸的键盘也阻碍了计算机真正的便携式使用。不把计算机放在一个平工作面上以允许用户用双手进行输入，就无法执行大部分的便携式计算机。用户在站着或移动时不能轻易地使用一个便携式计算机。

在最新产生的称为个人数字助理(PDA)的小型便携式计算机中，公司已经试图通过在PDA中结合手写识别软件来解决该问题。用户可以通过在一个触感面和触感屏上进行书写而直接输入文本。然后由识别软件将手写体文本转换成数字数据。令人遗憾的是，用笔印迹或书写通常比打字慢，除了上述情况以外，在目前为止，手写体识别软件的精确度和速度都不令人满意。而且还存在存储限制。识别软件通常需要的存储器多于装置上有效的存储器。对于作为移动电话的装置而言就更是这样了。

目前，无线工业中的一个惊人发展产生了可靠的，便利的，并可以为普通消费者获得的受欢迎的移动通信装置，诸如网络电话，双向传呼机，PDA等。这些需要文本输入的手持无线通讯和计算机装置还变得更小。在双向传呼，移动电话，和其他便携式无线技术中的新发展已经产生了一种对小型便携式双向信息传递系统的需求，尤其是对能够发送并接收电子邮件(“e-mail”)的系统的需求。某些无线通信装置的制造商还希望提供给消费者这种装置，消费者可以用握住装置的手来操作该装置。

消除多义性的背景资料

在开发工作之前就已经考虑使用一个缩小按键数的键盘。正如一个按键音电话机的键区布局所提示的，许多缩小的键盘使用3×4的系列键。系列键内的每一个键都包含多个字符。因为每一次按键可表示多个字母中的一个，因此在用户输入一系列的键时存在多义性。已经提供了一些用于消除按键次序多义性的解决方案，称为消除多义性。

提供一种解决方案用以清楚地确定在缩小的键盘上输入的字符，该解决方案需要用户平均输入两次或多次按键来确定每一个字母。可以同时输入按键(和弦)或逐一输入按键(多笔划规范)。和弦和多笔划规范都不产生一个具有足够简易性和使用效率的键盘。多笔划规范效率低，和弦复杂而难以学习和使用。

提供其它解决方案用以确定与一个多义性按键序列对应的正确字符序列，John L.Arnott和Muhammad Y.Javad在国际学会学报上刊登的关于用来增强词义的语句和选择性通讯的论文″Probabilistic Character Disambiguation for Reduced Keyboards Using Small Text Samples，″中对该解决方案进行概括(以下的″Arnott论文″)。Arnott论文认为大部分消除多义性解决方案使用有关的语言中已知的字符序列的统计来消除给定上下文中的字符多义性。

提供另一种以字级消除多义性为基础的解决方案，在I.H.Witten编著的并于1982年由学术出版社出版的题为Principles of Computer Speech的教科书中公开了该解决方案(以下的“Witten解决方案”)。Witten论述一种从使用电话机触摸垫输入的文本中减少多义性的系统。Witten承认对于一个24，500字的字典中大约92％的字而言，在对按键序列和字典进行比较的时侯将不会产生多义性。然而当产生多义性时，Witten认为必须通过系统向用户递交该多义性并请求用户在多个多义性词条之间做出一个选择来进行交互地消除。用户因此必须答复系统在每一个字末端的预测。这样一种答复降低系统效率并增加输入一个给定文本段的按键数。

2000年6月15日公开了H.A.Gutowitz的名称为Touch-Typable Devices Based onAmbiguous Codes and Methods to Design Such Devices的专利文献WO 00/35091，WO00/35091公开了可打字装置的结构，尤其是包含有多义性代码的盲打装置的结构带来大量人机控制之间的问题，并提出一些解决这些问题的方法。Gutowitz教导一种用于从强触摸可打字多义性代码和对触摸可打字装置实质上是最佳的多义性代码的类别中选择多义性代码的方法，其中该触摸可打字装置诸如计算机，PDA等，以及其他信息设备，该信息设备赋予了诸如大小，形状，装置计算能力，装置的特殊运用那样的设计约束条件和诸如字母表序列或标准打字机键盘序列那样的通用约束条件。

Eatoni人机工程学公司提供一种修改自常规键盘的称为WordWise的系统(Eatoni人机工程学公司版权2001)，其中在一个常规键盘上键入一个大写字母，使诸如换档键那样字以分析多义性词条，清楚的词条或其中一个组合词条。

Zi公司公布一种后继字预测eZiText^(R)(Zi公司2002年)，但是据我们所知，并非无论何处都提供该多重预测的陈述，或者为了把匹配上下文的字放在前面而重新排序选择表。

已知的其他后继字产生系统包括由摩托罗拉公司的词法区提供的iTAP(http://www.motorola.com/lexicus/)，以及由AIRTX提供的自适应识别技术(http://www.airtx.com/)o

消除一个多义性按键序列的多义性仍然是一个急待解决的问题。例如，已知的消除多义性的解决方案的焦点主要集中在完成一个不完全输入的序列，而不是预测一个至今为止还未输入的序列。而且，在消除一个输入的序列的多义性时，一般不考虑用户的上下文，消除一个输入的序列的多义性并不导致测定一个代表用户的操作，而仅仅集中在完成并显示给用户一个预定序列。

提供一种解决方案来处理用户输入将会是有益的，该用户输入导致检测一个还未输入的序列。而且，提供这样一种解决方法将会是有益的，其中在消除一个输入的序列的多义性时不考虑用户上下文。另外，提供这样一种解决方案将会是有益的，其中消除一个输入的序列的多义性导致测定一个代表用户的操作。

发明内容

发明涉及用户在一个带有输入装置的系统中输入信息。提供一种方案，其中在用户输入诸如空格符那样的一个特殊符号之后，预测用户想要输入的一个整个字。如果用户此后按压一个多义性的键，则重新排序选择表而不是接受该预测。例如，用户输入短语“Lets run toschool.Better yet，lets drive to“.”””。当用户按压空格键后，系统在首先输入的该出现了第二次的字“to”之后预测用户将要输入字“school”，基于用户过去已经输入过该字。如果用户以前输入过具有相同上下文的文本(例如“to work″，″to camp″)，那么其他预测也可能存在。如果用户按压“next″键，则递交这些预测；该键规定为从头至尾翻滚列表。用户应该在空格符后输入一个辅助键，然后重新排序一个字表来把匹配上下文的字放在前面。例如，如果用户按压包含字母‘a’，‘b’和‘c’的辅助键，则把字“camp”放在列表的前面。

本发明还可以基于以下之中的至少一个，识别一个或多个进一步预测的下一个字：向其发送消息的人；写消息的人；日期；时间；以及地点。

本发明的其他实施例的目的在于预测用户操作和字，诸如与菜单项有关的用户操作，或与表格填充有关的用户操作。

用户操作或输入可以基于上下文影响装置状态的自动改变。例如，在日程表显示用户正在开会的时间期间，系统可以使用上下文把移动电话从“响铃”变为“振动”。另一个实施例使用特定区域上下文在用户处于户外或电话检测到高电平背景噪音时提高移动电话的音量。

