MX2012008369A - Asistente automatizado inteligente. - Google Patents
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- H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
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- H04M1/72448—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for adapting the functionality of the device according to specific conditions
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Abstract
Un sistema asistente automatizado inteligente acopla con el usuario en una forma integrada, a manera de conversación usando lenguaje natural, e invoca servicios externos cuando es apropiado, para obtener información o realizar varias acciones. El sistema se puede implementar usando cualquiera de una cantidad de diferentes plataformas, tales como la red, correo electrónico, teléfono inteligente y semejantes o cualquier combinación de los mismos. En una modalidad, el sistema se basa en conjuntos de dominios y de tareas correlacionados, y emplea adicional alimentación funcional por servicios externos con los cuales puede interactuar el sistema.
Description
ASISTENTE AUTOMATIZADO INTELIGENTE
REFERENCIA CRUZADA A SOLICITUDES RELACIONADAS
Esta solicitud reclama prioridad de la Solicitud de Patente Provisional de los E.U.A. No. de Serie 61/295,774 para "Intelligent Automated Assistant", expediente del agente número SIRIP003P, presentada en enero 18, 2010, que se incorpora aquí por referencia.
Esta solicitud además reclama prioridad de la Solicitud de Patente de Utilidad de los E.U.A. No. DE Serie 12/987,982 para "Intelligent Automated Assistant", número de expediente del agente P10575US1, presentada en enero 10, 2011, que se incorpora aquí por referencia.
Esta solicitud además se refiere a la Solicitud de Patente de los E.U.A. No. de Serie 11/518,292 para ''Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant", presentada · en septiembre 8, 2006, que se incorpora aquí por referencia.
Esta solicitud además se refiere a la Solicitud de Patente Provisional de los E.U.A. No. de Serie 61/186,414 para "System and Method for Semantic Auto-Completion" , presentada en junio 12, 2009, que se incorpora aquí por referencia.
CAMPO DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere a sistemas inteligentes, y más específicamente para clases de aplicaciones para asistentes automatizados inteligentes.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
Los dispositivos electrónicos actuales son capaces de tener acceso a una cantidad grande, creciente y diversa de funciones, servicios e información, tanto por Internet como por otras fuentes. La funcionalidad de estos dispositivos es incrementadamente rápida, como muchos dispositivos de consumidor, teléfonos inteligentes (smartphones) , computadoras de tableta y semejantes, son capaces de correr aplicaciones de soporte lógico para realizar diversas tareas y proporcionar tipos diferentes de información. ? menudo, cada aplicación, función, sitio de la red, o característica tiene su propia inferíase de usuario y sus propios paradigmas operacionales , muchos de los cuales peden ser difíciles o pesados de aprender o abrumadores para los usuarios. Además, muchos usuarios pueden tener dificultad incluso en descubrir que funcionalidad y/o información está disponible en sus dispositivos electrónicos o en diversos sitios de la red; de esta manera, estos usuarios pueden quedar frustrados o abrumados, o simplemente incapaces t de utilizar los recursos disponibles para ellos en una forma efectiva.
En particular, los usuarios novatos o individuos que tienen impedimentos o están incapacitados en cierta manera, y/o son mayores, están ocupados, distraídos y/u operan un vehículo, pueden tener dificultad en hacer interfase en forma efectiva con sus dispositivos electrónicos, y/o acoplar con servicios en linea efectivamente. Estos usuarios particularmente es probable que tenga dificultad con la gran cantidad de funciones, aplicaciones, y sitios de red diversos e inconsistentes que pueden estar disponibles para su uso.
De acuerdo con esto, sistemas existentes a menudo son difíciles de utilizar y navegar, y a menudo los usuarios actuales con interfases inconsistentes y abrumadoras que a menudo evitan que los usuarios hagan uso éfectivo de la tecnología.
COMPENDIO
De acuerdo con diversas modalidades de la presente invención, un asistente automatizado inteligente se implementa en un dispositivo electrónico, para facilitar la interacción de usuario con un dispositivo, y para ayudar al usuario en acoplar en forma más efectiva con servicios locales y/o remotos. En diversas modalidades, el asistente automatizado inteligente acopla con el usuario en una forma de conversación integrada utilizando un diálogo de lenguaje natural, e invoca servicios externos cuando sea apropiado, para obtener información o realizar diversas acciones.
De acuerdo con diversas modalidades de la presente invención, el asistente automatizado inteligente integra una variedad de capacidades que se proporcionan por diferentes componentes de soporte lógico o programa (por ejemplo, para dar soporte a diálogo y reconocimiento de lenguaje natural, alimentación multimodal, manejo de información personal, manejo de flujo de tareas, orquestar servicios distribuidos y semejantes) . Además, para ofrecer interfases inteligentes y funcionalidad útil para los usuarios, el asistente automatizado inteligente de la presente invención puede, en al menos algunas modalidades, coordinar estos componentes y servicios. La inferíase de conversación, y la capacidad por obtener información y realizar tareas de seguimiento, son implementadas , en al menos algunas modalidades, al coordinar diversos componentes tales como componentes de lenguaje, componentes de diálogo, componentes de manejo de tareas, componentes de manejo de información y/o una pluralidad de servicios externos.
De acuerdo con diversas modalidades de la presente invención, pueden configurarse, diseñarse o ser operables sistemas asistentes automatizados inteligentes, para proporcionar diversos tipos diferentes de operaciones, funcionalidades y/o características, y/o para combinar una pluralidad de características, operaciones y aplicaciones de un dispositivo electrónico en el que se instalan. En algunas modalidades, los sistemas asistentes automatizados inteligentes de la presente invención pueden desempeñar cualquiera o todo de: producir en forma activa alimentación de un usuario, interpretar la intención del usuario, aclarar o reducir ambigüedad entre interpretaciones en competencia, solicitar y recibir información de aclaración según se requiera y realizar (o iniciar) acciones con base en la intención discernida. Las acciones pueden realizarse, por ejemplo al activar y/o hacer inferíase con cualesquiera aplicaciones o servicios que pueden estar disponibles en un dispositivo electrónico, asi como servicios disponibles sobre una red electrónica tal como Internet. En diversas modalidades, esta activación de servicios externos puede realizarse por APIs o por - cualquier otro mecanismo conveniente. De esta manera, los sistemas asistentes automatizados inteligentes de diversas modalidades de la presente invención pueden unificar, simplificar y mejorar la experiencia del usuario respecto a muchas aplicaciones y funciones diferentes de un dispositivo electrónico, y con respecto a los servicios que pueden estar disponibles en Internet. De esta manera el usuario puede ser aliviado de la carga de aprender que funcionalidad puede estar disponible en el dispositivo de los servicios conectados a la red, cómo hacer interfase con estos dispositivos para obtener lo que desea, y cómo interpretar la salida que se recibe de estos servicios; más bien, el asistente de la presente invención puede actuar como un intermediario entre el usuario y estos diversos servicios.
Además, en diversas modalidades, el asistente de la presente invención proporciona una interfase de conversación que el usuario puede encontrar más intuitiva y menos problemática que las interfases gráficas de . usuarios convencionales. El usuario puede participar en una forma de diálogo de conversación con el asistente utilizando cualquiera de una cantidad de mecanismos de entrada y salida disponibles, tales como por ejemplo habla, interfases de usuario gráficas (botones y enlaces) , alimentación de texto, y semejantes. El sistema puede ser implementado utilizando cualquiera de una cantidad de diferentes plataformas, tales como dispositivos APIs, la red, correo electrónico, y semejantes, o cualquiera de sus combinaciones. Solicitudes para alimentación adicional pueden ser presentadas al usuario en el contexto de dicha conversación. Memoria a corto y largo plazo puede ser acoplada de manera tal que la alimentación del usuario pueda ser interpretada en el contexto correcto dados eventos y comunicaciones previos dentro de una sesión determinada, asi como información histórica y de perfil respecto al usuario.
Además, en diversas modalidades, información de contexto derivada de la interacción del usuario con una característica, operación, o aplicación en un dispositivo, puede emplearse para simplificar la operación de otras características, operaciones o aplicaciones en el dispositivo o en otros dispositivos. Por ejemplo, el asistente automatizado inteligente puede utilizar el contexto de una llamada de teléfono (tal como la persona a quien se llama) para simplificar el inicio de un mensaje de texto (por ejemplo para determinar que el mensaje de texto deberá ser enviado a la misma persona, sin que el usuario tenga que especificar en forma explícita al recipiente del mensaje de texto) . El asistente automatizado inteligente de la presente invención de esta manera puede interpretar instrucciones tales como "enviarle un mensaje de texto", en donde "a él" se interpreta de acuerdo con la información de contexto derivada de una llamada de teléfono actual, y/o de cualquier característica, operación o aplicación en el dispositivo. En diversas modalidades, el asistente automatizado inteligente toma en cuenta diversos tipos de datos de contexto disponibles para determinar que contacto de la libreta de direcciones emplear, que datos de contacto usar, que número de teléfono para el contacto, y semejantes, de manera tal que el usuario no requiere volver a especificar manualmente esta información.
En diversas modalidades, el asistente también puede tomar en cuenta eventos externos y responder de 'conformidad, por ejemplo, para iniciar acción, iniciar comunicación con el usuario, proporcionar alertas, y/o modificar una acción iniciada previamente en vista de los eventos externos. Si la alimentación se requiere del usuario, puede ser de nuevo empleada una interfase de conversación.
En una modalidad, el sistema se basa en juegos o conjuntos de dominios y tareas interrelacionados, y emplea adicional alimentación funcional por servicios externos con los cuales puede interactuar el sistema. En diversas modalidades, estos servicios externos incluyen servicios habilitados en red, así como funcionalmente relacionados al propio dispositivo de equipo físico. Por ejemplo, en una modalidad en donde el asistente automatizado inteligente se implementa en un teléfono inteligente, asistente digital personal, computadora de tableta, u otro dispositivo, el asistente puede controlar muchas operaciones y funciones del dispositivo, tales como marcar un número de teléfono, enviar un mensaje de texto, hacer' recordatorios, agregar eventos a un calendario, y semejantes.
En diversas modalidades, el sistema de la presente invención puede . implementarse para proporcionar asistencia en cualquiera de una cantidad de diferentes dominios. Ejemplos incluyen:
• Servicios Locales (incluyendo servicios específicos en tiempo y localización tales como restaurantes, películas, cajeros automatizados (ATMs = Automated Teller Machines), eventos y sitios para reunirse) ;
· Servicios de Memorias Social y Personal (incluyendo ítems de acción, notas, eventos de calendario, enlaces compartidos, y semejantes) ;
• Comercio electrónico (incluyendo compras en línea de ítems tales como libros, DVDs, música, y semejantes);
• Servicios de Viajes (incluyendo vuelos, hoteles, atracciones y semejantes) .
Una persona con destreza en la técnica, reconocerá que la lista de dominios anteriores solamente es ejemplar. Además, el sistema de la presente invención puede ser implementado en cualquier combinación de dominios.
En diversas modalidades, los sistemas asistentes automatizados inteligentes aquí descritos pueden ser configurados o diseñados para incluir funcionalidad para automatizar la aplicación de datos y servicios disponibles en Internet, para descubrir, encontrar, seleccionar entre, adquirir, reservar u ordenar productos y servicios. Además de automatizar el proceso de utilizar estos datos y servicios, al menos una modalidad de sistema asistente automatizado inteligente aquí descrita, también puede habilitar el uso combinado de varias fuentes de -datos y servicios de inmediato. Por ejemplo, puede combinar información respecto a productos de varios sitios de reseñas, verificar precios y disponibilidad de múltiples distribuidores y verificar su ubicación y restricciones de tiempo, y ayudar a un usuario a encontrar una solución personalizada a su problema. Adicionalmente, al menos una modalidad de sistema asistente automatizado inteligente aquí descrita puede ser configurada o diseñada para incluir funcionalidad para automatizar el uso de datos y servicios disponibles por Internet para descubrir, investigar, seleccionar entre, reservar y de otra forma aprender respecto a cosas por hacer (incluyendo pero no limitado a películas, eventos, representaciones, exhibiciones, espectáculos y atracciones) ; sitios para ir (incluyendo pero no limitados a destinos de viajes, hoteles y otros sitios para permanecer o para quedarse, puntos destacados y otros sitios de interés, etc.); sitios para comer o beber (tales como restaurantes y bares), horas y sitios para reunirse con otros, y cualquier otra fuente de entretenimiento o interacción social que puede encontrarse en Internet. Adicionalmente, al menos una modalidad de asistente automatizado inteligente aquí descrita, puede configurarse o diseñarse para incluir funcionalidad para permitir la operación de aplicaciones y servicios mediante diálogo de lenguaje natural, que de otra forma puede proporcionarse por aplicaciones dedicadas con interfases de usuario gráficas incluyendo búsqueda (incluyendo búsqueda basada en ubicación) ; navegación (mapas y direcciones) ; búsqueda de base de datos (tales como encontrar negocios o personas por nombre u otras propiedades) ; obtener condiciones y pronósticos meteorológicos, verificar el precio de ítems en el mercado o estado de transacciones financieras; verificar tráfico o estado de vuelos; tener acceso y actualizar calendarios y programas; manejar recordatorios, alertas, tareas y proyectos; comunicar por correo electrónico u otras • plataformas de mensajería; y operar dispositivos en forma local o remota (por ejemplo, marcar teléfonos, controlar iluminación y temperatura, controlar dispositivos de seguridad del hogar, reproducir música o video, etc.). Además, al menos una modalidad de sistema asistente automatizado inteligente aquí descrita puede ser configurada o diseñada para incluir funcionalidad para identificar, generar y/o proporcionar recomendaciones personalizadas para actividades, productos, servicios, fuente de entretenimiento, manejo de tiempo, o cualquier otro tipo de' servicio de recomendación que se beneficie de un diálogo interactivo en lenguaje natural y acceso automatizado a 'datos y servicios.
En diversas modalidades, el asistente automatizado inteligente de la presente invención puede controlar muchas características y operaciones de un dispositivo electrónico. Por ejemplo, el asistente automatizado inteligente puede llamar a servicios que hagan interfase con funcionalidad y aplicaciones en un dispositivo mediante APIs o por otros medios, para realizar funciones y operaciones que puedan de otra forma ser iniciadas utilizando una interfase de usuario convencional en el dispositivo. Estas funciones y operaciones pueden incluir, por ejemplo, ajustar una alarma, hacer una llamada de teléfono, enviar un mensaje de texto o mensaje de correo electrónico, agregar un evento al calendario, y semejantes. Estas funciones y operaciones pueden realizarse como funciones adicionales en el contexto de un diálogo de conversación entre un usuario y el asistente. Estas funciones y operaciones pueden ser especificadas por el usuario en el contexto de este diálogo, o pueden ser realizadas en forma automática con base en el contexto del diálogo. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que el asistente de esta manera puede ser utilizado como un mecanismo de control para iniciar y controlar diversas operaciones en el dispositivo electrónico, que pueden emplearse como una alternativa a mecanismos convencionales tales como interfases de usuarios gráficas o botones.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
Los dibujos acompañantes ilustran varias modalidades de la invención y junto, con la descripción, sirven para explicar los principios de la invención de acuerdo con las modalidades. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que las modalidades particulares ilustradas en los dibujos son solamente ejemplares, y no se pretende que limiten el alcance de la presente invención.
