JP5926378B2 - テキスト入力方法、装置、およびシステム - Google Patents
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Description
104 候補単語リスト生成モジュール
106 確率計算モジュール
108 ソート・モジュール
110 出力モジュール
112 ユーザ言語モジュール生成モジュール
114 ユーザ言語モジュール更新モジュール
Claims (20)
- ユーザ入力を取得するステップと、
前記ユーザ入力に従って候補文章リストを生成するステップと、
前記候補文章リスト内の各候補文章に対して、
普遍的言語モデルに従って前記候補文章における各単語の標準条件確率をそれぞれ計算するステップと、
予め構成したキャッシュ・ベースの言語モデリング・ポリシ、前記ユーザ入力、および予めキャッシュしたユーザ入力に従って前記候補文章における各単語のキャッシュ条件確率をそれぞれ計算するステップと、
前記標準条件確率と前記キャッシュ条件確率に従って各単語の混合条件確率を計算するステップと、
前記混合条件確率に従って前記候補文章のオンスクリーン確率を取得するステップと、
候補文章を、前記候補文章のオンスクリーン確率に従って前記候補文章リストにおいてソートするステップと、
ソートした前記候補文章リストを出力するステップと、
を含み、
前記候補文章における各単語の前記キャッシュ条件確率をそれぞれ計算するステップは、
前記予めキャッシュしたユーザ入力において第1の単語列が発生する回数k i を取得するステップであって、前記第1の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記候補文章におけるi番目の単語と前記i番目の単語の前の予め定義した定数n個の連続する単語とを含む、ステップと、
前記予めキャッシュしたユーザ入力において第2の単語列が発生する回数k i-1 を取得するステップであって、前記第2の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語の前の前記n個の連続する単語を含む、ステップと、
前記i番目の単語の時間関数値を取得するステップであって、前記時間関数値は、前記i番目の単語が前記予めキャッシュしたユーザ入力のために使用されるキャッシュ領域に入る時刻に関する、ステップと、
k i−1 に対するk i の比を計算するステップであって、前記比に前記i番目の単語の前記時間関数値を乗じて前記候補文章における前記i番目の単語の前記キャッシュ条件確率を取得するステップと、
をさらに含む、
テキスト入力方法。 - 前記予めキャッシュしたユーザ入力はユーザ識別子に対応し、
前記ユーザ識別子は、ユーザが入力ソフトウェアに登録したアカウント、または前記ユーザに割り当てられた識別番号、または、前記ユーザが使用する装置に関連するIPアドレスもしくはMACアドレスである、請求項1に記載のテキスト入力方法。 - ソートされた前記候補文章リストにおいて、最大オンスクリーン確率を有する文章が選択および出力され、前記最大オンスクリーン確率を有する前記文章が前記予めキャッシュしたユーザ入力においてキャッシュされ、
前記普遍的言語モデルに従って前記候補文章における各単語の前記標準条件確率をそれぞれ計算するステップは、
予め生成した標準Ngram言語モデルに従って前記候補文章における各単語の前記標準条件確率をそれぞれ計算するステップを含む、請求項1に記載のテキスト入力方法。 - 前記時間関数値は、前記i番目の単語が前記キャッシュ領域に入り単語がユーザにより現在入力されるまでの時間間隔により予め構成した定数を除することによって取得された結果である、請求項3に記載のテキスト入力方法。
- 前記候補文章における前記i番目の単語の前記標準条件確率を計算するステップは、
第3の単語列が前記標準Ngram言語モデルのトレーニング材料において発生する回数k’iを取得するステップであって、前記第3の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語と前記i番目の単語の前の予め構成した定数n個の連続する単語とを含む、ステップと、