在另一个实施例中，系统学习用户的习惯。例如，基于所学的用户操作，系统能够提供给用户他可能没有察觉到的服务。

在另一个实施例中，以前一个字的上下文(双字母上下文)为基础进行字预测，还可以使用前“n”个字(三字母上下文)。

附图说明

图1是一个具有一个显示器和用户信息输入机制的装置的略图，而且它包含按照本发明所述的后继字预测技术；

图2是一个本发明关于T9执行过程的缩小键盘消除多义性系统的优选实施例的框图；

图3是一个显示按照本发明所述一种后继字预测方法的流程图；以及

图4是一个显示按照本发明所述一种后继字预测方法中的字处理过程的流程图。

具体实施方式

本发明涉及用户在一个带有输入装置的系统中输入信息。提供一种方案，其中在用户输入诸如空格符那样的一个特殊符号之后，预测用户想要输入的一个整个字。如果用户此后按压一个多义性的键，则重新排序选择表而不是接受该预测。例如，用户输入短语“Lets runto school.Better yet，lets drive to″.″″″。当用户按压空格键后，系统在首先输入的该出现了第二次的字“to，″之后预测用户将要输入字“school″，基于用户过去已经输入过该字。如果用户以前输入过具有相同上下文的文本(例如“to work″，″to camp″)，那么其他预测也可能存在。如果用户按压“next″键，则递交这些预测；该键规定为从头至尾翻滚列表。用户应该在空格符后输入一个辅助键，然后重新排序一个字表来把匹配上下文的字放在前面。例如，如果用户按压包含字母‘a’，b’和‘c’的辅助键，则把字“camp”放在列表的前面。

在本发明另一个实施例中，由装置传递一系列可能相关或不相关的参数给系统，系统学习哪些参数与预测相关且哪些是不相关的，而不是明确地定义诸如发件人/收件人/电子邮件/SMS/回复/转寄/新电子邮件等那样的上下文参数。

在本发明其他实施例中，预测可以超过字并预测短语。预测还可以依赖语法和语义等。学习哪些参数与预测相关且哪些是不相关的，而不是明确地定义诸如发件人/收件人/电子邮件/SMS/回复/转寄/新电子邮件等那样的上下文参数。

在本发明其他实施例中，预测可以超过字并预测短语。预测还可以依赖语法和语义等。

本发明其他实施例的目的在于预测用户操作以及字和短语，诸如一个与菜单项有关的用户操作，或者一个与表格填充有关的用户操作。

在进一步实施例中，可以加载/下载该从用户模式获得的知识，和/或从一个服务器提供该知识，该知识允许在装置和应用程序之间共享信息。

讨论

在此为了讨论关于上下文的字实现，其中术语‘后继字预测’(NWP)意味着：

1)输入一个空格符之后，预测用户想要输入的整个下一个字，以及

2)如果用户按压一个多义性的键，重新排序选择表而不接受预测。

图1是一个具有显示器10和用户信息输入机制12的装置14的略图，装置14包括按照本发明所述的预测后继字的技术。在图1中，用户输入了短语“Lets run to school.Better yet，lets drive to.”。用户在输入“to”字之后按压空格符，系统以用户过去往其中输入过字“school”的上下文为基础预测用户接下来打算输入“school”字。这样的话，仅仅在上下文中查找以前的字。上一次用户输入字“to”，之后它直接输入字“school”。在图1的实例中，用户再一次输入了字“to”，然后预测字“school”出现。例如，如果用户过去在“to”字之后输入了其他字，那么列表中也提供那些附加的预测。在此实例中，上下文信息仅来自于以前在该信息中输入的文本。在一个优选实施例中，同样根据在先前信息/对话中输入的文本来编辑上下文信息。

在当前信息中的上下文与用户以前输入的文本中的上下文匹配时进行预测。上下文的概念可以是非常通用的。上下文可以意味着所输入文本的特性。还可以把上下文与其他上下文相结合，例如：

a)发送信息给谁；

b)编写信息的人；

c)一周中的日子；

d)一天中的时间。

最后，预测系统可能不知道对上下文最重要的因素是什么，例如，他们是：

●文本和信息收件人？

●文本和信息发件人？

●所有的三个？

一个进一步实施例从一组范围很大的可能因素开始并执行用户行为的运行时因素分析来确定最有效因素以包括为上下文。系统不仅仅基于诸如记录的文本，收件人，作者，日期那样的推理确定因素来适应用户行为，而且其智能还足以确定哪一个因素是最重要的并加强它们。这为更好的预测作好准备。

本发明期待的另一个预测实例是以一天的时间为基础的。例如，当在午餐时间输入信息“Let’s meet for”时，自动预测“lunch”字为该短语中的下一个字。晚一些的话就预测“dinner”字。存储的短语还可以包含相关的一天中的时间作为它们的一个属性。当用户输入文本时，可以用它来决定哪一个短语是相关的。

预测用户操作

预测同时还可以适用于其他方案，诸如菜单和用户操作。当用户点击菜单时，为上下文模块提供一个关于该菜单的关键字作为优先上下文字。上下文模块于是产生以前从该菜单中选择的词条，因为他们在上下文数据库中是作为关键字放在前面的词条，而且可以将这些字重新排序到菜单的顶部。当选择菜单项时，上下文模块自动记录该带有菜单标记的已经发生了的菜单项作为上下文用于下一次重新排序到前面。

例如，当用户点击“编辑”菜单时，把“编辑”提供给上下文模块作为上下文。如果上一次用户点击“编辑”选择了“查找”，则在菜单前面显示“查找”。如果用户从它移动到“替换”，则标记在“编辑”的上下文中使用了一次“替换”，因此下一次用户选择“编辑”菜单时，“替换”变成第一项，其后跟着“查找”和其他低频率使用的项。

注意，对带有有限屏幕空间的网络电话而言，把常使用项移到菜单的前面可以使它们立即可见，否则不滚动就无法看见他们。

在一个实施例中，在单一情况上下文和重新排序中使用学习来预测用户期望执行的后继高级用户界面(UI)操作。通过为用户希望进行的后继状态/应用程序而重新排序紧接着的选项来完全取代常规菜单格式，而且如果需要的话能够自动执行最合适的选项，而不是基于以前的应用而重新排序。

例如，考虑这种情况，其中系统知道无论何时用户都在电话机的模式设置中，而且他们选择一种输入方法或语言，他们很可能移动下一个他们喜爱的信息应用程序。然后系统执行以下操作，而不是向用户递交常规菜单树来获得信息传递应用程序：

a)自动前往，或者如果发现那是不可行的；

b)和后继最可能的选项一起，作为正好位于设置窗中的一个可见的突出选项而出现。

最后的选项将会是“go to standard menu tree”。以这样方式，递交给用户最可能的后继结束状态，而不是直接来自这里的最可能的行为，在一个常规电话机中这将返回到菜单树。用户根本不必操纵菜单树，而是作出一个点击(或不点击)来进行到下一个任务。

