JP6718828B2 - 情報入力方法および装置 - Google Patents

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Description

本願は、コンピュータ分野に関し、具体的に入力方式分野に関し、特に情報入力方法および装置に関する。
現在、いくつかの入力方式は音声入力機能を提供する。ユーザが入力方式の音声入力機能によって入力する場合に、一般的に、入力した音声を文に変換してから入力する方式を使用する。
しかしながら、上記の方式で音声入力を行う場合に、例えばユーザが入力する際に、様々な状況下で異なるタイプの絵文字を入力する必要がある要求を満たすことができず、音声入力機能が比較的単一である。
本願は、情報入力方法および装置を提供し、上記背景技術における技術的問題を解決することに用いられる。
第一の態様によれば、本願は、情報入力方法を提供し、この方法は、ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信するステップと、前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とするステップと、前記ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力するステップと、を含み、ここで、前記絵文字は、複数のユーザが前記音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含む。
第二の態様によれば、本願は、情報入力装置を提供し、この装置は、ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信するように配置されている受信ユニットと、前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とするように配置されている選択ユニットと、前記ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力するように配置されている入力ユニットと、を備え、ここで、前記絵文字は、複数のユーザが前記音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含む。
本願によって提供された情報入力方法および装置は、ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信し、音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とし(ここで、絵文字は、複数のユーザが音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含む)、ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力ことによって、ユーザが音声によって入力する場合に、ユーザの音声入力の意味を正確に理解することができ、話したコンテンツ、気分に基づいて、マッチングする絵文字をインテリジェントに推薦することができることを可能にしたため、ユーザが絵文字を素早く入力することに役立ち、ユーザが絵文字を検索する煩雑な操作を簡略化し、ユーザに利便性を提供する。
以下、図面を参照しながら非限定的な実施例を詳細に説明することにより、本願の他の特徴、目的、および利点は、より明らかになる。
本願の情報入力方法または装置の実施例に適用できる例示的なシステムアーキテクチャ図である。 本願に係る情報入力方法の一実施例のフローチャートを示す。 本願に係る情報入力方法の別の実施例のフローチャートを示す。 本願に係る情報入力装置の構造模式図を示す。 本願の実施例を実現するための情報入力装置に適用されるコンピュータシステムを示す。
以下、図面および実施例を参照しながら、本願をさらに詳しく説明する。ただし、ここで説明されている具体的な実施例は、係る発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明の範囲を制限するものではないと理解されるべきである。また、説明の便宜上、図面に本発明と関連する部分のみが示されている。
ただし、衝突がない限り、本願における実施例、および実施例における特徴は、互いに組み合せてもよい。以下、図面を参照しながら実施例に基づいて本発明を詳細に説明する。
図1は、本願の情報入力方法または装置の実施例に適用できる例示的なシステムアーキテクチャ100を示す。
図1に示すように、システムアーキテクチャ100は、端末機器101、102、103、ネットワーク104、およびサーバー105を含んでもよい。ネットワーク104は、端末機器101、102、103とサーバー105との間に伝送リンクのメディアを提供することに用いられる。ネットワーク104は、様々な接続タイプ、例えば有線、無線伝送リンクまたは光ケーブルなどを含んでもよい。
ユーザは、端末機器101、102、103を用いてネットワーク104を介してサーバー105と対話することによって、メッセージなどを受信したり送信したりすることができる。端末機器101、102、103に、様々な通信アプリケーション、例えば、入力方式のアプリケーション、ブラウザのアプリケーション、検索のアプリケーション、文字処理のアプリケーションなどがインストールされてもよい。
端末機器101、102、103は、ディスプレイを有し且つネットワーク通信をサポートする様々な電子機器であってもよく、スマートフォン、タブレットPC、電子書籍リーダー、MP3プレーヤー(Moving Picture Experts Group Audio Layer III、動画専門家集団オーディオレイヤー3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV、動画専門家集団オーディオレイヤー4)プレーヤー、ラップトップポータブルコンピュータ、およびデスクトップコンピュータなどを含むが、これらに限定されるものではない。
サーバー105は、大量の絵文字を取得し、端末機器101、102、103における入力方式のアプリケーションに大量の絵文字を送信することができる。端末101、102、103における入力方式のアプリケーションは、ユーザによって入力された音声情報を記録し、音声情報と画面上で表示された絵文字との対応関係を確立することができる。
図1における端末機器、ネットワーク、およびサーバーの数は単に例示的なものであることを当業者は理解すべきである。必要に応じて、端末機器、ネットワーク、およびサーバーの数が任意である。