第4の単語列が前記標準Ngram言語モデルの前記トレーニング材料において発生する回数k’i−1を取得するステップであって、前記第4の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語の前の前記n個の連続する単語を含む、ステップと、
k’i−1に対するk’iの比を計算し、当該比を前記候補文章の前記i番目の単語の前記標準条件確率とするステップと、
を含む、請求項3に記載のテキスト入力方法。 - 前記候補文章におけるi番目の単語の前記混合条件確率を計算するステップは、
A1:0と1の間の補間パラメータを決定するステップと、
A2:前記i番目の単語の前記標準条件確率の補間の積を決定するステップと、
A3:1と前記補間パラメータと前記i番目の単語の前記キャッシュ条件確率の間の差分の積を計算するステップと、
A4:A2とA3で取得した前記積の和を計算し、前記和を前記i番目の単語の前記混合条件確率とするステップと、
を含む、請求項1に記載のテキスト入力方法。 - 前記候補文章の前記オンスクリーン確率を取得するステップは、
前記候補文章に含まれる各単語の前記混合条件確率をそれぞれ取得するステップと、
各単語の前記混合条件確率を乗じて、前記候補文章の前記オンスクリーン確率を取得するステップと、
を含む、請求項6に記載の方法。 - キャッシュされた前記ユーザ入力は待ち行列データ構造を使用し、前記i番目の単語の時間間隔の値は、キャッシュ待ち行列における前記i番目の単語の位置である、請求項4に記載のテキスト入力方法。
- 最大オンスクリーン確率を有する文章を選択して出力した後、かつ、前記文章をキャッシュする前に、出力された前記文章を調整するステップをさらに含む、請求項3乃至8の何れか1項に記載のテキスト入力方法。
- 前記ユーザ入力は、入力方法、手書き入力、または音声認識入力を介して入力された内容を含む、請求項1に記載のテキスト入力方法。
- 前記予めキャッシュしたユーザ入力が空であるときには、前記候補文章における各単語の前記キャッシュ条件確率は前記単語の前記標準条件確率に等しい、請求項1に記載のテキスト入力方法。
- 普遍的言語モデル・モジュール、キャッシュ・モジュール、キャッシュ・ベースの言語モデリング・モジュールおよび混合モデル・モジュールを備え、
前記普遍的言語モデル・モジュールはユーザ入力を受信し、前記ユーザ入力に従って候補文章リストを生成し、各候補文章における各単語の標準条件確率をそれぞれ計算し、前記標準条件確率を前記混合モデル・モジュールに出力し、
前記キャッシュ・モジュールは、前記混合モデル・モジュールにより出力された文章をキャッシュし、
前記キャッシュ・ベースの言語モデリング・モジュールは、各候補文章における各単語のキャッシュ条件確率を、予め構成したキャッシュ・ベースの言語モデリング・ポリシ、前記キャッシュ・モジュールにキャッシュした前記ユーザ入力および前記文章にしたがってそれぞれ計算し、前記キャッシュ条件確率を前記混合モデル・モジュールに出力し、
前記混合モデル・モジュールは、前記標準条件確率と前記キャッシュ条件確率に従って各単語の混合条件確率を計算し、前記混合条件確率に従って各候補文章の文章確率を計算し、最大文章確率を有する文章を選択および出力し、
前記キャッシュ・ベースの言語モデリング・モジュールは、第1の単語列頻度計数ユニット、第2の単語列頻度計数ユニット、時間関数値取得ユニットおよびキャッシュ条件確率計算ユニットを備え、
前記第1の単語列頻度計数ユニットは、前記キャッシュ・モジュールから、キャッシュしたトレーニング材料において第1の単語列が発生する回数k i を取得し、k i を前記キャッシュ条件確率計算ユニットに出力し、前記第1の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記候補文章におけるi番目の単語と前記i番目の単語の前の予め定義した定数n個の連続する単語とを含み、
前記第2の単語列頻度計数ユニットは、前記キャッシュ・モジュールから、前記キャッシュしたトレーニング材料において第2の単語列が発生する回数k i-1 を取得し、k i-1 を前記キャッシュ条件確率計算ユニットに出力し、前記第2の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語の前の前記n個の連続する単語を含み、
