KR102500266B1 - 착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화 - Google Patents

착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화 Download PDF

Info

Publication number
KR102500266B1
KR102500266B1 KR1020217023379A KR20217023379A KR102500266B1 KR 102500266 B1 KR102500266 B1 KR 102500266B1 KR 1020217023379 A KR1020217023379 A KR 1020217023379A KR 20217023379 A KR20217023379 A KR 20217023379A KR 102500266 B1 KR102500266 B1 KR 102500266B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
call
content
user
computing device
data
Prior art date
Application number
KR1020217023379A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20210104880A (ko
Inventor
산드로 페우즈
토마스 디셀라르
Original Assignee
구글 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 구글 엘엘씨 filed Critical 구글 엘엘씨
Publication of KR20210104880A publication Critical patent/KR20210104880A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102500266B1 publication Critical patent/KR102500266B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42025—Calling or Called party identification service
    • H04M3/42034—Calling party identification service
    • H04M3/42042—Notifying the called party of information on the calling party
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/57—Arrangements for indicating or recording the number of the calling subscriber at the called subscriber's set
    • H04M1/575—Means for retrieving and displaying personal data about calling party
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72484—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones wherein functions are triggered by incoming communication events
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42025—Calling or Called party identification service
    • H04M3/42034—Calling party identification service
    • H04M3/42059—Making use of the calling party identifier
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/436—Arrangements for screening incoming calls, i.e. evaluating the characteristics of a call before deciding whether to answer it
    • H04M3/4365—Arrangements for screening incoming calls, i.e. evaluating the characteristics of a call before deciding whether to answer it based on information specified by the calling party, e.g. priority or subject
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2203/00—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M2203/25—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges related to user interface aspects of the telephonic communication service

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

본 명세서에 설명된 구현은 하나 이상의 다른 사용자와 호출을 수신 및/또는 초기화하는 하나 이상의 사용자에 대한 통화전 분석을 생성하고 및/또는 보안 관련 값이 특정 통화전 컨텐츠를 제공하는 것으로부터 수집되었는지 여부에 따라 통화전 컨텐츠를 우선 순위 지정하는 것과 관련된다. 사용자가 다른 사용자로부터의 호출을 수락하기 전에 캐시 및/또는 제시될 통화전 컨텐츠를 결정하기 위해 하나 이상의 기계 학습 모델이 사용될 수 있다. 호출 전, 도중 및/또는 이후에 제공된 피드백은 후속 호출에 대한 통화전 컨텐츠를 생성할 때 특정 컨텐츠 및/또는 컨텐츠 소스의 우선 순위를 지정하는 기반으로 사용될 수 있다. 이전 호출 및/또는 후속 호출에 대응하는 컨텍스트 데이터(예를 들어, 캘린더 항목, 사용 가능한 주변 디바이스, 위치 등)와 같은 다른 정보도 통화전 분석을 제공하기 위한 기반으로 사용될 수 있다.