本願に係る情報入力方法の一実施例のフロー200を示す図2を参照する。なお、本願の実施例によって提供された情報入力方法は、図1における端末機器101、102、103により実行されてもよく、それに応じて、情報入力装置は端末機器101、102、103に設置されてもよい。当該方法は以下のステップを含む。
ステップ201:ユーザによって入力された音声情報を受信する。
本実施例では、ユーザの音声情報はアプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられる。例えば、ユーザ同士がインスタントメッセージアプリケーションを介してチャットする場合に、インスタントメッセージアプリケーションの入力領域にコンテンツを入力する必要がある際に、音声入力機器(例えばマイク)で音声情報を入力することができる。
ステップ202:音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とする。
本実施例では、ユーザによって入力された音声情報に関連付けられた絵文字は、複数のユーザが音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含む。
本実施例では、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力した際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を選択して候補結果として、音声情報を入力する現在のユーザに推薦することができる。
本実施例のいくつかの代替的な実現方式では、更に、複数のユーザの履歴入力情報を取得するステップと、意味に関連付けられた複数の音声情報を確定するステップと、意味に関連付けられた複数の音声情報に対応する絵文字を集合するステップと、絵文字から対応する入力回数が回数閾値よりも大きい絵文字を選択するステップと、を含み、ここで、履歴入力情報は、履歴入力における入力された音声情報と、アプリケーションの入力領域に入力された絵文字とを含む。
本実施例では、ユーザが音声によって入力する過程において音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果としてユーザに絵文字を推薦するために、大量のユーザによって入力された音声情報と大量の絵文字との対応関係を事前に確立することができる。
本実施例では、ステップ201におけるユーザとは、音声情報を入力する現在のユーザを意味してもよい。ステップ201により現在のユーザによって入力された音声情報を受信する前に、大量のユーザが以前に入力した音声情報と、音声情報を入力した際にアプリケーションの入力領域(例えばインスタントメッセージアプリケーションの入力領域)に入力した絵文字、即ち画面上で表示された絵文字とを事前に取得することができる。大量のユーザの履歴入力から意味に関連付けられた音声情報を検索して、複数の音声情報セットを取得することができる。各音声情報セットにおいては、複数のユーザによって入力された音声に関連付けられた音声情報を含む。また、複数のユーザが音声情報セットにおける音声情報を入力する際に選択した画面上で表示された絵文字を集合して、絵文字セットを取得することができる。
それによって、意味に関連付けられた音声情報からなる音声情報セットと、絵文字セットとの対応関係を確立することができ、各音声情報セットは1つの絵文字セットに対応する。音声情報セットと絵文字セットとの対応関係は、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際に、どれらの絵文字を選択して画面上で表示するかを示すことができる。さらに、音声情報セットに対応する絵文字セットにおける、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい絵文字を検索することができる。つまり、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を検索する。
大量のユーザによって入力された音声情報と、大量の絵文字との対応関係を事前に確立した後に、ステップ201における現在のユーザが音声入力を行う場合に、現在のユーザによって入力された音声情報に関連付けられた音声情報を検索し、現在のユーザによって入力された音声情報に関連付けられた音声情報が属する音声情報セットを確定することができる。次に、音声情報セットに対応する絵文字セットにおける、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい絵文字を検索することができる。つまり、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を検索して候補結果とする。
例えば、複数のユーザが以前に入力した時に音声によって「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの意味に関連付けられた音声情報を入力する際に、画面上で表示された絵文字はいずれもリラックスタイプの絵文字「コーヒー」、即ち入力回数が回数閾値よりも大きい絵文字「コーヒー」である。
ステップ201におけるユーザが現在の入力において音声によって「のんびりした金曜日の午後」を入力する際に、「のんびりした金曜日の午後」が「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」の意味に関連付けられるため、「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」に対応する画面上で表示された絵文字、即ち絵文字「コーヒー」を候補結果として、音声情報を入力する現在のユーザに推薦することができる。
ステップ203:ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力する。
本実施例では、ステップ202によって音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とした後に、ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力することができる。つまり、ユーザは、複数のユーザがステップ201によって入力された意味に関連付けられた音声情報を入力した際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を選択し検索して、候補結果としてアプリケーションの入力領域に入力することができる。
