JP2016522482A - 候補単語を提供する方法、装置、コンピューター記憶媒体及びデバイス - Google Patents

候補単語を提供する方法、装置、コンピューター記憶媒体及びデバイス Download PDF

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Abstract

候補単語を提供する方法は以下の工程を含む:ユーザーの入力を検出する;ユーザーの入力を検出した場合、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する;現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する;確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定する;社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定する;前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する。

Description

本発明は、出願日が2013年07月29日で、出願番号が201310322607.7で、発明の名称が「入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法及び装置」である中国特許出願の優先権を主張する。
本発明は候補単語を提供する方法、装置、コンピューター記憶媒体及びデバイスに関する。
通信技術の發展に従って、各種の通信端末(例えば各種の通信システムの通信プロトコルを支持する移動通信端末、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、スマートフォン、PC、ラップトップ、タブレットPCなど)の入力法システムもいよいよ豊かになる。しかし、現在の入力法システムには、以下の問題が存在している:1.文字チャティングの通信相手の身元及び入力法システムのユーザーと相手の社会関係について対応していない;2.このように社会関係について対応していないので、入力法が平常用語文法を利用するか、または謙譲語文法を利用するか、または尊敬語文法を利用するかを正確に選択することができない。
例えば、中国語入力法で、ある女性のユーザーにとって、「
」を呼ぶ場合、異なる相手に対して異なる単語を使用する必要がある。相手が該女性の入力法ユーザーの夫である場合、一般的には「老公」と呼び、相手が該女性の入力法ユーザーのビジネス顧客である場合、一般的には「
」または「
」のような文字を利用し、相手が該女性の入力法ユーザーの父である場合は、一般的には「
」または「
」を利用する。また、中国語において、相手に対する尊敬を示す場合、一般的には尊敬語及び自分に対する謙譲語を利用し、これらは直接に文法に反映される。例えば、「ごめんなさい」の意味を表す場合、ユーザーは一般的に相手と自分の社会関係に基づいて動的に必要な単語を選択する。例えば、相手が部下または後輩である場合、一般的に「不好意思」と話し、ごめんの程度が比較的に軽く、相手が自分の同僚であるなどの場合は、一般的に「
」と話し、相手が自分の先輩或いは先生またはビジネス顧客である場合は、一般的に「十分抱歉」のような正式な「
」の用語を使用し、その程度がますますより誠実且つ真剣になる。このように、通信の相手がユーザーの先輩或いは先生またはビジネス顧客である場合、ユーザーが「
」を入力した場合、入力法システムがユーザーに「十分抱歉」またはより尊敬的な単語を使用することが好ましいと提示すると、最終的な交流の目的をよりよく表せることができ、ユーザーを支援して不適当な単語の使用問題を修正することができる。そのため、ユーザーに相手の社会関係に適合する候補単語の選択を提供できる入力法システムを要求している。
本発明の複数の方面によると、入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法及び装置を提供し、前記方法と装置はユーザーと通信相手の対話記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判断して、ユーザーに前記社会関係に適合な候補単語を提供する。
本発明の一方面によると、入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法を提供し、前記方法は以下のステップを含む:ユーザーの入力を検出するステップと;ユーザーの入力を検出した場合、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップと;現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定するステップと;確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定するステップと、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである;社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定するステップと、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する;前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供するステップとを含む。
現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップは、現在のアプリ環境的予定パラメーターを呼び出して現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップを含んでいてもよい。
ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定するステップは、メッセージ交換アプリで通信相手の識別子に関連する情報を抽出して通信相手の識別子を確定するステップを含んでいてもよい。
前記方法は更に、予め社会関係自動判定モデルを確立するステップを含んでいてもよく、そのうち、社会関係自動判定モデルを確立するステップは、メッセージ交換アプリに記憶したユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークするステップと、n次元言語モデルを利用してチャッティング記録から特徴を抽出するステップと、特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとして、分類アルゴリズムに基づいて社会関係自動判定モデルを訓練するステップとを含み、そのうち、社会関係自動判定モデルはチャッティング記録要素と社会関係要素とを含む。