La Figura 1 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de una modalidad de un sistema a£istente automatizado inteligente.
La Figura 2 ilustra un ejemplo de una interacción entre un usuario y un asistente automatizado inteligente de acuerdo con al menos una modalidad.
La Figura 3 es un diagrama de bloques que ilustra un dispositivo de cómputo adecuado para implementar al menos una porción de un asistente automatizado inteligente de acuerdo con al menos una modalidad.
La Figura 4 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura para implementar al menos una porción de un asistente, automatizado inteligente en un sistema de cómputo autónomo de acuerdo con al menos una modalidad.
La Figura 5 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura para implementar al menos una porción de un asistente automatizado inteligente en una red de cómputo distribuido de acuerdo con al menos una modalidad.
La Figura 6 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura de sistema que ilustra varios tipos diferentes de clientes y modos de operación.
La Figura 1 es un diagrama de bloques que ilustra un cliente y un servidor, que comunican entre si para implementar la presente invención de acuerdo con una modalidad.
La Figura 8 es un diagrama de bloques que ilustra un fragmento de una ontologia activa de acuerdo con una modalidad.
La Figura 9 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de una modalidad alterna de un sistema asistente automatizado inteligente.
La Figura 10 es un diagrama de flujo que ilustra un método para operar uno o varios componentes que producen alimentación activa de acuerdo con una modalidad.
La Figura 11 es un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación de tipo activo de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 12 a 21 son tomas o instantáneas de pantalla que ilustran algunas porciones de algunos de los procedimientos para producción de alimentación de tipo activo de acuerdo con una modalidad.
La Figura 22 es un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación activa para alimentación de voz o habla de acuerdo con una modalidad.
La Figura 23 es un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación activa para alimentación basada en GUI de acuerdo con una modalidad.
La Figura 24 es un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación activa a nivel de un flujo de diálogo de acuerdo con una modalidad.
La Figura 25 es un diagrama de flujo que ilustra un método para supervisión en forma activa de eventos relevantes de acuerdo con una modalidad.
La Figura 26 es un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación activa multimodal de acuerdo con una modalidad.
La Figura 27 es un conjunto de tomas de pantalla que ilustran un ejemplo de diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden ser proporcionadas por uno o varios componentes de modelos de dominio y servicios que se orquestan de acuerdo con una modalidad.
La Figura 28 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un método para procesamiento de lenguaje natural de acuerdo con una modalidad.
La Figura 29 es una toma de pantalla que ilustra procesamiento de lenguaje natural de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 30 y 31 son tomas de pantalla que ilustran un ejemplo de diversos tipos de funciones, operaciones, · acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por uno o varios componentes de procesador de flujo de diálogo de acuerdo con una modalidad.
La Figura 32 es un diagrama de flujo que ilustra un método de operación para uno o varios componentes procesadores de flujo de diálogo de acuerdo con una modalidad.
La Figura 33 es un diagrama de flujo que ilustra un procedimiento de llamada y respuesta automático de acuerdo con una modalidad.
La Figura 34 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de flujo de tareas para una tarea para selección restringida de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 35 y 36 son tomas de pantallas que ilustran un ejemplo de la operación de la tarea de selección restringida de acuerdo con una modalidad.
La Figura 37 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un procedimiento para ejecutar un procedimiento de orquestación de servicios de acuerdo con una modalidad.
La Figura 38 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un proceso de invocación de servicios de acuerdo con una modalidad.
La . Figura 39 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un procedimiento de salida de múltiples fases de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 40 y 41 son tomas de pantalla que ilustran ejemplos de procesamiento de salida de acuerdo con una modalidad.
La Figura 42 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de procesamiento de salida multimodal de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 43A y 43B son tomas de pantalla que ilustran un ejemplo del uso de uno o varios componentes de memoria personal de corto plazo para mantener contexto de diálogo mientras que cambia ubicación, de acuerdo con una modalidad.
Las Figuras 44A a 44C son tomas de pantalla que ilustran un ejemplo del uso de uno o varios componentes de memoria personal de largo plazo, de acuerdo con una modalidad.
La Figura 45 ilustra un ejemplo de un modelo abstracto para una tarea de selección restringida.
La Figura 46 ilustra un ejemplo de un modelo de flujo de diálogo para ayudar a guiar al usuario a través de un proceso de búsqueda.
La Figura 47 es un diagrama de flujo que ilustra un método de selección restringida de acuerdo con una modalidad.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LAS MODALIDADES
Diversas técnicas ahora se describirán en detalle con referencia a unas cuantas modalidades ejemplares de la misma, como se ilustra en los dibujos acompañantes. En la siguiente descripción, numerosos detalles específicos se establecen para proporcionar una comprensión completa de uno o más aspectos y/o características descritas o referidas aquí. Será aparente sin embargo, para una persona con destreza en la técnica, que uno o más aspectos y/o características descritos o referidos aquí pueden practicarse sin algunos o todos estos detalles específicos. En otros casos, etapas y/o estructuras de procesos bien conocidas no se han descrito en detalle a fin de no bloquear u oscurecer algunos de los aspectos y/o características descritos o referidos aquí.
Una o más invenciones diferentes pueden describirse en la presente solicitud. Además, para una o más de las^ invenciones aquí descritas, pueden describirse numerosas modalidades en esta solicitud de patente, y se presentan solo para propósitos ilustrativos. Las modalidades descritas no se pretenden limitantes en forma alguna. Una o más de la o las invenciones pueden ser aplicables ampliamente a numerosas modalidades,- como será fácilmente aparente de la descripción. Estas modalidades se describen con detalle suficiente para permitir a aquellas personas con destreza en la técnica, el practicar una o más de las invenciones, y se comprenderá que otras modalidades pueden utilizarse y que cambios estructurales, lógicos, de soporte lógico, eléctrico y otros pueden realizarse sin apartarse del alcance de una o más de la o las invenciones. De acuerdo con esto, aquellos con destreza en la técnica reconocerán que la una o más de la o las invenciones pueden practicarse con diversas modificaciones y alteraciones. Características 'particulares de una o más de la o las invenciones pueden describirse con referencia a una o más modalidades o figuras particulares que forman parte de la presente descripción, y en donde se muestran, a manera de ilustración, modalidades especificas de una o más de la o las invenciones. Habrá de entenderse, sin embargo, que estas características no se limitan al uso en una o más modalidades particulares o figuras con referencia a las cuales se describen. La presente descripción ni es una descripción literal de todas las modalidades de una o más de la o las invenciones ni es una lista de características de una o más de la o las invenciones que deben estar presentes en todas las modalidades.
Los encabezados de secciones que se proporcionan en esta solicitud de patente y el título de esta solicitud de patente son solo por conveniencia, y no habrá de tomarse como limitantes de la descripción en forma alguna.
Dispositivos que están en comunicación entre sí no requieren estar en comunicación continua entre sí, a menos de que se especifique expresamente de otra forma. Además, dispositivos que están en comunicación entre sí pueden comunicarse en forma directa o indirecta a través de uno o más intermediarios.
Una descripción de una modalidad con varios componentes en comunicación entre sí no implica que todos estos componentes se requieran. Por el contrarió, una variedad de componentes opcionales se describen para ilustrar la amplia variedad de modalidades posibles de una o más de la o las invenciones.
Además, aunque etapas de proceso, etapas de método, algoritmos o semejantes pueden describirse en un orden secuencial, estos procesos, métodos y algoritmos pueden configurarse para trabajar en órdenes alternos. En otras palabras, cualquier secuencia u orden de etapas que pueden describirse en esta solicitud de patente no, en y por si mismas, indica un requerimiento que las etapas se realicen en ese orden. Las etapas de procesos descritos pueden realizarse en cualquier orden práctico. Además, algunas etapas pueden realizarse en forma simultánea a pesar de ser descritas o implicadas que ocurren en forma no simultánea (por ejemplo, debido a que una etapa se describe después dé la otra etapa) . Aún más, la ilustración de un proceso al presentarlo en un dibujo no implica que el proceso ilustrado sea exclusivo de otras variaciones y modificaciones al mismo, no implica que el proceso ilustrado o cualquiera de sus etapas sean necesarios para una o más de la o las invenciones, y no implica que se prefiere el proceso ilustrado.
Cuando se describe un solo dispositivo o articulo, será fácilmente aparente que más de un dispositivo/articulo (ya sea que cooperen o no) pueda (n) ser utilizado (s) en lugar de un solo dispositivo/articulo. De manera similar, cuando se describen más de un dispositivo o artículo (ya sea que cooperen o no) , será fácilmente aparente que un solo dispositivo/artículo puede utilizarse en lugar de más de un dispositivo o artículo.
La funcionalidad y/o las características de un dispositivo pueden incorporarse en forma alterna por uno o más otros dispositivos que no son descritos en forma explícita que tengan dicha funcionalidad/características. De esta manera, otras modalidades de una o más de la o las invenciones no requieren incluir al propio dispositivo.
Técnicas y mecanismos descritos o referidos aquí en ocasiones se describirán en singular por claridad. Sin embargo, deberá notarse que modalidades particulares incluyen múltiples iteraciones de una técnica o múltiples instancias de un mecanismo a menos que se anote de otra forma.
Aunque se describe dentro del contexto de tecnología de asistente automatizado inteligente, puede entenderse que los diversos aspectos y técnicas aquí descritas (tales como aquellos asociados con ontólogías activas, por ejemplo) también pueden desplegarse y/o aplicarse en otros campos de tecnología que involucran interacción con soporte lógico computarizado y/o humana.
Otros aspectos referentes a la tecnología de asistente automatizado inteligente (por ejemplo, que pueden utilizarse por, proporcionarse por, y/o implementarse en una o más modalidades de sistema asistente automatizado inteligente aquí descritas), se describen en una o más de las siguientes referencias:
· Solicitud de Patente Provisional de los E.U.A. No. de Serie 61/295,774 para "Intelligent Automated Assistant", número de expediente de agente SIRIP003P, presentada en enero 18, 2010, la descripción de la cual se incorpora aquí por referencia;
· Solicitud de Patente de los E.U.A. No. de Serie
11/518,292 para " ethod And Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant", presentada en septiembre 8, 2006, la descripción de la cual se incorpora aquí por referencia; y
· Solicitud de Patente Provisional de los E.U.A. No. de Serie 61/186,414 para "System and Method for Semantic Auto-Completion" , presentada en junio 12, 2009, la descripción de la cual se incorpora aquí por referencia.
Arquitectura de Equipo Físico
En general, las técnicas de asistente automatizado inteligente aquí descritas pueden ser implementadas en equipo físico o una combinación de soporte lógico y equipo físico. Por ejemplo, pueden ser implementadas en un núcleo de sistema operativo, en un proceso de usuario separado en un paquete de biblioteca ligado en aplicaciones de red, en una máquina construida en especial, o en una tarjeta de interfase de red. En una modalidad especifica, las técnicas aquí descritas pueden ser · implementadas en soporte lógico, tal como un sistema operativo o una aplicación que se ejecuta en un sistema operativo.
Una o varias implementaciones híbridas de soporte lógico/equipo físico de al menos algunas de la o las modalidades de asistente automatizado inteligente aquí descritas pueden ser implementadas en una máquina programable activada o reconfigurada en forma selectiva por un programa de computadora almacenado en la memoria. Estos dispositivos de red pueden tener múltiples interfases de red que pueden ser configuradas o diseñadas para utilizar diferentes tipos de protocolos de comunicación de red. Una arquitectura general para algunas de estas máquinas puede aparecer de las descripciones aquí presentadas. De acuerdo con modalidades específicas, al menos algunas de las características y/o funcionalidades de las diversas modalidades de asistente automatizado inteligente aquí descritas pueden ser implementadas en una o más máquinas hospederas de red de propósitos generales tales como sistema de computadora de usuario final, computadora, servidor o sistema servidor de red, dispositivo de cómputo móvil (por ejemplo, asistente digital personal, teléfono móvil, teléfono inteligente, computadora portátil, computadora de tableta o semejantes), dispositivo electrónico de consumidor, reproductor de música, o cualquier otro dispositivo electrónico conveniente, ruteador, conmutador o semejantes, o cualquier combinación de los mismos. En al menos algunas modalidades, cuando menos algunas de las características y/or funcionalidades de las diversas modalidades de asistente automatizado inteligente aquí descritas pueden ser implementadas en uno o más ambientes de cómputo virtualizados (por ejemplo, nubes de cómputo de red, o semejantes) .
Ahora con referencia a la Figura 3, se muestra un diagrama de bloques que ilustra un dispositivo de cómputo 60 adecuado para implementar al menos una porción de las características y/o funcionalidades- de asistente automatizado inteligente aquí descrito. El dispositivo de cómputo 60 por ejemplo puede ser un sistema de computadora de usuario final, servidor o sistema servidor de red, dispositivo de cómputo móvil (por ejemplo, asistente digital personal, teléfono móvil, teléfono inteligente, computadora portátil, computadora de tableta o semejantes) , dispositivo electrónico de consumidor, reproductor de música o cualquier otro dispositivo electrónico conveniente o cualquier combinación o porción de los mismos. El dispositivo de cómputo 60 puede adaptarse para comunicar con otros dispositivos de cómputo, tales como clientes y/o servidores, sobre una red de comunicaciones tal como Internet, utilizando protocolos conocidos para dicha comunicación, ya sea en forma inalámbrica o cableada.
En una modalidad, el dispositivo de cómputo 60 incluye la unidad de procesamiento central, UPC (CPU = Central Processing Unit) 62, interfases 68 y una barra colectora 67 (tal como una barra colectora para interconexión de componentes periféricos (PCI = Peripheral Component Interconnect ) ) . Cuando se actúa bajo el control de soporte lógico o soporte lógico inalterable, la UPC 62 puede ser responsable por implementar funciones especificas asociadas con las funciones de un dispositivo de cómputo o máquina específicamente configurado. Por ejemplo, en al menos una modalidad, un asistente digital personal (PDA = Personal Digital Assistant) de usuario puede ser configurado o diseñado para funcionar como un sistema asistente automatizado inteligente que utiliza la CPU 62, memoria 61, 65, e interfase o interfases 68. En al menos una modalidad, la CPU 62 se puede provocar que desempeñe uno o más de diferentes tipos de funciones y/u opciones de asistentes automatizadoas inteligentes bajo el control de módulos de soporte lógico/componentes, que por ejemplo, pueden incluir un sistema operativo y cualquier soporte lógico de aplicaciones apropiado, controladores y semejantes.