例えば、ユーザ同士がインスタントメッセージアプリケーションを介してチャットする場合に、現在のユーザによって入力された音声情報「のんびりした金曜日の午後」が、複数のユーザが前に入力した音声情報「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報に意味的に関連付けられ、且つ複数のユーザが前に「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報を入力した際に画面上で表示させた絵文字がいずれも絵文字「コーヒー」であり、即ち、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい場合に、候補結果は、絵文字「コーヒー」を含むことができる。音声によって「のんびりした金曜日の午後」を入力する現在のユーザは、候補結果から絵文字「コーヒー」を選択して画面上で表示することができる。
本実施例では、入力方式で本実施例における上記ステップ201〜203を実行してもよい。入力方式は、ユーザが音声によって入力する場合に、ユーザの音声入力の意味を正確に理解することができ、話したコンテンツ、気分に基づいて、マッチングする絵文字をインテリジェントに推薦することができるため、ユーザが絵文字を素早く入力することに役立ち、ユーザが絵文字を検索する煩雑な操作を簡略化し、ユーザに利便性を提供する。
本願に係る情報入力方法の別の実施例のフロー300を示す図3を参照する。なお、本願の実施例によって提供された情報入力方法は、図1における端末機器101、102、103により実行されてもよい。当該方法は以下のステップを含む。
ステップ301:ユーザによって入力された音声情報を受信する。
本実施例では、ユーザの音声情報はアプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられる。例えば、ユーザがアプリケーションの入力領域にコンテンツを入力する必要がある場合に、音声入力機器(例えばマイク)で音声情報を入力することができる。
ステップ302:音声情報に対応する意味認識結果に関連付けられた絵文字を候補結果とする。
本実施例では、ステップ301によりユーザによって入力された音声情報を受信した後に、音声情報に対して意味認識を行い、音声情報に対応する文を取得することができる。次に、ルールマッチング方式で文に対して意味認識を行い、意味認識結果を取得することができる。
本実施例では、ルールマッチング方式で入力された音声情報に対応する文に対して意味認識を行うことができて、意味認識結果を取得することができる。意味認識結果は、ユーザの気持ちを表す気持ちタイプを含む。例えば、ユーザの気持ちタイプを表すキーワードを含むルールマッチングテンプレートを事前に設定してもよく、ユーザの異なるタイプの気持ちに対して、対応するタイプのルールマッチングテンプレートを設定する。ユーザによって入力された音声情報に対応する文が、ルールマッチングテンプレートとマッチングする場合に、ルールマッチングテンプレートのタイプに基づいて、ユーザの気持ちの気持ちタイプを確定することができる。
本実施例では、各気持ちタイプと絵文字との対応関係を事前に確立してもよい。各気持ちタイプと絵文字との対応関係に基づいて、ユーザによって入力された音声情報に対して意味認識を行うことによって得られたユーザの気持ちの気持ちタイプに対応する絵文字を確定する。それによって、気持ちタイプに対応する絵文字を候補結果とすることができる。例えば、ユーザが「暇だな」を入力する際に、意味認識によって、ユーザの気持ちの気持ちタイプがリラックスタイプであると認識することができるため、リラックスタイプに属する絵文字、例えば絵文字「コーヒー」を候補結果とすることができる。
本実施例では、以下の方式で大量の絵文字と気持ちタイプとの対応関係を確立することができ、即ち、複数の絵文字を事前に取得し、複数の絵文字を注釈し、絵文字に対応するユーザの気持ちの気持ちタイプを表すことが可能な絵文字の注釈情報を取得する。例えば、ユーザの気持ちの気持ちタイプとしての「嬉しい」タイプを、「非常に嬉しい」、「わりに嬉しい」などのサブタイプに区分してもよい。絵文字および注釈情報を用いてサンプルデータとして、ディープラーニングモデルをトレーニングしてもよい。例えば、気持ちタイプである「嬉しい」タイプの各サブタイプの絵文字および各サブタイプの絵文字の注釈情報をサンプルデータとして、ディープラーニングモデルをトレーニングしてもよい。複数の絵文字および複数の絵文字の注釈情報を用いてディープラーニングモデルをトレーニングした後に、ディープラーニングモデルは絵文字の特徴と気持ちタイプとの対応関係を学習することができる。トレーニングされたディープラーニングモデルで大量の絵文字に対応する気持ちタイプを認識して、大量の絵文字と気持ちタイプとの対応関係を確立してもよい。
本実施例では、ステップ301におけるユーザとは、音声情報を入力する現在のユーザを意味してもよい。ステップ301により現在のユーザによって入力された音声情報を受信する前に、大量のユーザが以前に入力した音声情報と、音声情報を入力した際にアプリケーションの入力領域(例えばインスタントメッセージアプリケーションの入力領域)に入力した絵文字、即ち画面上で表示された絵文字とを事前に取得することができる。大量のユーザの履歴入力から意味に関連付けられた音声情報を検索して、複数の音声情報セットを取得することができる。各音声情報セットにおいては、複数のユーザによって入力された音声に関連付けられた音声情報を含む。また、複数のユーザが音声情報セットにおける音声情報を入力する際の、画面上で表示させた絵文字を集合して、絵文字セットを取得することができる。
それによって、意味に関連付けられた音声情報からなる音声情報セットと絵文字セットとの対応関係を確立することができ、各音声情報セットは1つの絵文字セットに対応する。音声情報セットと絵文字セットとの対応関係は、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際に、どれらの絵文字を選択して画面上で表示するかを示すことができる。さらに、音声情報セットに対応する絵文字セットにおける、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい絵文字を検索することができる。即ち複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を検索する。