前記方法は、さらに、予め社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップを含んでいてもよく、そのうち、社会関係自動判定モデルを確立するステップは、手動構築及び/または自動発掘アルゴリズムによって用語形式マッピングテーブルを構築するステップと、前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである;確立した用語形式マッピングテーブル及び確立した社会関係自動判定モデルに基づいて社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップとを含み、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含む。
前記自動発掘アルゴリズムは最大希望アルゴリズムの単語整列モデルアルゴリズムであってもよい。
予め社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップは、さらに、ユーザーの提供された候補単語についての選択に基づいて社会関係修正マッピングテーブルを更新してもよい。
社会関係は同輩あるいは同職級関係、先輩後輩関係、部下上司関係和ビジネス関係を含んでいてもよい。
社会関係に関連する候補単語の形式は、謙譲語形式、尊敬語形式及び平常用語形式を含んでいてもよい。
メッセージ交換アプリは、実時間通信サービス、ソーシャルネットワークに基づくチャッティング/リーブメッセージサービスと移動端末におけるメッセージサービスを含んでいてもよい。
本発明のもう一つの方面によると、入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置を提供し、前記装置は、ユーザーの入力を検出する入力検出手段と、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する第一確定手段と、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する第二確定手段と、確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定する社会関係確定手段と、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである;社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定するマッチング確定手段と、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する;前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する修正候補単語提供手段とを含む。
第一確定手段は、現在のアプリ環境の予定パラメーターを呼び出して現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するように配置されていてもよい。
第二確定手段は、メッセージ交換アプリから通信相手の識別子に関連する情報を抽出して通信相手の識別子を確定するように配置されていてもよい。
前記装置は、さらに社会関係自動判定モデル確立手段を含み、そのうち、社会関係自動判定モデル確立手段は、メッセージ交換アプリに記憶したユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークする社会関係マーク手段と、n次元言語モデルを利用してチャッティング記録から特徴を抽出する特徴抽出手段と、特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとして、分類アルゴリズムに基づいて社会関係自動判定モデルを訓練する社会関係自動判定モデル訓練手段とを含み、そのうち、社会関係自動判定モデルはチャッティング記録要素と社会関係要素とを含んでいてもよい。
前記装置はさらに社会関係修正マッピングテーブル確立手段を含み、そのうち、社会関係修正マッピングテーブル確立手段は、手動構築及び/または自動発掘アルゴリズムによって用語形式マッピングテーブルを構築する用語形式マッピングテーブル確立手段と、前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである、確立した用語形式マッピングテーブル及び確立した社会関係自動判定モデルに基づいて社会関係修正マッピングテーブルを確立する社会関係修正マッピングテーブル確立手段とを含み、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含んでいてもよい。
前記自動発掘アルゴリズムは最大希望アルゴリズムの単語整列モデルアルゴリズムであってもよい。
社会関係修正マッピングテーブル確立手段は、更に、さらに、ユーザーの提供された候補単語についての選択に基づいて社会関係修正マッピングテーブルを更新する更新手段を含んでいてもよい。
以下で図面を結合して説明することによって、本発明の上記及び他の目的と特徴はより明らかになる。
本発明の例示的な実施例による入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法のフローチャートを示す。 本発明の例示的な実施例による社会関係の自動判定モデルを確立する処理のフローチャートを示す。 本発明の例示的な実施例による社会関係の修正マッピングテーブルを確立する処理のフローチャートを示す。 本発明の例示的な実施例による社会関係に基づく候補単語の提供方法によってユーザーに候補単語を提供する例を示す。 本発明の他の一例示的な実施例による入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置のブロック図を示す。 本発明の他の一例示的な実施例による社会関係自動判定モデル確立手段のブロック図を示す。 本発明の他の一例示的な実施例による社会関係修正マッピングテーブル確立手段のブロック図を示す。
請求項及びその均等物によって限定された本発明の例示的な実施例について全面的に理解させるように、以下では図面を参照した記述を提供する。記述は理解のためのいろいろな特定的な詳細を含むが、これらの詳細はただ例示的なものである。そのため、本分野の当業者であれば、本発明の範囲及び主旨を離脱しなく、ここで記述した実施例についていろいろな改変及び修正を行うことができるということを了解できる。そして、公知の機能及び構造についての技術の説明を省略して、記述を明瞭及び簡明にする。