本发明附加的实施例应用上下文，例如，该上下文提出以下任何一个问题：

●在一个信息传递应用程序后用户最可能立即处于什么结束状态？

●在电话本中进行输入后用户最可能处于什么结束状态？

●提供了用户所位于的最后两个地方之后，用户最可能处于什么结束状态？

●所提供一天的时间？

●应该执行闲时因素分析来隔离涉及决定后继操作应该是什么的最相关因素吗？

表格

本发明执行的另一个有效功能是表格填充。字段属性决定上下文灵敏度，例如，日期仅预测月，日子切换到数字模式等。这可以类似地适用于表格输入。浏览器或其他表格输入软件可以提供关于输入单元的提示作为关于该单元的文本项的上下文。因此，例如，当表格提示“名字：”时，几乎不需要按键就可获得用户名，而且使他可能在表格上填充的其他名字易于输入。

TegicT9技术中的上下文字预测的执行过程

在此公开的后继字预测方法已经应用于Tegic公司的T9技术(见www.tegic.com andwww.t9.com)。T9技术结合以输入装置的每一个键(例如每一个电话键)为基础的字母组合和字的一个快速存取程序库，并识别用户想要输入的与其键入文本相同的内容是什么。T9为默认输入的每一个键序列提供最常用字并让用户通过一个或多次按压NEXT键或空格键来存取其他选择。

在图2中提供本发明关于T9执行过程的缩小键盘消除多义性系统的优选实施例的一个框图。通过适当的外围电路将键盘54和显示器53连接到处理器100。可以选择地将扬声器102也连接到处理器。在该实施例中，处理器100接收来自键盘的输入，并操纵所有到显示器和扬声器的输出。处理器100连接到存储器104。该存储器包括临时存储器介质的一个组合，例如随机存取存储器(RAM)，以及诸如只读存储器(ROM)，软盘，硬盘或光盘那样的永久存储器介质。优选的存储器104包含所有为操纵系统操作所必需的软件例程。最好是，该存储器包含一个操作系统106，消除多义性软件108，相关的过滤多义性文本项的软件和/或扩展和解释软件110，以及一个上下文数据库116，以下对其以补充细节进行讨论。该存储器还包括一个词汇数据库30。可选地，该存储器可以包括一个或多个应用程序112，114。应用程序的实例包括字处理器，软件程序库，和外语翻译器。还可以提供语音合成软件作为一个应用程序，从而允许该缩小键盘消除多义性系统起通讯辅助的作用。因此，在这种情况下，可以从扬声器输出声音输出。

本领域普通技术人员应该理解并明白在此的讨论适用于符号和符号序列，当结合时，它们成为一个对象或对象的一部分。符号的一个典型实例是任何语言中的一个字符，诸如字母，数字，标点符号，或者来自一种语言的其他任何符号。一个对象或对象的一部分的一个典型实例是一个字或字的一部分。然而，在此的讨论同样地适用于日文假名和韩文(jamos)。而且还应该注意到对象不必是语言上的，因为只要存在一种符号的字符串表示，在此请求的消除多义性系统就可以用来预测图标，电话号码，或库存记录。因此，还应该理解到使用诸如字母，字，词干等那样的术语并不仅仅局限于那些应用程序，它们用于促进轻松阅读并理解在此的讨论。

在此为了讨论，T9系统包含至少三个组成部件：

·一个集成层。该组成部件包括用户接口(UI)并处理在装置与T9核心之间的通信。通信可以通过一个基于事件的或基于特征函数的API而发生，以下进行讨论。

·一个核心引擎，例如由Tegic提供的以T9核心著称的核心引擎。

·一个或多个语言数据库(LDB)。每一个LDB包含与一种特定语言有关的信息。T9用此信息来产生关于该语言的字列表。例如，LDB可以包括字母表的T9LDB，中文的T9LDB，和韩文的T9LDB。

追加数据库

字母表的T9LDB和中文的T9LDB的执行过程可以包括以下追加数据库：

·用户数据库(字母表的T9)。一个字母表的T9UDB包含用户输入的惯用字。一般地，这些惯用字是LDB无法产生的字，诸如名字，电子邮件地址，和瞬时信息传递ID。该数据库还包含与用户选择字的频率有关的信息，包括惯用字和来自LDB的字。

·上下文数据库(字母表的T9)。一个字母表的T9CDB包含与用户以前已经输入的字有关的信息。T9需要该信息用于其后继字预测和CDB字实现特性。该上下文数据库包含近来输入的字。字母表的T9用该信息在选择表中提供预测的和完成的字，并在选择表中重新排序全部的和完成的字。

·制造商数据库(字母表的T9)。一个字母表的T9MDB包含希望为T9用户所获得的但一般无法由LDB产生的字。MDB词条可以包括地理位置，证券报价机符号和URL。

·中文用户数据库(中文的T9)。一个中文的T9CUDB包含用户输入的字符短语，例如，共同形成一个短语的中文字符串。

·中文自动重新排序用户数据库(中文的T9)。一个中文的T9CAUDB包含近来从一个中文的T9LDB输入的字符。

产生选择表字

当用户输入一个有效键序列，字母表的T9为了匹配该键序列的字而查找其数据库(LDB，UDB，CDB和MDB)。

将字母表的T9的选择表设计为提供用户最可能需要的字，基于1)用户输入该字的频率，2)在字在语言中如何通用以及3)以前在其中输入该键的上下文，因此该字出现在选择表的开头。