大量のユーザによって入力された音声情報と、大量の絵文字との対応関係を事前に確立した後に、ステップ301における現在のユーザが音声入力を行う場合に、現在のユーザによって入力された音声情報に関連付けられた音声情報を検索し、現在のユーザによって入力された音声情報に関連付けられた音声情報が属する音声情報セットを確定することができる。次に、音声情報セットに対応する絵文字セットにおける、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい絵文字を検索することができる。つまり、複数のユーザが意味に関連付けられた音声情報を入力する際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を検索して候補結果とする。
例えば、複数のユーザが以前に入力した時に音声によって「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの意味に関連付けられた音声情報を入力する際に、意味認識によって、ユーザの気持ちタイプがリラックスタイプであると認識することができるため、絵文字「コーヒー」を含むリラックスタイプの絵文字を候補結果とすることを推薦する。「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの意味に関連付けられた音声情報を入力するユーザがいずれも絵文字「コーヒー」を選択して画面上で表示させた場合に、ユーザが選択した画面上で表示された絵文字「コーヒー」を記録することができる。
それによって、ステップ301における現在のユーザが音声によって「のんびりした金曜日の午後」を入力する場合に、現在のユーザが音声によって入力した「のんびりした金曜日の午後」は「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報の意味に関連付けられるため、「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報に対応する画面上で表示された絵文字「コーヒー」を候補結果として、音声によって「のんびりした金曜日の午後」を入力する現在のユーザに推薦することができる。
ステップ303:ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力する。
本実施例では、ステップ302によって音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とした後に、ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力することができる。つまり、ユーザは、複数のユーザがステップ301によって入力された意味に関連付けられた音声情報を入力した際の、画面上で比較的に多く表示された絵文字を選択し検索して、候補結果としてアプリケーションの入力領域に入力することができる。
例えば、ユーザ同士がインスタントメッセージアプリケーションを介してチャットする場合に、現在のユーザによって入力された音声情報「のんびりした金曜日の午後」が、複数のユーザが前に入力した音声情報「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報に意味的に関連付けられ、且つ複数のユーザが前に「暇だな」、「今週の仕事は予定より早く終わった」などの音声情報を入力した際に画面上で表示させた絵文字がいずれも絵文字「コーヒー」であり、即ち、画面上で表示された回数が回数閾値よりも大きい場合に、候補結果は、絵文字「コーヒー」を含むことができる。現在のユーザは、音声によって「のんびりした金曜日の午後」を入力する際に、候補結果における絵文字「コーヒー」を選択して画面上で表示させることができる。
本実施例では、入力方式で本実施例における上記ステップ301〜303を実行してもよい。入力方式は、ユーザが音声によって入力する場合に、ユーザの音声入力の意味を正確に理解することができ、話したコンテンツ、気分に基づいて、マッチングする絵文字をインテリジェントに推薦することができるため、ユーザが絵文字を素早く入力することに役立ち、ユーザが絵文字を検索する煩雑な操作を簡略化し、ユーザに利便性を提供する。
図4を参照し、上記各図に示す方法の実現として、本願は、情報入力装置の一実施例を提供し、当該装置の実施例は図2に示す方法の実施例に対応し、当該装置は具体的に様々な電子機器に適用することができる。
図4に示すように、本実施例の情報入力装置400は、受信ユニット401、選択ユニット402、入力ユニット403を備える。受信ユニット401は、ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるコンテンツに関連付けられる音声情報を受信することに用いられ、選択ユニット402は、音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とすることに用いられ、絵文字は、複数のユーザが音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含み、入力ユニット403は、ユーザが候補結果から選択した絵文字を入力領域に入力することに用いられる。
本実施例のいくつかの代替的な実現方式では、装置400は更に、音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とする前に、音声情報に対して音声認識を行い、音声情報に対応する文を取得するための音声認識ユニット(図示せず)と、ルールマッチング方式で文に対して意味認識を行い、ユーザの気持ちを表す気持ちタイプを含む意味認識結果を取得するための意味認識ユニット(図示せず)と、気持ちタイプに対応する絵文字を音声情報に関連付けられた絵文字とするための絵文字確定ユニット(図示せず)と、を備える。
本実施例のいくつかの代替的な実現方式では、装置400は更に、複数の絵文字の、絵文字に対応する気持ちタイプを表す注釈情報を取得するための情報取得ユニット(図示せず)と、絵文字と注釈情報を用いてサンプルデータとし、ディープラーニングモデルをトレーニングするためのトレーニングユニット(図示せず)と、トレーニングされたディープラーニングモデルで大量の絵文字に対応する気持ちタイプを認識するための表情タイプ認識ユニット(図示せず)と、大量の絵文字と気持ちタイプとの対応関係を確立するための確立ユニットと、を備える。