La CPU 62 puede incluir uno o más procesadores 63 tales como por ejemplo un procesador de la familia de microprocesadores Motorola o Intel o la familia MIPS de microprocesadores. En algunas modalidades, el o los procesadores 63 pueden incluir equipo físico diseñado especialmente (por ejemplo, circuitos integrados específicos de aplicaciones (ASICs) , memorias de solo lectura programadles eléctricamente borrables (EEPROMs) , matrices de puertas programable in situ (FPGAs = Field-Programmable Gate Arrays) y semejantes) para controlar las operaciones del dispositivo de cómputo 60. En una modalidad específica, una memoria 61 (tal como una memoria de acceso aleatoria no volátil (RAM) y/o memoria de solo lectura (ROM)) también forma parte de la CPU 62. Sin embargo, hay muchas formas diferentes en las que la memoria puede acoplarse al sistema. El bloque de memoria 61 puede emplearse por una variedad de propósitos tales como por ejemplo almacenamiento en memoria temporal y/o almacenar datos, programar instrucciones y semej antes .
Como se emplea aquí, el término "procesador" no se limita solamente a aquellos circuitos integrados que se refieren a la técnica como un procesador, pero se refiere ampliamente a un microcontrolador, una microcomputadora, un controlador lógico programable, un circuito integrado específico de aplicaciones y cualquier otro circuito programable.
En una modalidad, las interfases 68 se proporcionan como tarjetas de interfase (en ocasiones referidas como "tarjetas de linea"). En general, controlan el envío y recepción de paquetes de datos sobre una red de cómputo y en ocasiones soportan otros periféricos empleados con el dispositivo de cómputo 60. Entre las interfases que pueden proporcionarse están interfases Ethernet, interfases de retransmisión de cuadros, interfases de cable, interfases de DSL, interfases de anillo de testigo y semejantes. Además, diversos tipos de interfases pueden proporcionarse tales como por ejemplo barra colectora serial universal (USB), Serial, Ethernet, Firewire, PCI, paralelo, radio frecuencia (RF) , Bluetooth™, comunicaciones de campo cercano (por ejemplo, utilizando componentes magnéticos de campo cercano), 802.11 ( iFi), retransmisión de cuadro, TCP/IP, ISDN, interfases de Ethernet rápidas, interfases de Ethernet de Gigabits, interfases de modo de transferencia asincrono (ATM = Asynchronous Transfer Mode) , interfase para interfases serial de alta velocidad (HSSI = High-Speed Serial Interface) , interfases de punto de venta (POS = Point of Sale) , interfases distribuidas de datos de fibras (FUDIS = Fiber Data Distributed Interfaces) y semejantes. En general, estas interfases 68 pueden incluir compuertas apropiadas para comunicación con el medio apropiado. En algunos casos, también pueden incluir un procesador independiente y en algunos casos, memoria volátil y/o no volátil (por ejemplo, RAM) .
Aunque el sistema mostrado en la Figura 3 ilustra una arquitectura especifica para un dispositivo de cómputo 60 para implementar las técnicas de la invención aquí descrita, de ninguna manera es la única arquitectura de dispositivos en la que al menos una porción de las características y técnicas aquí descritas puedan ser implementadas . Por ejemplo, arquitecturas que tiene una o cualquier cantidad de procesadores 63 pueden emplearse, y estos procesadores 63 pueden estar presentes en un solo dispositivo o distribuidos entre cualquier cantidad de dispositivos. En una modalidad, un solo procesador 63 manej*a comunicaciones asi como enruta cómputos. En diversas modalidades, diferentes tipos de características y/o funcionalidades de asistente automatizado inteligente pueden ser implementadas en un sistema asistente automatizado inteligente que incluye un dispositivo de cliente (tales como un asistente digital personal o teléfono inteligente que ejecuta soporte lógico de cliente), y uno o varios sistemas servidores (tal como un sistema servidor descrito. con más detalle a continuación).
Independientemente de la configuración del dispositivo de red, el sistema de la presente invención puede emplear una o más memorias o módulos de memoria (tal cómo por ejemplo el bloque de memoria 65) , configurado para almacenar datos, programar de instrucciones para las operaciones de red de propósitos generales y/u otra información referente a la funcionalidad de las técnicas de asistente automatizado inteligente aqui descritas. Las instrucciones de programa pueden controlar la operación de un sistema operativo y/o uno o más aplicaciones, por ejemplo. La memoria o las memorias también pueden configurarse para almacenar estructuras de •datos, información taxonómica clave, información de publicidad, información de impresión y opresión por clic del usuario y/u otra información no especifica de programa descrita aqui.
Debido a que está información e instrucciones programa pueden emplearse para implementar los sistemas/métodos aqui descritos, al menos algunas modalidades dispositivo de red pueden incluir medios de almacenamiento legibles por máquina no transitorios que, por ejemplo puede ser configurado o diseñado para almacenar instrucciones de programa, información de estado, y semejantes para realizar diversas operaciones aqui descritas. Ejemplos de estos medios de almacenamiento legibles por máquina no transitorios incluyen, pero no limitados a, medios magnéticos tales como discos duros, discos flexibles y cinta magnética; medios ópticos tales como discos CD-ROM; medios magneto ópticos tales como discos ópticos regrabables, y dispositivos de equipo físico que se configuran especialmente para almacenar y realizar instrucciones del programa, tales como dispositivos de memoria de solo lectura (ROM) , memoria flash, memoria memristor, memoria de acceso aleatorio (RAM) y semejantes. Ejemplos de instrucciones de programa incluyen tanto código de máquina, tales como producidos por un compilador, y archivos que contienen un código de superior nivel que pueden ser ejecutados por la computadora utilizando un intérprete.
En una modalidad, el sistema de la presente invención se implementa en un sistema de cómputo autónomo. Ahora con referencia a la Figura 4, se muestra un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura para implementar al menos una porción de un asistente automatizado inteligente en un sistema de cómputo autónomo, de acuerdo con cuando menos una modalidad. El dispositivo de cómputo 60 incluye uno o varios procesadores 63 que ejecuta soporte lógico para implementar el asistente automatizado inteligente 1002. El dispositivo de alimentación 1206 puede ser de cualquier tipo adecuado para recibir alimentación de usuario, incluyendo por ejemplo un teclado, pantalla sensible al tacto, micrófono (por ejemplo, para alimentación por voz) , ratón, almohadilla táctil, seguibola, conmutador de cinco vías, mando para juegos ( joystick) , y/o cualquier combinación de los mismos. El dispositivo de salida 1207 puede ser una pantalla, bocina, impresora y/o cualquier combinación de los mismos. La memoria 1210 puede ser una memoria de acceso aleatorio que tiene una estructura y arquitectura como se conoce en la técnica para utilizar por uno o varios procesadores 63 en el curso de ejecutar soporte lógico. El dispositivo de almacenamiento 1208 puede ser cualquier dispositivo de almacenamiento magnético, óptico y/o para almacenar datos en forma digital; ejemplos incluyen memora flash, disco duro magnético, CD-ROM y/o semejantes.
En otra modalidad, el sistema de la presente invención se implementa en una red de cómputo distribuido, tal como aquella que tiene cualquier cantidad de clientes y/o servidores. Ahora con referencia a la Figura 5, se muestra un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura para implementar al menos una porción de un asistente automatizado inteligente en una red de computo distribuido, de acuerdo con cuando menos una modalidad.
En el arreglo o disposición mostrado en la Figura 5, cualquier cantidad de clientes 1304 se proporcionan; cada cliente 1304 puede ejecutar soporte lógico para implementar porciones del lado de cliente de la presente invención. Además, cualquier cantidad de servidores 1340 pueden proporcionarse para manejar solicitudes que se reciben de clientes 1304. Los clientes 1304 y servidores 1340 pueden comunicarse entre si mediante una red electrónica 1361, tal como Internet. La red 1361 puede ser implementada utilizando cualesquiera protocolos de red conocidos, incluyendo por ejemplo protocolos cableados y/o inalámbricos.
Además, en una modalidad, los servidores 1340 pueden llamar a servicios externos 1360 cuando se requiere para obtener información adicional o referirse a almacenar datos referentes a interacciones previas con usuarios particulares. Comunicaciones con servicios externos 1360 pueden llevarse a cabo por ejemplo por la red 1361. En diversas modalidades, servicios externos 1360 incluyen servicios y/o funcionalidades habilitados por la red, relacionado a o instalados en el propio dispositivo de equipo físico. Por ejemplo, en una modalidad en donde el asistente 1002 se implementa en un teléfono inteligente u otro dispositivo electrónico, el asistente 1002 puede obtener información almacenada en una aplicación de calendario ("app"), contactos y/u otras fuentes.
En diversas modalidades, el asistente 1002, puede controlar muchas características y operaciones de un dispositivo electrónico en el que se instala. Por ejemplo, el asistente 1002 puede llamar a servicios externos 1360 que hacen interfase con funcionalidad y aplicaciones en un dispositivo mediante APIs o por otros medios, para realizar funciones y operaciones que de otra forma pueden ser iniciadas utilizando una interfase de usuario convencional en el dispositivo. Estas funciones y operaciones puede incluir por ejemplo ajustar una alarma, hacer una llamada de teléfono, enviar un' mensaje de texto o mensaje de correo electrónico, agregar un evento de calendario y semejantes. Estas funciones y operaciones pueden ser realizadas como funciones de adición en el contexto de un diálogo de conversación entre un usuario y asistente 1002. Estas funciones y operaciones pueden ser especificadas por el usuario in el contexto de este diálogo, o pueden ser realizadas automáticamente con base en el contexto del diálogo.' Una persona con destreza en la técnica reconocerá que el asistente 1002 de esta manera puede utilizarse como un mecanismo de control para iniciar y controlar diversas operaciones en el dispositivo electrónico, que pueden emplearse como una alternativa a mecanismos convencionales tales como botones o interfases usuario gráficas.
Por ejemplo, el usuario puede proporcionar alimentación al asistente 1002 tal como "Necesito despertar mañana a las 8 am" . Una vez que el asistente 1002 ha determinado la intención del usuario, utilizando las técnicas aquí descritas, el asistente 1002 puede llamar a servicios externos 1340 para hacer inferíase con una función o aplicación de reloj despertador en el dispositivo. El asistente 1002 establece la alarma a nombre del usuario. De esta manera, el usuario puede emplear el asistente 1002 como un reemplazo por mecanismos convencionales para ajusfar la alarma o realizar otras funciones en el dispositivo. Si la solicitud del usuario son ambiguas o requieren mayor aclaración, el asistente 1002 puede utilizar las diversas técnicas aquí descritas, incluyendo inducir o provocar una reacción activa, parafrasear, sugerencias y semejantes, para obtener la información requerida, de manera tal que los servicios correctos 1340 sean solicitados y se realice la acción pretendida. En una modalidad, el asistente 1002 puede pedir al usuario confirmación antes de llamar a un servicio 1340 para realizar una función. En una modalidad, un usuario puede desactivar selectivamente 1002 la capacidad del asistente para llamar a servicios particulares 1340 o puede desactivar todas las llamadas de servicios si se desea.
El sistema de la presente invención puede ser implementado con muchos tipos diferentes de clientes 1304 y modos de operación. Ahora con referencia a la Figura 6, se ilustra un diagrama de bloques que muestra una arquitectura de sistema que ilustra varios tipos diferentes de clientes 1304 y modos de operación. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que los diversos tipos de clientes 1304 y modos de operación ilustrados en la Figura 6 son solamente ejemplares, y que el sistema de la presente invención puede ser implementado utilizando los clientes 1304 y/o modos de operación diferentes a aquellos mostrados. Adicionalmente, el sistema puede incluir cualquiera o todos de estos clientes 1304 y/o modos de operación, solos o en cualquier combinación. Ejemplos ilustrados incluyen:
• Dispositivos de computadora con dispositivos y/o sensores de entrada/salida E/S (1/0) 1402.
• Un componente de cliente puede ser desplegado en cualquier dispositivo de computadora semejante 1402.
• Al menos una modalidad puede ser implementada utilizando un visualizador de la red 1304A u otra aplicación de soporte lógico para permitir comunicación con los servidores 1340 por la red 1361. Canales de entrada y salida pueden ser de. cualquier tipo, incluyendo por ejemplo canales visuales y/o de auditorio. Por ejemplo, en una modalidad, el sistema de la invención puede ser implementado utilizando métodos de comunicación por voz, permitiendo una modalidad del asistente para los ciegos cuyo equivalente de un visualizador de la red es dirigido por habla y utiliza habla para salida.
Dispositivos móviles con E/S (I/O) y sensores 1406, para los cuales el cliente puede ser implementado con una aplicación en el dispositivo móvil 1304B. Esto incluye pero no está limitado a teléfonos móviles, teléfonos inteligentes, asistentes digitales personales, dispositivos de tableta, consolas de juegos en red y semejantes.
Aparatos de Consumidor con entrada/salida, E/S (I/O) y sensores 1410, para los cuales el cliente puede ser implementado como una aplicación incrustada en el aparato 1304C.
Automóviles y otros vehículos con interfases de tablero y sensores 1414, para los cuales el cliente puede ser implementado como una aplicación de sistema incrustado 1304D. Esto incluye pero no está limitado a sistemas de navegación del automóvil, sistemas de control por voz, sistemas para entretenimiento en el automóvil y semejantes.
• Dispositivos de cómputo en red tales como ruteadores 1418 o cualquier otro dispositivo que reside en o hace interfase con una red, para lo cual el cliente puede ser implementado como una aplicación residente del dispositivo 1304E.
Clientes de correo electrónico 1424, para los cuales una modalidad del asistente se conecta mediante un Servidor de Modalidad de Correo Electrónico 1426. El servidor de Modalidad de Correo Electrónico 1426 actúa como un puente de comunicaciones, por ejemplo tomando alimentación del usuario como mensajes de ' correo electrónico enviados al asistente y enviando salida del asistente al usuario como respuesta.
Clientes de mensaje instantáneo 1428, para lo cual una modalidad del asistente se conecta por el Servidor de la Modalidad de Mensajería 1430. El servidor de Modalidad de Mensajería 1430 actúa como un puente de comunicaciones, tomando alimentación del usuario como mensajes que se envían al asistente y enviando salida del asistente al usuario como mensajes en respuesta.
• Teléfonos de voz 1432, para los cuales una modalidad del asistente se conecta por un Servidor de Modalidad de Protocolo de Voz sobre Internet (VoIP = Voice over Internet Protocol) 1430. El servidor de Modalidad VoIP 1430 actúa como un puente de comunicaciones, tomando alimentación del usuario como voz hablada al asistente y enviando salida del asistente al usuario, por ejemplo como habla sintetizada, en respuesta.
Para plataformas de mensajes, incluyendo pero no limitadas a correo electrónico, mensajes instantáneos, foros de discusión, sesiones de conversación en grupo, sesiones de soporte al cliente o ayuda en vivo y semejantes, el asistente 1002 puede actuar como un participante en las conversaciones. El asistente 1002 puede supervisar la conversación y responder a individuos o al grupo utilizando una o más de las técnicas y métodos descritos aquí para interacciones uno-a-uno .