Description

착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화
무선 통신은 다양한 사용자가 다양한 다른 모달리티를 통해 서로 통신하는데 무한한 시간을 할애할 수 있게 해주었다. 사용자가 이러한 방식으로 통신할 수 있도록 하면 편리함을 제공할 수 있지만 네트워크 통신의 제한으로 인해 특정 사용자를 보안 위험에 노출시킬 수도 있다. 종종 사용자는 착신 호출(incoming call, 착신호)을 수락하기로 결정하는데 필요한 정보가 없는 번호로부터 착신 호출을 수신할 수 있다. 착신 호출이 범죄 활동 및/또는 기타 고통스러운 활동과 관련된 소스에서 온 경우, 그 호출에 참여하는 것은 유용하지 않을 수 있으므로 네트워크 연결을 조정하는데 소비된 모든 리소스가 낭비된다. 예를 들어, 이러한 호출이 사용자 집단에 대해 정기적으로 발생하면, 네트워크 대역폭이 중요하지 않은 호출에 의해 소비되어 다른 더 중요한 호출이 네트워크를 통해 우연히 리디렉션되도록 한다.
사용자가 착신 호출의 소스에 익숙할 때, 사용자는 호출이 자신 또는 호출의 소스에 어느 정도의 유용성을 가질 것이라는 가정하에 그 호출을 수락할 수 있다. 그러나, 호출 중에, 사용자는 종종 호출과 관련된 임의의 주체에 대한 자신의 기억을 리프레시하기 위해 다른 애플리케이션 및/또는 디바이스와 같은 다른 정보 소스를 참조할 것이다. 전화 호출에 적극적으로 참여하는 컴퓨팅 디바이스 외부의 다른 소스를 참조하는 것은 호출 시간이 길어지고 여러 계층의 네트워크 활동이 겹칠 수 있다. 예를 들어, 호출 중에 그 호출과 관련된 정보에 액세스하려는 사용자는 호출을 처리하는 네트워크와 동일하거나 다른 네트워크를 통해 데이터를 요청할 수 있다. 이로 인해 호출 중에 대역폭이 과도하게 사용되며 네트워크가 동일한 경우 통화 품질이 저하될 수 있다. 더욱이, 사용자가 호출 중에 그 호출과 관련된 정보에 액세스해야 하므로 호출이 연장될 수 있다.
본 명세서에 설명된 구현들은 하나 이상의 다른 사용자와의 호출을 수신 및/또는 초기화하는 하나 이상의 사용자에 대한 통화전 분석을 생성하는 것 및/또는 특정 통화전 컨텐츠를 제공(provisioning)하는 것으로부터 보안 관련 값을 얻었는지 여부에 통화전 컨텐츠의 우선 순위화하는 단계를 포함한다. 일부 구현에서, 사용자의 컨텍스트는 데이터에 의해 특징화될 수 있는데, 이는 사용자가 컨텍스트의 대상이 되는 동안 호출을 수신하는 경우 사용자에게 제시되어야 하는 통화전 컨텐츠 결정하는 것을 촉진하기 위해 액세스될 수 있다. 컨텍스트를 특징화는(특징짓는) 데이터는 전화 호출이 다른 사용자 및/또는 디바이스로부터 사용자에 의해 수신되기 전, 도중 및/또는 후에 체계적으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 및 제2 사용자 모두와 관련된 활동이 수행될 때, 수행되는 활동에 응답하여 컨텍스트 데이터가 생성될 수 있다. 활동은 제2 사용자가 초대 대상자로 식별되는 캘린더 이벤트를 작성하는 제1 사용자일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 활동(예를 들어, 캘린더 이벤트를 생성하는 제1 사용자)이 수행되는 것에 후속하여, 제2 사용자는 제1 사용자에 대한 전화 호출을 초기화할 수 있고, 그 호출이 제1 사용자에 의한 수락을 기다리고 있을 때, 제1 사용자는 컨텍스트 데이터의 적어도 일부 또는 컨텍스트 데이터의 요약을 제공받을 수 있다. 이것은 사용자가 전화 호출 중에 일부 별도의 모달리티(예를 들어, 다른 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 또는 다른 애플리케이션)을 통해 컨텍스트 데이터를 참조함으로써 사용자가 전화 호출을 연장하거나 통화 대역폭을 사용할 필요가 없다. 방법은 수신된 전화 호출을 입력으로 취하고 이 입력을 트리거로 사용하여 컴퓨팅 시스템이 사용자가 전화 호출을 수신하기 전에 사용자에게 제공할 관련 데이터를 페치하도록 하는 개선된 사용자 인터페이스를 더 제공한다. 또한, 이것은 사용자가 더 이상 호출 중에 관련 정보를 참조하기 위해 별도의 애플리케이션을 호출할 필요가 없고, 오히려 호출을 수락하기 전에 자신의 기억을 리프레시하기 위해 통화전 컨텐츠에 의존할 수 있으므로 프로세서 리소스를 절약할 수 있다. 부가적으로, 사용자가 예를 들어 대중 교통 또는 개인 교통 수단을 사용하여 여행하는 경우, 전화 신호는 경로 기간 동안 사용할 수 있지만 적절한 데이터 연결(예를 들어, WiFi 또는 셀룰러 데이터 연결)에 대한 액세스는 간헐적일 수 있다. 이와 같이, 전화 호출은 받을 수는 있지만 호출 중에 모든 지점에서 추가 정보를 얻지 못할 수도 있다. 통화에 앞서 통화전 컨텐츠를 사전-페치함으로써, 호출 중에 정보를 사용할 수 있는 가능성이 높아진다.
일부 구현에서, 사용자 인터페이스는 사용자가 통화전 컨텐츠의 페치 (fetching, 인툴)을 가능하게 하는 하나 이상의 대화 또는 메뉴 옵션을 제공할 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠의 페치는 사용자에 의해 선택된 하나 이상의 파라미터에 기초하여 선택적으로 인에이블될 수 있다. 예를 들어, 메뉴 옵션은 사용자가 이동 중인지 여부에 따라(예를 들어, 운전 또는 대중 교통 이용), 사용자가 현재 다른 컴퓨팅 장치에서 하나 이상의 다른 애플리케이션을 사용하고 있는지 여부 등에 따라, 사용자가 정의된 지리적 경계 내에 있을 때, 특정 연락처(또는 특정 연락처를 제외한 모든 사람)에 대해서만 사전 통화 컨텐츠를 하루 중 사전 결정된 시간에만 페치할 수 있도록 제공될 수 있다.
일부 구현에서, 컨텍스트 데이터는 관련 착신 호출을 수신하는 특정 사용자에게 제공하기 위한 컨텐츠를 우선 순위화할 때 사용될 수 있는 데이터를 집계하기 위해 다양한 상이한 소스(예를 들어, 상이한 사용자와 관련된 소스)로부터 수집될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 다른 사용자가 명백한 범죄 및/또는 기타 고통스러운 활동 때문에 특정 호출 소스와의 교류를 제한한 경우, 이러한 컨텍스트 데이터에 기초하는 컨텐츠의 통화전 제공(프로비저닝)은 호출 소스가 명백한 범죄 및/또는 기타 고통스러운 활동과 관련되었음을 사용자에게 통지할 수 있다. 이러한 방식으로, 특정 사용자는 착신 호출 소스와의 교류를 제한할 수 있다.
일부 구현에서, 사용자의 명시적인 사전 허가가 있는 경우, 사용자와 하나 이상의 다른 사용자 간의 통화의 대화 컨텐츠는 사전 -통화 컨텐츠를 제공하기 위한 기반이 될 수 있다. 이러한 대화 컨텐츠는 사용자가 하나 이상의 다른 사용자와 호출을 수신 및/또는 초기화할 때 사용자에게 제공하기 위해 컨텐츠 데이터(및/또는 컨텐츠 데이터 소스)의 우선 순위를 할당 및/또는 수정하는 기반으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 착신 호출이 사용자로부터 수락을 기다리고 있을 때, 컴퓨팅 디바이스는 착신 호출의 소스와 관련되고 및/또는 제1 착신 호출과 관련될 것으로 예측되는 제1 컨텐츠를 사용자에게 제시할 수 있다. 사용자는 제1 착신 호출에 참여할 수 있고, 제1 착신 호출의 대화 컨텐츠는 제1 컨텐츠와 대화 컨텐츠의 관련성을 비교하기 위해 처리될 수 있다. 처리는 컨텐츠의 통화전 제공의 기초가 되는데이터를 생성할 때 사용될 수 있는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 대한 피드백을 생성하기 위해 수행될 수 있다. 예를 들어, 제1 컨텐츠가 대화 컨텐츠와 관련이 있는 것으로 결정될 때, 제1 컨텐츠의 우선 순위는 적어도 제2 컨텐츠에 제1 컨텐츠의 할당된 우선 순위보다 더 높은 우선 순위가 이전에 할당된 경우 제2 컨텐츠보다 우선될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제1 컨텐츠가 대화 컨텐츠와 관련이 없는 것으로 결정될 때, 제1 컨텐츠의 우선 순위는 제2 컨텐츠의 이전에 할당된 우선 순위에 비해 우선 순위가 낮아질 수 있다. 그 결과, 사용자가 다른 사용자로부터 후속 착신 호출을 수신하는 경우, 제1 컨텐츠 및 제2 컨텐츠의 각 컨텐츠에 대해 할당된 우선 순위는 제2 컨텐츠 및/또는 제1 컨텐츠에 대응하는 통화전 컨텐츠를 렌더링하기 위한 기반으로 사용될 수 있다. 일부 구현에서, 대화 컨텐츠는 선택적으로 통화의 단일 참가자의 입력에 기초할 수 있다. 입력은 통화의 단일 참가자만 있고 다른 참가자의 다른 입력은 통화전 컨텐츠를 생성할 때 사용되는 대화 컨텐츠에 통합되도록 분리될 수 있다. 일부 구현에서, 단일 참가자의 입력에 기초한 대화 컨텐츠는 전사될 수 있고, 전사된 입력은 통화전 컨텐츠를 생성하기 위한 기반으로 사용될 수 있다. 일부 구현에서, 대화 컨텐츠는 호출에 대한 입력을 통화전 컨텐츠를 생성하기 위한 기초로 사용할 수 있도록 명시적 권한을 이전에 제공한 사용자들의 입력에만 기반할 수 있다. 즉, 대화 컨텐츠가 여러 사용자의 입력에 기초하는 경우, 해당 사용자들에 대해 이후에 생성된 통화전 컨텐츠는 다른 사용자들의 입력에 기초할 것이다.
일부 구현에서, 둘 이상의 사용자 간의 상호 작용에 대한 통화전 컨텐츠의 관련성은 둘 이상의 사용자 중 적어도 2명의 사용자에 의해 제공된 피드백에 기초할 수 있다. 피드백은 통화전 컨텐츠가 제시되기 전, 통화전 컨텐츠가 제시되는 동안, 호출 중 및/또는 호출 후에. 특정 사용자에 의해 수행되는 제스처 및/또는 다른 액션일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 사용자를 위한 통화전 컨텐츠는 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 다른 사용자로부터 착신 호출의 수락을 기다리고 있을 때 컴퓨팅 디바이스의 터치 디스플레이 패널에서 렌더링될 수 있다. 통화전 컨텐츠가 사용자를 위해 렌더링되는 동안, 사용자는 통화전 컨텐츠의 특정 부분에 대한 관심을 표시하는 제스처를 터치 디스플레이 패널에 제공할 수 있다. 다른 예에서, 표시는 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 다른 사용자로부터의 착신 호출의 수락을 기다리고 있을 때 검색될 수 있는 여러 가능한 유형의 통화전 컨텐츠에 대해 렌더링될 수 있다. 가능한 통화전 컨텐츠의 표시가 렌더링되는 동안, 사용자는 통화전 컨텐츠 유형들 중 특정 유형에 대한 관심을 나타내는 제스처를 제공할 수 있다. 그러면 선택된 유형의 통화전 컨텐츠가 검색될 수 있다. 본 명세서에 설명된 구현들은 호출 요청의 수신에 응답하여 지속적이고 가이드된 인간-기계 상호 작용을 용이하게 할 수 있다. 더욱이, 사용자와 다른 사용자가 호출에 참여할 때, 다른 사용자는 자연어 입력을 자신의 다른 컴퓨팅 디바이스에 제공할 수 있고, 자연어 입력은 통화전 컨텐츠에 대해 하나 이상의 상관 관계를 가질 수 있다. 하나 이상의 상관 관계를 식별하기 위해, 사용자와 다른 사용자의 사전 허가를 받은 통화전 컨텐츠와 호출의 대화 컨켄츠가 비교될 수 있다. 또한, 사용자의 제스처 입력 및 다른 사용자의 자연어 입력은 긍정적인 피드백으로 간주될 수 있으며, 이로부터 통화전 컨텐츠에 우선 순위가 할당될 수 있고 및/또는 다른 통화전 컨텐츠가 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자와 다른 사용자 간의 후속 호출 전에, 컴퓨팅 디바이스(및/또는 별도의 컴퓨팅 디바이스)에 저장된 하나 이상의 학습 모델은 긍정적 피드백에 기초하여 추가 통화전 컨텐츠를 생성하고 및/또는 이전 통화전 컨텐츠의 우선 순위를 지정하는데 사용될 수 있다. 그 결과, 사용자 및/또는 다른 사용자에 의해 후속 호출이 초기화될 때, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스는 사용자와 다른 사용자 모두로부터의 피드백에 기초하여 통화전 컨텐츠를 제공할 수 있다.
일부 구현에서, 통화전 컨텐츠는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스의 메모리에 캐시될 수 있고, 다양한 상이한 팩터에 기초하여 시간이 지남에 따라 체계적으로 적응될 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠는 사용자가 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 제공하기 위해 생성될 수 있고, 통화전 컨텐츠는 착신 호출 이전에 생성되고 시간이 지남에 따라 적응(조정)될 수 있다. 통화전 컨텐츠는 그 통화전 컨텐츠가 다른 사용자로부터 수신된 임의의 후속 호출과 관련될 확률을 증가시키기 위해 시간이 지남에 따라 적응될 수 있다. 예로서, 사용자와 다른 사용자 간의 상호 작용을 특징짓는 애플리케이션 데이터(예를 들어, 채팅 애플리케이션)에 기초하여 제1 통화전 컨텐츠가 생성될 수 있다. 따라서, 사용자가 다른 사용자에 의해 초기화된 착신 호출을 수신하는 경우, 그 착신 호출을 수락하기 전에 사용자의 기억을 리프레시하는 것을 촉진하기 위해 제1 통화전 컨텐츠가 사용자에게 제시될 수 있다. 그러나, 사용자와 다른 사용자 사이에 일부 대응을 제공하는 다른 데이터를 생성하기 위해 사용자가 다른 애플리케이션(예를 들어, 캘린더 애플리케이션)에 참여해야 하는 경우, 제2 통화전 컨텐츠가 다른 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 이후, 착신 호출을 수신하는 사용자가 다른 사용자에 의해 초기화된 경우, 제2 통화전 컨텐츠는 제1 통화전 컨텐츠에 대한 제2 통화전 컨텐츠에 기초하여 사용자의 기억을 리프레시하는 것을 촉진하기 위해 사용자에게 제시될 수 있다.
위의 설명은 본 개시의 일부 구현의 개요로서 제공된다. 이러한 구현 및 다른 구현에 대한 추가 설명은 아래에서 더 자세히 설명된다.
다른 구현은 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치(들)(CPU(들)), 그래픽 처리 장치(들)(GPU(들)), 및/또는 텐서 처리 장치(들)(TPU(들))을 포함하여, 본 명세서에서 전술한 및/또는 다른 곳에서 설명된 방법 중 하나 이상과 같은 방법을 수행할 수 있다. 또 다른 구현은 하나 이상의 컴퓨터 및/또는 하나 이상의 로봇 시스템을 포함할 수 있으며, 이 시스템은 본 명세서에서 전술한 및/또는 다른 곳에서 설명된 방법 중 하나 이상과 같은 방법을 수행하기 위해 저장된 명령들을 실행하도록 동작할 수 있는 하나 이상의 프로세서를 포함한다.
전술한 개념의 모든 조합과 본 명세서에 더 자세히 설명된 추가 개념은 본 명세서에 개시된 주제의 일부인 것으로 고려된다는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 개시의 끝에 나타나는 청구된 주제의 모든 조합은 본 명세서에 개시된 주제의 일부인 것으로 고려된다.
도 1a 및 도 1b는 각각 사용자가 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 사용자가 통화전 컨텐츠를 제시받는 뷰를 도시한다.
도 2a,도 2b 및 도 2c는 사용자가 컨텍스트를 변경하고 컨텍스트의 변경에 기초하여 통화전 컨텐츠가 생성되게 하는 것을 도시한다.
도 3은 착신 호출을 수신할 것으로 예상되는 하나 이상의 사용자에게 통화전 컨텐츠를 제공하기 위한 시스템을 도시한다.
도 4는 하나 이상의 상이한 접근법에 따라 사용자에게 통화전 컨텐츠를 제공하기 위한 방법을 예시한다.
도 5는 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
도 1a는 사용자(114)가 다른 사용자(122)로부터 착신 호출(착신호)을 수신할 때 사용자(114)에게 통화전(pre-call) 컨텐츠(102)를 제시하는 뷰(100)를 도시한다. 다른 사용자(122)는 네트워크(120)를 통해 컴퓨팅 디바이스(116)와 통신할 수 있는 컴퓨팅 디바이스(124)를 사용하여 호출(호)을 초기화할 수 있다. 다른 사용자(122)가 사용자(114)와의 호출을 초기화할 때, 컴퓨팅 디바이스(116)는 사용자(114)가 컴퓨팅 디바이스(116)를 통해 호출을 수락할 것을 예상하여 통화전 컨텐츠(102) 및/또는 통지(106)를 제공할 수 있다. 통화전 컨텐츠(102)는 아래에서 더 상세히 설명되는 제1 통화전 컨텐츠(108) 및 제2 통화전 컨텐츠(110)를 포함한다. 통지(106)는 다른 사용자(122)가 사용자(114)에 대한 전화 호출을 초기화하는 것에 응답하여 컴퓨팅 디바이스(116)의 디스플레이 패널(112)에 제시될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 통화전 컨텐츠(102)는 또한 사용자(114)에 대한 호출을 초기화하는 다른 사용자(122)에 응답하여 디스플레이 패널(112)을 통해 사용자(114) 및/또는 다른 사용자(122)에게 제시될 수 있다.
통화전 컨텐츠(102)는 하나 이상의 상이한 소스로부터의 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠(102)는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 입력은 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용될 수 있고, 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용되는 입력에 기초한 출력은 통화전 컨텐츠(102)를 생성하기 위한 기반(basis)으로 사용될 수 있다. 통화전 컨텐츠(102)는 그렇치 않았다면 나타날 수 있는 대기 시간을 제거하기 위해, 다른 사용자(122)가 사용자(114)에 대한 호출을 초기화하기 전에 생성될 수 있다. 예를 들어, 다른 사용자(122)가 사용자(114)에 대한 호출을 초기화하기 전에, 캘린더 데이터 및/또는 메시지 데이터와 같은 다양한 유형의 데이터가 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용될 수 있다. 이러한 유형의 데이터가 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용된 결과로 생성된 출력 데이터는 제1 통화전 컨텐츠(108) 및 제2 통화전 컨텐츠(110)를 생성하기 위한 기초로 사용될 수 있다.
예를 들어, 제1 통화전 컨텐츠(108)를 생성하기 위해, 캘린더 데이터 및 다른 사용자(122)를 식별하는 다른 데이터가 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용될 수 있다. 결과로서 제공되는 출력 데이터는 다른 사용자(122)와 연관된 캘린더 데이터를 포함할 수 있는 제1 통화전 컨텐츠(108)를 생성하기 위한 기초로 사용될 수 있다. 또한, 다른 사용자(122)를 식별하는 메시지 데이터 및 데이터는 트레이닝된 기계 학습 모델에 적용될 수 있다. 결과로서 제공되는 출력 데이터는 다른 사용자(122)와도 연관된 메시지 데이터를 포함할 수 있는 제2 통화전 컨텐츠(110)를 생성하기 위한 기초로 사용될 수 있다. 이러한 통화전 컨텐츠를 생성하는 것에 후속하여, 다른 사용자(122)가 사용자(114)에 대한 호출을 초기화하면, 통화전 컨텐츠(102)는 컴퓨팅 디바이스(116) 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스(124)를 통해 각각 사용자(114) 및/또는 다른 사용자(122)에게 제공될 수 있다.