启用选择表的项的相关序列，该相关序列取决于激活的数据库以及诸如重新排序选择表和完成字和预测字那样的特征。

字母表的T9的选择表中第一个字是默认有效的。该术语有效字指的是目前有效的选择表字。

以下提供选择表序列的一个实例。假设已经输入键，并激活T9数据库和数据库特征。

1)具有键序列长度的CDB字。

2)重新排序的(最常用的)LDB和具有键序列长度的惯用字。

3)最上面的具有键序列长度的LDB字。

4)较少使用的具有键序列长度的惯用字。

5)较少使用的具有键序列长度的制造商字(MDB)。

6)具有键序列长度的剩余LDB字。

7)比输入的键序列长的CDB字(这由T9来完成)。

8)比输入的键序列长的惯用字和制造商字(这由T9来完成)。

9)多个数据库的查找结果的字。这些字试图匹配URL和其他长序列。

处理一个接受的字

当用户通过移走字的光标来接受该有效字时(按压与T9键值T9KEYRIGHT和T9KEYLEFT相关的键)，字母表的T9：

●如果该字在UDB中作为一个惯用字，校正该字的选择频率值。

●如果该字在LDB中，校正该字的选择频率值和仍未激活的字母表的T9的选择表重新排序特征。

当用户通过输入一个空格来接受该有效时(按压与T9键值T9KEYSPACE相关的键)，字母表的T9执行以上的操作和以下的操作：

●如果UDB和LDB还没有包含该字，把最近输入的空格及其之前的一个键之间的所有字符添加到UDB作为一个惯用字。

●把最近输入的空格及其之前的一个键之间的所有字符添加到CDB。

预测后继字

图3是一个显示按照本发明所述的一种后继字预测方法的流程图。当输入文本时，以用户输入字的顺序在CDB中存储这些字。当用户输入一个字(300)时，如果该执行过程包括一个CDB，字母表的T9试图预测所需要的后继字(302)。字母表的T9查找CDB，为了找到最近输入的字在以前的第一次出现。如果字母表的T9找到该字(306)，把它提供给用户作为一个预测的字(308)，无论在数据库中它后面出现了什么字。如果没有找到该字(306)，则结束处理过程，T9等待下一个键输入(314)。如果用户接受该预测的字并处理该字；T9重新排序字的使用(316)。如果用户不接受该字(310)，但是按压了“下一个”键(312)，查找CDB，为了找到刚输入的字在下一次最近的出现。如果找到，递交数据库中跟随它的字作为一个预测(306和308)。如果用户不接受该字(310)，而且没有按压“下一个”键，则继续进行处理，而T9等待下一个输入。连同图4进行进一步的描述。

字母表的T9创建一个预测字的选择表。选择表中预测字的最大数取决于#define constantT9MAXCDBMATCHES字面上的值。除非分配一个不同值，否则设置constant为6.

用户使用在T9中用于选择和接受一个字的相同处理来选择并接受一个预测字。在用户接受一个预测字之后(310)，字母表的T9处理该字(312)。本领域技术人员将会理解到本发明可以适用于区别于T9的其他消除多义性系统，以及区别于字母表的T9的其他形式的T9。

字处理

图4是一个显示按照本发明所述一种后继字预测方法中的字处理过程的流程图。当用户按压空格键来指示开始一个新字时(400)，字母表的T9：

●如果UDB和LDB还没有包含该字(402)，把最近输入的空格及其之前的一个键之间的所有字符添加到UDB作为一个惯用字(404)。

●如果该字在UDB中作为一个惯用字(408)，校正该字的选择频率值(410)。

●如果该字在LDB中(414)，校正该字的选择频率值(410)。

●如果该字在LDB中，而且还没有激活字母表的T9选择表的重新排序和LDB字的完成特征(412)，把该字添加到UDB作为LDB重新排序的字(416)。

字母表的T9上下文数据库

以下的讨论描述了如何执行并操作一个字母表的T9上下文数据库(CDB)。CDB包含与最近输入的字有关的信息。字母表的T9用该信息来把预测的和完成的字包括在选择表中。尽管字母表的T9查找它的其他数据库，仅仅是为了找到匹配目前有效的键序列的字，字母表的T9还查找CDB，为了找到最近接受的字，列最近输入的无效字。CDB字不必匹配将要包括在选择表内的有效字。对于仅仅在没有有效键序列时才出现在优选实施例中的预测的字而言，该CDB匹配取决于该有效字之前的字。对于完成了的CDB字而言，该匹配取决于有效字之前的字和有效字的键序列。

如果字母表的T9在CDB中找到用户已经输入的字，字母表的T9提供该立即跟随在CDB中的字作为一个预测的字。例如，如果CDB包含字对“text message”，而且用户输入该字“text”并按压空格键，字母表的T9设置选择表中的“message”作为一个预测的字。

而且，如果字母表的T9在CDB中找到用户已经输入的字，如果该字匹配该有效键序列，则字母表的T9提供该立即跟随在CDB中的字作为一个完成的字，尽管该完成的字包含附加字符。例如，如果CDB包含字对“text message”，而且用户输入该字“text”并添加一个空格，然后输入与字“message”中前四个字母相关的键序列6-3-7-7，则字母表的T9设置选择表中的“message”作为一个完成的字。

在优选实施例中，CDB字实现独立地操作UDB惯用字实现，LDB字实现，以及MDB字实现。

执行CDB

为了执行一个字母表的T9CDB，集成层应该：

1.为数据库分配永久存储器。

2.调用T9AWCdbActivate来激活CDB。

3.指定CDB的大小。

4.如果需要的话，重置该数据库。

5.如果必要的话，指定集成层向数据库写数据。

6.如果需要的话，使后继字预测无效。

7.如果需要的话，使CDB字实现无效。

8.由T9提交处理请求。

9.当T9结束后，复制数据库到永久存储器。

以上描述的执行过程假定该CDB存储在非易失性存储器中，而且在激活CDB操作之前将CDB数据复制到RAM。如果使用一种不同的存储模式，以上的某些步骤可以不用。分配永久存储器

该集成层必须分配永久存储器来存储CDB，当集成层通过调用T9AWCdbActivate来激活CDB操作时，它把CDB从永久存储器复制到RAM。引用该数据库作为一种CDB数据结构的实例(T9AWCdbActivate)。

激活CDB操作

如果没有现有的CDB，例如在装置上第一次激活CDB操作，集成层必须将所有T9AWCdbActivate结构域值初始化为0。如果集成层已经从CDB复制了一个现有的CDB到RAM，那么不应修改任何T9AWCdbActivate结构域值。

集成层通过调用T9AWCdbActivate来激活CDB操作。当集成层调用该功能时，它为CDB数据结构(T9AWCdbActivate)的一个实例提供一个指示字，它已经为该指示字分配了存储器。

在集成层激活有效的CDB操作之后，字母表的T9自动查找CDB，所要找到的信息类型取决于是否存在一个有效的键序列：

●如果存在一个有效键序列，字母表的T9查找CDB，为了找到匹配该键序列的字。

●如果不存在有效键序列，字母表的T9查找CDB，为了找到最近输入的字。字母表的T9需要该信息用于后继字预测。

指定CDB的大小

由T9AWCdblnfo.wDataSize的值指定CDB的大小。wDataSize域表示T9AWCdblnfo的总体大小。这包括其中存储了CDB数据的数据区域，T9所使用的多个相关变量，以及任何由编译器环境添加的结构填充字节。

如果使用T9的功能API，就不需要直接设置T9AWCdblnfo.wDataSize的值。相反地，提供该CDB数据区域的大小作为功能T9AWCdbActivate的一个自变量。在处理该功能的同时，T9设置T9AWCdblnfo.wDataSize的值。