En diversas modalidades, la funcionalidad para implementar las técnicas de la presente invención, puede distribuirse entre cualquier cantidad de componentes de cliente y/o servidor. Por ejemplo, diversos módulos de soporte lógico pueden ser implementados para realizar diversas funciones en conexión con la presente invención, y estos módulos pueden ser implementados de manera diversa para ejecutar en componentes de cliente y/o servidor. Ahora con referencia a la Figura 7, se muestra un ejemplo de un cliente 1304 .y un servidor 1340, que comunican entre si para implementar la presente invención de acuerdo con una modalidad. La Figura 7 ilustra un montaje posible para el cual módulos de soporte lógico pueden ser distribuidos entre el cliente 1304 y el servidor 1340. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que el arreglo ilustrado simplemente es ejemplar, y que estos módulos pueden ser distribuidos en formas muy diferentes. Además, cualquier cantidad de clientes 1304 y/o servidores 1340 puede proporcionarse, y los módulos pueden ser distribuidos entre estos clientes 1304 y/o servidores 1340 en cualquier cantidad de formas diferentes.
En el ejemplo de la Figura 7, la funcionalidad para producir alimentación y funcionalidad de procesamiento de salida se distribuyen entre cliente 1304 y servidor 1340, con la parte de cliente de producir alimentación 1094a y la parte de cliente de procesamiento de salida 1092a situada en el cliente 1304, y la parte de servidor de producir alimentación 1094b y la parte de servidor de procesamiento de salida 1092b situada en el servidor 1340. Los siguientes componentes se ubican en el servidor 1340:
vocabulario completo 1058b;
· biblioteca completa de reconocedores de patrón de lenguaje 1060b;
• versión maestra de memoria personal a corto plazo
1052b;
versión maestra de memoria personal de largo plazo
1054b.
En una modalidad, el cliente 1304 mantiene subconjuntos y/o porciones de estos componentes localmente, para mejorar la respuesta y reducir dependencia de las comunicaciones de red. Estos subconjuntos y/o porciones pueden mantenerse y actualizarse de acuerdo con técnicas de manejo o gestión de memoria intermedia o caché, bien .conocidas. Estos subconjuntos y/o porciones se incluyen por ejemplo:
• subconjunto de vocabulario 1058a;
• subconjunto de biblioteca de reconocedores dé patrón de lenguaje 1060a;
• caché de memoria personal de corto plazo 1052a;
• caché de memoria personal de largo plazo 1054a.
Componentes adicionales pueden ser implementados como parte del servidor 1340, incluyendo por ejemplo:
interpretador de lenguaje 1070;
procesador de flujo de diálogo 1080;
procesador de salida 1090;
bases de datos de entidad de dominio 1072; modelos de flujo de tareas 1086;
• orquestación de servicios 1082;
• modelos de capacidad de servicio 1088.
Cada uno de estos componentes se describirá con mayor detalle a continuación. El servidor 1340 obtiene información adicional al hacer interfase con servicios externos 1360, cuando se requiere.
Arquitectura Conceptual
Con referencia ahora a la Figura 1, se ilustra un diagrama de bloques simplificado de una modalidad ejemplar especifica de un asistente automatizado inteligente 1002. Como se describe con mayor detalle aquí, diferentes modalidades de sistemas de asistente automatizado inteligente pueden configurarse, diseñarse y/u operarse, para proporcionar diversos tipos diferentes de operaciones, funcionalidades y/o características que en general se refieren a la tecnología de asistente automatizado inteligente. Además, como se describe con mayor detalle aquí, muchas de estas diversas operaciones, funcionalidades y/o características del o de los sistemas de asistentes automatizados inteligentes aquí descritos pueden permitir o proporcionar diferentes tipos de ventajas y/o beneficios a diferentes entidades interactuando con el o los sistemas de asistente automatizado inteligente. La modalidad mostrada en la Figura 1 puede implementarse utilizando cualquiera de las arquitecturas de equipo físico descritas anteriormente o utilizando un tipo diferente de arquitectura de equipo físico.
Por ejemplo, de acuerdo con diferentes modalidades, al menos alguno o algunos sistemas asistentes automatizados inteligentes pueden configurarse, diseñarse y/u operarse para proporcionar diversos tipos diferentes de operaciones, funcionalidades y/o características tales como por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones):
• automatizar la aplicación de datos y servicios disponibles en Internet para descubrir, encontrar, seleccionar entre, adquirir, reservar u ordenar productos y servicios. Además de automatizar el proceso de utilizar estos datos y servicios, el asistente automatizado inteligente 1002 también puede permitir el uso combinado de varias fuentes de datos y servicios a la vez. Por ejemplo, puede combinar información respecto a productos de varios sitios de revisión, comprobar precios y disponibilidad de múltiples distribuidores, y verificar sus ubicaciones y restricciones de tiempo, y ayudar a un usuario para encontrar una solución personalizada a sus problemas.
• automatizar el uso de datos y servicios disponibles en Internet para descubrir, investigar, seleccionar entre, reservar y de otra forma aprender respecto a cosas por hacer (incluyendo pero no limitado a películas, eventos, representaciones, exhibiciones, espectáculos y atracciones) ; sitios para comer o beber (tales como restaurantes y bares) , tiempos y sitios para reunirse con otros, y cualquier otra fuente de entretenimiento o interacción social que puede encontrarse en Internet.
· permitir la operación de aplicaciones y servicios mediante el diálogo del lenguaje natural que de otra forma se proporcionan por aplicaciones dedicadas con interfases de usuarios gráficas incluyendo búsqueda (que comprende búsqueda basada en ubicación) ; navegación (mapas e instrucciones) ; búsqueda de bases de datos (tales como encontrar negocios o personas por nombre u otras propiedades) ; obtener condiciones meteorológicas y pronósticos, verificar el precio de ítems del mercado o estado de transacciones financieras; supervisar tráfico o el estado de vuelos; tener acceso y actualizar calendarios y programas; manejar recordatorios, alertas, tareas y proyectos; comunicar por correo electrónico u otras plataformas de mensajería; y operar dispositivos en forma local o remota (por ejemplo marcar teléfonos, controlar iluminación y temperatura, controlar dispositivos de seguridad domésticos, reproducir música o video y semejantes). En una modalidad, el asistente 1002 puede emplearse para iniciar, operar y controlar muchas funciones y aplicaciones disponibles en el dispositivo.
• ofrece recomendaciones personales para actividades, productos, servicios, fuentes de entretenimiento, gestión o manejo de tiempo o cualquier otro tipo de servicios de recomendaciones que se benefician de un diálogo interactivo en lenguaje natural y acceso automatizado a datos y servicios.
De acuerdo con diferentes modalidades, al menos una porción de los diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que se proporcionan por el asistente automatizado inteligente 1002 pueden ser implementados en uno o más sistemas de cliente, en uno o más sistemas de servidor y/o sus combinaciones.
De acuerdo con diferentes modalidades, al menos una porción de los diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que se proporcionan por el asistente 1002 pueden implementarse por al menos una modalidad de un procedimiento de llamada y respuesta automatizado, tal como se ilustra y describe por ejemplo con respecto a la Figura 33.
Adicionalmente, diversas modalidades del asistente 1002 aquí descritas pueden incluir o proporcionar una cantidad de diferentes ventajas y/o beneficios frente a la tecnología de asistente automatizado inteligente existente tal como por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
La integración de habla-a-texto y tecnología de comprensión del lenguaje natural que es restringida por un conjunto de modelos explícitos de dominios, tareas, servicios y diálogos. A diferencia de la tecnología de asistente que intenta implementar un sistema inteligente artificial de propósitos generales, las modalidades aquí descritas pueden aplicar las múltiples fuentes de restricciones para reducir el número de soluciones a un tamaño más tratable. Esto resulta en menos interpretaciones ambiguas del lenguaje, menos dominios o tareas relevantes, y menos formas de hacer operativa la intención en servicios. El enfoque en específicos dominios, tareas y diálogos también hace factible el lograr cobertura en dominios y tareas con vocabulario marcado por humano y cartografías de intención a parámetros de servicio.
' · La capacidad por resolver problemas del usuario al invocar servicios a su nombre por Internet, utilizando APIs. A diferencia de los motores de búsqueda que sólo regresan o proporcionan enlaces ? eslabones y contenido, algunas modalidades de asistentes automatizados 1002 aquí descritos pueden automatizar actividades de investigación y solución de problemas. La capacidad por invocar múltiples servicios para una solicitud determinada también proporciona más amplia funcionalidad al usuario que se logra al visitar un solo sitio, por ejemplo para producir un producto o servicio o encontrar algo que hacer.
· La aplicación de información personal e historia de interacción personal en la interpretación y ejecución de solicitudes de usuario. A diferencia de los motores de búsqueda convencionales o servicios de respuesta de preguntas, las modalidades aqui descritas utilizan información de la historia . de interacción personal (por ejemplo, historia de diálogo, selecciones previas de resultados, y semejantes), contexto físico personal (por ejemplo, ubicación y hora del usuario) , e información personal que se obtiene en el contexto de interacción (es decir, nombre, direcciones de correo electrónico, direcciones físicas, número de teléfono, números de cuenta, preferencias, y semejantes) . Utilizando estas fuentes de información permite por ejemplo,
mejor interpretación de alimentación de usuario (por ejemplo, utilizando historia personal y contexto físico cuando se interpreta lenguaje) ;
resultados más personalizados (por ejemplo, que derivan hacia preferencias o recientes selecciones) ;
eficiencia mejorada para el usuario (por ejemplo, al automatizar etapas que involucran el registro en servicios llenado de formas) .
• El uso de historia de diálogos para interpretar el lenguaje natural de alimentaciones del usuario. Debido a que las modalidades pueden mantener historia personal y aplicar comprensión de lenguaje natural en alimentaciones de usuario, también puede utilizar contexto de diálogo tal como ubicación actual, hora, dominio, etapa de tarea, y parámetros de tarea para interpretar las nuevas alimentaciones. Motores de búsqueda convencionales y procesadores de comandos interpretan al menos una consulta independiente de una historia de diálogos. La capacidad de utilizar historia de diálogos puede hacer posible una interacción más natural, una que semeje una conversación humana normal.
Producir alimentación activa, en donde el asistente 1002 guia en forma activa y crestringe la alimentación del usuario, con base en los mismos modelos e información empleados para interpretar su alimentación. Por ejemplo, el asistente 1002 puede aplicar modelos de diálogo para sugerir siguientes etapas en un diálogo con el usuario, en donde se refina una solicitud; ofrecer completar para alimentación parcialmente escrita con base en posibilidades especificas de contexto y dominio; o utilizar interpretación semántica para seleccionar entre interpretaciones ambiguas de habla como texto o texto como intención.
· El modelado explícito y manejo o gestión dinámica de servicios, con orquestación de servicios robusta y dinámica. La arquitectura de modalidades descritas permite al asistente 1002 hacer una interfase con muchos servicios externos, determinar dinámicamente que servicios pueden proporcionar información para una solicitud de usuario especifica, cartografiar parámetros de la solicitud del usuario a diferentes APIs de servicio, llamar a múltiples servicios a la vez, integrar resultados de múltiples servicios, gentil migración en servicios con falla y/o mantener eficientemente la implementación de servicios como evolucionan sus APIs y capacidades.
• El uso de ontologias activas como un método y aparato para construir asistentes 1002, que simplifica la ingeniería de soporte lógico y mantenimiento de datos de sistemas de asistente automatizado. Las ontologias activas son una integración de ambientes de ejecución y modelado de datos para asistentes. Proporcionan un marco para ligar en conjunto las diversas fuentes de modelos y datos (conceptos de dominio, flujos de tareas, vocabulario, reconocedores de patrón de lenguaje, contexto de diálogo, información personal de usuario y cartografías de solicitudes de dominio y tareas a servicios externos. Las ontologias activas y otras innovaciones arquitectónicas aquí descritas hacen práctico el construir una profunda funcionalidad dentro de dominios, unificar múltiples fuentes de información y servicios, y hacer esto a través de un conjunto de dominios.
En al menos una modalidad, el asistente automatizado inteligente 1002 puede ser operable para utilizar y/o generar diversos tipos diferentes de datos y/u otros tipos de información cuando se realizan tareas y/u operaciones especificas. Esto puede incluir por ejemplo, alimentar datos/información y/o salida de datos/información. Por ejemplo, en al menos una modalidad, el asistente automatizado inteligente 1002 puede ser operable para tener acceso, procesar y/o de otra forma utilizar información de uno o más tipos diferentes de fuentes, tales como por ejemplo, una o más memorias, dispositivos y/o sistemas locales y/o remotos. En forma adicional, en cuando menos una modalidad, el asistente automatizado inteligente 1002 puede ser operable para generar uno o más tipos diferentes de . datos/información de salida, que por ejemplo, pueden almacenarse en memoria de uno o más dispositivos y/o sistemas locales y/o remotos.
Ejemplos de tipos diferentes de información/datos de entrada a los que se pueden tener acceso y/o utilizarse por el asistente automatizado inteligente 1002 pueden 'incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Alimentación por voz: de dispositivos móviles tales como teléfonos móviles y tabletas, computadoras con micrófonos, diademas, Bluetooth, sistemas de control de voz para automóviles, sistemas por telefonía, grabaciones en servicios de respuesta o contestadora, correo de voz por audio en servicios de mensajería integrados, aplicaciones de consumidor con alimentación por voz tal como radio reloj , estación de teléfono, sistemas para control de entretenimiento o teatro en casa, y consolas de juegos.
Alimentación de texto de teclados en computadoras o dispositivos móviles, teclados numéricos en controles remotos u otros dispositivos electrónicos de consumidor, mensajes de correo electrónico que se envían al asistente, mensajes instantáneos o mensajes cortos similares que se envían al asistente, texto recibido de reproductores en ambientes de juegos para múltiples usuarios y texto transmitido en tiempo real en alimentaciones de mensajes.
• Información de ubicación que proviene de sensores o sistemas basados en ubicación. Ejemplos incluyen el Sistema de Localización Global (GPS = Global Positioning System) y GPS Asistido (A-GPS = Assisted GPS) en teléfono móviles. En una modalidad, la información de ubicación se combina con alimentación explícita de usuario. En una modalidad, el sistema de la presente invención es capaz de detectar cuando un usuario está en casa, con base en información de dirección conocida y determinación de ubicación actual. De esta manera, ciertas inferencias pueden realizarse respecto al tipo de información en la que pueda tener interés el Usuario cuando está en casa contra cuando está fuera de casa, así como el tipo de servicios y acciones que deberá ser invocados a nombre del usuario dependiendo de si esté o no en casa.
· Información de la hora del reloj es en dispositivos de cliente. Esto puede incluir por ejemplo, la hora de teléfonos u otros dispositivos cliente que indican la hora local y la zona de tiempo. Además, la hora puede emplearse en el contexto de solicitudes de usuario, tal como por ejemplo, para interpretar frases tales como "en una hora" y "hoy en la noche".