예로서, 도 1a에 제공된 바와 같이, 다른 사용자(122)가 호출을 초기화하는 것에 응답하여, 통화전 컨텐츠(102)가 디스플레이 패널(112)에 제시될 수 있다. 그 결과, 사용자(114)는 호출의 수락을 표시하기 전에 통화전 컨텐츠(102)를 리뷰할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 패널(112)은 사용자(114)가 제1 통화전 컨텐츠(108)를 더 많이 보기 위해 및/또는 제2 통화전 컨텐츠(110)를 더 많이 보기 위해 통화전 컨텐츠(102)를 스크롤하도록 하나 이상의 제스처를 제공할 수 있는 터치 디스플레이 패널(112)일 수 있다. 일부 구현에서, 제1 통화전 컨텐츠(108)는 사용자(114)가 사용자(114)가 제2 통화전 컨텐츠(110)를 보는데 관심이 있음을 나타내는 하나 이상의 제스처를 제공할 때까지 제1 통화전 컨텐츠(108)는 초기에 디스플레이될 수 있고 제2 통화전 컨텐츠(110)는 부분적으로 디스플레이되거나 생략될 수 있다. 예를 들어, 사용자(114)는 탭 제스처, 슬라이드 제스처, 단일 터치 제스처, 멀티 터치 제스처, 음성 제스처, 얼굴 제스처, 및/또는 컴퓨팅 디바이스에 입력으로 제공될 수 있는 임의의 다른 제스처를 제공할 수 있다.
사용자(114)가 다른 사용자(122)로부터의 착신 호출에 대한 수락(118)을 표시할 때, 하나 이상의 통신 채널이 네트워크(120)를 통해 컴퓨팅 디바이스(116)와 다른 컴퓨팅 디바이스(124) 사이에 설정될 수 있다. 호는 음성 통화, 영상 통화, 영상 및 음성 통화 및/또는 컴퓨팅 디바이스를 통해 실행할 수 있는 임의의 다른 유형의 호출일 수 있다. 예로서, 도 1a에 제공된 바와 같이, 호는 다른 사용자(122) 및 사용자(114)가 구두 입력을 제공할 수 있는 음성 통화일 수 있다. 예를 들어, 다른 사용자(122)는 "헤이, 이벤트를 기대 해"와 같은 제1 입력(126)을 제공할 수 있고, 사용자(114)는 "좋아. 팀(Tim)은 미리 만나고 싶어 해"와 같은 제2입력(128)을 제공할 수 있다. 제1 입력(126) 및/또는 제2 입력(128)은 사용자(114)와 다른 사용자(122) 간의 통화의 대화 컨텐츠일 수 있다.
사용자(114) 및 다른 사용자(122)로부터 사전 허가를 받은 대화 컨텐츠는 도 1b의 뷰(130)에 제공되는 바와 같이 후속 통화전 컨텐츠(142)를 생성하기 위한 기초로서 사용될 수 있는 데이터로서 캡처될 수 있다. 예를 들어, 대화 컨텐츠는 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠(102) 사이의 하나 이상의 상관 관계가 명백한지를 결정하기 위해 통화전 컨텐츠(102)와 비교될 수 있다. 식별될 수 있는 상관 관계는 "팀"으로부터의 메시지를 식별하는 제2 통화전 컨텐츠(110) 및 "팀"을 식별하는 제2 입력(128)을 제공하는 사용자(114)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 식별될 수 있는 상관 관계는 "이벤트"를 식별하는 제1 입력(126)을 제공하는 다른 사용자(122) 및 "동창회(reunion) 이벤트"를 식별하는 제1 통화전 컨텐츠(108)를 포함할 수 있다. 일부 구현에서, 하나 이상의 상관 관계는 대화 컨텐츠에 기초한 데이터를, 제1 통화전 컨텐츠(108)에 기초한 데이터 및 또한 제2 통화전 컨텐츠(110)에 기초한 다른 데이터와 비교함으로써 식별될 수 있다. 일부 구현에서, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에, 대화 컨텐츠를 특징짓는 데이터 및 제1 통화전 컨텐츠(108)를 특징짓는 다른 데이터를 적용함으로써 하나 이상의 상관 관계가 식별될 수 있다. 또한, 하나 이상의 상관 관계는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에, 대화 컨텐츠를 특징짓는 데이터 및 제2 통화전 컨텐츠(110)를 특징짓는 다른 데이터를 적용함으로써 식별될 수 있다.
다른 통화전 컨텐츠(142)는 사용자(114) 및/또는 다른 사용자(122)가 호출을 초기화하는 것에 응답하여 그들 각각의 컴퓨팅 디바이스를 통해 사용자(114) 및/또는 다른 사용자(122)에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 도 1b에서 제공되는 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스(116)가 다른 사용자(122)로부터의 착신 호출의 수락을 기다리고 있을 때, 디스플레이 패널(112)은 다른 통지(144) 및 다른 통화전 컨텐츠(142)를 제공하도록 야기될 수 있다. 통지(144)는 사용자(114)가 다른 사용자(122)(예를 들어, "찰리(Charlie)")와의 통화에 참여하기 위한 요청을 수신하고 있다는 선택적 통지일 수 있다. 다른 통화전 컨텐츠(142)는 디스플레이 패널(112)에 제공될 수 있고, 제1 통화전 컨텐츠(132) 및 제2 통화전 컨텐츠(134)를 포함할 수 있다.
제1 통화전 컨텐츠(132)와 제2 통화전 컨텐츠(134)는 대화 컨텐츠와 제1 통화전 컨텐츠(108), 그리고 대화 컨텐츠와 제2 통화전 컨텐츠(110) 사이에 하나 이상의 상관 관계가 식별되었는지 여부에 기초하여 디스플레이 패널(112)에 제공될 수 있다. 더욱이, 디스플레이 패널(112)에서 제1 통화전 컨텐츠(132)와 제2 통화전 컨텐츠(134)의 배치는 하나 이상의 상관 관계가 식별되었는지 여부에 기초할 수 있다. 예를 들어, 대화 컨텐츠와 제2 통화전 컨텐츠(110) 사이의 상관 관계가 식별되지만 대화 컨텐츠와 제1 통화전 컨텐츠(108) 사이의 상관 관계가 식별되지 않을 때, "메시지"유형의 통화전 컨텐츠는 "캘린더" 유형의 통화전 컨텐츠보다 더 높은 우선 순위가 할당될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, "캘린더" 유형의 통화전 컨텐츠는 "캘린더" 유형의 통화전 컨텐츠와 대화 컨텐츠 사이의 상관 관계가 식별되지 않을 때 하나 이상의 다른 유형의 통화전 컨텐츠에 비해 낮은 우선 순위가 할당될 수 있다. 그 결과, "캘린더" 유형의 통화전 컨텐츠의 우선 순위는 도 1b에 도시된 바와 같이 "소셜 미디어" 유형의 통화전 컨텐츠에 비해 낮은 우선 순위를 가질 수 있다. 그 결과, 디스플레이 패널(112)은 컴퓨팅 디바이스(116)가 다른 사용자(122)로부터 후속 착신 호출의 수락(136)을 기다리고 있을 때 "메시지" 유형의 통화전 컨텐츠 및 "소셜 미디어" 유형의 통화전 컨텐츠를 제시할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(116)가 착신 호출의 통지(144)를 제공할 때, 사용자(114)는 하나 이상의 메시징 애플리케이션의 다양한 활동에 대응하는 컨텐츠를 제공할 수 있는 제1 통화전 컨텐츠(108)를 제시받을 수 있다. 예를 들어, 두 개의 상이한 메시징 애플리케이션으로부터의 컨텐츠는 통합되어 제1 통화전 컨텐츠(132)를 제공할 수 있는데, 이는 "찰리"로부터의 최신 메시지의 일부, 호출을 초기화한 다른 사용자(122) 및 사용자(114)가 대화 컨텐츠(내용)에서 언급한 누군가 "팀"을 포함할 수 있다. 사용자(114)는 다른 통화전 컨텐츠(142)에 참여함으로써(예를 들어, 이에 의해 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 사용자에 의한 긍정적인 참여를 반영하도록 함) 및/또는 다른 통화전 컨텐츠(142)에 참여하지 않음으로써(예를 들어, 이에 의해 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 사용자에 의한 부정적인 참여를 반영하도록 함) 통화전 컨텐츠의 후속 프리젠테이션에 영향을 미칠 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 긍정적인 참여는 사용자 및/또는 다른 사용자(122)에 의해 표시될 수 있으며, 다른 통화전 컨텐츠(142)가 사용자(114)에게 제시되기 전, 도중 및/또는 후에 하나 이상의 제스처를 제공할 수 있다.
예를 들어, 후속 호출을 수락한 후(136), 다른 사용자(122)는 "헤이, 무슨 일이야?"와 같은 제1 입력(138)을 제공할 수 있으며, 사용자(114)는 "팀이 함께 하고 싶어해. 캐롤의 사진 봤니?"와 같은 제2 입력(140)으로 응답할 수 있다. 제1 입력(138)을 캡처하는 대화 컨텐츠 및 제2 입력(140)을 캡처하는 다른 대화 컨텐츠는 다른 통화전 컨텐츠(142)와 비교되어 하나 이상의 상관 관계가 명백한지 여부를 결정할 수 있다. 사용자(114)가 "캐롤의 사진"과 "팀"의 메시지를 언급했기 때문에, 제1 통화전 컨텐츠(132)와 제2 통화전 컨텐츠(134) 각각은 대화 컨텐츠와 양의 상관 관계를 가질 수 있다. 결과적으로, 컨텐츠, 컨텐츠의 유형 및/또는 다른 통화전 컨텐츠(142)와 관련된 다른 데이터는 긍정적인 참여를 장려하는 것으로 취급될 수 있으며, 이에 따라 아마도 호출을 수락하기 전에 사용자(114)를 지원할 수 있다. 이렇게 하면 사용자가 더 이상 특정 정보(예를 들어, 최근 캘린더 이벤트 및/또는 메시지)를 상기시키기 위해 별도의 애플리케이션에 액세스할 필요가 없으므로 사용자들 간의 보다 효율적인 통화가 가능하다. 이것은 특히 통신 신호가 간헐적인 경우, 필요할 때 정보를 사용할 수 있는지 확인하는데도 도움이 될 수 있다. 또한, 정보는 사용자가 해당 정보를 요청하기 전에 보조 저장소(예를 들어, 플래시 메모리)의 하나 이상의 위치로부터 검색되어 주 메모리(예를 들어, 휘발성 RAM)에 로드될 수 있기 때문에, 해당 정보의 검색은 사용자의 관점에서 보다 빠르게 이루어진다. 이로 인해 사용자가 호출 중일 때 사용할 수 있는 계산 리소스의 사용량이 감소하고 정보를 기억하려고 시도하여 필요 이상으로 호출을 연장할 수 있다. 영상 통화 전에 통화전 컨텐츠가 제공되면, 많은 화상 통화는 영상 통화 기간 동안 고화질 영상을 교환해야하기 때문에, 음성 통화에 비해 계산 리소스가 훨씬 더 보존될 수 있다.
도 2a, 도 2b 및 도 2c는 사용자가 컨텍스트를 변경하고 컨텍스트의 변경에 따라 통화전 컨텐츠가 생성되도록 하는 것을 도시한다. 예를 들어, 도 2a는 다른 사용자(210)와 함께 차량(212)에 탑승하는 사용자(214)의 뷰(200)를 도시한다. 차량에 탑승하는 동안, 사용자(214)는 컴퓨팅 디바이스(216)의 위치가 결정될 수 있는 위치 센서를 포함할 수 있는 컴퓨팅 디바이스(216)로 하나 이상의 활동에 참여할 수 있다. 추가적으로, 컴퓨팅 디바이스(216)는 자동화 어시스턴트(218)를 포함하거나 이에 대한 액세스를 제공할 수 있다. 사용자(214)는 하나 이상의 제스처 및/또는 하나 이상의 음성 발언을 통해 자동화 어시스턴트(218)와 참여할 수 있다. 예를 들어, 차량(212)에 탑승하는 동안, 사용자(214)는 "어시스턴트, 피칸 파이(pecan pie) 레시피를 알려 주겠니?"와 같은 음성 발언(224)을 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 자동화 어시스턴트(218)는 사용자(214)의 요청을 이행하기 위해 클라이언트 데이터(222) 및/또는 하나 이상의 애플리케이션(220)에 액세스할 수 있다. 요청을 이행하기 위해, 자동화 어시스턴트(218)는 애플리케이션(220)의 브라우저 애플리케이션에 액세스하여 클라이언트 데이터(222)의 일부로서 저장될 수 있는 레시피 데이터를 다운로드할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(216)는 서버 디바이스일 수 있는 컴퓨팅 디바이스(204)와 같은 원격 컴퓨팅 디바이스(202)와 통신할 수 있다. 사용자(214)로부터 사전 허가를 받은 컴퓨팅 디바이스(204)는 시간 경과에 따른 사용자(214)의 활동을 특징화할 수 있는 컨텍스트 데이터(206)를 생성 및/또는 액세스할 수 있다. 다른 사용자(214)의 활동을 특징짓는 컨텍스트 데이터(206)는 통화전 컨텐츠(208)를 생성하는데 사용될 수 있다. 통화전 컨텐츠(208)는 다른 사용자로부터의 착신 호출가 있는지 여부에 관계없이 언제든지 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자(214)가 레시피를 다운로드하기 위해 자동화 어시스턴트(218)를 호출하는 것에 응답하여, 사용자(214)가 상호 작용과 관련된 착신 호출을 수신하면, 자동화 어시스턴트(218)와의 상호 작용을 특징짓기 위해 통화전 컨텐츠(208)가 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자(214)는 그들의 캘린더에 참석할 더비(Derby) 이벤트를 가질 수 있고, 더비 이벤트는 더비 이벤트에서 제공되는 "피칸 파이"를 설명(기술)할 수 있다. 따라서, 통화전 컨텐츠(208)는 더비 이벤트 초대 대상자(예를 들어, "버지니아")가 사용자(214)를 호출하는 것에 응답하여 사용자(214)에게 제공될 수 있다. 즉, 컴퓨팅 디바이스(216)가 사용자(214)가 호출을 수락하기를 기다리고 있을 때, 특히 피칸 파이 레시피 및/또는 더비 이벤트에 대한 사용자(214)의 기억을 리프레시하기 위해, 통화전 컨텐츠(208)가 컴퓨팅 디바이스(216)의 디스플레이 패널에 제공될 수 있다. 그러나, 사용자(214)가 차량(212)에서의 활동과 일시적으로 분리된 다른 활동을 수행하는 경우, 이러한 후속 활동은 다른 통화전 컨텐츠(208)를 생성하기 위한 기초로 사용될 수 있다.
예를 들어, 도 2b는 사용자(214)가 차량(212)에 탑승한 후 자신의 주방(236) 에서 활동에 참여하는 사용자(214)의 뷰(230)를 도시한다. 사용자(214)는 제1 연결(된) 디바이스(232)를 사용하여 피칸 파이 굽기, 제2 연결 디바이스(242)를 통해 설거지, 독립형 스피커 디바이스(240)와 같은 클라이언트 디바이스(244)를 통해 팟 캐스트(234) 재생과 같은 활동에 참여할 수 있다. 사용자(214)는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스 및/또는 자동화 어시스턴트를 사용하여 각 활동에 참여하여 다양한 디바이스와 상호 작용할 수 있다.
사용자(214)에 의해 참여되는 후속 활동은 또한 컨텍스트 데이터(206)로 특징화될 수 있고, 추가 통화전 컨텐츠(208)를 생성하기 위한 기초로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 2b에 도시된 활동들에 기초하여 생성된 통화전 컨텐츠(208)는 "동작" 유형 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자(214)가 더비 이벤트 초대 대상자(예를 들어, "버지니아")로부터 착신 호출을 수신하면, 클라이언트 디바이스(244)는 사용자가 더비 이벤트와 관련된 보다 효율적인 통화를 할 수 있도록 지원하기 위해 사용자(214)의 기억을 리프레시하도록 통화전 컨텐츠(208)를 청각적으로 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(244)는 착신 전화 호출이 사용자(214)에 의한 수락을 기다리고 있음을 나타내는 가청 사운드를 제공하면서 제1 연결 디바이스(232)의 동작 상태, 제2 연결 디바이스(242)의 동작 상태 및 클라이언트 디바이스(244)의 현재 동작 상태를 특징짓는 오디오를 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(244)는 사용자(214)가 이전에 더비 이벤트와 관련된 레시피를 요청했고 더비 이벤트 초대 대상자가 사용자(213)를 호출하고 있기 때문에, "오븐 타이머가 35분 남았습니다"와 같은 오디오 데이터를 렌더링하면서 착신 호출이 수신되고 있음을 나타내는 벨소리를 렌더링할 수 있다. 그러나, 만약 사용자가 활동에 참여하는 동안 호출이 수신되지 않으면, 통화전 컨텐츠(208)는 저장될 수 있고 미래의 다른 시간에 제공될 수 있다. 위의 동작들은 클라이언트 디바이스(244)와 상이한 클라이언트 디바이스에서 수신되는 착신 호출에 응답하여 실행될 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스(244)는 스마트 폰 디바이스에서 수신되는 착신 호출에 응답하여 전술한 동작들을 수행할 수 있다. 즉, 착신 호출이 수신된 디바이스가 아닌 다른 디바이스에서 통화전 컨텐츠가 제공될 수 있다.
도 2c는 도 2a 및 도 2b에서 특징화된 것들에 이어 컨텍스트 내의 사용자를 도시한다. 그러나, 각각의 컨텍스트 내에서 사용자(214)의 활동에 기초하여 생성된 통화전 컨텐츠는 도 2c에 도시된 컨텍스트 내에 저장되고 제시될 수 있다. 예를 들어, 도 2c의 뷰(250)에 제공된 바와 같이, 사용자(214)가 오븐 타이머(238)를 초기화한 도 2b에 도시된 활동에 참여하는 사용자(214)로부터 발생한 데이터에 기초하여 제1 통화전 컨텐츠가 생성될 수 있다. 타이머는 클라이언트 디바이스(244)의 어시스턴트 인터페이스(248)를 통해 클라이언트 자동화 어시스턴트(246)에 대한 요청을 통해 사용자(214)를 초기화할 수 있다. 따라서, 제1 통화전 컨텐츠(262)를 생성할 때, "오븐 타이머가 30분 남았습니다"와 같은 관련 통화전 컨텐츠를 제공하기 위해 자동화 어시스턴트 데이터 및/또는 디바이스 데이터에 액세스할 수 있다. 일부 구현에서, 착신 호출은 다른 사용자(254)로부터의 착신 호출에 응답하여 오디오 출력(예를 들어, 팟 캐스트 오디오)을 일시 중지할 수 있는 클라이언트 디바이스(244)와 같은 디바이스의 현재 동작 상태에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 클라이언트 디바이스(244)를 특징짓는 동작 데이터에 기초하여 생성된 임의의 통화전 컨텐츠는 착신 호출에 응답하여 업데이트될 수 있고 컴퓨팅 디바이스(272)의 디스플레이 패널(266)에 반영될 수 있다. 예를 들어, 뷰(250)에서 제공되는 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스(272)가 호출의 수락을 기다리는 동안 사용자(214)에게 제공되는 통화전 컨텐츠(260)는 "역사 팟 캐스트가 일시 중지되었습니다"을 포함하는 제1 통화전 컨텐츠(262)를 포함할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 디바이스(256)를 통해 사용자(214)에 대한 호출을 초기화하는 다른 사용자(254)(예를 들어, 더비 이벤트 초대 대상자)에 응답하여, 제2 통화전 컨텐츠(264)는 도 2a와 관련하여 설명된 사용자(214)의 활동에 기초하여 디스플레이 패널(266)에 제공될 수 있다. 일부 구현에서, 사용자(214)가 본 활동 및/또는 컨텐츠의 개요(synopsis)가 통화전 컨텐츠의 일부로서 제시될 수 있다. 예를 들어, 사용자(214)가 컴퓨팅 디바이스(216)의 웹 브라우저 애플리케이션을 통해 "레시피"를 보고 있었기 때문에, 레시피 웹 페이지의 컨텐츠는 웹 페이지의 시놉스가 생성될 수 있는 데이터를 생성하기 위해 기계 학습 모델에 적용될 수 있다. 따라서, 그 결과, 통화전 컨텐츠 260는 사용자(214)가 본 최근 웹 페이지(예를 들어, "피칸 파이 레시피")의 개요를 제공하는 "통화전 브라우징 컨텐츠"와 같은 제2 통화전 컨텐츠(264)를 포함할 수 있다. 더욱이, 사용자(214)가 최근에 자동화 어시스턴트가 그러한 지시를 제공하도록 요청했다면, 다른 브라우징 컨텐츠는 또한 "처칠 다운스로 가는 길"과 같은 제2 통화전 컨텐츠(264)에 의해 특징화될 수 있다.