可以按需要设置CDB区域的大小，但是它必须至少为T9MINCDBDATABYTES字节。然而，推荐CDB的大小为1800＊T9SYMBOLWIDTH字节。

重置CDB

当集成层激活CDB操作时，字母表的T9通过以下操作来确保数据库的统一性：

●确保CDB与T9期望的大小相同。

●验证CUDB的大小至少为T9MINCDBDATABYTES字节，而且它是偶数字节。

●验证CDB使用与LDB想用的字符译码。

如果字母表的T9发现一个问题，他重置CDB，这删除所有的CDB数据。该处理过程发生时集成层没有进行任何操作，而且字母表的T9不通知集成层已经重置了CDB。集成层可以通过调用T9AWCdbReset来清楚地重置CDB。在大多数情况下，集成层并不需要调用该功能。

指定集成层向数据库写数据。

如果CDB存储在这样一个存储器区域中，字母表的T9可以向其写数据，那么集成层必须向数据库写数据。而且，如果需要监视往数据库中写了什么，或者在非易失性存储器中保持CDB的一个静态副本，则可能希望集成层向CDB写数据。

集成层通过调用T9AWSetCdbWriteByOEM来通知字母表的T9——它写数据。

在集成层调用该事件之后，字母表的T9通过调用T9REQCDBWRITE来请求集成层写数据。如果对于集成层而言不再需要向CDB写数据，则集成层调用T9AWSetCdbWriteByOEM来表示字母表的T9可以直接写数据。

使后继字预测失效

当激活CDB操作时，T9以用户已经输入的字为基础默认地提供预测字，例如用户可以想要输入的字。以多义性模式和多重文本输入模式都可以获得后继字预测。

当在CDB中找到用户刚刚输入的字时，字母表的T9在选择表中设置预测字作为一个或多个字对的第一部分。无论之后什么字出现在CDB中，都提供用户刚刚输入的字的每一个实例作为一个预测字。

在字母表的T9执行过程中，如果有人想要仅使用CDB字实现而不使用后继字预测，则可能使该功能失效。为了使CDB字实现失效，集成层调用T9AWClrCdbPrediction。为了重新激活后继字预测，集成层调用T9AWSetCdbPrediction。

使CDB字实现无效

当激活CDB操作时，如果紧接着在有效字前面的字位于紧接着完成的字前面的CDB中，则字母表的T9默认地在选择表中设置匹配有效序列的完成的CDB字。在字母表的T9执行过程中，如果有人想要仅使用后继字预测而不使用CDB字实现，则可能使该功能失效。为了使CDB字实现失效，集成层调用T9AWClrCdbCompletion。为了重新激活后继字预测，集成层调用T9AWSetCdbCompletion。

注意，CDB字实现独立地操作UDB惯用字实现，LDB字实现，以及MDB字实现。在一个CDB中的许多字还可以存在于其他字母表的T9数据库之内。字母表的T9抑制这些来自选择表的复制。然而，还应该注意到该复制在其他API事件功能上的潜在效果。例如，一个从数据库中删除的UDB惯用字仍然出现在选择表中，如果该字还在CDB中的话。同样地，如果有人打算使LDB字实现失效，LDB中的字仍然作为完成的字出现在选择表中，如果它们还在CDB中并激活CDB字实现。

处理T9请求

取决于怎样执行CDB，集成层也许需要处理以下的T9请求：

●T9REQCDBWRITE——请求集成层向CDB写数据。T9仅仅在集成层通知T9它写数据到CDB(而不是T9写数据到CDB)的时侯提交该请求。

复制一个更新的CDB到永久存储器

如果在T9对话期间内已经修改了数据库，那么集成层在其终止字母表的T9时，应该复制CDB数据到永久存储器。无论什么时侯T9修改该数据库，它都增加T9AWCdblnfo.wUpdateCounter的值。集成层可以确定是否已经通过比较对话后wUpdateCounter的值和对话前wUpdateCounter的值来修改了数据库。如果该值不同，集成层必须将更新的CDB数据复制到永久存储器。注意，这类似于T9在每一个对话期间修改CDB。

操作一个字母表的T9CDB

字母表的T9CDB操作由以下任务组成：

●添加数据到一个CDB。

●从一个CDB中检索数据。

●从一个CDB中删除数据。

添加数据到一个CDB

字母表的T9自动添加数据到CDB。注意，如果CDB存储在T9无法向其写数据的一个存储区域中，该集成层必须写数据到CDB。

从一个CDB中检索数据

字母表的T9自动从CDB中检索数据。

从一个CDB中删除数据

字母表的T9不容许用户或集成层从数据库中删除数据。相反地，字母表的T9在它快满时自动开始删除数据库的老数据。这种删除处理被认为是垃圾回收，而且它的发生不需要用户或集成层进行任何操作。

操作

在本发明目前优选实施例中，所保存的上下文数据用于在以按压空格键之后就返回一个后继字预测，并且在输入按键后过滤字实现。原则上，这通过快速检索以前一个字或以前的字为基础的正确预测的字来允许用户减少按键数。目前通过保存用户在一个上下文数据库(CDB)中输入的文本并返回这些匹配上下文和按键的字来执行该完成特征。

NWP保存近来输入的用户文本并使用该文本来预测用户输入的下一个字。例如，如果用户在过去已经键入了短语“hello Leslie”，“hello Inger”和“Hello Helena”，那么当用户通过敲击空格来键入并接受字“hello”时，本发明提供以下的字作为可能的后继字：

Leslie

Inger

Helena

如果用户不接受这些字中任何一个，而是继续键入，本发明使用上下文来按优先次序列出递交给用户的完成。在一个执行12键输入装置的实施例中，如果上述用户在敲击空格后键入键4，则递交给用户以下选择表：

i

h

g

4

Inger

Helena

如果上述用户在敲击空格后键入键43，则递交给用户以下选择表：

he

if

id

ie

ge

gf

Helena

在一个空格后，上下文数据库(CDB)对象组成整个选择表。在按压多义性键之后，CDB对象如下出现：

●如果CDB对象具有有效键序列的长度，那么这些对象出现在选择表的顶部。

●如果CDB对象的长度大于有效键序列的长度，那么这些对象出现在该列表的完成部分的顶部。

系统状态跟踪空格后的完成，带有：

pFieldlnfo-＞nWordLen ＝0；

pFieldlnfo-＞nComplLen ＝上下文的字长。

在用户选择多义性键之后，系统状态以先前存在的方式跟踪CDB完成：

pFieldlnfo-＞nWordLen ＝有效键序列的长度；

pFieldlnfo-＞nComplLen ＝完成的长度。

API

T9API由一个总体结构组成，该总体结构保持字，词表和顾客使用的缓存信息，以及用于创建，接受和删除字，滚动词表等的一组事件或功能。在字母表的T9中，认为API结构为T9AWFieldinfo结构(经常称为pAWFieldInfo)。T9AWFieldinfo结构字母表的T9特有的数据。T9AWFieldinfo结构包含另一个结构T9AWFieldinfo(经常称为pAWFieldInfo)，该结构包含还用在日文T9，中文T9和韩文T9中的通用字数据。