• Brújula, acelerómetro, giroscopio y/o datos de velocidad de recorrido, asi como otros datos de sensor de dispositivos móviles o portátiles o sistemas incrustados tales como el sistema de control de automóvil. Esto también puede incluir datos de ubicación de dispositivos de controles remotos a aparatos y consolas de juegos.
• Hacer clic y selección se menú y otros eventos de una interfase de usuario gráfica (GUI = Graphical User Interface) en cualquier dispositivo que tenga una GUI. Adicionales ejemplos incluyen tocar una pantalla sensible al tacto.
Eventos de sensores y otros activadores desplazados por datos, tales como relojes de alarma, alertas de calendario, activadores de cambio de precio, activadores de ubicación, notificación de opresión sobre un dispositivo de los servidores y semejantes.
La alimentación a las modalidades aquí descritas también incluye el contexto de historia de interacción de usuario, incluyendo historia de solicitudes y diálogos.
Ejemplos de diferentes tipos de datos/información de salida que pueden generarse por asistente automatizado inteligente 1002 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
· Salida de texto que se envia directamente de un dispositivo de salida y/o a la interfase de usuario de un dispositivo
• Texto y gráficos enviados a un usuario por correo electrónico
· Texto y gráficos enviados a un usuario sobre un servicio de mensajería
• Salida de habla, puede incluir uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
Habla sintetizada
- Habla de muestra
Mensajes grabados
Distribución o disposición gráfica de información con fotografías, texto rico, videos, sonidos, e hiperenlaces . Por ejemplo, el contenido generado en un visualizador de la red.
Salida de accionador para controlar acciones físicas en un dispositivo, tal como provocar que se encienda o apague, haga un .sonido, cambio de color, vibre, controle una lámpara, o semejantes.
· Invoque otras aplicaciones en un dispositivo, tal como solicitar una aplicación de cartografía, marcado por voz de un teléfono, enviar un correo electrónico o mensaje instantáneo, reproducir medios, alimentaciones en un calendario, gestionadores o administradores de tareas, y aplicaciones de notas y otras aplicaciones.
• Salida de accionador para controlar acciones físicas a dispositivos conectados o controlados por un dispositivo, tal como operar una cámara remota, controlar una silla de ruedas, reproducir música en bocinas remotas, reproducir videos en exhibidores remotos y semejantes.
Puede apreciarse que el asistente automatizado inteligente 1002 de la Figura 1 no es más que un ejemplo de un amplio intervalo de modalidades de sistema asistente automatizado inteligente que pueden ser implementadas . Otras modalidades del sistema asistente automatizado inteligente (no mostradas) pueden incluir adicionales, menos y/o diferentes componentes/características que las ilustradas, por ejemplo, en la modalidad del sistema asistente automatizado inteligente ejemplar de la Figura 1.
Interacción de Usuario
Ahora con referencia a la Figura 2, se ilustra un ejemplo de una interacción entre un usuario y al menos una modalidad de un asistente automatizado inteligente 1002. El ejemplo de la Figura 2 considera que un usuario está hablando al asistente automatizado inteligente 1002 utilizando el dispositivo de alimentación 1206, que puede ser un mecanismo de alimentación por habla, y la salida es una distribución o disposición gráfica al dispositivo de salida 1207, que puede ser una pantalla con desplazamiento. La pantalla de conversación 101A caracteriza una interfase de usuario de conversación que muestra lo que dijo el usuario 101B ("Quisiera un sitio romántico para comida italiana cerca de mi oficina") y la respuesta del asistente 1002, que es un resumen de sus hallazgos 101C ("Correcto, encontré estos restaurantes italianos que las reseñas dicen que son románticos, cerca de tu trabajo:") y un conjunto de resultados 101D (los primeros tres de una lista de restaurantes se muestran) . En este ejemplo, el usuario hace clic en el primer resultado de una lista, y el resultado se abre automáticamente para revelar más información respecto al restaurante, ilustrado en la pantalla de información 101E. La pantalla de información 101E y la pantalla de conversación 101A pueden aparecer en el mismo dispositivo de salida, tal como una pantalla sensible al tacto u otro dispositivo de exhibición; los ejemplos mostrados en la Figura 2 son dos estados de salida diferente para el mismo dispositivo de salida.
En una modalidad, la pantalla de información 101E muestra información que se obtiene y combina de una variedad de servicios, incluyendo por ejemplo cualquiera o todos los siguientes :
• Direcciones y geolocalizacion de negocios;
• Distancia de la ubicación actual de un usuario;
• Criticas de una pluralidad de fuentes;
En una modalidad, la pantalla de información 101E también incluye algunos ejemplos de servicios qüe puede ofrecer el asistente 1002 a nombre del usuario, incluyendo:
• Marcar un teléfono para llamada al negocio ("llamar");
· Recordar este restaurante para referencia futura
( "guardar" ) ;
• Enviar un correo electrónico a alguien con las direcciones e información respecto a este restaurante ( "compartir" ) ;
· Mostrar la ubicación de cualesquiera direcciones a este restaurante en un mapa ("cartografía");
• Guardar notas personales respecto a este restaurante ("mis notas").
Como se muestra en el Ejemplo de la Figura 2, en una modalidad, el asistente 1002 incluye inteligencia más allá de simples aplicaciones de bases de datos, tales como por ejemplo,
Procesar una declaración de intención en lenguaje natural 101B, no solo palabras clave;
· Inferir intención semántica de esa alimentación de lenguaje, tal como interpretar "sitio de comida italiana" como "restaurantes italianos";
• Conceptualizar intención semántica en una estrategia para utilizar servicios en linea y ejecutar esa estrategia a nombre del usuario (por ejemplo, conceptualizar el deseo de un sitio romántico en la estrategia de verificar sitios de criticas en linea para criticas que describe un sitio como "romántico").
Componentes de Asistente Automatizado Inteligente
De acuerdo con diversas modalidades, el asistente automatizado inteligente 1002 puede incluir una pluralidad de diferentes tipos de componentes, dispositivos, módulos, procesos, sistemas, y semejantes que, por ejemplo, pueden ser implementados y/o presentar o crear una instancia mediante el uso de equipo físico y/o combinaciones de equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, como se ilustra en la modalidad ejemplar de la Figura 1, el asistente 1002 puede incluir uno o más de los siguientes tipos de sistemas, componentes, dispositivos, procesos y semejantes (o sus combinaciones) :
· Una o más ontologías activas 1050;
Uno o varios componentes que producen alimentación activa 1094 (pueden incluir parte de cliente 1094a y la parte de servidor 1094b) ;
• Uno o varios componentes de memoria personal de corto plazo 1052 (pueden incluir la versión maestra 1052b y la memoria intermedia o caché 1052a) ;
Uno o varios componentes de memoria personal de largo plazo 1054 (pueden incluir la versión maestra 1052b y la caché 1052a) ;
¦ Uno o varios componentes de modelos de dominio
1056;
• Uno o varios componentes de vocabulario 1058 (pueden incluir vocabulario completo 1058b y subconjunto 1058a);
· Uno o varios componentes de uno o varios reconocedores de patrón de lenguaje 1060 (pueden incluir la biblioteca completa 1060b y subconjunto 1560a) ;
• Uno o varios componentes interpretadores de lenguaje 1070;
· Bases de datos de entidad de dominio 1072;
• Uno o varios componentes de procesador de flujo de diálogo 1080;
Uno o varios componentes de orquestación de servicios 1082;
. · Uno o varios componentes de servicios 1084;
Uno o varios componentes de modelos para flujo de tareas 1086;
• Uno o varios componentes de modelos para flujo de diálogo, 1087;
· Uno o varios componentes de modelos de servicio 1088;
• Uno o varios componentes de procesador de salida
1090.
Como se describe en conexión con la Figura 7, en ciertas modalidades basadas en cliente/servidor, algunos o todos estos componentes pueden ser distribuidos entre el cliente 1304 y servidor 1340.
Para propósitos de ilustración, al menos una porción de los diferentes tipos de componentes de una modalidad ejemplar especifica de asistencia automatizada inteligente 1002, ahora se describirán con mayor detalle con referencia a la modalidad de asistente automatizado inteligente ejemplar 1002 de la Figura 1.
Ontologías Activas 1050
Las ontologías activas 1050 sirven como una infraestructura unificadora que integra modelos, componentes, y/o datos de otras partes de modalidades de los asistentes automatizados inteligentes 1002. En el campo de ciencias de la información y de computación, las ontologías proporcionan estructuras para datos de representación y conocimiento tales como clases/tipos, relaciones, atributos/propiedades y su e emplificación. Se emplean ontologías, por ejemplo para construir modelos de datos y conocimiento. En algunas modalidades del sistema automatizado inteligente 1002, las ontologías son parte de la estructura de modelado en la que se construyen modelos tales como modelos de dominio.
Dentro del contexto de la presente invención, una "ontologia activa" 1050 también puede servir como un ambiente de ejecución, en donde elementos .de procesamiento distintos se disponen en una forma tipo ontologia (por ejemplo, tienen distintos atributos y relaciones con otros elementos de procesamiento) . Estos elementos de procesamiento llevan a cabo al menos algunas de las tareas del asistente automatizado inteligente 1002. Cualquier cantidad de ontologias activas 1050 puede proporcionarse.
En al menos una modalidad, las ontologias activas 1050 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como, por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones):
• Actuar como un ambiente de modelado y desarrollo, modelos y datos integrados de diversos componentes de modelos y datos, incluyendo pero no limitados a
Modelos de dominio 1056
- Vocabulario 1058
Base de datos de entidad de dominio 1072 Modelos de flujo de tarea 1086
Modelos de flujo de diálogo 1087
Modelos de capacidad de servicio 1088
· Actuar como un ambiente de modelado de datos en donde herramientas de edición basadas en ontología pueden operar para desarrollar nuevos modelos, estructuras de datos, esquemas de bases de datos y representaciones.
• Actuar como un ambiente de ejecución en vivo, valores de e emplificación para elementos de dominio 1056, tareas 1086, y/o modelos de diálogo 1087, reconocedores de patrón de lenguaje y/o vocabulario 1058, e información especifica de usuario tal como la que se encuentra en memoria personal de corto plazo 1052, memoria personal de largo plazo 1054 y/o los resultados de orquestación de servicios 1182. Por ejemplo, algunos nodos de una ontología activa pueden corresponder a conceptos de dominio tales como restaurant y su nombre restaurant de propiedad. Durante la ejecución en vivo, estos nodos de ontología activos pueden ser instalados con la identidad de una entidad de restaurant particular y su nombre, y como su nombre corresponde a palabras en una expresión de alimentación en lenguaje natural. De esta manera en esta modalidad, la ontología activa sirve tanto como un ambiente de modelado que específica el concepto que los restaurants son entidades con identidades que tienen nombres y para almacenar enlaces dinámicos de esos nodos de modelado con datos de bases de datos de entidad y análisis sintácticos del lenguaje natural.
• Habilitar la comunicación y coordinación entre componentes y elementos de procesamiento de un asistente automatizado inteligente, tal como por ejemplo, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
o Uno o varios componentes para producir alimentación activa 1094
- Uno o varios componentes para interpretación de lenguaje 1070
Uno o varios componentes de procesadores de flujo de diálogo 1080
Uno o varios componentes para orquestación de servicios 1082
Uno o varios componentes de servicios 1084. En una modalidad, al menos una porción de las funciones, operaciones, acciones y/u otro características de ontologías activas 1050 aquí descritas pueden ser implementadas, al menos en parte utilizando diversos métodos y aparatos descritos en la Solicitud de Patente de los E.U.A. Número de Serie 11/518,292 para "Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant", presentada en septiembre 8, 2006.
En al menos una modalidad, una instancia determinada de ontología activa 1050 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de la información de base de datos, por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por ontologias activas 1050 pueden incluir, pero no están limitados a uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
· Datos estáticos disponibles de uno ó más componentes del asistente automatizado inteligente · 1002 ;
• Datos que son ejemplificados dinámicamente por sesión de usuario, por ejemplo pero no limitados a, mantener el estado de alimentaciones y salidas especificas de usuario intercambiadas entre componentes del asistente automatizado inteligente 1002, los contenidos de memoria personal de corto plazo, las inferencias realizadas de estados de la sesión de usuario y semejantes.
De esta manera, ontologias activas 1050 se emplean para unificar elementos de diversos componentes en el asistente automatizado ' inteligente 1002. Una ontologia activa 1050 permite a un autor, diseñador o constructor de sistema, integrar componentes de manera tal que los elementos de un componente se identifican con elementos de otros componentes. El autor, diseñador o constructor de sistema de esta manera puede combinar e integrar los componentes en forma más fácil.
Ahora con referencia a la Figura 8, se ilustra un ejemplo de un fragmento de una ontologia activa 1050 de acuerdo con una modalidad. Este ejemplo se pretende que ayude a ilustrar algunos de los diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por ontologias activas 1050.
La ontología activa 1050 en la Figura 8 incluye representaciones de un restaurant y un evento de comida. En este ejemplo, un restaurant es un concepto 1610 con propiedades tales como su nombre 1612, tipos de comidas servidas 1615, y su ubicación 1613, que a su vez puede ser modelado como un nodo estructurado con propiedades para dirección de calle 1614. El concepto de un evento de comida puede ser modelado como un nodo 1616 incluyendo un evento de cena formal 1617 (con tamaño 1619) y periodo de tiempo 1618.
• Ontologias activas puede incluir y/o hacer referencia a modelos de dominio 1056. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra un modelo de dominio de salir a cenar 1622 ligado al concepto de restaurant 1610 y el concepto de evento de comida 1616. En este caso, la ontología activa 1050 incluye el modelo de dominio de salir a cenar 1622; específicamente, al menos dos nodos de ontología activa 1050, es decir restaurant 1610 y evento de comida 1616, también se incluyen en y/o refieren por el modelo de. dominio de salir a cenar 1622. Este modelo de dominio representa, entre otras cosas, la idea de que salir a cenar involucra un evento dé comida que ocurre en restaurants. Los nodos de ontología activa restaurant 1610 y evento de comida 1616 también se incluyen y/o son referidos por otros componentes del asistente automatizado inteligente, como se muestra por las lineas punteadas en la Figura 8.
• Ontologias activas puede incluir y/o hacer referencia a los modelos de flujo de tareas 1086. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra un modelo de flujo de tareas para planeacion de eventos 1630, que modela la planeacion de eventos independiente de dominios, aplicado a un tipo de evento especifico de dominio: evento de comida 1616. Aquí, la ontologia activa 1050 incluye modelo de flujo de tareas de planeacion de eventos generales 1630, que comprende nodos que representan eventos y otros conceptos involucrados en su planeacion. La ontologia activa 1050 también incluye el nodo evento de comida 1616, que es un tipo de evento particular. En este ejemplo, el evento de comida 1616 se incluye o es referido tanto por el modelo de dominio 1622 como el modelo de flujo de tareas 1630, y ambos de estos modelos se incluyen en y/o se refieren por la ontologia activa 1050. De nuevo, el evento de comida 1616 es un ejemplo de cómo las ontologias activas pueden unificar elementos de diversos componentes incluidos y/o referidos por otros .componentes del asistente automatizado inteligente, como se muestra por las lineas punteadas en la Figura 8.