제1 통화전 컨텐츠(262) 및 제2 통화전 컨텐츠(264) 각각은 서로 다른 소스 및/또는 유형의 통화전 컨텐츠에 대응할 수 있다. 이러한 방식으로, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 그러한 참여에 기초하여 트레이닝될 수 있도록 하기 위해 각 유형 및/또는 소스의 컨텐츠에 대한 참여 정도(amount)가 결정될 수 있다. 또한, 사용자(214)는 다른 사용자(254)로부터의 호출을 수락할지 여부를 결정하기 위해 통화전 컨텐츠(260)에 참여할 수 있다. 사용자(214)가 호출의 수락(268)을 표시하기로 선택하면, 통화전 컨텐츠(260)는 사용자가 통화전 컨텐츠(260)를 보지 않은 경우에 비해 사용자(214)가 더 효과적인 통화를 할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 다른 사용자(254)는 더비 이벤트 초대 대상자일 수 있고, "헤이, 파이는 잘 되고 있어?"와 같은 제1 입력(274)을 호에 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 사용자(214)는 "좋아. 레시피를 일찍 얻었고 오븐은 30분 남았어. 기다리는 동안 역사 팟캐스트를 듣고 있어!"와 같은 제2 입력(276)을 제공할 수 있다. 사용자(214)의 캘린더 이벤트에 대한 발신자의 연관성에 기초하여, 통화전 컨텐츠(260)를 제공함으로써, 사용자(214)는 호출 중에 더 쉽게 응답할 수 있고, 이에 의해 사용자(214)가 호출 중일 뿐만 아니라 다른 사용자(254)가 자신의 각각의 컴퓨팅 디바이스(256)에 있을 시간의 양을 감소시킬 수 있다.
도 3은 착신 호출을 수신할 것으로 예상되는 하나 이상의 사용자에게 통화전 컨텐츠를 제공하기 위한 시스템(300)을 도시한다. 호출 중 에너지 및/또는 계산 자원의 낭비를 제거하기 위해 호출 중에 다른 애플리케이션 데이터에 액세스할 필요성을 제거하도록 통화전 컨텐츠가 제공될 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠는 클라이언트 디바이스에 액세스 가능한 자동화 어시스턴트(308)를 통해 및/또는 클라이언트 디바이스에 액세스하는 임의의 다른 애플리케이션 또는 모듈을 통해 제공될 수 있다. 자동화 어시스턴트(308)는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스(302)에서 제공되는 자동화 어시스턴트 애플리케이션의 일부로서 동작할 수 있다. 사용자는 마이크로폰, 카메라, 터치 스크린 디스플레이, 사용자 인터페이스, 및/또는 사용자와 애플리케이션 사이에 인터페이스를 제공할 수 있는 임의의 다른 장치 중 하나 이상을 포함할 수 있는 하나 이상의 어시스턴트 인터페이스(304)를 통해 자동화 어시스턴트(308)와 상호 작용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 어시스턴트 인터페이스에 구두, 텍스트 및/또는 그래픽 입력을 제공함으로써 자동화 어시스턴트(308)를 초기화하여, 자동화 어시스턴트(308)가 기능(예를 들어, 데이터 제공, 디바이스 제어(예를 들어, IoT 디바이스 제어, 에이전트 액세스, 설정 수정, 애플리케이션(들) 제어 등))을 수행하게 할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(302)는 디스플레이 디바이스를 포함할 수 있으며, 이는 사용자가 터치 인터페이스를 통해 컴퓨팅 디바이스(302)의 애플리케이션을 제어할 수 있도록 하는 터치 입력 및/또는 제스처를 수신하기 위한 터치 입력 및/또는 제스처를 수신하기 위한 터치 인터페이스를 포함하는 디스플레이 패널일 수 있다. 터치 입력 및/또는 다른 제스처(예를 들어, 음성 발언)는 또한 사용자가 자동화 어시스턴트(308)와 상호 작용하도록 할 수 있다.
일부 구현에서, 컴퓨팅 디바이스(302)는 디스플레이 디바이스가 없을 수 있지만 오디오 인터페이스(예를 들어, 스피커 및/또는 마이크로폰)를 포함하므로, 그래픽 사용자 인터페이스 출력을 제공하지 않고 가청 사용자 인터페이스 출력을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 사용자로부터 음성 자연어 입력을 수신하기 위한 마이크로폰과 같은 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 버튼과 같은 하나 이상의 촉각 입력 인터페이스를 포함할 수 있고, 그래픽 처리 장치(GPU)로부터 그래픽 데이터가 제공될 디스플레이 패널을 생략할 수 있다. 이러한 방식으로 디스플레이 패널과 GPU를 포함하는 컴퓨팅 디바이스에 비해 에너지 및 처리 리소스가 절약될 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(302)는 인터넷과 같은 네트워크를 통해 서버 디바이스와 통신할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(302)는 컴퓨팅 디바이스(302)에서 컴퓨팅 리소스를 보존하기 위해 계산 작업을 서버 디바이스로 오프로드(offload)할 수 있다. 예를 들어, 서버 디바이스는 자동화 어시스턴트를 호스팅할 수 있고, 컴퓨팅 디바이스(302)는 하나 이상의 어시스턴트 인터페이스 및/또는 사용자 인터페이스에서 수신된 입력을 서버 디바이스로 전송할 수 있다. 그러나, 일부 구현에서, 자동화 어시스턴트(308)는 컴퓨팅 디바이스(302)에서 호스팅될 수 있다. 다양한 구현에서, 자동화 어시스턴트(308)의 모든 양태 또는 그 미만이 서버 디바이스 및/또는 컴퓨팅 디바이스(302)에서 구현될 수 있다. 이들 구현 중 일부에서, 자동화 어시스턴트(308)의 양태는 로컬 자동화 어시스턴트 및 서버 디바이스와의 인터페이스를 통해 구현되며, 이는 자동화 어시스턴트(308)의 다른 양태를 구현할 수 있다. 서버 디바이스는 복수의 스레드를 통해 복수의 사용자 및 관련 어시스턴트 애플리케이션을 선택적으로 제공할 수 있다. 자동화 어시스턴트(308)의 모든 양태 또는 그 미만이 컴퓨팅 디바이스(302)의 로컬 자동화 어시스턴트를 통해 구현되는 구현에서, 로컬 자동화 어시스턴트는 컴퓨팅 디바이스(302)의 운영 체제와 별개인 애플리케이션(예를 들어, 운영 체제의 "상단"에 설치됨)일 수 있거나, 대안적으로 컴퓨팅 디바이스(302)의 운영 체제에 의해 직접 구현될 수 있다(예를 들어, 운영 체제의 애플리케이션으로 간주되지만 운영 체제와 통합됨).
일부 구현에서, 자동화 어시스턴트(308)는 컴퓨팅 디바이스(302)에 대한 입력 및/또는 출력을 처리하기 위해 다수의 상이한 엔진을 사용할 수 있는 입력 처리 엔진(312)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 처리 엔진(312)은 오디오 데이터에 임베딩된 텍스트를 식별하기 위해 어시스턴트 인터페이스(336)에서 수신된 오디오 데이터를 처리할 수 있는 음성 처리 엔진(314)을 포함할 수 있다. 오디오 데이터는 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(302)에서 컴퓨팅 리소스를 보존하기 위해 예를 들어 컴퓨팅 디바이스(302)로부터 서버 디바이스로 전송될 수 있다.
오디오 데이터를 텍스트로 변환하는 프로세스는 음성 인식 알고리즘을 포함할 수 있으며, 이는 단어 또는 구에 대응하는 오디오 데이터 그룹을 식별하기 위해 신경망 및/또는 통계 모델을 사용할 수 있다. 오디오 데이터로부터 변환된 텍스트는 데이터 파싱 엔진(316)에 의해 파싱(분석)될 수 있고, 사용자로부터의 명령 구문을 생성 및/또는 식별하는데 사용될 수 있는 텍스트 데이터로서 자동화 어시스턴트(308)에 이용 가능하게 될 수 있다. 일부 구현에서, 데이터 파싱 엔진(316)에 의해 제공되는 출력 데이터는 액션 엔진(318)에 제공되어, 사용자가 자동화 어시스턴트(308) 및/또는 애플리케이션, 에이전트, 및/또는 자동화 어시스턴트(308)에 의해 액세스될 수 있는 디바이스에 의해 수행될 수 있는 특정 액션 및/또는 루틴에 대응하는 입력을 제공했는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 어시스턴트 데이터(322)는 서버 디바이스 및/또는 컴퓨팅 디바이스(302)에 저장될 수 있고, 자동화 어시스턴트(308)에 의해 수행될 수 있는 하나 이상의 액션뿐만 아니라 이러한 액션 수행에 관련된 파라미터를 정의하는 데이터를 포함할 수 있다.
입력 처리 엔진(312)이 사용자가 특정 액션 또는 루틴이 수행되도록 요청했다고 결정한 경우, 액션 엔진(318)은 특정 액션 또는 루틴에 대한 하나 이상의 파라미터 값을 결정할 수 있고, 출력 생성 엔진(320)은 특정 액션, 루틴 및/또는 하나 이상의 파라미터에 기초하여 사용자에게 출력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현에서, 어시스턴트 인터페이스(336)로 향하는 제스처와 같은 사용자 입력에 응답하여, 자동화 어시스턴트(338)는 사용자가 자동화 어시스턴트(308)가 수행하도록 의도한 액션을 결정하기 위해 제스처를 특징짓는 데이터가 서버 장치로 전송되게 할 수 있다.
시스템(300)은 하나 이상의 다른 사용자로부터의 호출을 수신하는 하나 이상의 사용자를 예상하여 하나 이상의 사용자에 대한 통화전 컨텐츠를 생성하는 통화전 컨텐츠 엔진(336)을 더 포함할 수 있다. 통화전 컨텐츠 엔진(336)은 컴퓨팅 디바이스(302) 및/또는 통화전 컨텐츠를 생성하는 임의의 다른 디바이스에서 클라이언트 데이터(306), 어시스턴트 데이터(322) 및/또는 애플리케이션 데이터(332)에 액세스할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(302)는 사용자가 다른 사용자에게 메시지를 보내고 다른 사용자와 미디어(예를 들어, 사진 및/또는 비디오)를 공유하는 것과 같은(이에 한정되지 않음) 다양한 상이한 활동에 참여할 수 있는 다양한 애플리케이션을 포함할 수 있다. 사용자가 특정 활동을 수행할 때, 그 활동과 관련된 데이터는 컨텍스트 엔진(326)에 의해 사용자의 허가를 받아 처리될 수 있다. 컨텍스트 엔진(326)은 데이터를 처리하여, 사용자가 착신 호출을 수신할 수 있는 데이터와 하나 이상의 다른 사용자 간의 상관을 식별할 수 있다. 컨텍스트 또는 특정 활동에 기초하여 생성된 데이터가 다른 사용자와 연관되는 것으로 식별되는 경우, 컨텍스트 엔진(326)은 통화전 컨텐츠 엔진(336)과 상호 작용하여, 통화전 컨텐츠 엔진(336)이 식별된 데이터에 기초하여 통화전 컨텐츠를 생성하게 할 수 있다. 예를 들어, 활동에 사용자가 다른 사용자에게 메시지와 비디오를 보내는 것이 포함된 경우, 메시지와 비디오는 통화전 컨텐츠를 생성하는 기반으로 사용될 수 있다.
일부 구현에서, 통화전 컨텐츠의 다수의 상이한 인스턴스가 생성될 수 있고, 통화전 컨텐츠의 각 인스턴스는 우선 순위 엔진(332)에 의해 우선 순위가 할당될 수 있다. 통화전 컨텐츠의 특정 인스턴스에 대해 할당된 우선 순위는 사용자와 다른 사용자간에 발생할 수 있는 호출에 대한 통화전 컨텐츠의 예측된 적절성을 나타낼 수 있다. 즉, 특정 인스턴스에 할당된 우선 순위는 통화전 컨텐츠가 호출에 얼마나 적절한지에 대한 예측을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠의 인스턴스가 우선 순위 엔진(332)에 의해 생성되는 경우, 사용자와 다른 사용자간의 가장 최근 메시지에 기초하여, 통화전 컨텐츠의 인스턴스는 사용자 및 다른 사용자에 대응하는 통화전 컨텐츠의 다른 인스턴스에 비해 가장 높은 우선 순위를 할당받을 수 있다. 이러한 가장 높은 우선 순위의 할당은 사용자와 다른 사용자 사이의 가장 최근의 메시지인 가장 최근 메시지에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 이러한 방식으로 다른 사용자가 사용자를 호출하는 경우, 호출리 사용자의 수락을 기다리는 동안 가장 높은 우선 순위의 통화전 컨텐츠가 사용자에게 제시될 수 있다. 사용자가 이후에 다른 사용자와 관련된 다른 활동에 참여하고 다른 활동이 메시지를 보내는 것과 상이한 경우(예를 들어, 사용자와 다른 사용자를 식별하는 캘린더 이벤트 생성), 추가적인 통화전 컨텐츠가 다른 활동에 기초하여 통화전 컨텐츠 엔진(336)에 의해 생성될 수 있다.
추가적인 통화전 컨텐츠는 사용자와 다른 사용자 간의 호출에 대한 다른 활동의 적절성에 대한 히스토리 결정에 기초하여 우선 순위 엔진(332)에 의해 우선 순위가 할당될 수 있다. 예를 들어, 대화 컨텐츠 데이터 및 통화전 컨텐츠 데이터는 대화 컨텐츠에 대한 통화전 컨텐츠의 예측된 적절성을 나타내는 척도를 결정하기 위해 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델(328)(예를 들어, 히스토리 결정에 기초하여 트레이닝됨)에 적용될 수 있다. 척도는 통화전 컨텐츠 데이터에 대응하는 활동과 동일한 활동에 대응하는 통화전 컨텐츠의 임의의 다른 인스턴스의 할당된 우선 순위를 조정하기 위한 기반으로 사용될 수 있다. 또한, 통화전 컨텐츠 데이터의 다수의 인스턴스가 컴퓨팅 디바이스(302)에 저장될 수 있으며, 통화전 컨텐츠 데이터의 하나 이상의 인스턴스는 사용자에게 전화를 걸거나 과거에 사용자에게 전화를 걸었던 상이한 다른 사용자에 대응할 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠 데이터는 특정 사용자가 처음으로 사용자를 호출하는 것에 응답하여 생성될 수 있고, 그 특정 사용자가 사용자를 다시 호출할 것으로 예상될 때 생성될 수 있다.
일부 구현에서, 컨텍스트 엔진(326)은 사용자의 현재 컨텍스트를 결정하여 컴퓨팅 디바이스(302)로 하여근 현재 컨텍스트에 따라 통화전 컨텐츠를 렌더링하도록 할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 데이터(306)가 사용자가 헤드셋에서 컴퓨팅 디바이스(302) 또는 다른 컴퓨팅 디바이스를 제어하고 있음을 나타낼 때, 컨텍스트 엔진(326)은 임의의 적절한 통화전 컨텐츠를 오디오 포맷으로 변환하기 위해 통화전 컨텐츠 엔진(336)과 통신할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 착신 호출을 받으면, 컴퓨팅 디바이스(302)가 사용자에 의한 호출 수락을 기다리는 동안 통화전 컨텐츠가 청각적으로 렌더링될 수 있다. 일부 구현에서, 클라이언트 데이터(306)는 사용자가 차량 운전중임을 나타낼 수 있으므로 화면을 보기 어려울 수 있다. 따라서, 이러한 표시에 기초하여, 컨텍스트 엔진(326)은 사용자가 차량을 작동하는 동안 호출을 수신하는 경우, 통화전 컨텐츠 엔진(336)과 통신하여 임의의 적절한 통화전 컨텐츠를 오디오 포맷으로 변환할 수 있다.
일부 구현에서, 시스템(300)의 상호 작용 엔진(330)은 사용자가 통화전 컨텐츠와 상호 작용한 정도를 특징화하는 데이터를 생성할 수 있고, 해당 데이터는 우선 순위 엔진(332)과 공유될 수 있다. 이어서 우선 순위 엔진(332)은 사용자가 특정 통화전 컨텐츠에 참여했는지 여부에 따라 통화전 컨텐츠의 특정 인스턴스의 우선 순위를 재할당할 수 있다. 예를 들어, 가장 친한 친구 또는 배우자로부터 전화를 받는 사용자는 통화전 컨텐츠에 정대 의존하지 않으며, 따라서 통화전 컨텐츠와 상호 작용하는 것으로 인식되지 않는다. 그 결과, 상호 작용 엔진(330)은 가장 친한 친구 및/또는 배우자에 대한 통화전 컨텐츠가 낮은 우선 순위를 갖거나 제거될 수 있음을 나타내는 특정 데이터를 우선 순위 엔진(332)과 공유할 수 있다. 일부 구현에서, 특정 예상 호출자(발신자)에 대해 생성된 통화전 컨텐츠가 다른 예상 호출자에 비해 더 낮은 우선 순위로 할당될 때 및/또는 임계 시간 기간 동안, 특정 예상 호출자 대한 통화전 컨텐츠는 바이패스될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자에게 이러한 통화전 컨텐츠에 의존하지 않는 히스토리가 있는 예상 호출자에 대한 통화전 컨텐츠는 표시되지 않는다.
일부 구현에서, 컨텍스트 엔진(326)은 통화전 컨텐츠를 제공할 때 사용자의 프라이버시를 촉진하기 위해 사용자의 컨텍스트를 결정할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 엔진(326)은 사용자로부터 사전 허가를 받아 사용자가 집에서 멀리 떨어져 있고 및/또는 공공 장소에 있음을 결정할 수 있다. 더욱이, 상호 작용 엔진(330)은 컨텍스트 엔진(326)으로부터의 정보에 기초하여, 사용자가 일반적으로 집에서 떨어져 있을 때 및/또는 공공 장소에서 통화전 컨텐츠에 참여하는지 여부를 결정할 수 있다. 사용자가 집에서 떨어져 있거나 및/또는 공공 장소에서 통화전 컨텐츠에 참여하지 않은 히스토리가 있는 경우, 호출자와 관계없이 상호 작용 엔진(330) 및/또는 컨텍스트 엔진(326)은 사용자의 이러한 선호도를 우선 순위 엔진(332)으로 전달할 수 있다. 이에 응답하여, 우선 순위 엔진(332)은 사용자가 집에서 멀리 떨어져 있고 및/또는 공공 장소에 있는 것으로 결정될 때 특정 통화전 컨텐츠의 우선 순위를 재할당할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 우선 순위 엔진(332)은 특정 통화전 컨텐츠에 태그를 할당하여, 태그가 철회될 때까지 통화전 컨텐츠가 표시되어서는 안되며 사용자가 집에서 멀리 떨어져 있거나 공공 장소에 있는 동안에는 표시되지 않아야 함을 나타낸다.