図1は、本発明の例示的な実施例による入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法のフローチャートを示す。
図1を参照する。ステップS110で、ユーザーが入力法アプリで入力したか否かを検出する。ユーザーが入力法アプリを介して入力したことを検出すると、ステップS120で、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する。例えば、現在のアプリ環境的予定パラメーターを呼び出して現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定し、前記予定パラメーターは現在のアプリ環境に対応するアプリ標識(ID)を示す。メッセージ交換アプリは、各種の通信端末(例えば、各種の通信システムの通信プロトコルを支持する移動通信端末、パーソナルデジタルアシスタント(PDA)、スマートフォン、PC、ラップトップ、タブレットPCなど)で使用するテキストメッセージのメッセージ交換アプリ、例えば各種の実時間通信サービス(例えば、line、QQ、wechat及びbaiduHiなど)、ソーシャル・ネットワークに基づくチャッティング/リーブメッセージサービス(例えば、facebook(登録商標)(フェースブック(登録商標))、twitter(登録商標)(ツイッター)など)及び移動端末におけるメッセージサービスを含んでいてもよい。しかし、本発明の例示的な実施例はこれに限定されていなく、メッセージ交換アプリはまた本分野の当業者が公知している他のメッセージ交換アプリを含んでいてもよい。
ステップS120で現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ステップS130でユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する。例えば、メッセージ交換アプリで通信相手の識別子に関連する情報を抽出して通信相手の識別子を確定することができる。
次に、ステップS140で、通信相手の識別子に従い、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手との社会関係を確定し、ここで、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルであってもよい。ユーザーと通信相手との社会関係は同輩(あるいは同職級)関係、先輩後輩関係、部下上司関係和ビジネス関係などを含んでもよい。以下では、図2を参照して、社会関係自動判定モデルを確立する処理を詳細に記述する。
ステップS150で、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定し、ここで、社会関係修正マッピングテーブルはステップS140で確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供しても良い。例えば、ユーザーと通信相手の社会関係が同輩(あるいは同じ職級)関係であると、相応する対話用語の形式は平常用語形式であってもよく、ユーザーと通信相手の社会関係が先輩後輩(あるいは部下及び上司)またはビジネス交流の関係であると、相応する対話用語の形式は自身に対する謙譲語形式と相手に対する尊敬語形式であっても良い。以下では、図3を参照して、社会関係修正マッピングテーブルを確立する処理を詳細に記述する。
ステップS150で前記入力と前記社会関係がマッチングすると、ステップS160でデフォルトの候補単語、即ち、ユーザーの入力に対応する候補単語を提供し、ステップS150で前記入力と前記社会関係がマッチングしない場合、ステップS170で社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する。
図2は、本発明の例示的な実施例による社会関係の自動判定モデルを確立する処理のフローチャートを示す。
図1を参照し、ステップS210で、ユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークする。ここで、手動的に社会関係をマークしてもよい。チャッティング記録は、上記メッセージ交換アプリにおけるチャッティング記録を含んでも良い。
ステップS220で、n次元言語モデルを利用してチャッティング記録の特徴を抽出する。その後、ステップS230で、特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとし、分類アルゴリズムによって社会関係自動判定モデルを訓練させる。前記分類アルゴリズムは、サポートベクターマシン(SVM)分類アルゴリズム、ナイーブベイズ分類アルゴリズムまたは本分野の当業者の公知の他の機器分類アルゴリズムであってもよい。社会関係自動判定モデルは、チャッティング記録要素と社会関係要素を含んでいてもよい。例えば、社会関係自動判定モデルは、<チャッティング記録,社会関係>の形式であってもよい。例えば、メッセージ交換アプリに記憶したチャッティング記録と社会関係自動判定モデルにおけるチャッティング記録要素を比較して、ユーザーと通信相手の社会関係を確定する。
図3は、本発明の例示的な実施例による社会関係修正マッピングテーブルを確立する処理のフローチャートである。
図3を参照し、ステップS310で、手動的構築操作及び/または自動発掘アルゴリズム(例えば、最大希望アルゴリズムの単語整列モデル)によって用語形式マッピングテーブルを確立する。前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである。
そして、ステップS320で、ステップS310で確立した用語形式マッピングテーブル及び図2で確立した社会関係自動判定モデルに基づいて、社会関係修正マッピングテーブルを確立する。社会関係修正マッピングテーブルは、社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含む。例えば、社会関係修正マッピングテーブルは、<社会関係、ユーザーの入力、修正候補単語>の形式であってもよい。例えば、ユーザーと通信相手の社会関係を確定してから、ユーザーの入力が相応する修正候補単語とマッチングするか否かを確定する。ユーザーの入力が修正候補単語とマッチングしないと、ユーザーに前記修正候補単語を提供し、ユーザーの入力が修正候補単語とマッチングすると、ユーザーにユーザーの入力に対応する候補単語を提供する。