本実施例のいくつかの代替的な実現方式では、装置400は更に、ユーザによって入力された音声情報を受信する前に、複数のユーザの履歴入力情報を取得するための履歴入力情報取得ユニット(図示せず)と、意味に関連付けられた複数の音声情報を確定するための関連音声情報確定ユニット(図示せず)と、意味に関連付けられた複数の音声情報に対応する絵文字を集合するための絵文字集合ユニット(図示せず)と、絵文字から対応する入力回数が回数閾値よりも大きい絵文字を選択するための絵文字選択ユニット(図示せず)と、を備え、ここで、履歴入力情報は、履歴入力における入力された音声情報と、アプリケーションの入力領域に入力された絵文字とを含む。
本実施例のいくつかの代替的な実現方式では、装置400は更に、入力方法でユーザによって入力された音声情報を受信するための入力方式実行ユニット(図示せず)を備える。
図5は、本願の実施例を実現するための情報入力装置に適用されるコンピュータシステムを示す。
図5に示すように、コンピュータシステム500は、読み出し専用メモリ(ROM)502に記憶されているプログラムまたは記憶部508からランダムアクセスメモリ(RAM)503にロードされたプログラムに基づいて様々な適当な動作および処理を実行することができる中央処理装置(CPU)501を備える。RAM503には、システム500の操作に必要な様々なプログラムおよびデータがさらに記憶されている。CPU501、ROM502およびRAM503は、バス504を介して互いに接続されている。入力/出力(I/O)インターフェース505もバス504に接続されている。
キーボード、マウスなどを含む入力部506、陰極線管(CRT)、液晶ディスプレイ(LCD)など、およびスピーカなどを含む出力部507、ハードディスクなどを含む記憶部508、およびLANカード、モデムなどを含むネットワークインターフェースカードの通信部509は、I/Oインターフェース505に接続されている。通信部509は、例えばインターネットのようなネットワークを介して通信処理を実行する。ドライバ510は、必要に応じてI/Oインターフェース505に接続される。リムーバブルメディア511は、例えば、マグネチックディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのようなものであり、必要に応じてドライバ510に取り付けられ、したがって、ドライバ510から読み出されたコンピュータプログラムが必要に応じて記憶部508にインストールされる。
特に、本願の実施例によれば、上記のフローチャートを参照しながら記載されたプロセスは、コンピュータのソフトウェアプログラムとして実現されてもよい。例えば、本願の実施例は、コンピュータプログラム製品を含み、当該コンピュータプログラム製品は、機械可読媒体に有形に具現化されるコンピュータプログラムを含み、前記コンピュータプログラムは、フローチャートで示される方法を実行するためのプログラムコードを含む。このような実施例では、当該コンピュータプログラムは、通信部509を介してネットワークからダウンロードされてインストールされてもよく、および/またはリムーバブルメディア511からインストールされてもよい。
図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本願の各実施例に係るシステム、方法およびコンピュータプログラム製品により実現可能なアーキテクチャ、機能および操作を示す。ここで、フローチャートまたはブロック図における各枠は、1つのモジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部を代表してもよく、前記モジュール、プログラムセグメント、またはコードの一部は、規定された論理機能を達成するための1つ以上の実行可能な命令を含む。なお、いくつかの代替実施態様として、枠に示された機能は、図面に示された順番と異なる順番で実行されてもよい。例えば、連続して示された2つの枠は、関連する機能に応じて、実際にほぼ並行に実行されてもよく、逆の順番で実行されてもよい。なお、ブロック図および/またはフローチャートにおける各枠と、ブロック図および/またはフローチャートにおける枠の組合せは、規定された機能または操作を実行する、ハードウェアに基づく専用システムで実現されてもよく、あるいは、専用ハードウェアとコンピュータの命令との組合せで実行されてもよい。
一方、本願は、不揮発性コンピュータ記憶媒体をさらに提供し、当該不揮発性コンピュータ記憶媒体は、上記した実施例の前記装置に含まれる不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよく、独立に存在して端末に組み立てられていない不揮発性コンピュータ記憶媒体であってもよい。前記不揮発性コンピュータ記憶媒体は、1つ以上のプログラムが記憶され、前記1つ以上のプログラムが1つの機器により実行された場合に、上記した機器に以下の通りにさせ、すなわち、ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信し、前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とし、前記ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力し、ここで、前記絵文字は、複数のユーザが前記音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含む。
以上の記載は、本願の好ましい実施例、および使用された技術的原理の説明に過ぎない。本願に係る特許請求の範囲が、上記した技術的特徴の特定な組合せからなる技術案に限定されることではなく、本願の趣旨を逸脱しない範囲で、上記の技術的特徴または同等の特徴の任意の組合せからなる他の技術案も含むべきであることを、当業者は理解すべきである。例えば、上記の特徴と、本願に開示された類似の機能を持っている技術的特徴(これらに限定されていない)とを互いに置き換えてなる技術案が挙げられる。

Claims (6)

  1. ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信するステップと、
    前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とするステップと、
    前記ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力するステップと、を含み、
    ここで、前記絵文字は、複数のユーザが前記音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含み、
    前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とする前に、