일부 구현에서, 통화전 컨텐츠가 제시될 때 사용자에 의해 수행되는 다양한 제스처는 상호 작용 엔진(330)에 의해 식별될 수 있다. 제스처는 하나 이상의 어시스턴트 인터페이스(304)에서 캡처될 수 있고, 음성 입력, 모션 제스처, 터치 제스처, 2차원 제스처, 3차원 제스처, 및/또는 컴퓨팅 디바이스에 의해 식별될 수 있는 임의의 다른 제스처를 포함할 수 있다. 또한, 상호 작용 엔진(330)은 어시스턴트 인터페이스(304)에 의해 제공되는 제스처 데이터를 사용하여 사용자가 다른 통화전 컨텐츠에 비해 특정 통화전 컨텐츠에 대해 갖는 참여 정도(amount)를 구별할 수 있다. 예를 들어, 제스처는 컴퓨팅 디바이스(302)의 디스플레이 인터페이스가 제2 통화전 컨텐츠를 더 긴 시간 기간 동안 표시하기 위해 제1 통화전 컨텐츠로부터 멀어지게 스크롤하도록 할 수 있다.
도 4는 하나 이상의 상이한 접근법에 따라 사용자에게 통화전 컨텐츠를 제공하기 위한 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스, 애플리케이션, 및/또는 사용자에 대한 컨텐츠를 생성할 수 있는 임의의 다른 장치 및/또는 모듈에 의해 수행될 수 있다. 방법(400)은 착신 호출(호)이 다른 사용자로부터 사용자에 의해 수신되고 있는지 여부를 결정하는 동작(402)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 무선 통신 프로토콜을 통해 다른 사용자와 관련된 별도의 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있는 휴대 전화기와 같은 휴대용 컴퓨팅 디바이스를 가질 수 있다. 다른 사용자가 사용자에 대한 전화 호출을 초기화할 때, 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 다른 휴대용 컴퓨팅 디바이스 간의 통신 채널을 제공하기 위해 하나 이상의 네트워크 연결이 설정될 수 있다. 전화 호출을 초기화한 다른 사용자에 대한 응답으로 생성된 데이터는 사용자에 대한 착신 호출이 다른 사용자로부터 수신되고 있는지 여부를 판단하기 위한 기반으로 사용될 수 있다. 동작(402)에서, 사용자가 다른 사용자로부터 호출을 받고 있다고 결정되면, 방법(400)은 동작(404)으로 진행할 수 있다.
동작(404)은 사용자가 다른 사용자로부터의 호출을 수락했는지 여부의 결정을 포함할 수 있다. 일부 구현에서, 사용자는 휴대용 컴퓨팅 디바이스 및/또는 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 관련된 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스에 사용자 입력을 제공함으로써 다른 사용자로부터의 호출의 수락을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자는 휴대용 컴퓨팅 디바이스가 있는 터치 디스플레이 패널에 제시된 그래픽 요소를 탭함으로써 호출 수락을 나타낼 수 있다. 대안적으로, 사용자는 전화 호출을 수락할 의향을 나타내는 음성 발화를 수신할 수 있는 독립형 스피커 디바이스와 같은 휴대용 컴퓨팅 디바이스와 분리된 컴퓨팅 디바이스에 사용자 입력을 제공함으로써 호출 수락을 표시할 수 있다.
사용자가 전화 호출을 수락하지 않은 경우, 방법(400)은 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 휴대용 컴퓨팅 디바이스)의 인터페이스에서 통화전 컨텐츠를 제시하는 동작(406)으로 진행할 수 있다. 통화전 컨텐츠는 호출을 수신하는 사용자 및/또는 호출을 초기화한 다른 사용자와 관련된 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 사용자가 호출을 초기화한 사람인 경우, 사용자가 다른 사용자가 초기화된 호출의 수락을 표시하기를 기다리는 동안 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제시될 수 있다. 통화전 컨텐츠는 다양한 상이한 주제를 표시하기 위해 생성될 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠는 전화 통화 중에 논의될 하나 이상의 예상 주제를 나타내기 위해 생성될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 통화전 컨텐츠는 사용자가 전화 통화에 참여하기 전에 사용자 및/또는 다른 사용자의 기억을 리프레시하기 위해 생성될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 통화전 컨텐츠는 예를 들어, 보안 문제, 다른 사용자의 호출에 대한 과거 사용자 경험, 사용자 및/또는 다른 사용자의 현재 컨텍스트 및/또는 사용자가 착신 호출을 수락할지 여부를 결정할 수 있는 기타 정보에 기초하여 호출을 수락할지 여부에 대한 가이드를 사용자에게 제공하기 위해 생성될 수 있다.
방법(400)은 동작(406)으로부터 통화전 컨텐츠와의 사용자 참여를 결정하는 단게를 포함하는 동작(408)으로 진행할 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠와의 참여 정도는 통화전 컨텐츠를 제공하고 및/또는 그와 연관되는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 제공된 하나 이상의 사용자 입력에 기초할 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠와의 참여 정도는 통화전 컨텐츠와 연관될 수 있는 다른 사용자 활동에 기초하여 결정될 수 있다. 일부 구현에서, 통화전 컨텐츠와의 사용자 참여는 사용자가 제1 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제시되도록 한 시간량 및 사용자가 제2 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제시되도록 한 별도의 시간량에 기초하여 결정될 수 있다. 전술한 예에서, 제1 통화전 컨텐츠가 제시된 시간이 제2 통화전 컨텐츠가 제시될 별도의 시간보다 큰 경우, 제1 통화전 컨텐츠는 제2 통화전 컨텐츠보다 사용자와 다른 사용자 간의 통화와 더 관련이 있는 것으로 지정될 수 있다. 일부 구현에서, 특정 호출에 대한 통화전 컨텐츠의 관련성은 호출 컨텐츠의 기반이 될 수 있는 출력을 생성하기 위한 기반으로 사용될 수 있는 트레이닝된 기계 학습 모델에 긍정적인 피드백 및/또는 부정적인 피드백으로 제공될 수 있다.
방법(400)은 동작(408)으로부터 동작(410)으로 진행할 수 있으며, 이는 호출이 종료되었는지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 동작(404)에서 호출을 수락하지 않은 것으로 결정되고 이후 사용자 또는 다른 사용자가 호출을 종료한 경우, 방법(400)은 동작(410)으로부터 동작(402)로 다시 진행할 수 있다. 즉, 사용자는 호출을 수락하지 않았을 것이며 따라서 방법(400)은 착신 호출이 있는지 여부를 결정하는 단계로 돌아갈 수 있다. 일부 구현에서, 사용자가 호출을 종료하기 전에 통화전 컨텐츠에 참여한 것으로 결정되면, 통화전 컨텐츠 및/또는 통화전 컨텐츠의 소스는 다른 사용자로부터의 착신 호출을 수락할지 또는 종료할지 여부에 관한 결정을 내릴 때 사용자와 관련이 있는 것으로 결정될 수 있다. 그러나, 사용자가 호출을 종료하기 전에 통화전 컨텐츠에 통화전 컨텐츠에 참여하지 않은 것으로 결정되면, 통화전 컨텐츠 및/또는 통화전 컨텐츠의 소스는 다른 사용자로부터의 착신 호출을 수락할지 또는 종료할지 여부에 관한 결정을 내릴 때 사용자와 관련이 없는 것으로 결정될 수 있다. 일부 구현에서, 각각의 통화전 컨텐츠, 통화전 컨텐츠의 유형 및/또는 통화전 컨텐츠의 소스는 우선 순위가 할당될 수 있으며, 이는 사용자가 이러한 통화전 컨텐츠에 참여하는지 여부에 따라 동적으로 수정될 수 있다. 따라서, 참여의 결정은 사용자에게 특정 통화전 컨텐츠, 통화전 컨텐츠의 유형 및/또는 통화전 컨텐츠의 특정 소스로부터의 컨텐츠가 제공될지 여부에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 사용자가 캘린더 애플리케이션과 같은 소스에 기초하는 통화전 컨텐츠에 참여하는 경우, 해당 소스는 위치 데이터의 GPS 소스와 같은 다른 소스보다 더 높은 우선 순위를 할당받을 수 있다.
사용자가 동작(410)에서 호출을 종료하지 않은 경우, 방법(400)은 사용자가 착신 호출을 수락했는지에 대한 결정이 이루어지는 동작(404)에서 계속될 수 있다. 사용자가 동작(404)에서 호출을 수락한 것으로 결정되는 경우, 방법(400)은 선택적으로 동작(410)으로 진행할 수 있다. 이 선택적 경로로 인해 사용자는 호출을 수락하고 이후에 호출이 중단되기를 기다링 수 있다. 예를 들어, 호출이 몇 분 동안 이루어진 경우, 호출은 동작(410)에서 종료될 수 있고, 방법(400)은 동작(402)으로 진행할 수 있다. 방법(400)이 이러한 방식으로 진행될 때, 특정 통화전 컨텐츠, 통화전 컨텐츠의 유형 및/또는 통화전 컨텐츠의 소스는 호출을 수락하기 전에 통화전 컨텐츠에 대한 사용자 참여에 따라 우선 순위가 재지정될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 다음에 다른 사용자로부터 착신 호출을 받을 때, 사용자에게 제시된 이전 통화전 컨텐츠와 비교하여 통화전 컨텐츠의 관련성이 최적화될 수 있다.
일부 구현에서, 방법(400)은 사용자가 동작(404)에서 호출을 수락한 것으로 결정된 후에 동작(404)에서 동작(412)으로 진행할 수 있다. 동작(412)은 사용자의 허가를 받아 사용자와 다른 사용자 사이의 제1 호출의 대화 컨텐츠를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응하는 오디오 데이터는 사용자와 다른 사용자 간의 통화의 대화 컨텐츠(내용)로서 캡처 및 저장될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 사용자 및 다른 사용자 모두로부터의 음성 입력에 대응하는 오디오 데이터는 사용자와 다른 사용자 간의 통화의 대화 컨텐츠로서 캡처 및 저장될 수 있다. 일부 구현에서, 오디오 데이터는 전사될 수 있고 사용자및 다른 사용자 사이의 호출에 대응하는 컨텍스트 데이터로서 추가로 처리될 수 있다.
방법(400)은 동작(412)에서 동작(414)으로 진행할 수 있으며, 이는 임의의 대화 컨텐츠가 사용자 및/또는 다른 사용자에게 제시된 통화전 컨텐츠와 상관되는지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 대화 컨텐츠를 캡처하는 오디오 데이터는 통화전 컨텐츠와 비교되어 하나 이상의 상관 관계가 명백한지 여부를 결정할 수 있다. 일부 구현에서, 사용자의 허가를 받아 오디오 데이터로부터 전사된 텍스트 데이터는 통화전 컨텐츠와 비교되어 하나 이상의 상관이 명백한지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠는 캘린더 애플리케이션에 의해 저장된 캘린더 이벤트의 개요를 포함할 수 있으며, 캘린더 이벤트는 사용자 및 다른 사용자를 식별할 수 있다. 대화 컨텐츠가 개요의 적어도 일부를 특징화하는 데이터의 적어도 일부를 포함하는 경우, 대화 컨텐츠는 통화전 컨텐츠와 상관 관계가 있는 것으로 간주될 수 있다.
대화 연락처와 통화전 컨텐츠 사이에 하나 이상의 상관 관계가 식별되면, 방법(400)은 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 긍정적인 피드백을 제공하는 동작(416)으로 진행할 수 있다. 이러한 방식으로, 하나 이상의 기계 학습 모델은 사용자 및 다른 사용자 간의 통화 전에 더 관련성있는 컨텐츠를 제공하도록 적응(조정)될 수 있다. 또한, 방법(400)은 동작(416)에서 동작(420)으로 진행한다. 동작(422)은 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 기초하여 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함한다. 통화전 컨텐츠는 제1 호출이 종료되기 전이나 후에, 제2 호출이 초기화되기 전에 생성될 수 있다. 이러한 방식으로, 초기화되는 호출과 제시되는 통화전 컨텐츠 사이의 지연 시간이 제거될 수 있다.
일부 구현에서, 방법(400)은 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠 사이의 하나 이상의 상관이 식별되지 않을 때 동작(414)에서 동작(418)으로 진행할 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠에 사용자와 다른 사용자 간의 하나 이상의 통신의 텍스트가 포함되어 있고 대화 컨텐츠에 임의의 텍스트 또는 텍스트와의 동의어가 언급되지 않는 경우, 상관 관계가 식별되지 않는다. 그 결과, 방법(400)은 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 부정적인 피드백을 제공하는 동작(418)으로 진행할 수 있다. 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에 부정적인 피드백 데이터를 제공함으로써, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델은 통화전 컨텐츠를 생성할 수 있는 보다 관련성 높은 데이터를 제공하도록 조정될 수 있다. 예를 들어, 통화전 컨텐츠가 생성된 소스에서 상관이 식별되지 않는 경우, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 해당 소스 데이터에 덜 의존하도록 조정할 수 있다. 일부 구현에서, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델은 입력, 착신 호출에 대한 참가자의 식별자 및 통화전 컨텐츠에 대한 사용 가능한 소스로 수신할 수 있다. 그 후, 가장 관련성이 높은 컨텐츠를 제공하는 소스는 관련이 없는 다른 컨텐츠 소스보다 더 높은 우선 순위를 할당받을 수 있다. 일부 구현에서, 우선 순위는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 조정 및/또는 트레이닝하기 위한 하나 이상의 값에 대응할 수 있다. 예를 들어, 특정 유형의 통화전 컨텐츠 데이터 소스와 관련된 기계 학습 모델의 노드는 조정 가능한 우선 순위 값을 가질 수 있으며, 이는 특정 호출에 대해 생성되는 통화전 컨텐츠의 최종 배열에 영향을 줄 수 있다.
방법(400)은 동작(418)에서 동작(420)으로 진행할 수 있으며, 여기서 통화전 컨텐츠는 하나 이상의 기계 학습 모델에 기초하여 생성된다. 일부 구현에서, 사용자가 다음 착신 호출 및/또는 발신 호출 전에 참여하는 하나 이상의 활동은 하나 이상의 기계 학습 모델을 추가로 트레이닝하기 위한 기반으로 사용될 수 있다. 대안으로 또는 추가적으로, 사용자가 다음 착신 호출 및/또는 발신 호출 전에 참여하는 하나 이상의 활동은 사용자가 다음 착신 호출을 통지받을 때 제시될 통화전 컨텐츠를 생성하는 기반으로 사용할 수 있다.
도 5는 예시적인 컴퓨터 시스템(510)의 블록도이다. 컴퓨터 시스템(510)은 일반적으로 버스 서브 시스템(512)을 통해 다수의 주변 디바이스와 통신하는 적어도 하나의 프로세서(514)를 포함한다. 이러한 주변 디바이스는 예를 들어 메모리(525) 및 파일 저장 서브 시스템(526), 사용자 인터페이스 출력 디바이스(520), 사용자 인터페이스 입력 디바이스(522) 및 네트워크 인터페이스 서브 시스템(516)을 포함하는 저장 서브 시스템(524)을 포함할 수 있다. 입력 및 출력 디바이스는 컴퓨터 시스템(510)과의 사용자 상호 작용을 허용한다. 네트워크 인터페이스 서브 시스템(516)은 외부 네트워크로의 인터페이스를 제공하고 다른 컴퓨터 시스템의 대응하는 인터페이스 디바이스에 연결된다.
사용자 인터페이스 입력 디바이스(522)는 키보드, 포인팅 디바이스(예를 들어, 마우스, 트랙볼, 터치 패드 또는 그래픽 태블릿), 스캐너, 디스플레이에 통합된 터치 스크린, 음성 인식 시스템과 같은 오디오 입력 디바이스, 마이크 및/또는 기타 유형의 입력 디바이스가 포함될 수 있다. 일반적으로, "입력 디바이스"라는 용어의 사용은 모든 가능한 유형의 디바이스 및 컴퓨터 시스템(510) 또는 통신 네트워크에 정보를 입력하는 방법을 포함하도록 의도된다.
사용자 인터페이스 출력 디바이스(520)는 디스플레이 서브 시스템, 프린터, 팩스 기계, 또는 오디오 출력 디바이스와 같은 비-시각적 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 음극선 관(CRT), 액정 디스플레이(LCD)와 같은 평판 디바이스, 프로젝션 디바이스, 또는 가시적 이미지를 생성하기 위한 일부 다른 메커니즘을 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 또한 오디오 출력 디바이스를 통해 비-시각적 디스플레이를 제공할 수 있다. 일반적으로, "출력 디바이스"라는 용어의 사용은 모든 가능한 유형의 디바이스 및 컴퓨터 시스템(510)으로부터 사용자 또는 다른 기계 또는 컴퓨터 시스템으로 정보를 출력하는 방법을 포함하도록 의도된다.
저장 서브 시스템(524)은 본 명세서에 설명된 모듈의 일부 또는 전부의 기능을 제공하는 프로그래밍 및 데이터 구성을 저장한다. 예를 들어, 스토리지 서브 시스템(524)은 방법(400)의 선택된 양태를 수행하고 및/또는 컴퓨팅 디바이스(116), 컴퓨팅 디바이스(124), 컴퓨팅 디바이스(216), 컴퓨팅 디바이스(204), 원격 컴퓨팅 디바이스(202), 클라이언트 디바이스(244), 컴퓨팅 디바이스(272), 컴퓨팅 디바이스(256), 컴퓨팅 디바이스302), 및/또는 본 명세서에서 논의된 임의의 다른 디바이스, 동작, 애플리케이션 및/또는 엔진 중 하나 이상을 구현하는 로직을 포함할 수 있다.
이러한 소프트웨어 모듈은 일반적으로 프로세서(514)에 의해 단독으로 또는 다른 프로세서와 결합하여 실행된다. 저장 서브 시스템(524)에서 사용되는 메모리(525)는 프로그램 실행 동안 명령 및 데이터의 저장을 위한 메인 랜덤 액세스 메모리(RAM)(530) 및 고정 명령이 저장되는 판독 전용 메모리(ROM)(532)를 포함하는 다수의 메모리를 포함할 수 있다. 파일 저장 서브 시스템(526)은 프로그램 및 데이터 파일을 위한 영구 저장소를 제공할 수 있으며, 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브와 관련된 이동식 미디어, CD-ROM 드라이브, 광학 드라이브 또는 이동식 미디어 카트리지를 포함할 수 있다. 특정 구현의 기능을 구현하는 모듈은 저장 서브 시스템(524)의 파일 저장 서브 시스템(526)에 의해 또는 프로세서(들)(514)에 의해 액세스 가능한 다른 기계에 저장될 수 있다.