• Ontologias activas puede incluir y/o hacer referencia a los modelos de flujo de diálogos 1087. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra un modelo de flujo de diálogos 1642 para obtener los valores de restricciones requeridos para una transacción ejemplificada o representada en el tamaño de parte de restricción como se representa en el concepto 1619. De nuevo, la ontologia activa 1050 proporciona un marco o estructura para relacionar y unificar diversos componentes tales como modelos de flujo de diálogo 1087. En este caso., el modelo de flujo de diálogo 1642 tiene un concepto general de una restricción que es ejemplificada o representada en este ejemplo particular al tamaño de grupo de nodo de ontologia activa 1619. Este modelo de flujo de diálogo particular 1642 opera en la abstracción de restricciones, independientemente del dominio. La ontologia activa 1050 representa la propiedad de tamaño del grupo 1619 del nodo de grupo 1617, que se relaciona al nodo de evento de comida 1616. En esta modalidad, el asistente automatizado inteligente 1002 utiliza la ontologia activa 1050 para unificar el concepto de restringir en el modelo de flujo de diálogo 1642 con la propiedad del tamaño de grupo 1619 como parte de un enjambre de nodos que representan el concepto de evento de comida 1616, que es parte del modelo de dominio 1622 para salir a cenar.
• Las ontologias activas puede incluir y/o hacer referencia a modelos de servicio 1088. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra un modelo de un servicio de reservación en restaurant 1672 asociado con la etapa de flujo de diálogo para obtener valores requeridos para que ese servicio realice una transacción. En este caso, el modelo de servicio 1672 para un servicio de reservación de restaurant especifica que una reservación requiere un valor para el tamaño del grupo 1619 (el número de personas que participan en una mesa a reservar) . El concepto tamaño de grupo 1619, que es parte de la ontologia activa 1050, también se liga o relaciona a un modelo de flujo de diálogo general 1642 para preguntar al usuario respecto a las restricciones para una transacción; en este caso, el tamaño de grupo es una restricción requerida para el modelo de flujo de diálogos 1642.
Ontologias activas pueden incluir y/o hacer referencia a la base de datos de entidad de dominio 1072. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra una base de datos de entidad de dominio o de restaurants 1652 asociados con el nodo de restaurant 1610 en la ontologia activa 1050. La ontologia activa 1050 representa el concepto general de restaurant 1610, como puede emplearse por los diversos componentes de asistente automatizado inteligente 1002, y es representado por datos respecto a restaurants específicos en la base de datos de restaurant 1652.
• Las ontologias activas puede incluir y/o hacer referencia a bases de datos de vocabulario 1058. Por ejemplo, la Figura 8 ilustra una base de datos de vocabulario de tipos de cocina 1662, tales como italiana, francesa y semejantes y las palabras asociadas con cada cocina tal como "francesa", "continental", "provincial", y semejantes. La ontologia activa 1050 incluye nodo de restaurant 1610, que se relaciona' al nodo de servicio de tipos de cocina 1615, asociado con la representación de los tipos de cocina en la base de datos de tipos de cocina 1662. Una entrada especifica en la base de datos 1662 para un tipo de cocina, tales como "francesa", de esta manera se relaciona a través de la ontologia activa 1050 como un ejemplo del concepto de tipos de cocina servidos 1615.
• Las ontologias activas pueden incluir y/o hacer referencia a cualquier base de datos que puedan ser cartografiada a conceptos u otras representaciones en la ontologia 1050. Las bases de datos de entidad de dominio 1072 y las bases de datos de vocabulario 1058 son solamente dos ejemplos de cómo la ontologia activa 1050 puede integrar bases de datos entre si y con otros componentes del asistente automatizado 1002. Las ontologias activas permiten que el autor, diseñador o constructor del sistema especifique una cartografía no trivial entre representaciones en la base de datos y representaciones en la ontologia 1050. Por ejemplo, los esquemas de bases de datos para bases de datos de restaurants 1652 pueden representar un restaurant como una tabla de sartas y números, o como una proyección de una base de datos de negocios más grande, o cualquier otra representación adecuada para la base de datos 1652. En este ejemplo la ontologia activa 1050, el restaurant 1610 es un nodo de concepto con propiedades y relaciones, organizadas de manera diferente de las tablas de bases de datos.. En este ejemplo, los nodos de ontologia 1050 se asocian con elementos de los esquemas de bases de datos. La integración de bases de datos y ontologia 1050 proporciona una representación unificada para interpretar y actuar en entradas de datos especificas en las bases de datos, en términos de conjuntos más grandes de modelos y datos en la ontologia activa .1050. Por ejemplo, la palabra "francesa" puede ser una entrada en la base de datos de tipos de cocinas 1662. Debido a que en este ejemplo, la base de datos 1662 se integra en la ontologia activa 1050, la misma palabra "francesa" también tiene una interpretación como un tipo de cocina posible que se sirve en un restaurant, involucrado en planeación de eventos de comidas, y este tipo de cocina sirve como una restricción para utilizar cuando se -utilizan servicios de reservación en restaurants, y asi en adelante. Las ontologias activas pueden de esta manera integrar bases de datos en el ambiente de modelado y ejecución para operar en forma interactiva con otros componentes del asistente automatizado 1002.
Como se describió anteriormente, la ontologia ' activa 1050 permite que el autor, diseñador o constructor de sistema integre componentes; de esta manera, en el ejemplo de la Figura 8, los elementos de un componente tal como restricción en el modelo de flujo de diálogo 1642 pueden ser identificados con elementos de otros componentes tales como parámetros requeridos del servicio de reservación de restaurant 1672.
Las ontologias activas 1050 pueden ser incorporadas por ejemplo como configuraciones de modelos, bases de datos, y componentes en los cuales relaciones entre modelos, bases de datos y componentes son cualquiera de:
• contención y/o inclusión;
• relación con enlaces y/o indicadores;
interfase sobre APIs, tanto interna a un programa como entre programas.
Por ejemplo, ahora con referencia a la Figura 9, se muestra un ejemplo de una modalidad alterna del sistema asistente automatizado inteligente 1002, en donde los componentes de modelos de dominio 1056, vocabulario 1058, reconocedores de patrón de lenguaje 1060, memoria personal de corto plazo 1052 y memoria personal de largo plazo 1054, se organizan bajo un contenedor común asociado con la ontologia activa 1050 y otro componentes tales como uno o varios componentes para producir alimentación activa 1094, interpretador de lenguaje 1070 y procesador de flujo de diálogo 1080 se asocian con ontologia activa 1050 mediante relaciones API.
Uno o varios componentes para, producir alimentación activa 1094
En al menos una modalidad, uno o varios componentes para producir alimentación activa 1094 (que, como se describió anteriormente, pueden ser implementados en una configuración autónoma o en una configuración que incluye tanto como componentes de servidor como cliente) pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
Producir, facilitar y/o procesar alimentación del usuario o el ambiente del usuario, y/o información respecto a sus necesidades o solicitudes. Por ejemplo, si el usuario busca un restaurant, el módulo que produce alimentación puede obtener información' respecto a las restricciones o preferencias del' usuario por ubicación, hora, tipo de cocina, precio y así en adelante.
· Facilitar diferente tipos de alimentación de diversas fuentes, tal como por ejemplo, una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
alimentación de teclados o cualquier otro dispositivo de alimentación que genere texto
- alimentación de teclados en interfases de usuario que ofrecen terminación sugerida en forma dinámica de alimentación parcial
alimentación de sistemas de alimentación de voz o habla
- alimentación de interfases de usuario Gráficas
(GUIs) en donde los usuarios hacen clic, seleccionan, o de otra forma manipulan directamente objetos gráficos para indicar selecciones
alimentación de otras aplicaciones que generan texto y lo envían al asistente automatizado, incluyendo correo electrónico, mensajería de texto u otras plataformas de comunicaciones de texto
Al realizar la producción de alimentación activa, la asistente 1002 es capaz de aclarar la intención en una fase previa del procesamiento de alimentación. Por ejemplo, en una modalidad en donde se proporciona alimentación por habla, la forma de onda puede enviarse a un servidor 1340 en donde se extraen las palabras, y se realiza la interpretación semántica. Los resultados de esta interpretación semántica pueden entonces ser utilizados para desplazar la producción de alimentación activa, que puede ofrecer al usuario palabras candidato alternas para seleccionar con base en su grado de ajuste semántico así como correspondencia fonética.
En al menos una modalidad, el o los componentes para producir alimentación activa 1094, guían en forma activa, automática y dinámica al usuario hacia alimentaciones que pueden ser accionadas por uno o más de los servicios ofrecidos por las modalidades del asistente 1002. Ahora con referencia a la Figura 10, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un método de operación para el o los componentes que producen alimentación activa 1094 de acuerdo cón una modalidad.
El procedimiento empieza en 20. En la etapa 21, el asistente 1002 puede ofrecer interfases en uno o más canales de alimentación. Por ejemplo, una interfase de usuario puede ofrecer al usuario opciones para hablar, escribir, tocar o dar un ligero golpe en cualquier etapa de una interacción de conversación. En la etapa 22, el usuario elige un canal de alimentación al iniciar la alimentación en una modalidad, tal como al oprimir un botón para empezar a grabar habla o sacar una interfase para escribir.
En al menos una modalidad, el asistente 1002 ofrece sugerencia predefinidas para la modalidad selecta 23. Esto es, ofrece opciones 24 que son relevantes en el contexto actual antes de que el usuario proporcione cualquier alimentación en esa modalidad. Por ejemplo, en una modalidad de alimentación de texto, el asistente 1002 puede ofrecer una lista de palabras comunes que empiecen solicitudes o comandos de texto tales como, por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) : verbos imperativos (por ejemplo, encontrar, comprar, reservar, obtener, llamar, verificar, programar y semejantes) , pronombres (por ejemplo, restaurants, películas, eventos, negocios y semejantes) , u opción de tipo menú, de nombrar dominios de discurso (por ejemplo, meteorológico, deportes, noticias y semejantes) .
Si el usuario selecciona una de las opciones predefinidas en 25, y se ajusta una preferencia para auto presentación 30, el procedimiento puede regresar inmediatamente. Esto es similar a la operación de una selección de menú convencional.
Sin embargo, la opción inicial puede tomarse como alimentación parcial, o el usuario puede haber empezado a suministrar una alimentación parcial 26. En cualquier punto de la alimentación, en al menos una modalidad, el usuario puede seleccionar el indicar que la alimentación parcial está completa 22, lo que provoca que regrese el procedimiento.
En 28, la última alimentación, ya sea selecta o suministrada, se agrega a la alimentación acumulativa.
En 29, el sistema sugiere las siguientes alimentaciones posibles que son relevantes dada la actual alimentación y otras fuentes de restricciones en lo que constituye alimentación relevante y/o significativa.
En al menos una modalidad, las fuentes de restricciones en la alimentación de usuario (por ejemplo, que se emplean en las etapas 23 y 29) son uno o más de diversos modelos y fuentes de datos que pueden incluirse en el asistente 1002, que pueden incluir, pero no están limitadas a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Vocabulario 1058. Por ejemplo, palabras o frases que corresponden a la alimentación actual pueden ser sugeridas. En al menos una modalidad, el vocabulario puede ser asociado con cualquiera o uno o más nodos de ontologias activas, modelos de dominio, modelos de tarea, modelos de diálogo y/o modelos de servicio.
· Modelos de dominio 1056, que pueden restringir las alimentaciones que pueden instanciar o de otra forma ser consistentes con el modelo de dominio. Por ejemplo, en al menos una modalidad, los modelos de dominio 1056 puede emplearse para sugerir conceptos, relaciones, propiedades y/o distancias que serán consistentes con la alimentación actual.
• Reconocedores de patrón de lenguaje 1060, que puede emplearse para reconocer idiomas, frases, construcciones gramáticas, u otros patrones en la alimentación actual y utilizarse para sugerir el llenado del patrón.
· Base de datos de entidad de- dominio 1072, que pueden emplearse para sugerir entidades posibles en el dominio que corresponden a la alimentación (por ejemplo, nombres de negocios, nombres de películas, nombres de eventos y semej antes ) .
· Memoria de corto plazo 1052, que puede emplearse para acoplar a cualquier alimentación previa o porción de alimentación, previa, y/o cualquier otra propiedad o hecho respecto a la historia de interacción con un usuario. Por ejemplo, la alimentación parcial puede acoplarse contra ciudades que el usuario ha encontrado en una sesión, ya sea en forma hipotética (por ejemplo, mencionadas en consultas) y/o en forma física (por ejemplo, como se determina por sensores de ubicación) .
• En al menos una modalidad, paráfrasis semánticas de recientes alimentaciones, solicitud o resultados pueden acoplarse contra la alimentación actual. Por ejemplo, si el usuario previamente ha solicitado "música en vivo" y obtenido en listas de conciertos, y después descrito "música" en un ambiente que produce alimentación activa, las sugerencias pueden incluir "música en vivo" y/o "conciertos".
• Memoria personal de largo plazo 1054, que puede emplearse para sugerir acoplar ítems de la memoria de largo plazo. Estos ítems de "acoplamiento pueden incluir, por ejemplo uno o más o cualquier combinación de: entidades de dominio que se guardan (por ejemplo, restaurants, películas, teatros, lugares de reunión o espacios "favoritos" y semejantes), cosas por hacer, citar ítems, entradas de calendario, nombres personas en contactos/libretas de direcciones, nombres de calles o ciudades mencionadas en contactos/libretas de direcciones y semejantes.
• Modelos de flujo de tareas 1086, que pueden emplearse para sugerir alimentaciones con base en las siguientes etapas posibles de un flujo de tarea.
• Modelos de flujo de diálogos 1087, que pueden emplearse para sugerir alimentaciones con base en las siguientes etapas posibles de un flujo de diálogos.
• Modelos de capacidad de servicio 1088, que pueden emplearse para sugerir servicios posibles para emplear por nombre, categoría, capacidad o cualquier otra propiedad en el modelo. Por ejemplo, un usuario puede escribir parte del nombre de un sitio de reseña preferido y el asistente 1002 puede sugerir un comando completo para consultar ese sitio revisión, para revisar.
En al menos una modalidad, el o los componentes ' para producir alimentación activa 1094 presentan al usuario una interfase de conversación, por ejemplo una interfase en que el usuario y el asistente se comunican por expresiones en ambos sentidos en una forma de conversación. El o los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden se operables para realizar y/o implementar diversos tipos de interfases de conversación.