把新的API结构数据和功能添加到T9来执行NWP。如果主机为上下文数据库进行了区间分配，并将pFieldInfo-＞pCdbInfo设置为一个非零值，则NWP特征是有效的。

添加以下功能API事件来激活CDB：

T9AWCdbActivate(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo，

T9AWCdbInfo T9FARUDBPOINTER*pCdbInfo，

T9UINT nDataSize，T9U8bSymbolClass)；

添加以下功能API事件来设置写配置：

T9EVTCDB：T9CTRLSETCDBWRITEBYOEM

Function API-T9AWSetCdbWriteByOEM(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来清除写配置：

T9CTRLCLRCDBWRITEBYOEM

Function API-T9AWClrCdbWriteByOEM(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来重置CDB：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBRESET

(Function API call：T9AWUdbReset(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来终止CDB上下文：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBBREAKCONTEXT

Function API-T9AWBreakCdbContext(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来填充上下文缓存：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBFILLCONTEXTBUFFER

buffer：pEvent-＞data.sCDBData.psBuf

buffer length pEvent-＞data.sCDBData.nBufLen

Function API-T9AWFillContextBuffer(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo，T9SYMB*psBuf，T9UIN nBufLen)

添加以下功能API事件来获得字预测：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBGETWORDPREDICTION

Function API-T9AWGetWordPrediction(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来清除缓存，但保持上下文：

T9EVTCLEARBUFFE

Function API-T9AWClearBuffer(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来关闭CDB操作：

T9CTRLCLRCDBCOMPLETION

Function API-T9AWClrCdbCompletion(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来开启CDB操作：

T9CTRLSETCDBCOMPLETION

Function API-T9AWSetCdbCompletion(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来关闭CDB操作：

T9CTRLCLRCDBPREDICTION

Function API-T9AWClrCdbPrediction(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下功能API事件来开启CDB操作：

T9CTRLSETCDBPREDICTION

Function API-T9AWSetCdbPrediction(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加以下请求类型：

T9REQCDBWRITE

这用于在外部写操作执行的情况下请求对CDB的写操作。

没有附加的直接存取通过API写到CDB。

内部CDB接口

本发明T9实施例中存在两个对CDB的接口：

AddCdbText(pFieldInfo，psWordBuf，nLen)

其中：

pfieldInfo ＝T9字段信息成分

psWordBuf ＝缓存保持文本

nLen ＝字长

以及：

GetCdbObject(pFieldInfo，nUdbObjNum，nWordLen，nCursor，psBuildTxtBuf，nBuildTxtBufSize，pnComplLen，pnUdbObjCnt)

其中：

pfieldInfo ＝T9字段信息成分

nUdbObjNum ＝CDB对象数(1对应第一匹配，2对应第二匹配等)

nWordLen ＝字长(在空格键后为0，在一个键后为1，在两个键后为2等)

nCursor ＝光标位置

psBuildTxtBuf ＝指向创建缓存的指示字

nBuildTxtBufSize＝创建缓存大小

pnComplLen ＝指向完成长度保持的指示字

pnUdbObjCnt ＝指向对象计算保持的指示字

功能

T9STATUS T9FARCALL T9AW_SaveAndAddToCdb(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

添加保存字到上下文缓存并添加到上下文数据库.仅仅在输入了一个空格符之后调用该功能.

T9UINT T9FARCALL T9AW_GetCdbObject(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo，T9UINTnCdbObjNum，T9UINT nWordLen，T9UINT nCursor，T9U8 bObjectType，T9UINT*pnTerminal，T9U8 bRightMost，T9SYMB *psBuildTxtBuf，T9UINT nBuildTxtBufSize，T9UINT*pnComplLen，T9UINT*pnCdbObjCnt)

该功能从CDB中检索匹配的上下文.

T9STATUS T9FARCALL T9AWCdbReset(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

该功能重置CDB.

T9STATUS T9FARCALL T9AWCdbActivate(T9AWFieldInfo *pAWFieldInfo，T9AWCdbInfo T9FARUDBPOINTER*pCdbInfo，T9U8bSymbolClass)

该功能激活CDB.

数据库

现有最小数据库的尺寸规格是1800*符号宽度(300字*6字符数/字＊符号宽度字节数/字符数)。这对于单字节系统是1800，对于双字节系统是3600。

CDB保存近来输入的文本，用户以相同的形式输入文本。在环形缓存中存储该文本。新的字覆盖CDB中最新近的字。

CDB在自己的标题中具有总体信息：

T9U16 wDataSize；/*该结构在字节上的总体大小*/

T9U16 wUpdateCounter；/*每次用户修改数据库时的增量计算*/

T9U16 wSymbolClass；/*T9enum值表示映射CDB的符号表*/

T9U16 wDataBeginOffset；/*偏移到数据开始*/

T9U16 wDataEndOffset；/*偏移到数据结束*/

T9U16 wSavedOffset；/*指向数据库中上一次存取的位置的指示字*/

T9U32 dwOffsetSaver；/*关于上次保存的偏移量的进程的标识符*/

T9U8 bDataArea[1]；/*真正的一个变量大小数据数组*/读

当从CDB请求一个字时，系统字生成器传递一个上下文缓存。使用该上下文缓存，CDB以最新序列检索匹配的上下文。

写

当敲击空格键或明确地输入空白间隔时，把创建字写到CDB。这偶然发生在多义性和多抽头模式(MT)中。该字也经历自己的常规RUDB处理。在CDB中无垃圾清除。

上下文缓存

保持一个上下文缓存。当按压空格键时更新上下文缓存并以任何倾向于丢失上下文的动作来清除上下文缓存，例如光标移动和清除。在一个字API中，这附属于一个单独确认功能的冲洗字功能。

功能描述

在T9实施例中，NWP特征有效，如果：

a)该编译包括用于该特征的代码；以及

b)字段信息成分pFieldInfo-＞pCdbinfo指向有效的存储器。

以下列出当T9中的后继字预测特征有效时，应用的功能性元件：

FD100：.T9核心在CDB中保存每一个所使用的最近的字。保存的字数取决于由OEM分配到CDB的大小。

FD200：如果存在一个有效字，或者以前敲击的键是T9数字键，那么T9多义性和MT模式在一个空格符后返回后继字预测.

FD300：如果在按压右箭头之前存在一个有效字，那么T9多义性和MT模式在右箭头和空格符后返回后继字预测。

FD301：FD300和FD200的结果意味着：

当光标从一个字上移开并绕着缓存移动之后，敲击一个空格键后，T9不显示一个预测.