    前記音声情報に対して音声認識を行い、音声情報に対応する文を取得するステップと、
    ルールマッチング方式で前記文に対して意味認識を行い、ユーザの気持ちを表す気持ちタイプを含む意味認識結果を取得するステップと、
    前記気持ちタイプに対応する絵文字を前記音声情報に関連付けられた絵文字とするステップと、を更に含み、
    ルールマッチング方式で前記文に対して意味認識を行い、ユーザの気持ちを表す気持ちタイプを含む意味認識結果を取得するステップは、
    ユーザの気持ちタイプを表すキーワードを含むルールマッチングテンプレートを事前に設定するステップと、
    ユーザによって入力された音声情報に対応する文が、ルールマッチングテンプレートとマッチングする場合に、ルールマッチングテンプレートのタイプに基づいて、ユーザの気持ちの気持ちタイプを確定するステップと、を更に含む、
    情報入力方法であって、
    更に、
    複数の絵文字の、絵文字に対応する気持ちタイプを表す注釈情報を取得するステップと、
    前記絵文字と前記注釈情報を用いてサンプルデータとし、ディープラーニングモデルをトレーニングするステップと、
    トレーニングされたディープラーニングモデルで大量の絵文字に対応する気持ちタイプを認識するステップと、
    大量の絵文字と気持ちタイプとの対応関係を確立するステップと、を含む、
    情報入力方法。
  2. ユーザによって入力された音声情報を受信する前に、
    複数のユーザの履歴入力情報を取得するステップと、
    意味に関連付けられた複数の音声情報を確定するステップと、
    意味に関連付けられた複数の音声情報に対応する絵文字を集合するステップと、
    前記絵文字から対応する入力回数が回数閾値よりも大きい絵文字を選択するステップと、を更に含み、
    ここで、前記履歴入力情報は、履歴入力における入力された音声情報と、アプリケーションの入力領域に入力された絵文字とを含む
    ことを特徴とする請求項に記載の方法。
  3. 前記のユーザによって入力された音声情報を受信するステップにおいては、
    入力方式でユーザによって入力された音声情報を受信するステップを含む
    ことを特徴とする請求項に記載の方法。
  4. ユーザによって入力された、アプリケーションの入力領域に入力されるべきコンテンツに関連付けられた音声情報を受信するように配置されている受信ユニットと、
    前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とするように配置されている選択ユニットと、
    前記ユーザが候補結果から選択した絵文字をアプリケーションの入力領域に入力するように配置されている入力ユニットと、を備え、
    ここで、前記絵文字は、複数のユーザが前記音声情報の意味に関連付けられた音声情報を入力する履歴入力における、アプリケーションの入力領域への入力の回数が回数閾値よりも大きい絵文字を含み、
    前記音声情報に関連付けられた絵文字を候補結果とする前に、前記音声情報に対して音声認識を行い、音声情報に対応する文を取得するように配置されている音声認識ユニットと、
    ルールマッチング方式で前記文に対して意味認識を行い、ユーザの気持ちを表す気持ちタイプを含む意味認識結果を取得するように配置されている意味認識ユニットと、
    前記気持ちタイプに対応する絵文字を前記音声情報に関連付けられた絵文字とするように配置されている絵文字確定ユニットと、を更に備え、
    前記意味認識ユニットは、
    ユーザの気持ちタイプを表すキーワードを含むルールマッチングテンプレートを事前に設定することと、
    ユーザによって入力された音声情報に対応する文が、ルールマッチングテンプレートとマッチングする場合に、ルールマッチングテンプレートのタイプに基づいて、ユーザの気持ちの気持ちタイプを確定することと、を更に実行する、
    情報入力装置であって、
    更に、
    複数の絵文字の、絵文字に対応する気持ちタイプを表す注釈情報を取得するように配置されている情報取得ユニットと、
    前記絵文字と前記注釈情報を用いてサンプルデータとし、ディープラーニングモデルをトレーニングするように配置されているトレーニングユニットと、
    トレーニングされたディープラーニングモデルで大量の絵文字に対応する気持ちタイプを認識するように配置されている表情タイプ認識ユニットと、
    大量の絵文字と気持ちタイプとの対応関係を確立するように配置されている確立ユニットと、を備える、
    ことを特徴とする情報入力装置。
  5. ユーザによって入力された音声情報を受信する前に、複数のユーザの履歴入力情報を取得するように配置されている履歴入力情報取得ユニットと、
    意味に関連付けられた複数の音声情報を確定するように配置されている関連音声情報確定ユニットと、
    意味に関連付けられた複数の音声情報に対応する絵文字を集合するように配置されている絵文字集合ユニットと、
    前記絵文字から対応する入力回数が回数閾値よりも大きい絵文字を選択するように配置されている絵文字選択ユニットと、を更に備え、
    ここで、前記履歴入力情報は、履歴入力における入力された音声情報と、アプリケーションの入力領域に入力された絵文字とを含む
    ことを特徴とする請求項に記載の装置。
  6. 入力方式でユーザによって入力された音声情報を受信するように配置されている入力方式実行ユニットを更に備える
    ことを特徴とする請求項に記載の装置。
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Families Citing this family (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10057358B2 (en) * 2016-12-09 2018-08-21 Paypal, Inc. Identifying and mapping emojis
CN106873800A (zh) * 2017-02-20 2017-06-20 北京百度网讯科技有限公司 信息输出方法和装置
CN106888158B (zh) * 2017-02-28 2020-07-03 天翼爱动漫文化传媒有限公司 一种即时通信方法和装置
CN106886606A (zh) * 2017-03-21 2017-06-23 联想(北京)有限公司 用于根据用户语音推荐表情的方法和系统