En al menos una modalidad, el o los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden ser Operables para realizar y/o implementar diversos tipos de interfases de conversación en las que el asistente 1002 utiliza capas de la conversación para pedir información del usuario de acuerdo con modelos de diálogo. Modelos de diálogo pueden representar un procedimiento para ejecutar un diálogo, tales como por ejemplo una serie de etapas requeridas para producir la información requerida para realizar un servicio.
En al menos una modalidad, el o los componentes para producir alimentación activa 1094 ofrece restricciones y guia al usuario en tiempo real, mientras que el usuario está a la mitad de escribir, hablar o de otra forma crear alimentación. Por ejemplo, la producción activa puede guiar al usuario para escribir alimentaciones de texto que son reconocibles por una modalidad del asistente 1002 y/o que se les puede dar servicio por uno o más servicios ofrecidos por modalidades de asistente 1002. Esta es una ventaja frente a espera pasiva por alimentación no restringida de un usuario debido a que permite que los esfuerzos del usuario · se enfoquen en alimentaciones que puedan o pueden ser útiles, y/o permiten que modalidades del asistente 1002 apliquen sus interpretaciones de la alimentación en tiempo real a medida que el usuario las suministra.
Al menos una porción de las funciones, operaciones, acciones y/u otras características de la producción de alimentación activa aquí descrita, pueden ser implementadas al menos en parte utilizando diversos métodos y aparatos descritos en la Solicitud de Patente de los E.U.A. Número de Serie 11/518,292 para "Method and Apparatus for Building an Intelligent Automated Assistant", presentada en septiembre 8, 2006.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos del o de los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden implementarse en forma concurrente y/o iniciarse por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos diferentes o instancias del o de los componentes para producción de alimentación activa 1094 pueden iniciarse en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos de diferentes de criterios umbrales mínimos para activar el inicio de cuando menos una instancia del o de los componentes para producir alimentación activa 1094. Diverso ejemplos de condiciones o eventos que pueden activar el inicio y/o implementación de uno o más hilos o instancias diferentes del o de los componentes de producir alimentación activa 1094 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Inicio de sesión de usuario. Por ejemplo, cuando la sesión de usuario empieza o inicia una aplicación que es una modalidad del asistente 1002, la inferíase puede ofrecer la oportunidad que el usuario inicie la alimentación, por ejemplo, al oprimir un botón para iniciar un sistema de alimentación por habla o hacer clic en un campo de texto, para iniciar una sesión de alimentación de texto.
· Alimentación de usuario detectada.
• Cuando el asistente 1002 pide explícitamente al usuario alimentación, como cuando solicita- una respuesta a una pregunta u ofrece un menú de siguientes etapas de las que se elige.
· Cuando el asistente 1002 ayuda al usuario realizar una transacción y recolecta datos para esta transacción, es decir, llenado en una forma.
En al menos una modalidad, una instancia determinada del o de los componentes para producción de alimentación activa 1094 pueden tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por. el o los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
· base de datos de palabras posibles para utilizar en una alimentación textual;
• gramática de frases posibles para utilizar en mención como alimentación de texto;
• base de datos de interpretaciones posibles de alimentación de habla;
• base de datos de alimentaciones previas de un usuario o de otros usuarios;
• datos de cualquiera de los diversos modelos y fuentes de datos que pueden ser parte de modalidades del asistente 1002, que pueden incluir, pero no están limitadas a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Modelos de dominio 1056;
• Vocabulario 1058;
• Reconocedores de patrón de lenguaje 1060;
• Base de datos para entidad de dominio 1072;
• Memoria de corto plazo 1052;
• Memoria personal de largo plazo 1054;
• Modelos de flujo de tareas 1086;
• Modelos de flujo de diálogo 1087;
• Modelos de capacidad de servicio 1088.
De acuerdo con diferentes modalidades, el o los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden aplicar procedimientos para producir alimentación activa, a por ejemplo uno o más de los siguientes (p sus combinaciones) :
• alimentación escrita;
• alimentación de habla;
• alimentación de interfases de usuarios gráficas (GUIs), incluyendo gestos;
· alimentación .de sugerencias ofrecidas en un diálogo; y
• eventos de ambientes de computación y/o detectados .
Producir Alimentación Escrita Activa
Ahora con referencia a la Figura 11, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un método para producir alimentación escrita activa de acuerdo con una modalidad.
El método empieza en 110. El asistente 1002 recibe en 111 alimentación de texto parcial, por ejemplo mediante el dispositivo de alimentación 1206. La alimentación de texto parcial puede incluir, por ejemplo los caracteres que se han escrito hasta el momento en un campo de alimentación de texto. En cualquier momento, un usuario puede indicar que la alimentación escrita está completa 112, tal como por ejemplo al presionar la tecla Entrada. Si no está completa, un generador de sugerencias 114 genera sugerencias candidato 116. Estas sugerencias pueden ser sintácticas, semánticas y/u otros tipos de sugerencia con base en las fuentes de información o las restricciones aqui descritas. Si la sugerencia se elige 118, la alimentación se transforma en 117 para incluir la sugerencia selecta.
En al menos una modalidad, las sugerencias pueden incluir extensiones a la alimentación actual. Por ejemplo, una sugerencia para "rest" pueden ser "restaurants" .
En al menos una modalidad, las sugerencias pueden incluir reemplazo de partes de la alimentación actual. Por ejemplo, una sugerencia para "rest" puede ser "sitios para comer" .
En al menos una modalidad, las sugerencias pueden incluir reemplazar y redactor de nuevo partes de la alimentación actual. Por ejemplo, si la alimentación actual es "encontrar restaurantes de estilo" una sugerencia puede ser "italiano" y cuando se elige la sugerencia, toda la alimentación puede ser reescrita de nuevo "encontrar restaurantes italianos".
En al menos una modalidad, la alimentación resultante que se regresa se anota en 119, de manera tal que la información respecto a la cual se realizaron selecciones-en 118 se conserva junto con la alimentación de texto. Esto permite que por ejemplo los conceptos o entidades semánticas subyacentes a una sarta asociada con la sarta cuando se regresa, que mejora la precisión de la interpretación de lenguaje subsecuente.
Ahora con referencia a las Figuras 12 a 21, sé muestran tomas de pantalla que ilustran algunas porciones de algunos de los procedimientos para producción de alimentación escrita activa de acuerdo con una modalidad. Las tomas de pantalla ilustran un ejemplo de una modalidad de asistente 1002 como se implemeñta en un teléfono inteligente tal como iPhone disponible de Apple Inc., de Cupertino, California. La alimentación se proporciona a este dispositivo mediante una pantalla táctil, incluyendo la funcionalidad de teclado en pantalla. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que las tomas de pantalla ilustran una modalidad que solamente es ejemplar, y que las técnicas de la presente invención pueden ser implementadas en otros dispositivos y utilizando otras distribuciones, y arreglos.
En la Figura 12, la pantalla 1201 incluye un conjunto de sugerencias de nivel superior 1202 que se ilustran cuando no se ha proporcionado alimentación en el campo 1203. Esto corresponde a la etapa sin alimentación 23 de la Figura 10 aplicada a la etapa 114 de la Figura 11, en donde no hay alimentación.
En la Figura 13, la pantalla 1301 ilustra un ejemplo del uso de vocabulario para ofrecer terminaciones sugeridas 1303 de alimentación parcial de usuario 1305 que se suministran en el campo 1203 utilizando el teclado en pantalla 1304. Estas terminaciones sugeridas 1303 pueden ser parte de la función de producir alimentación activa 1094. El usuario ha suministrado alimentación de usuario parcial 1305 incluyendo la sarta "cora". El componente vocabulario 1058 ha proporcionado una cartografía de esta sarta en tres tipos diferentes de instancias, que se citan como terminaciones sugeridas 1303: la frase "eventos de comunidad y locales" es una categoría del dominio de eventos; "cámaras de comercio" es una categoría del dominio de búsqueda de negocios local, y "Centro de Comunidad Judía" es el nombre de una instancia de negocios locales. El componente de vocabulario 1058 puede proporcionar la búsqueda de datos y gestión o manejo de espacios de nombres como estos. El usuario puede tocar el botón Ir 1306 para indicar que ha terminado de suministrar la alimentación; esto provoca que el asistente 1002 proceda con la sarta de texto completa como una unidad de alimentación de usuario.
En la Figura 14, la pantalla 1401 ilustra un ejemplo en el que terminaciones semánticas sugeridas 1303 para una sarta parcial "wh" (por la versión en inglés "what" o "where", en español equivaldría a "que/donde" 1305 incluye frases completas con parámetros descritos. Estos tipos de sugerencias pueden habilitarse por el uso de uno o más de diversos modelos y fuentes de restricciones de alimentación aquí descritos. Por ejemplo, en una modalidad mostrada en la Figura 14, "que sucede en la ciudad" es una producción activa del parámetro de ubicación del dominio de Eventos Lócales; "donde es nombre de negocios" es una producción activa de la restricción de Nombre de Negocios del dominio de Búsqueda de Negocios Local; "que se muestra en el nombre de reunión" es una producción activa de la restricción Lugar de Reunión -del dominio de Eventos Locales; y "que se está presentando en el cine" es una producción activa de la restricción Nombre de Cine del dominio de Eventos Locales. Estos ejemplos ilustran que las terminaciones sugeridas son generadas por modelos en vez de simplemente tomadas de una base de datos de consultas previamente suministradas.
En la Figura 15, la pantalla 1501 ilustra una continuación del mismo ejemplo, después de que el usuario ha proporcionado texto adicional 1305 en el campo 1203. Terminaciones sugeridas 1303 se actualizan para corresponder al texto adicional 1305. En este ejemplo, datos de la base de datos de entidad de dominio 1072 se emplearon: lugares de reunión cuyo nombre empieza con "f". Hay que notar que este es un conjunto de sugerencias significativamente más pequeño y semánticamente más relevante que todas las palabras que empiezan con "f". De nuevo, las sugerencias se generan al aplicar un modelo, en este caso el modelo de dominio que representa Eventos Locales que suceden en los Lugares de Reunión, que son Negocios con Nombres. Las sugerencias producen en forma activa alimentaciones que puedan hacer entradas potencialmente significantes cuando se utiliza un Servicio de Eventos Locales.
En la Figura 16, la pantalla 1601 ilustra una continuación del mismo ejemplo, después de que el usuario ha seleccionado una o más terminaciones sugeridas 1303. La producción activa continua al avisar al usuario que especifique más el tipo de información deseada, aguí al presentar un número de especificadores 1602 de los cuales puede seleccionar el usuario. En este ejemplo, estos especificadores se generan por el dominio, flujo de tareas, y modelos de flujo de diálogo. El Dominio es Eventos Locales, que incluye Categorías de eventos que suceden en las Fechas en Sitios y tienen Nombres de Eventos y Ejecutantes de Características. En esta modalidad, el hecho de que estas cinco opciones se ofrezcan al usuario, se genera del modelo de Flujo de Diálogo que indica que a los usuarios se les preguntarán Restricciones que aún no hayan proporcionado y del Modelo de Servicio que indica que estas cinco Restricciones son parámetros a servicios .de Eventos Locales disponibles al asistente. Incluso la selección de frases preferidas para utilizar como especificadores, tales como "por categorías" y "caracterizado", se generan de las bases de datos de Vocabulario de Dominio.
En la Figura 17, la pantalla 1701 ilustra una continuación del mismo ejemplo, después de que el usuario ha seleccionado uno de los especificadores 1602.
En la Figura 18, la pantalla 1801 ilustra una continuación del mismo ejemplo, en donde el especificador selecto 1602 se ha agregado al campo 1203, y se presentan adicionales especificadores 1602. El usuario puede seleccionar uno de los especificadores 1602 y/o proporcionar alimentación de texto adicional por el teclado 1304.
En la Figura 19, la pantalla 1901 ilustra una continuación del mismo ejemplo, en donde el especificador selecto 1602 se ha agregado al campo 1203, y aún más no se presentan los especificadores 1602. En este ejemplo, restricciones previamente suministradas no se producen en forma activa de manera redundante.
En la Figura 20, la pantalla 2001 ilustra una continuación del mismo ejemplo, en donde el usuario ha tocado el botón Ir 1306. La alimentación del usuario se muestra en la casilla 2002, y un mensaje se ilustra en la casilla 2003, proporcionando retroalimentación al usuario respecto a la consulta que se realiza en respuesta a la alimentación del usuario.
En la Figura 21, la pantalla 2101 ilustra una continuación del mismo ejemplo, en donde se han encontrado resultados. El mensaje se muestra en la casilla 2102. Los resultados 2103, incluyendo elementos de alimentación permiten que el usuario vea más detalles, guarde el evento identificado, compre boletos, agregue notas o semejantes.
En ' una pantalla 2101, y otras y otras pantallas exhibidas, son desplazables, permiten al usuario avanzar desplazando hacia arriba para ver la pantalla 2001 u otras pantallas previamente presentadas, y hacer cambios a la consulta si se desea.
Producción de Alimentación de Habla Activa
Ahora con referencia a la Figura 22, se ilustra un diagrama de flujo que presenta un método para producir alimentación activa para alimentación de voz o habla, de acuerdo con una modalidad.
El método empieza en 221. El asistente 1002 recibe en 121 la alimentación de voz o habla en la forma de una señal auditiva. Un servicio de habla-a-texto 122 o procesador genera un conjunto de interpretaciones de texto candidato 124 de la señal auditiva. En una modalidad, el servicio de habla-a-texto 122 se implementa utilizando por ejemplo, el Nuance Recognizer, disponible de Nuance Communications, Inc. de Burlington, MA.
En una modalidad, el asistente 1002 emplea los modelos de lenguaje estadístico para generar interpretaciones de texto candidato 124 de la alimentación de habla 121.
Además, en una modalidad, los modelos de lenguaje estadístico se ajustan para buscar palabras, nombres y frases que ocurren en los diversos modelos de asistente 1002 ilustrados en la Figura 8. Por ejemplo, en al menos una modalidad, los modelos de lenguaje estadístico son palabras, nombres y frases dadas de algunos o todos de: modelos de dominio 1056 (por ejemplo, palabras y frases referentes a restaurante y eventos de comidas) , modelos de flujos de tareas 1086 (por ejemplo, palabras y frases referentes a planeación de un evento) , modelos de flujo de diálogo 1087 (por ejemplo, palabras y frases relacionadas a las restricciones que se requieren para recolectar las alimentaciones para una reservación de restaurante) , bases de datos de entidad de dominio 1072 (por ejemplo, nombres de restaurantes) , base de datos de vocabulario 1058 (por ejemplo, tipos de cocina), modelos de servicio 1088 (por ejemplo, nombres de servicio que se proporcionan tales como OpenTable) , y/o cualesquiera palabras, nombres o frases asociadas con cualquier nodo de ontologia activa 1050.
En una modalidad, los modelos de lenguaje estadístico también se ajustan para buscar palabras, nombres y frases de la memoria personal de largo plazo 1054. Por ejemplo, los modelos de lenguaje estadístico pueden dar texto de cosas que hacer, ítems de listas, notas personales, entradas de calendario, nombres de personas en contactos/ libretas de direcciones, direcciones de correo electrónico, nombres de calle o ciudad mencionados en los contactos/ libretas de direcciones, y semejantes.