버스 서브 시스템(512)은 컴퓨터 시스템(510)의 다양한 컴포넌트 및 서브 시스템이 의도된대로 서로 통신하게 하는 메커니즘을 제공한다. 버스 서브 시스템(512)이 단일 버스로서 개략적으로 도시되어 있지만, 버스 서브 시스템의 대안적인 구현은 다중 버스를 사용할 수 있다.
컴퓨터 시스템(510)은 워크 스테이션, 서버, 컴퓨팅 클러스터, 블레이드 서버, 서버 팜, 또는 임의의 다른 데이터 처리 시스템 또는 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 다양한 유형일 수 있다. 컴퓨터 및 네트워크의 끊임없이 변화하는 특성으로 인해, 도 5에 도시된 컴퓨터 시스템(510)의 설명은 일부 구현을 설명하기 위한 특정 예로서만 의도된다. 컴퓨터 시스템(510)의 많은 다른 구성은 도 5에 도시된 컴퓨터 시스템보다 더 많거나 적은 콤포넌트를 가질 수 있다.
본 명세서에 설명된 시스템이 사용자(또는 본 명세서에서 종종 "참가자"라고 지칭됨)에 대한 개인 정보를 수집하거나 개인 정보를 사용할 수 있는 상황에서, 사용자에게는 프로그램 또는 기능이 사용자 정보(예를 들어, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 활동 또는 활동, 직업, 사용자의 선호도 또는 사용자의 현재 지리적 위치에 관한 정보)를 수집하는지 여부를 제어하거나 또는 컨텐츠 서버로부터 컨텐츠를 수신할 수 있는지 여부 및/또는 방법을 제어할 기회를 베공받을 수 있다. 또한 특정 데이터는 개인 식별 정보가 제거될 수 있도록 저장 또는 사용되기 전에 하나 이상의 방식으로 처리될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신원은 사용자에 대한 개인 식별 정보가 결정되지 않도록 처리될 수 있거나 사용자의 지리적 위치는 사용자의 특정 지리적 위치가 결정되지 않도록 지리적 위치 정보가 획득된 곳(예를 들어, 도시, 우편 번호 또는 주 수준)으로 일반화할 수 있다. 따라서, 사용자는 사용자에 대한 정보 수집 및/또는 사용 방법을 제어할 수 있다.
일부 구현에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법이 제공되며, 사용자와 다른 사용자 간의 제1 호출이 컴퓨팅 디바이스와 다른 컴퓨팅 디바이스 간의 무선 통신 프로토콜을 통해 초기화되었는지를 결정하는 단계를 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제1 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때, 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제시되도록 하는 단계를 포함한다. 통화전 컨텐츠는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 생성된 데이터를 기반으로 선택적으로 결정된다. 방법은 제1 호출이 사용자와 다른 사용자 사이에서 초기화되었다고 결정하는 것에 후속하여, 제1 호출의 대화 컨텐츠를 결정하는 단계를 더 포함한다. 대화 컨텐츠는 제1 호출 중에 사용자 및/또는 다른 사용자에 의해 제공된 하나 이상의 자연어 입력에 기초한다. 방법은 대화 컨텐츠에 기초하여, 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부를 결정한 후, 사용자와 다른 사용자 간의 제2 호출이 초기화되었음을 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제2 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때: 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부에 기초하여 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스가 통화전 컨텐츠를 제공하거나 생략하게 하는 단계를 포함한다.
본 명세서에 개시된 기술의 이들 및 다른 구현은 다음 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일부 구현에서, 방법은 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는 것으로 결정된 경우: 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠 사이의 양의 상관을 나타내는 피드백 데이터에 따라 추가로 트레이닝되게 하는 단계; 및 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하지 않는 것으로 결정된 경우: 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠 사이의 음의 상관을 나타내는 다른 피드백 데이터에 따라 추가로 트레이닝되게 하는 단계를 더 포함한다.
일부 구현에서, 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델은 컴퓨팅 디바이스에 저장된다.
일부 구현에서, 방법은 컴퓨팅 디바이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제2 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있고, 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스에서 제시될 때, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스에서 사전 호출 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부에 기초하여 배열되게 하는 단계를 더 포함한다.
일부 구현에서, 통화전 컨텐츠는 제1 호출이 초기화되기 전에 생성된다. 이러한 구현의 일부 버전에서, 통화전 컨텐츠는 클라이언트 디바이스에서 로컬로 생성된다. 이러한 구현의 일부 추가 또는 대체 버전에서, 통화전 컨텐츠는 사용자 및 다른 사용자와 관련된 통화전 컨텐츠 생성의 가장 최근의 반복에서 생성된, 가장 최근에 생성된 통화전 컨텐츠이다. 이러한 추가 또는 대체 버전 중 일부에서, 가장 최근의 반복은 사용자와 다른 사용자 간의 통신 빈도 및/또는 통신량의 측정에 기초하고 및/또는 수신 중인 사용자 및/또는 다른 사용자와 관련된 새로운 컨텐츠에 기초하는 시간에서 수행된다. 제1 호출이 초기화되기 전에 컨텐츠를 생성함으로써, 제1 호출을 제시할 때의 대기 시간(latency)과 마찬가지로 제1 컨텐츠를 제시하는 대기 시간이 줄어든다. 더욱이, 주어진 사용자와의 통신 빈도 및/또는 수신되는 사용자로부터의 및/또는 사용자와 관련된 새로운 컨텐츠에 기초하여 주어진 사용자에 대해 새로운 통화전 컨텐츠가 반복적으로 생성될 때, 새로운 통화전 컨텐츠는 통화전 컨텐츠를 최신 상태로 유지하지만 모든 사용자에 대해 새로운 통화전 컨텐츠가 지속적으로 생성되지 않도록 리소스를 절약하도록 맞춤화된 방식으로 동적으로 생성된다. 예를 들어, 새로운 통화전 컨텐츠는 사용자가 일반적으로 매일 통신하는 주어진 사용자에 대해 첫 번째 더 높은 빈도로 생성되는 반면, 통화전 컨텐츠는 사용자가 일반적으로 일주일에 한 번만 통신하는 추가 사용자에 대해 두 번째 더 낮은 빈도로 생성될 수 있다.
일부 구현에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법이 제공되며, 사용자가 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제공하기 위한 컨텐츠를 결정하는 단계를 포함하다. 컨텐츠는 할당된 제1 우선 순위에 대응하는 제1 컨텐츠 데이터 및 할당된 제2 우선 순위에 대응하는 제2 컨텐츠 데이터를 포함한다. 할당된 제1 우선 순위와 할당된 제2 우선 순위는 적어도 착신 호출과 관련하여 컨텐츠 데이터의 적절성을 나타낸다. 방법은 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공하기 위한 컨텐츠를 결정하는 것에 후속하여 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자에 의해 초기화된 무선 전송에 응답하여, 다른 사용자가 무선 통신 프로토콜을 통해 사용자에 대한 호출을 초기화했음을 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때: 다른 사용자가 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터를 제시하게 하는 단계를 더 포함하고, 여기서 제1 컨텐츠 데이터는 할당된 제1 우선 순위 및 할당된 제2 우선 순위에 적어도 기초하여 제2 컨텐츠 데이터에 대해 우선 순위화된다. 이 방법은 제1 컨텐츠 데이터의 제공에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자에 의해 표시된 참여량 및 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제2 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자에 의해 표시된 다른 참여량을 특징화하는 참여 데이터를 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 참여 데이터에 기초하여, 제1 컨텐츠 데이터에 대한 할당된 제3 우선 순위 및 제2 컨텐츠 데이터에 대한 할당된 제4 우선 순위를 결정하는 단계를 더 포함한다. 할당된 제3 우선 순위와 할당된 제4 우선 순위는 적어도 다른 사용자로부터의 후속 착신 호출와 관련하여 컨텐츠 데이터의 상이한 적절성을 나타낸다. 방법은 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위를 결정하는 것에 후속하여, 다른 사용자가 사용자에 대한 후속 착신 호출을 초기화했음을 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 후속 착신 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때: 다른 사용자가 사용자에 대한 후속 착신 호출을 초기화했는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 적어도 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위에 기초하여, 제1 컨텐츠 데이터 및/또는 제2 컨텐츠 데이터를 제시 또는 생략하게 하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 기술의 이들 및 다른 구현은 다음 특징 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일부 구현에서, 참여 데이터는 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터를 제공할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 수신된 하나 이상의 제스처에 기초한다.
일부 구현에서, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자에 의해 표시된 참여량은 하나 이상의 제스처의 제1 제스처에 기초하고, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제2 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자에 의해 표시된 다른 참여량은 하나 이상의 제스처의 제2 제스처에 기초한다. 이러한 구현의 일부 버전에서, 방법은 제2 제스처가 제2 컨텐츠 데이터로 하여금 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공되게 하는 것보다 더 긴 시간 기간 동안 제1 제스처가 제1 컨텐츠 데이터로 하여금 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공되게 했는지를 결정하는 단계를 더 포함한다. 이리헌 버전에서, 할당된 제3 우선 순위는 제2 컨텐츠 데이터보다 더 긴 시간 기간 동안 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공되는 데이터의 제1 컨텐츠에 적어도 기초하여 할당된 제4 우선 순위보다 우선 순위가 높다.
일부 구현에서, 방법은 사용자에게 제공하기 위한 컨텐츠를 결정하기 전에, 사용자 컨텍스트의 하나 이상의 특징을 적어도 특징짓는 데이터에 액세스하는 단계를 더 포함한다. 이들 구현 중 일부에서, 컨텐츠는 사용자 컨텍스트의 하나 이상의 특징에 기초하여 결정된다.
일부 구현에서, 제1 컨텐츠 데이터에 대한 할당된 제3 우선 순위 및 제2 컨텐츠 데이터에 대한 할당된 제4 우선 순위를 결정하는 단계는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에, 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터에 기초한 입력 데이터를 제공하는 단계와, 그리고 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 입력 데이터를 처리함으로써 생성된 출력 데이터에 기초하여, 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위를 생성하는 단계를 포함한다. 이러한 구현들 중 일부에서, 방법은 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 참여 데이터 및 다른 참여 데이터에 기초하여 추가로 트레이닝되도록 하는 단계를 더 포함한다.
일부 구현에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법이 제공되어, 사용자가 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제공하기 위한 제1 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함한다. 제1 통화전 컨텐츠는 사용자가 다른 사용자와 관련된 활동에 참여한 결과로 생성된 데이터에 기초한다. 방법은 제1 컨텐츠 데이터를 생성하는 것에 후속하여, 사용자가 다른 활동에 참여했음을 결정하는 단계를 더 포함하고, 여기서 다른 활동은 또한 다른 사용자와 연관되어 다른 데이터가 생성되도록 한다. 방법은 사용자가 다른 활동에 참여한 결과로 생성된 다른 데이터에 적어도 기초하여, 사용자가 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 컨텐츠를 제공하는 것을 촉진하는 제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계를 더 포함한다. 방법은 제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 것에 후속하여, 다른 사용자가 무선 통신 프로토콜을 통해 사용자에 대한 호출을 초기화했음을 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다리는 경우: 다른 사용자가 다른 사용자에 대한 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하도록 하는 단계를 더 포함한다.
본 명세서에 개시된 기술의 이들 및 다른 구현은 다음 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일부 구현에서, 제1 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계는 데이터에 기초하여, 트레이닝된 기계 학습 모델에 대한 입력을 제공하는 단계를 포함하고, 여기서 제1 통화전 컨텐츠는 데이터의 개요(synopsis)를 포함하고 개요는 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 입력을 처리하는 것에 근거하여 생성된 출력에 기초하여 생성된다. 이러한 구현 중 일부에서, 제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계는 다른 데이터에 기초하여 다른 출력을 생성하기 위해 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 다른 데이터를 처리하는 단계를 포함하고, 여기서 제2 통화전 컨텐츠는 다른 데이터의 다른 개요를 포함하고, 트레이닝된 기계 학습 모델의 다른 출력에 기초하여 생성된다.
일부 구현에서, 제1 통화전 컨텐츠는 할당된 제1 우선 순위에 대응하고 제2 통화전 컨텐츠는 할당된 제2 우선 순위에 대응하며, 활동 및 다른 활동은 시간적으로 구별되는 활동이다.
일부 구현에서, 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출의 수락을 표시하기를 기다리고있을 때: 할당된 제1 우선 순위 및 할당된 제2 우선 순위에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제2 통화전 컨텐츠의 다른 위치보다 제1 통화전 컨텐츠의 위치를 더 높게 우선 순위 지정하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 구현에서, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스는 오디오 인터페이스를 포함하고, 컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하게 하는 단계는 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출의 수락을 표시하기를 기다리고있을 때 인터페이스가 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠에 대응하는 오디오를 렌더링하게 하는 단계를 더 포함한다.
일부 구현에서, 다른 사용자는 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해 호출을 초기화했으며, 방법은 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때: 다른 사용자가 다른 사용자에 대한 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 임의의 통화전 컨텐츠를 제시하도록 하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다..
일부 구현에서, 활동은 애플리케이션과 상호 작용하는 사용자에 대응하고, 다른 활동은 애플리케이션과 상이한 다른 애플리케이션과 상호 작용하는 사용자에 대응한다.
일부 구현에서, 방법은 컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하게 하는 것에 후속하여, 사용자가 호출을 수락하지 않기로 선택했다고 결정하는 단계와; 그리고 사용자가 호출을 수락하지 않기로 선택했다는 결정에 기초하여, 제3 통화전 컨텐츠가 생성되도록 하는 단계를 더 포함하고, 여기서 제3 통화전 컨텐츠는 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 다른 사용자로부터의 후속 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스를 통해 제시된다.