CN109213332B (zh) * 2017-06-29 2022-11-08 北京搜狗科技发展有限公司 一种表情图片的输入方法和装置
CN107153496B (zh) * 2017-07-04 2020-04-28 北京百度网讯科技有限公司 用于输入表情图标的方法和装置
CN110019885B (zh) * 2017-08-01 2021-10-15 北京搜狗科技发展有限公司 一种表情数据推荐方法及装置
CN107450746A (zh) * 2017-08-18 2017-12-08 联想(北京)有限公司 一种表情符号的插入方法、装置和电子设备
CN107479723B (zh) * 2017-08-18 2021-01-15 联想(北京)有限公司 一种表情符号的插入方法、装置和电子设备
CN107609092B (zh) * 2017-09-08 2021-03-09 北京百度网讯科技有限公司 智能应答方法和装置
CN109814730B (zh) * 2017-11-20 2023-09-12 北京搜狗科技发展有限公司 输入方法和装置、用于输入的装置
CN108335226A (zh) * 2018-02-08 2018-07-27 江苏省农业科学院 农业种质资源信息实时智能采集系统
US11310176B2 (en) * 2018-04-13 2022-04-19 Snap Inc. Content suggestion system
CN108733651A (zh) * 2018-05-17 2018-11-02 新华网股份有限公司 表情符号预测方法及模型构建方法、装置、终端
CN109033423A (zh) * 2018-08-10 2018-12-18 北京搜狗科技发展有限公司 同传字幕显示方法及装置、智能会议方法、装置及系统
CN110910898B (zh) * 2018-09-15 2022-12-30 华为技术有限公司 一种语音信息处理的方法和装置
CN109525725B (zh) * 2018-11-21 2021-01-15 三星电子(中国)研发中心 一种基于情绪状态的信息处理方法和装置
CN109683726B (zh) * 2018-12-25 2022-08-05 北京微播视界科技有限公司 字符输入方法、装置、电子设备及存储介质
CN109697290B (zh) * 2018-12-29 2023-07-25 咪咕数字传媒有限公司 一种信息处理方法、设备及计算机存储介质
CN111489131A (zh) * 2019-01-25 2020-08-04 北京搜狗科技发展有限公司 一种信息推荐方法及装置
US20220121817A1 (en) * 2019-02-14 2022-04-21 Sony Group Corporation Information processing device, information processing method, and information processing program
CN110149549B (zh) * 2019-02-26 2022-09-13 腾讯科技(深圳)有限公司 信息的显示方法及装置
KR102381737B1 (ko) * 2019-03-22 2022-03-31 박정길 보이스 이모티콘 편집 방법 및 보이스 이모티콘 편집 방법을 실행시키는 프로그램이 기록된 기록 매체
CN112416139A (zh) * 2019-08-21 2021-02-26 北京搜狗科技发展有限公司 输入方法和装置、用于输入的装置
US11335360B2 (en) * 2019-09-21 2022-05-17 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Techniques to enhance transcript of speech with indications of speaker emotion
CN113051427A (zh) * 2019-12-10 2021-06-29 华为技术有限公司 一种表情制作方法和装置
CN112148133B (zh) * 2020-09-10 2024-01-23 北京百度网讯科技有限公司 确定推荐表情的方法、装置、设备和计算机存储介质
CN112818841A (zh) * 2021-01-29 2021-05-18 北京搜狗科技发展有限公司 一种识别用户情绪的方法及相关装置
KR102343036B1 (ko) * 2021-02-10 2021-12-24 주식회사 인피닉 작업 가이드를 제공할 수 있는 어노테이션 방법 및 이를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
KR102310587B1 (ko) * 2021-02-10 2021-10-13 주식회사 인피닉 연속된 이미지들에 대한 스켈레톤 데이터 생성 방법 및 이를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
KR102310588B1 (ko) * 2021-02-10 2021-10-13 주식회사 인피닉 인공지능 학습을 위한 스켈레톤 데이터 생성 방법 및 이를 실행하기 위하여 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
CN113297359B (zh) * 2021-04-23 2023-11-28 阿里巴巴新加坡控股有限公司 交互信息的方法以及装置
KR102695017B1 (ko) * 2021-08-30 2024-08-16 박정훈 반려동물 이미지에서 학습한 표정을 이용한 커뮤니케이션 서비스 시스템 및 방법
US11657558B2 (en) * 2021-09-16 2023-05-23 International Business Machines Corporation Context-based personalized communication presentation
WO2023141887A1 (zh) * 2022-01-27 2023-08-03 Oppo广东移动通信有限公司 语义通信的传输方法、终端设备
CN115641837A (zh) * 2022-12-22 2023-01-24 北京资采信息技术有限公司 一种智能机器人对话意图识别方法和系统

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003129711A (ja) * 2001-10-26 2003-05-08 Matsushita Electric Works Ltd 電気錠制御装置