“光标绕着缓存移动”意味着按压左箭头或右箭头，并以光标指向字的右边结束。唯一的异常是在敲击右箭头来仅仅清除(使无效)一个字。

如果一个预测有效，而且用户敲击空格键来清除该预测，并再一次敲击清除来清除该空格键，然后再一次敲击空格键，则T9显示一个预测。

FD400：T9总是当开始一个字时产生上下文匹配，如果该字放在一个空格键和另一个字之前。例如，在光标绕着缓存移动到一个字的右边并敲击键盘空格之后，不传递预测。然而，如果用户继续键入多义性数字键，则在选择列中传递上下文匹配。

FD500：以最新次序检索CDB预测/执行.

FD600：CDB是独立的语言。

FD700：敲击空格键之后，由编译时大量的T9MAXCDBMATCHES来确定CDB匹配的数目限定。在用户按压数字键之后，对从CDB传递到发生期的CDB匹配数没有限制。

FD800：不越过句子标点传递CDB预测/完成。将句子标点定义为一个非图释上的轨迹标点.见FD1200关于图释的定义。

FD900：在按压带有一个字有效的清除键之后消除CDB预测/完成，但是当用户再一次开始键入时传递完成。

FD1000：CDB不会迟滞；由最新输入的字替代最早以前的字。

FD1100：如果没有一个有效字，或者以前敲击的键是一个T9数字键，则在按压空格键时在CDB中重新排序上下文双字母。如果光标从一个字上移开，则在CDB内中止上下文。FD1200：上下文预测的候补者以下列处理为条件：

如果字没有指示标点，那么去除轨迹标记，除非它看起来像一个图释。T9假定如果一个字超过一个字符，而且该字中非字母的字符(标点和数字)数量至少是字符总量的一半，则该带有轨迹标点和指示标点的字是一个图释。

如果字具有指示标点，则拒绝该字，除非它看上去像是一个图释。

FD1300：如果用户已经按压了多个T9键，那么在选择列的开头传递具有键序列长度的上下文选择表的项。在该列完成部分的顶部传递带有完成的上下文选择表的项，后面跟着以先前指定顺序的MDB，UDB和LDB。

FD1400：如果敲击空格时，大写字母锁定是激活的，则预测的字完全是在大写字母里。

FD1500：指示字对情况是不可知的，但是轨迹字是区分大小写的。所以如果有人键入“cabfee”，然后开启大写字母锁定并键入“CAB”和空格，该系统预测“FEE.”。如果有人键入“cab fee”，然后使用换档而不是大写字母锁定来输入“CAB”，于是选择空格，系统预测“fee”。否则，如果有人键入“cab fee”并键入“cab”和空格，系统检测“fee”。

FD1600：可以采用开关来开启/关闭上下文预测，并开启/关闭上下文完成。T9中的上下文预测和完成

使用情况：

1)用户最近已经以这里所编写的序列输入了双字母‘my money，’’my time，’和‘mymarriage’。

2)用户输入并接受字‘my.’

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

marriage

time

money

5)用户输入键6。

6)预期选择表：

o

m

n

6

marriage

money

7)用户再一次输入键6。

8)预期选择表：

on

no

mm

mo

oo

money

使用情况：

1)用户最近输入了双字母‘bow tie’。

2)用户输入并接受字‘bow.’。

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

tie

5)用户输入键843。

6)预期选择表：

tie

the

vie

vid

tid

NOTE：尽管字‘the’是英文中最通用的字，但是在该上下文中，‘tie’首先出现在表中。当放在字‘bow.’之前时，它是最可能的候补者。

多抽头模式中的上下文预测和完成

使用情况：

2)用户输入字‘my.’。

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

marriage

time

money

5)用户输入一个‘m.’。

6)用户按压下一个键。

7)预期选择表：

m

marriage

money

8)用户输入‘o.’。

9)用户按压下一个键。

10)预期选择表：

mo

money

T9中的上下文预测和完成(消除之前的空格)

使用情况：

2)用户输入字‘my.’。

3)敲击右箭头

4)敲击空格键。

5)预期无上下文预测

6)用户输入键6。

7)预期选择表：

o

m

n

6

marriage

money

8)用户再一次输入键6。

9)预期选择表：

on

no

mm

mo

oo

money

T9中的上下文预测和带有UDB完成的完成

CDB完成出现在UDB完成的前面。

使用情况：

1)用户最近已经以这里所编写的序列输入了双字母‘my money，’’my time，’和‘mymarriage’，以及单字母‘mobetterblues’。

2)用户输入并接受字‘my.’

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

marriage

time

money

5)用户输入键6。

6)预期选择表：

o

m

n

6

marriage

money

mobetterblues

7)用户再一次输入键6。

8)预期选择表：

on

no

mm

mo

oo

money

mobetterblues

T9中的上下文预测和完成(区分大写字母)

使用情况：

2)用户输入字‘my.’。

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

marriage

time

MONEY

5)用户输入清除键。

6)用户输入并接受不激活大写字母锁定的字‘MY’。

7)预期选择表：

marriage

time

MONEY

8)用户输入清除键。

9)用户输入并接受激活大写字母锁定的字‘MY’。

10)预期选择表：

MARRIGE

TIME

MONEY

多抽头模式中的上下文预测和带有UDB完成的完成

CDB完成出现在UDB完成的前面。

使用情况：

2)用户输入并接受字‘my.’

3)敲击空格键。

4)预期选择表：

marriage

time

money

5)用户输入‘m’。

6)用户按压下一个键。

7)预期选择表：

m

marriage

money

mobetterblues

8)用户输入‘o’。

9)用户按压下一个键。

10)预期选择表：

mo

money

mobetterblues

T9中的上下文预测和带有UDB完成的完成(中止上下文)

CDB完成出现在UDB完成的前面。

使用情况：

2)用户输入并接受字‘my.’。

3)敲击空格键。

4)敲击清除。

5)再一次敲击清除或进行其他任何的光标移动来直接以‘my.’右边的光标结束。

6)输入空格。

7)预期无上下文预测(功能的描述FD200)。

8)用户输入键6。

9)预期带有上下文的选择表(功能的描述FD400)。

10)预期选择表：

o

m

n

6

marriage

money

mobetterblues

11)用户再一次输入键6。

12)预期选择表：

on

no

mm

mo

oo

money

mobetterblues

T9中的上下文预测和完成(最新超过的频率)

CDB完成出现在UDB完成的前面。

使用情况：

2)用户输入并接受字‘my.’。

3)敲击空格键。

4)预期选择表(更多新近的‘marriage’在更多频繁的‘money，’之上)：

marriage

money

5)用户输入键6。

6)预期选择表：

o

m

n

6

marriage

money

语言

CDB是一种独立的语言。

重新排序未完成字

关于重新排序未完成字的RUDB处理保持不变。

清除

在清除一个当前字之后不传递上下文预测，但是当用户开始重新键入时，传递上下文预测。

标点符号

不超过句子标点符号来传递上下文预测。

迟滞

CDB不迟滞，由最新输入的字替代最早以前的字。

垃圾收集

当需要空间来输入一个新字到CDB中时，删除CDB中最早以前的字来让出空间。

在MT中输入字

在MT中收集关于CDB的数据的同时，在MT中传递上下文预测/完成。

我的字

尽管在此参考优选实施例来描述本发明，但是本领域技术人员将容易理解到其他申请可以被这里所阐明的不偏离本发明的精神和范围的申请代替。例如，用户操作或输入可以基于上下文来影响装置状态的自动改变。例如，在日程表显示用户正在开会的时间期间，系统可以使用上下文把移动电话从“响铃”变为“振动”。另一个实施例使用特定区域上下文在用户处于户外或电话检测到高电平背景噪音时提高移动电话的音量。