Claims (23)

  1. 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법으로서, 방법은,
    사용자가 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공하기 위한 제1 통화전(pre-call) 컨텐츠를 생성하는 단계와, 상기 제1 통화전 컨텐츠는 다른 사용자와 관련된 활동에 참여하는 사용자로부터 발생된 데이터에 기초하고;
    제1 통화전 컨텐츠를 생성하는 것에 후속하여, 사용자가 다른 활동에 참여했음을 결정하는 단계와, 상기 다른 활동은 다른 사용자와도 관련되어 다른 데이터가 생성되도록 하고;
    활동에 참여하는 사용자로부터 발생된 다른 데이터에 적어도 기초하여, 사용자가 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자로부터 상기 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 컨텐츠의 제공(provisioning)을 촉진하기 위해 제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계와;
    제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 것에 후속하여, 다른 사용자가 무선 통신 프로토콜을 통해 사용자에 대한 호출을 초기화했음을 결정하는 단계와;
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다릴 때:
    다른 사용자가 사용자에 대한 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    제1 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계는,
    데이터에 기초하여, 트레이닝된 기계 학습 모델에 입력을 제공하는 단계를 포함하고, 제1 통화전 컨텐츠는 데이터의 개요를 포함하고, 개요는 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 입력을 처리하는 것에 근거하여 생성된 출력에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    제2 통화전 컨텐츠를 생성하는 단계는,
    다른 데이터에 기초하여 다른 출력을 생성하기 위해 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 다른 데이터를 처리하는 단계를 포함하고, 제2 통화전 컨텐츠는 다른 데이터의 다른 개요를 포함하고 트레이닝된 기계 학습 모델의 다른 출력에 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    제1 통화전 컨텐츠는 할당된 제1 우선 순위에 대응하고, 제2 통화전 컨텐츠는 할당된 제2 우선 순위에 대응하고, 그리고
    활동 및 다른 활동은 일시적으로 구별되는 활동인 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 방법은,
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다릴 때:
    할당된 제1 우선 순위 및 할당된 제2 우선 순위에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제2 통화전 컨텐츠의 위치보다 제1 통화전 컨텐츠의 위치를 우선 순위 지정하게 하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    컴퓨팅 디바이스의 인터페이스는 오디오 인터페이스를 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스가 인터페이스에 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하게 하는 단계는,
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다릴 때 인터페이스가 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠에 대응하는 오디오를 렌더링하게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    다른 사용자는 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해 호출을 초기화하고,
    상기 방법은,
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 통화 수락을 표시하기를 기다릴 때:
    다른 사용자가 사용자에 대한 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 임의의 통화전 컨텐츠를 제시하게 할 것인지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    활동은 애플리케이션과 상호 작용하는 사용자에 대응하고, 다른 활동은 애플리케이션과 상이한 다른 애플리케이션과 상호 작용하는 사용자에 대응하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제1 통화전 컨텐츠 및/또는 제2 통화전 컨텐츠를 제시하게 하는 것에 후속하여, 사용자가 호출을 수락하지 않기로 선택했다고 결정하는 단계와; 그리고
    사용자가 호출을 수락하지 않기로 결정했다는 결정에 기초하여, 제3 통화전 컨텐츠가 생성되도록 하는 단계를 더 포함하고, 제3 통화전 컨텐츠는 컴퓨팅 디바이스가 사용자가 다른 사용자로부터 후속 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스를 통해 제시되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  10. 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법으로서, 방법은,
    사용자와 다른 사용자 간의 제1 호출이 컴퓨팅 디바이스와 다른 컴퓨팅 디바이스 간의 무선 통신 프로토콜을 통해 초기화되었음을 결정하는 단계;
    컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제1 호출의 수락을 표시하기를 기다릴 때:
    통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에 제시되도록 하는 단계, 상기 통화전 컨텐츠는 하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 생성된 데이터에 기초하여 결정되고;
    제1 호출이 사용자와 다른 사용자 사이에서 초기화되었다는 결정에 후속하여, 제1 호출의 대화 컨텐츠를 결정하는 단계, 상기 대화 컨텐츠는 제1 호출 중에 사용자 및/또는 다른 사용자에 의해 제공된 하나 이상의 자연어 입력에 기초하고;
    대화 컨텐츠에 기초하여, 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부를 결정하는 단계;
    통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부를 결정하는 것에 후속하여, 사용자와 다른 사용자 사이의 제2 통화가 초기화되었음을 결정하는 단계; 및
    컴퓨팅 디바이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제2 호출의 수락을 표시하기를 기다리고 있을 때:
    컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부에 기초하여 통화전 컨텐츠를 제시하거나 생략하게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는 것으로 결정된 경우 :
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠 사이의 양의 상관을 나타내는 피드백 데이터에 따라 추가로 트레이닝되게 하는 단계; 및
    통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하지 않는 것으로 결정된 경우:
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 대화 컨텐츠와 통화전 컨텐츠 사이의 음의 상관을 나타내는 다른 피드백 데이터에 따라 추가로 트레이닝되게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델은 컴퓨팅 디바이스에 저장되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    컴퓨팅 디바이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스가 사용자 및/또는 다른 사용자가 제2 통화의 수락을 표시하기를 기다리고 있고, 통화전 컨텐츠가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스에서 제시될 때:
    컴퓨팅 디바이스의 인터페이스 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스의 다른 인터페이스에서 통화전 컨텐츠가 그 통화전 컨텐츠가 대화 컨텐츠에 대한 적어도 하나의 상관을 포함하는지 여부에 기초하여 배열되게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  14. 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법으로서, 방법은,
    사용자가 다른 사용자로부터 착신 호출을 수신할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공할 컨텐츠를 결정하는 단계, 상기 컨텐츠는 할당된 제1 우선 순위에 대응하는 제1 컨텐츠 데이터와 할당된 제2 우선 순위에 대응하는 제2 컨텐츠 데이터를 포함하고, 그리고 상기 할당된 제1 우선 순위 및 할당된 제2 우선 순위는 적어도 착신 호출에 대한 컨텐츠 데이터의 우선 순위를 나타내고;
    컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공하기 위한 컨텐츠를 결정한 다음, 다른 컴퓨팅 디바이스를 통해 다른 사용자에 의해 초기화된 무선 전송에 응답하여, 다른 사용자가 무선 통신 프로토콜을 통해 사용자에 대한 호출을 초기화했음을 결정하는 단계;
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 호출 수락을 표시하기를 기다릴 때:
    다른 사용자가 그 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터를 제시하도록 하는 단계, 상기 제1 컨텐츠 데이터는 할당된 제1 우선 순위 및 할당된 제2 우선 순위에 적어도 기초하여 제2 컨텐츠 데이터보다 우선 순위가 부여되고;
    제1 컨텐츠 데이터의 제공에 기초하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자가 나타내는 참여량 및 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제2 컨텐츠 데이터를 제공할 때 사용자가 나타내는 다른 참여량을 특징화하는 참여 데이터를 결정하는 단계;
    참여 데이터에 기초하여, 제1 컨텐츠 데이터에 대해 할당된 제3 우선 순위 및 제2 컨텐츠 데이터에 대해 할당된 제4 우선 순위를 결정하는 단계, 상기 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위는 적어도 다른 사용자로부터의 후속 착신 호출에 대한 컨텐츠 데이터의 다른 우선 순위를 나타내고;
    할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위를 결정한 후, 다른 사용자가 사용자에 대한 후속 착신 호출을 초기화했음을 결정하는 단계; 및
    컴퓨팅 디바이스가 사용자가 후속 호출의 수락 표시하기를 기다릴 때:
    다른 사용자가 사용자에 대한 후속 착신 호출을 초기화했다는 결정에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위에 적어도 기초하여 제1 컨텐츠 데이터 및/또는 제2 컨텐츠 데이터를 제시하거나 생략하도록 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    참여 데이터는 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터를 제공할 때 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 수신된 하나 이상의 제스처에 기초하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    참여량은 제1 컨텐츠 데이터를 제공하는 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 하나 이상의 제스처의 제1 제스처에 기초할 때 사용자에 의해 나타나고, 다른 참여량은 제2 컨텐츠 데이터를 제공하는 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스가 하나 이상의 제스처의 제2 제스처에 기초할 때 사용자에 의해 나타나는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    제1 제스처로 인한 제1 컨텐츠 데이터가 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공될 제2 제스처로 인한 제2 컨텐츠 데이터보다 더 긴 시간 기간 동안 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공되도록 했다고 결정하는 단계를 더 포함하고,
    할당된 제3 우선 순위는 제1 컨텐츠 데이터가 제2 컨텐츠 데이터보다 더 긴 시간 기간 동안 컴퓨팅 디바이스의 인터페이스에서 제공되는 것에 적어도 기초하여 할당된 제4 우선 순위보다 우선 순위가 부여되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    사용자에게 제공하기 위한 컨텐츠를 결정하기 전에, 사용자 컨텍스트의 하나 이상의 특징을 적어도 특성화하는 데이터에 액세스하는 단계를 더 포함하고, 상기 컨텐츠는 사용자 컨텍스트의 하나 이상의 특징에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  19. 제14항에 있어서,
    제1 컨텐츠 데이터에 대한 3할당된 제3 우선 순위 및 제2 컨텐츠 데이터에 대한 할당된 제4 우선 순위를 결정하는 단계는,
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델에, 제1 컨텐츠 데이터 및 제2 컨텐츠 데이터에 기초한 입력 데이터를 제공하는 단계; 및,
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델을 사용하여 입력 데이터를 처리함으로써 생성된 출력 데이터에 기초하여, 할당된 제3 우선 순위 및 할당된 제4 우선 순위를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    하나 이상의 트레이닝된 기계 학습 모델이 참여 데이터 및 다른 참여 데이터에 기초하여 추가로 트레이닝되도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법.
  21. 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 제1 항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  22. 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 하나 이상의 프로세서로 하여금 제1 항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  23. 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서를 포함하는 시스템.
KR1020217023379A 2018-12-27 2019-01-16 착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화 KR102500266B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862785563P 2018-12-27 2018-12-27
US62/785,563 2018-12-27
PCT/US2019/013752 WO2020139406A1 (en) 2018-12-27 2019-01-16 Generating and/or prioritizing pre-call content for rendering when awaiting acceptance of an incoming call