JP2006048352A (ja) * 2004-08-04 2006-02-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd キャラクタ映像表示機能付き通信端末およびその制御方法
JP2007003669A (ja) * 2005-06-22 2007-01-11 Murata Mach Ltd 文書作成装置
US7983910B2 (en) * 2006-03-03 2011-07-19 International Business Machines Corporation Communicating across voice and text channels with emotion preservation
JP2008129711A (ja) * 2006-11-17 2008-06-05 Sky Kk 入力文字変換システム
KR100902861B1 (ko) 2007-11-20 2009-06-16 경원대학교 산학협력단 수신된 문자메시지를 아바타에 의하여 음성으로 출력하는이동통신단말기 및 그 제어방법
KR100941598B1 (ko) 2007-11-27 2010-02-11 (주)씨앤에스 테크놀로지 감정적 콘텐츠 효과를 포함하는 전화 통신 서비스를제공하는 VoIP 전화 통신 시스템 및 방법
CN100570545C (zh) * 2007-12-17 2009-12-16 腾讯科技(深圳)有限公司 表情输入方法及装置
US8756527B2 (en) * 2008-01-18 2014-06-17 Rpx Corporation Method, apparatus and computer program product for providing a word input mechanism
JP2009277015A (ja) * 2008-05-14 2009-11-26 Fujitsu Ltd 入力支援プログラム、入力支援装置および入力支援方法
US8351581B2 (en) * 2008-12-19 2013-01-08 At&T Mobility Ii Llc Systems and methods for intelligent call transcription
US9015033B2 (en) * 2010-10-26 2015-04-21 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for detecting a sentiment of short messages
EP2704024B1 (en) * 2011-04-26 2017-09-06 NEC Corporation Input assistance device, input asssistance method, and program
KR101613155B1 (ko) * 2011-12-12 2016-04-18 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 콘텐트에 기초한 자동 입력 프로토콜 선택
KR20130069263A (ko) * 2011-12-18 2013-06-26 인포뱅크 주식회사 정보처리 방법 및 시스템과 기록매체
WO2013094982A1 (ko) 2011-12-18 2013-06-27 인포뱅크 주식회사 정보처리 방법 및 시스템과 기록매체
US20130159919A1 (en) * 2011-12-19 2013-06-20 Gabriel Leydon Systems and Methods for Identifying and Suggesting Emoticons
US20140108308A1 (en) * 2012-07-13 2014-04-17 Social Data Technologies, LLC System and method for combining data for identifying compatibility
US20150100537A1 (en) * 2013-10-03 2015-04-09 Microsoft Corporation Emoji for Text Predictions
US20150262238A1 (en) * 2014-03-17 2015-09-17 Adobe Systems Incorporated Techniques for Topic Extraction Using Targeted Message Characteristics
CN104076944B (zh) * 2014-06-06 2017-03-01 北京搜狗科技发展有限公司 一种聊天表情输入的方法和装置
WO2016002251A1 (ja) * 2014-06-30 2016-01-07 クラリオン株式会社 情報処理システム、及び、車載装置
JP6122816B2 (ja) * 2014-08-07 2017-04-26 シャープ株式会社 音声出力装置、ネットワークシステム、音声出力方法、および音声出力プログラム
CN104298429B (zh) * 2014-09-25 2018-05-04 北京搜狗科技发展有限公司 一种基于输入的信息展示方法和输入法系统
US10924444B2 (en) * 2014-12-02 2021-02-16 Facebook, Inc. Device, method, and graphical user interface for managing customer relationships using a lightweight messaging platform
KR101733011B1 (ko) * 2015-06-18 2017-05-08 라인 가부시키가이샤 소셜 네트워크 서비스 기반 추천 정보 제공 장치 및 이를 이용한 방법
US20180077095A1 (en) * 2015-09-14 2018-03-15 X Development Llc Augmentation of Communications with Emotional Data
US10157224B2 (en) * 2016-02-03 2018-12-18 Facebook, Inc. Quotations-modules on online social networks

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