在另一个实施例中，以先前的字上下文(双字母上下文)为基础进行字预测，还可以使用前“n”个字(三字母上下文等)。

另外，本发明应该仅由以下包括的权利要求所限定。

Claims

1.一种计算装置，包括：

用户输入装置；

显示器；

上下文数据库，其包括用户按输入顺序输入的字列表；

处理器，其连接到所述输入装置、所述显示器和所述上下文数据库，所述处理器被编程以执行操作，以从所述输入装置接收输入的字符和符号，管理向所述显示器的输出，并且执行所述装置之内的操作，所述处理器被编程以执行的操作包括：

响应用户完成字的输入，在所述上下文数据库中搜索所述输入的字的发生，并且一旦在所述上下文数据库中找到所述输入的字，就向所述用户提供在所述上下文数据库中的所述输入的字之后发生的一个或多个字，作为预测的下一个输入；

响应所述装置的上下文，预测经由所述输入装置的除了文本输入之外的用户操作，并且自动改变装置状态以执行所述预测的操作。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，每个字包括以下之中的一个或多个：

字母符号序列；

形成数字值的数字序列；

形成字符串的字母数字符号序列；

形成短语的亚洲字符序列。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述处理器被另外编程以执行包括以下的操作：

基于以下之中的至少一个，识别一个或多个进一步预测的下一个字：向其发送消息的人；写消息的人；日期；时间；以及地点；

将所述进一步预测的下一个字提供给所述用户。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，预测基于任何的语法和语义。

5.根据权利要求2所述的装置，其中，所述预测预期用户操作。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，与任何的菜单项和表格填充相结合，所述用户操作可执行。

7.根据权利要求1所述的装置，进一步包括：

用于存储任何的用户输入模式和操作的装置；以及

用于将任何的所述存储的用户输入模式和/或操作上传到服务器的装置。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述装置进一步包括：

用于学习用户操作并且使用所述学到的操作来进行预测的装置。

9.根据权利要求2所述的装置，其中，所述上下文基于以前字的上下文或以前若干字的上下文。

10.一种计算装置，包括：

用户输入装置；

显示器；

上下文数据库，其包括用户按输入顺序输入的字列表；

响应用户完成字的输入，在所述上下文数据库中搜索所述输入的字的每个发生，并且识别所述上下文数据库中的每个所述发生之后的一个或多个字的字符串；

构造列表，其包括多个所述识别的字符串，并且请求用户从所述列表中选择识别的字符串。

11.一种用于与用户提示、控制输入或多义性文本输入相结合来预测任何的用户字、或者字和用户操作的装置，所述装置包括：

输入装置和显示器，其每个通过适当的接口电路连接到处理器，其中，所述处理器从所述输入装置接收输入的字符和符号，管理向所述显示器的对象的输出以及所述装置之内的操作的确定；

连接到所述处理器的上下文数据库，其包括用户按输入顺序输入的字列表；

其中所述处理器被编程以执行操作，包括响应用户完成字的输入，在所述上下文数据库中搜索所述输入的字的发生；

其中所述处理器被另外编程以执行操作，包括：

一旦在所述上下文数据库中找到所述输入的字，就识别在所述上下文数据库中的所述输入的字之后发生的包括多个字的短语，并且将所述识别的短语提供给所述用户作为预测的下一个短语。

12.一种用于操作计算装置的方法，所述计算装置包括：用户输入装置；显示器；上下文数据库，其包括用户按输入顺序输入的字列表；以及处理器，所述方法包括以下操作：

13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括以下步骤：

提供选择列表，其包括任何的多个预测的字和操作；以及

在所述用户输入特定符号或执行特定操作之后，如果所述用户进行了多义性的输入，则重新排序所述选择列表。

14.根据权利要求12所述的方法，进一步包括以下步骤：

当目前输入序列中的上下文匹配所述用户以前输入的输入序列中的上下文或以前采取的操作时，预测所述用户想要输入的完整下一个或多个字，或者将要由所述装置采取的操作。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述上下文基于输入的文本输入序列的内容。

16.根据权利要求15所述的方法，进一步包括以下步骤：

将所述上下文与至少一个其它上下文相结合。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述上下文包括任何的：

向其发送消息的人；

写消息的人；

日期；

时间；以及

地点。

18.根据权利要求14所述的方法，进一步包括以下步骤：

执行用户操作的运行时因素分析来确定最有效的因素，以包括作为上下文。

19.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：

响应用户输入特定符号或采取特定操作，基于立即在先的用户输入序列或操作的上下文，填充表格中的至少一个字段。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，通过当前字段属性确定上下文制约。

21.一种用于预测任何的用户字或用户操作的方法，包括以下操作：

响应用户将输入序列输入到输入装置中或者执行与所述输入装置相关联的特定操作，预测所述用户想要输入的完整下一个或多个字，或者用户想要通过所述装置采取的操作；

所述预测操作进一步包括以下操作：

所述用户输入特定符号或者采取特定操作；

对此进行响应，基于立即在先的用户输入序列或操作的上下文，提供用于菜单的关键字；

向所述用户描绘从存储在上下文数据库中的所述菜单中以前选择的输入作为由所述关键字在先的输入；

重新排序所述菜单中的所述输入；

当菜单输入被选择时，自动地用菜单标签将它注释为已被选择，供将来重新排序时作为上下文使用。

22.根据权利要求21所述的方法，进一步包括：

响应所述用户输入特定符号或采取特定操作，并且基于立即在先的用户输入序列或操作的上下文，通过重新排序预测用户要去的下一个状态/应用的立即选项，来代替常规菜单格式。

23.根据权利要求22所述的方法，进一步包括以下步骤：

自动执行最有可能的选项。

24.根据权利要求1或12所述的方法，其中所述装置的上下文包括所述装置的日历应用的条目的开始时间的到达，并且所述操作包括调用所述装置的无声操作模式。

25.根据权利要求1或12所述的方法，其中所述装置的上下文包括对规定的菜单条目的用户选择，并且所述操作包括配置菜单以实施所预料的被用户调用的后续操作。

26.根据权利要求1或12所述的方法，其中所述装置的上下文包括第一应用的应用状态的改变，并且所述操作包括以下操作中的一个：自动地开始第二应用；实施所述第二应用的开始；使对由所述第二应用提供的功能的访问成为优先。