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210104880A KR20210104880A (ko) 2021-08-25
KR102500266B1 true KR102500266B1 (ko) 2023-02-16

Family

ID=65363363

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020217023379A KR102500266B1 (ko) 2018-12-27 2019-01-16 착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11032418B2 (ko)
EP (1) EP3903473B1 (ko)
JP (2) JP7297900B2 (ko)
KR (1) KR102500266B1 (ko)
CN (2) CN113261268B (ko)
WO (1) WO2020139406A1 (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11558210B2 (en) * 2018-07-25 2023-01-17 Salesforce, Inc. Systems and methods for initiating actions based on multi-user call detection
US11286017B2 (en) 2018-12-27 2022-03-29 Msns, Llc Adjustable brake lever sensor system
US11521114B2 (en) * 2019-04-18 2022-12-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Visualization of training dialogs for a conversational bot
US11889019B2 (en) 2021-10-12 2024-01-30 T-Mobile Usa, Inc. Categorizing calls using early call information systems and methods

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170054837A1 (en) 2014-05-09 2017-02-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Terminal and method for displaying caller information
US20180032997A1 (en) 2012-10-09 2018-02-01 George A. Gordon System, method, and computer program product for determining whether to prompt an action by a platform in connection with a mobile device

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006033040A (ja) * 2004-07-12 2006-02-02 Murata Mach Ltd 通信端末装置
EP1672893A1 (en) * 2004-12-20 2006-06-21 Star Home GmbH Apparatus and method for pre-call notification of a callee
US8553864B2 (en) 2007-10-25 2013-10-08 Centurylink Intellectual Property Llc Method for presenting interactive information about a telecommunication user
US20090161845A1 (en) 2007-12-21 2009-06-25 Research In Motion Limited Enhanced phone call context information
US8977242B1 (en) * 2009-04-06 2015-03-10 Wendell Brown Method and apparatus for content presentation in association with a telephone call
US20130222268A1 (en) * 2012-02-27 2013-08-29 Research In Motion Tat Ab Method and Apparatus Pertaining to Processing Incoming Calls
US8938223B2 (en) 2012-12-20 2015-01-20 Intel Corporation Method to tag a phone call to communicate purpose of the call
CN103929519A (zh) * 2013-01-16 2014-07-16 三星电子（中国）研发中心 呼叫等待过程中显示联系人信息的方法及移动设备
US9247051B2 (en) * 2014-02-28 2016-01-26 Salesforce.Com, Inc. Systems and methods for tracking and responding to mobile events in a relationship management system
CN108347514A (zh) * 2017-01-22 2018-07-31 北京小米移动软件有限公司 来电信息处理方法及装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180032997A1 (en) 2012-10-09 2018-02-01 George A. Gordon System, method, and computer program product for determining whether to prompt an action by a platform in connection with a mobile device
US20170054837A1 (en) 2014-05-09 2017-02-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Terminal and method for displaying caller information

Also Published As

Publication number Publication date
US20200329140A1 (en) 2020-10-15
EP3903473A1 (en) 2021-11-03
CN113261268A (zh) 2021-08-13
JP7297900B2 (ja) 2023-06-26
EP3903473B1 (en) 2024-10-09
CN113261268B (zh) 2023-10-03
US11032418B2 (en) 2021-06-08
JP2023120279A (ja) 2023-08-29
CN117221444A (zh) 2023-12-12
KR20210104880A (ko) 2021-08-25
JP2022516100A (ja) 2022-02-24
WO2020139406A1 (en) 2020-07-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102313474B1 (ko) 자동화된 어시스턴트를 통해 대화 세션 재개를 위한 시스템, 방법 및 장치
KR102500266B1 (ko) 착신 호출 수락 대기시 렌더링하기 위한 통화전 컨텐츠 생성 및/또는 우선 순위화
KR20190012255A (ko) 선택적으로 조종 가능한 상태 머신을 갖는 개인 보조 모듈 제공
CN110753908A (zh) 在通信会话期间促进用户设备和/或代理设备动作
US20240040037A1 (en) Generating and/or prioritizing pre-call content for rendering when awaiting acceptance of an incoming call
KR20150046100A (ko) 전자 디바이스에 대한 가상 에이전트 통신
US20220391772A1 (en) Automatic generation and transmission of a status of a user and/or predicted duration of the status
KR20220165777A (ko) 사용자가 현재 사용자 입력을 완료하기 위한 특정 자동완성 제안을 선택하기 전에 실행가능한 요청의 이행
EP3909230B1 (en) Semi-delegated calling by an automated assistant on behalf of human participant
US10741173B2 (en) Artificial intelligence (AI) based voice response system etiquette
CN113767379A (zh) 使用内容代理和/或存储的内容参数来渲染内容
CN114675773A (zh) 来自车辆中的用户的自动助理输入的条件准备

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right