本発明の例示的な実施例による社会関係修正マッピングテーブルを確立する処理は、またステップS330を含んでいてもよく、ステップS330で、ユーザーの入力法が提供した候補単語についての選択に従って社会関係修正マッピングテーブルを更新する。例えば、ユーザーの特定の候補単語についての選択回数が予定の閾値回数に至ると、該特定の候補単語に基づいて社会関係修正マッピングテーブルを改変しても良い。
図4は、本発明の例示的な実施例による社会関係に基づく候補単語の提供方法によってユーザーに候補単語を提供する例を示す。
図4を参照する。ユーザーが入力法アプリを利用して移動端末で「
」を入力する時、通信相手「A」がビジネス顧客であるので、入力法アプリの候補単語のオプションで候補単語「
」と「
」を提供してユーザーに選択させる。また、移動端末のディスプレイに「
」で「
」を取り替えるかを提示するポップアップボックスを表示する。
本分野の当業者は、ここでは例として中国語を記述したが、本発明の例示的な実施例は中国語に限定されなく、本発明の例示的な実施例は異なる用語形式(例えば、謙譲語形式、尊敬語形式和平常用語形式)を有するいずれの言語、例えば日本語、韓国語などにも適用できることを理解できる。
図5は、本発明の他の一例示的な実施例による入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置500のブロック図を示す。
図5を参照する。入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置500は、以下の手段を含む:ユーザーの入力を検出する入力検出手段510と;現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する第一確定手段520と;第一確定手段520が現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定した時に、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する第二確定手段530と;確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を確定する社会関係確定手段540と、その中で、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである;社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定するマッチング確定手段550と、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する;前記入力と前記社会関係がマッチングしない時、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する修正候補単語提供手段560。
図6は、本発明の他の一例示的な実施例による社会関係自動判定モデル確立手段のブロック図を示す。
図6を参照する。社会関係自動判定モデル確立手段600は、メッセージ交換アプリに記憶したユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークする社会関係マーク手段610と;n次元言語モデルを利用してチャッティング記録から特徴を抽出する特徴抽出手段620と;特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとして、分類アルゴリズムに基づいて社会関係自動判定モデルを訓練する社会関係自動判定モデル訓練手段630とを含み、そのうち、社会関係自動判定モデルはチャッティング記録要素と社会関係要素を含む。
図7は、本発明の他の一例示的な実施例による社会関係修正マッピングテーブル確立手段のブロック図を示す。
図7を参照する。社会関係修正マッピングテーブル確立手段700は、手動構築及び/または自動発掘アルゴリズムによって用語形式マッピングテーブルを構築する用語形式マッピングテーブル確立手段710と、前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである;確立した用語形式マッピングテーブルと社会関係自動判定モデル確立手段600によって確立した社会関係自動判定モデルに基づいて社会関係修正マッピングテーブルを確立する社会関係修正マッピングテーブル確立手段720と、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含む。好ましく、社会関係修正マッピングテーブル確立手段700は、またユーザーの提供された候補単語についての選択に従って、社会関係修正マッピングテーブルを更新する更新手段730を含んでいてもよい。
本発明の実施例の上記装置及び方法は、コンピュータープログラムまたはコンピューターの読み取り可能なコードとして実現できる。該コンピュータープログラムまたはコンピューターの読み取り可能なコードはコンピューターの読み取り可能な記録媒体に記録しても良い。前記コンピューターの読み取り可能な記録媒体は、いずれの記憶できまた後にコンピューターシステムによって読み取り可能なデータのデータ記憶デバイスである。前記コンピューターの読み取り可能な記録媒体としては、読み出し専用メモリー(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、 CD-ROM、テープ、フロッピー(登録商標)ディスク、光学データ記憶デバイス及び搬送波(例えば、インタネットによるデータ伝送)などを例とする。前記コンピューターの読み取り可能な記録媒体は、オンラインのコンピューターシステムに分布してもよく、前記コンピューターの読み取り可能なコードは分布式方式に記憶され実行される。
本発明の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法及び装置は、ユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判断でき、ユーザーに前記社会関係に適合する候補単語を提供し、ユーザーを支援して不適当な単語の使用問題を修正することができ、交流の目的をより良く表すようにする。
例示的な実施例を参照して本発明を詳細に示し記述したが、本分野の当業者であれば、特許請求の範囲で限定した本発明の精神及び範囲を逸脱することなくその形式及び詳細な構造を多様に変化させることができることが理解できる。

Claims (22)

  1. ユーザーの入力を検出するステップと;
    ユーザーの入力を検出した場合、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップと;