前記時間関数値取得ユニットは、前記i番目の単語の時間関数値を取得し、前記値を前記キャッシュ条件確率計算ユニットに出力し、前記時間関数値は、前記i番目の単語が前記キャッシュ・モジュールに入る時刻に関し、
前記キャッシュ条件確率計算ユニットは、k i−1 に対するk i の比を計算し、前記比に前記i番目の単語の前記時間関数値を乗じて前記候補文章における前記i番目の単語の前記キャッシュ条件確率を取得する
テキスト処理装置。 - 前記普遍的言語モデルは標準Ngram言語モデル・モジュールであり、前記標準Ngram言語モデル・モジュールは、第3の単語列頻度計数ユニット、第4の単語列頻度計数ユニットおよび標準条件確率計算ユニットを備え、
前記第3の単語列頻度計数ユニットは、第3の単語列が前記標準Ngram言語モデルのトレーニング材料において発生する回数k’iを取得し、k’iを前記標準条件確率計算ユニットに出力し、前記第3の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語と前記i番目の単語の前の予め構成された定数n個の連続する単語を含み、
前記第4の単語列頻度計数ユニットは、第4の単語列が前記標準Ngram言語モデルの前記トレーニング材料において発生する回数k’i−1を取得し、k’i−1を前記標準条件確率計算ユニットに出力し、前記第4の単語列は前記候補文章から取得されるとともに、前記i番目の単語の前の前記n個の連続する単語を含み、
標準確率計算ユニットが、k’i−1に対するk’iの比を計算し、当該比を前記候補文章における前記i番目の単語の前記標準条件確率とする、
請求項12に記載のテキスト処理装置。 - 前記混合モデル・モジュールは、補間パラメータ格納ユニット、第1の乗算ユニット、第2の乗算ユニット、混合条件確率計算ユニット、文章確率計算ユニットおよび出力文章選択ユニットを備え、
前記補間パラメータ格納ユニットは、値が前もって0と1の間で構成された補間パラメータを格納し、
前記第1の乗算ユニットは、前記補間パラメータ格納ユニットに格納された前記補間パラメータと前記i番目の単語の前記標準条件確率の積を計算して、前記積を前記混合条件確率計算ユニットに出力し、
前記第2の乗算ユニットは、1と前記補間パラメータの差分を計算して、前記差分と前記i番目の単語の前記キャッシュ条件確率の積を計算し、前記積を前記混合条件確率計算ユニットに出力し、
前記混合条件確率計算ユニットは、前記i番目の単語に関する積を加算し、和を前記i番目の単語の前記混合条件確率とし、
前記文章確率計算ユニットは、各単語の前記混合条件確率の積を計算して、出力文章の前記文章確率を取得し、
前記出力文章選択ユニットは、前記文章確率計算ユニットによって計算した最大文章確率を選択して、前記最大文章確率に対応する前記出力文章を出力する、
請求項13に記載のテキスト処理装置。 - 前記時間関数値は、前記i番目の単語が前記キャッシュ・モジュールに入り単語がユーザにより現在入力されるまでの時間間隔により予め構成した定数を除することによって取得された結果である、請求項12に記載のテキスト処理装置。
- 前記キャッシュ・モジュールは、待ち行列データ構造を使用するようにさらに構成され、前記i番目の単語の前記時間間隔の前記値は、キャッシュ待ち行列における前記i番目の単語の位置である、請求項15に記載のテキスト処理装置。
- 前記混合モデル・モジュールが前記最大文章確率を有する前記文章を出力した後、ユーザが前記文章を調整するとき、前記キャッシュ・モジュールは、前記ユーザが調整した前記文章をキャッシュするようにさらに構成される、請求項12に記載のテキスト処理装置。
- 前記ユーザ入力は、入力方法、手書き入力、または音声認識入力を介して入力された内容を含む、請求項12に記載のテキスト処理装置。
- 前記キャッシュ・モジュールが空であるときには、前記候補文章における各単語の前記キャッシュ条件確率は前記単語の前記標準条件確率に等しい、請求項12に記載のテキスト処理装置。
- 前記キャッシュ・モジュールはユーザ識別子に対応し、
前記ユーザ識別子はユーザが入力ソフトウェアに登録したアカウント、または前記ユーザに割り当てられた識別番号、または、前記ユーザが使用する装置に関連するIPアドレスもしくはMACアドレスである、請求項12に記載のテキスト処理装置。
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