    現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定するステップと;
    確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定し、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルであるステップと;
    社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定し、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供するステップと;
    前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供するステップと
    を含む、入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  2. 現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップは、現在のアプリ環境的予定パラメーターを呼び出して現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するステップを含む
    請求項1に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  3. ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定するステップは、メッセージ交換アプリで通信相手の識別子に関連する情報を抽出して通信相手の識別子を確定するステップを含む
    請求項1または2に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  4. 更に、予め社会関係自動判定モデルを確立するステップを含み、そのうち、社会関係自動判定モデルを確立するステップは、
    メッセージ交換アプリに記憶したユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークするステップと、
    n次元言語モデルを利用してチャッティング記録から特徴を抽出するステップと、
    特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとして、分類アルゴリズムに基づいて社会関係自動判定モデルを訓練するステップとを含み、
    そのうち、社会関係自動判定モデルはチャッティング記録要素と社会関係要素とを含む
    請求項1から3のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  5. さらに、予め社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップを含み、そのうち、社会関係自動判定モデルを確立するステップは、
    手動構築及び/または自動発掘アルゴリズムによって用語形式マッピングテーブルを構築するステップと、前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである;
    確立した用語形式マッピングテーブル及び確立した社会関係自動判定モデルに基づいて社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップとを含み、
    そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含む
    請求項4に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  6. 前記自動発掘アルゴリズムは最大希望アルゴリズムの単語整列モデルアルゴリズムである
    請求項5に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  7. 予め社会関係修正マッピングテーブルを確立するステップは、さらに、ユーザーの提供された候補単語についての選択に基づいて社会関係修正マッピングテーブルを更新する
    請求項5または6に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  8. 社会関係は同輩あるいは同職級関係、先輩後輩関係、部下上司関係和ビジネス関係を含む
    請求項1から7のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  9. 社会関係に関連する候補単語の形式は、謙譲語形式、尊敬語形式及び平常用語形式を含む
    請求項1から8のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  10. メッセージ交換アプリは、実時間通信サービス、ソーシャルネットワークに基づくチャッティング/リーブメッセージサービスと移動端末におけるメッセージサービスを含む
    請求項1から9のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する方法。
  11. ユーザーの入力を検出する入力検出手段と、
    現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する第一確定手段と、
    現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する第二確定手段と、
    確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定する社会関係確定手段と、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである、
    社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定するマッチング確定手段と、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する、
    前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する修正候補単語提供手段とを含む
    入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  12. 第一確定手段は、現在のアプリ環境の予定パラメーターを呼び出して現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定するように配置されている
    請求項11に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  13. 第二確定手段は、メッセージ交換アプリから通信相手の識別子に関連する情報を抽出して通信相手の識別子を確定する
    請求項11または12に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  14. さらに社会関係自動判定モデル確立手段を含み、そのうち、社会関係自動判定モデル確立手段は、
    メッセージ交換アプリに記憶したユーザーと通信相手のチャッティング記録に基づいてユーザーと通信相手の社会関係をマークする社会関係マーク手段と、
    n次元言語モデルを利用してチャッティング記録から特徴を抽出する特徴抽出手段と、
    特徴を抽出したチャッティング記録とマークした社会関係を訓練データとして、分類アルゴリズムに基づいて社会関係自動判定モデルを訓練する社会関係自動判定モデル訓練手段とを含み、
    そのうち、社会関係自動判定モデルはチャッティング記録要素と社会関係要素とを含む
    請求項11から13のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  15. さらに社会関係修正マッピングテーブル確立手段を含み、そのうち、社会関係修正マッピングテーブル確立手段は、
    手動構築及び/または自動発掘アルゴリズムによって用語形式マッピングテーブルを構築する用語形式マッピングテーブル確立手段と、前記用語形式マッピングテーブルは各単語に対する平常用語形式、謙譲語形式及び尊敬語形式の対応マッピングテーブルである、
    確立した用語形式マッピングテーブル及び確立した社会関係自動判定モデルに基づいて社会関係修正マッピングテーブルを確立する社会関係修正マッピングテーブル確立手段とを含み、
    そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは社会関係要素、ユーザー入力要素と修正候補単語要素を含む
    請求項14に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  16. 前記自動発掘アルゴリズムは最大希望アルゴリズムの単語整列モデルアルゴリズムである
    請求項15に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  17. 社会関係修正マッピングテーブル確立手段は、更に、さらに、ユーザーの提供された候補単語についての選択に基づいて社会関係修正マッピングテーブルを更新する更新手段を含む
    請求項15または16に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  18. 社会関係は同輩あるいは同職級関係、先輩後輩関係、部下上司関係和ビジネス関係を含む
    請求項11から17のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  19. 社会関係に関連する候補単語の形式は、謙譲語形式、尊敬語形式及び平常用語形式を含む
    請求項11から18のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  20. メッセージ交換アプリは、実時間通信サービス、ソーシャルネットワークに基づくチャッティング/リーブメッセージサービスと移動端末におけるメッセージサービスを含む
    請求項11から19のいずれか一項に記載の入力する時に社会関係に基づいて候補単語を提供する装置。
  21. 一つまたは複数のコンピューターによって実行される時に前記一つまたは複数のコンピューターに:
    ユーザーの入力を検出する;
    ユーザーの入力を検出した場合、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する;
    現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する;
    確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定し、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである;
    社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定し、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する;
    前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する
    操作を実行させるプログラム。
  22. デバイスであって、少なくとも一つのプロセッサ、メモリ及び少なくとも一つのコンピュータープログラムを含み;前記少なくとも一つのコンピュータープログラムは前記メモリに記憶され、前記少なくとも一つのプロセッサによって実行され、前記コンピュータープログラムは前記少なくとも一つのプロセッサに:
    ユーザーの入力を検出する;
    ユーザーの入力を検出した場合、現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであるか否かを確定する;
    現在のアプリ環境がメッセージ交換アプリであることを確定すると、ユーザーと通信する通信相手の識別子を確定する;
    確定した通信相手の識別子に従って、社会関係自動判定モデルに基づいてユーザーと通信相手の社会関係を判定し、そのうち、社会関係自動判定モデルはユーザーと通信相手の社会関係を判断するモデルである;
    社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーの入力が確定した社会関係とマッチングするか否かを確定し、そのうち、社会関係修正マッピングテーブルは確定した社会関係に基づいて前記社会関係に相応する修正候補単語を提供する;
    前記入力が前記社会関係とマッチングしないと、社会関係修正マッピングテーブルに基づいてユーザーに確定した社会関係にマッチングする修正候補単語を提供する
    操作を実行させる命令を含む、デバイス。
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