Un componente de clasificación u ordenamiento, analiza las interpretaciones candidato 124 y las clasifica u ordena en 126 de acuerdo con que también ajustan modelos sintácticos y/o semánticos del asistente automatizado inteligente 1002. Cualquier fuente de restricciones en la alimentación del usuario puede 'emplearse. Por ejemplo, en una modalidad, el asistente 1002 puede clasificar la salida del intérprete de habla-a-texto de acuerdo con que también las interpretaciones se analizan sintácticamente en un sentido semántico y/o sintáctico, un modelo de dominio, modelo de flujo de tareas y/o modelo de diálogo, y/o semejantes: evalúa qué también diversas combinaciones de palabras en las interpretaciones de texto 124 ajustarán a los conceptos, relaciones, entidades, y propiedades de ontologia activa 1050 y sus modelos asociados. Por ejemplo, si el servicio de habla-a-texto 122 genera las dos interpretaciones candidato "comida italiana para almorzar" y "zapatos italianos para almorzar", la clasificación por relevancia semántica 126 puede clasificar "comida italiana para almorzar" si corresponde mejor a la ontologia activa 1050 de los nuevos asistentes 1002 (por ejemplo, las palabras "italiana (o) " , "alimento" y "almuerzo" todas corresponden a nodos en ontologia 1050 y todas se conectan por relaciones en ontologia 1050, mientras que la palabra "zapatos" no corresponde a la ontologia 1050 o corresponden a un nodo que no es parte de la red de dominio de salir a cenar) .
En diversas modalidades, algoritmos o procedimientos empleados por el asistente 1002 para interpretación de alimentaciones de texto, incluyendo cualquier modalidad de procedimiento de proceso de lenguaje natural mostrado en la Figura 28, pueden emplearse para clasificar y calificar interpretaciones 124 generadas por el servicio de habla-a-texto 122.
En una modalidad, si el componente de clasificación 126 determina 128 que la interpretación de habla de más alto rango de las interpretaciones 124 está en el rango sobre un umbral especificado, la interpretación de más alto rango puede ser seleccionada automáticamente en 130. Si ninguna interpretación tiene un rango superior a un umbral especificado, interpretaciones candidato posibles del habla 134 se presentan en 132 al usuario. El usuario puede entonces seleccionar 136 entre las selecciones exhibidas.
En diversas modalidades, la selección de usuario 136 entre las selecciones exhibidas puede lograrse por cualquier modo de alimentación, incluyendo por ejemplo cualquiera de los modos de alimentación multimodal descritos en conexión con la Figura 16. Estos modos de alimentación incluyen, sin limitación, alimentación escrita producida en forma activa 2610, alimentación de habla producida en forma activa 2620, GUI presentada en forma activa para alimentación 2640, y/o semejantes. En una modalidad, el usuario puede seleccionar entre interpretaciones candidato 134, por ejemplo al tocar o hablar. En el caso de hablar, la interpretación posible de la nueva alimentación de habla es altamente restringida por el conjunto de selecciones pequeño ofrecido 134. Por ejemplo, si se ofrece "Quieres decir comida italiana o zapatos italianos?" el usuario puede decir solo "comida" y el asistente puede acoplar esto con la frase "comida italiana" y no confundir con otras interpretaciones globales de la entrada o alimentación.
Si la alimentación se elige automáticamente 130 o se selecciona 136 por el usuario, se regresa a la alimentación resultante 138. En al menos una modalidad, la alimentación de vuelta se anota en 138, de manera tal que la información respecto a que selecciones se realizaron en la etapa 136 con la alimentación de texto. Esto permite, por ejemplo, que los conceptos o entidades semánticos subyacentes a una sarta se asocien con la sarta cuando se regresa, lo que mejora la precisión de interpretación de lenguaje subsecuente. Por ejemplo, si "comida italiana" se ofrece como una de las interpretaciones candidato 134 con base en una interpretación semántica de Tipo de Cocina = Comida Italiana, entonces la interpretación semántica legible por máquina puede enviarse junto con la selección de usuario de la sarta "comida italiana" como alimentación de texto anotada 138.
En al menos una modalidad, las interpretaciones de texto candidato 124 se generan con base en interpretaciones de habla que se reciben como salida de servicio de habla-a-texto 122.
En al menos una modalidad, las interpretaciones de texto candidato 124 se generan al parafrasear interpretaciones de habla en términos de su significado semántico. En algunas modalidades, puede haber múltiples parafraseados de la misma interpretación de habla, ofreciendo diferente sentido a la palabra o alternativas de homónimo. Por ejemplo, si el servicio de habla-a-texto 122 indica "sitio para reunión", las interpretaciones candidato presentadas al usuario pueden parafrasearse como "sitio para reunión (negocios locales) " y "sitio para comida (restaurantes ) " .
En al menos una modalidad, las interpretaciones de texto candidato 124 incluyen ofertas para . corregir sub-sartas.
En al menos una modalidad, las interpretaciones de texto candidato 124 incluyen Ofertas para corregir sub-sartas de interpretaciones candidato, utilizando análisis sintético y semántico como se describe aquí.
En al menos una modalidad, cuando el usuario elige una interpretación candidato, se regresa.
En al menos una modalidad, al usuario se le ofrece una interfase para editar la interpretación antes de regresarla.
En al menos una modalidad, al usuario se le ofrece una interfase para continuar con más alimentación de voz antes que se regrese la alimentación. Esto permite incrementar una construcción de una mención de alimentación, obteniendo correcciones, sugerencias y guias sintácticas y semánticas, en una iteración.
En al menos una modalidad, al usuario se le ofrece una interfase para proceder directamente desde 136 a la etapa 111 de un método de producción de alimentación escrita activa (descrito anteriormente en conexión con la Figura 11). Esto permite intercalar alimentación escrita y hablada, obteniendo correcciones sintácticas y semánticas, asi como sugerencias y guia en una etapa.
En al menos una modalidad, al usuario se le ofrece una interfase para proceder directamente de la etapa 111 de una modalidad de producir alimentación escrita activa a una modalidad de producir alimentación de habla activa. Esto permite intercalar alimentación escrita y hablada, obteniendo corrección de sugerencias y guías sintácticas y semánticas en una etapa.
Producción de Alimentación Basada en GÜI-Activa
Ahora con referencia a la Figura 23, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un método para producción de alimentación activa para alimentación basada en GUI de acuerdo con una modalidad.
El método empieza en 140. El asistente 1002 presenta en 141 la interfase de usuario gráfica (GUI) en el dispositivo de salida 1207, que puede incluir, por ejemplo, enlaces y botones. El usuario interactúa en 142 con al menos un elemento de GUI. Los datos 144 se reciben, y convierten en 146 a un formato uniforme. Los datos convertidos después se regresan.
En al menos una modalidad, algunos de los elementos de la GUI se generan dinámicamente de los modelos de la ontologia activa, en vez de ser escritos en programa de computadora. Por ejemplo, el asistente 1002 puede ofrecer un juego de restricciones para guiar a un servicio de reservaciones de restaurante como regiones para tocar en una pantalla, con cada región que representa el nombre de la restricción y/o un valor. Por ejemplo, la pantalla puede tener hileras de una distribución de GUI generados dinámicamente con regiones para las restricciones tipo de Cocina, Ubicación, y Rango de Precios. Si los modelos de la ontologia activa cambian, la pantalla de GUI automáticamente cambiará sin reprogramar .
Producción de Alimentación de Sugerencia de Diálogo Activo
La Figura 24 es un diagrama de flujo -que ilustra un método para producir alimentación activa a nivel de un flujo de diálogos de acuerdo con una modalidad. El asistente 1002 sugiere 151 respuestas posibles 152. El usuario selecciona 154 una respuesta sugerida. La alimentación recibida se convierte en 154 a un formato uniforme. Los datos convertidos se regresan entonces.
En al menos una modalidad, las sugerencias ofrecidas en la etapa 151 se ofrecen como etapas de seguimiento en un flujo de tareas y/o diálogos.
En al menos una modalidad, las sugerencias ofrecen opciones para refinar una consulta, por ejemplo utilizando parámetros de un dominio y/o modelo de tarea. Por ejemplo, • se puede ofrecer cambiar la ubicación asumida o la hora de una solicitud.
En al menos una modalidad, las sugerencias ofrecen opciones para seleccionar entre interpretaciones alternas ambiguas dadas por un procedimiento o componente de interpretación de lenguaje.
En al menos una modalidad, las sugerencias ofrecen opciones para seleccionar entre interpretaciones alternas ambiguas dadas por el procedimiento o componente de interpretación de lenguaje.
En al menos una modalidad, las sugerencias ofrecen opciones para seleccionar entre siguientes etapas en un flujo de trabajo asociado con el modelo de flujo de diálogo 1087. Por ejemplo, el modelo de flujo de diálogo 1087 puede sugerir que después de recolectar el dominio restringido (por ejemplo, cena en restaurante) , el asistente 1002 sugerirá otros dominios relacionados (por ejemplo, una película cerca) .
Supervisión Activa Para Eventos Relevantes
En al menos una modalidad, eventos asincronos pueden tratarse como alimentaciones en una forma análoga a las otras modalidades de alimentación producida en forma activa. De esta manera, estos eventos pueden proporcionarse como alimentaciones al asistente 1002. Una vez interpretados, estos eventos pueden tratarse en una forma similar a cualquier otra alimentación.
Por ejemplo, un cambio de estado de vuelo puede iniciar una notificación de alerta para enviar a un usuario. Si un vuelo se indica como retrasado, el asistente 1002 puede continuar el diálogo al presentar vuelos alternos, haciendo otras sugerencias' y semejantes, con base en el evento detectado.
Estos eventos pueden ser de cualquier tipo. Por ejemplo, el asistente 1002 puede detectar que el usuario recién llego a casa, o está perdido (fuera de una ruta especificada) , o que un precio de valores alcanzó un valor umbral, o que un programa de televisión que le interesa al usuario, está por empezar, o que un músico de su interés está haciendo tour en el área. En cualquiera de estas situaciones, el asistente 1002 puede proceder con un diálogo substancialmente en la misma manera que si el usuario hubiera iniciado por si mismo la consulta. En una modalidad, los eventos pueden incluso basarse en datos que se proporcionan de otros dispositivos, por ejemplo para decir al usuario cuando un colaborador ha regresado del almuerzo (el dispositivo del colaborador puede señalar dicho evento al dispositivo del usuario, en cuyo tiempo el asistente 1002 instalado en el dispositivo del usuario responde de conformidad) .
En una modalidad, los eventos pueden ser notificaciones o alertas de un calendario, reloj, recordatorio o aplicación para hacer. Por ejemplo, una alerta de una aplicación de calendario respecto a una fecha de cena puede iniciar un diálogo con el asistente 1002 respecto al evento de la cena. El diálogo puede proceder como si el usuario recién hubiera hablado o escrito la información respecto al evento de cena futuro, tal cómo "cena para 2 en San Francisco" .
En una modalidad, el contexto de activador de eventos posibles 162 puede incluir información respecto a personas, sitios, horas y otros datos. Estos datos pueden emplearse como parte de la alimentación al asistente 1002 para utilizar en diversas etapas de procesamiento.
En una modalidad, estos datos del contexto de activador de eventos 162 pueden emplearse para reducir ambigüedad de alimentaciones de habla o texto del usuario. Por ejemplo, si una alerta de evento de calendario incluye el nombre de una persona invitada al evento, esa información puede ayudar a reducir ambigüedad de la alimentación que pudiera corresponder a varias personas con un nombre igual o similar .
Con referencia ahora a la Figura 25, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un método para supervisión activa para eventos relevantes de acuerdo con una modalidad. En este ejemplo, eventos que activan eventos son conjuntos de alimentaciones 162. El asistente 1002 supervisa en 161 estos eventos. Eventos detectados pueden ser filtrados y clasificados en 164 para relevancia semántica utilizando modelos, datos e información disponibles de otros componentes en el asistente automatizado inteligente 1002. Por ejemplo, un evento que reporta un cambio en estado de vuelo se le puede dar superior relevancia si los registros de memoria a corto plazo o largo plazo para un usuario indican que el usuario va en ese vuelo y/o ha hecho consultas respecto al mismo al asistente 1002. Esta clasificación y filtrado pueden entonces presentar solo los eventos superiores para revisar por el usuario, quien puede entonces elegir uno o más y actuar en ellos.
Datos de eventos se convierten en 166 a un formato de alimentación uniforme y se regresan.
En al menos una modalidad, el asistente 1002 puede ofrecer servicios en forma proactiva, asociados con eventos que se sugirieron para atención del usuario. Por ejemplo, si una alerta de estado de vuelo indica que se puede perder un vuelo, el asistente 1002 puede sugerir al usuario un flujo de tareas para volver a planear el itinerario o reservar un hotel .
Ejemplo de uno o varios Componentes que Producen Alimentación:
El siguiente ejemplo se pretende que ayude a ilustrar algunos de los diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por él o los componentes para producir alimentación activa 1094.
Ejemplo: Terminación de Comando (lo que el usuario puede decir al asistente 1002?)
El usuario está frente a una casilla de alimentación de texto con la instrucción general para alimentar "qué quisieras hacer?". Dependiendo del contexto y la alimentación del usuario, se proporcionan cualquiera de varias respuestas del sistema. A continuación se muestran ejemplos .
Caso : Alimentación Nula
Alimentación de Respuesta del Comentario Usuario Sistema
Con un campo • Encuentra Texto negro se vacío y sin restaurantes , insertará en contexto de hoteles, el campo de diálogo, escribe películas, ... alimentación. una pregunta o un • Reserva una Texto con carácter de mesa, una itálicas sería espacio o no habitación, un las
alimentes nada asiento, ... sugerencias por cierto • Ordena alimento, siguientes una periodo de tiempo flores, ... vez que se
1 • Compra un inserta el boleto, un libro, texto.
un DVD, ...
• Programa, una
reunión, un
evento, ...
• Recuerda una
cosa por hacer,
• Explica
resultados .
Caso: Primer Alimentación de Palabra
Caso: Alimentación de Palabra Clave
Alimentación de Respuesta del Comentario
Usuario Sistema
Con el contexto • Recuerda una Texto negro será de diálogo vacío cosa por insertado en el
Si el usuario hacer, ... campo de escribe las • Encontrar alimentación .
primeras dos restaurantes Texto con letras de por ubicación, itálicas sería cualquier tipo de las sugerencias cocina, ...
Caso : Sugerir argumentos
Alimentación Respuesta del Comentario de Usuario Sistema
El usuario ha • Restaurantes por No solo ofrecer alimentado o ubicación, tipo de la clase de seleccionado cocina, ... selección sino un verbo de Hoteles por advertir las
"comando" y ubicación, opciones de nada más. Por disponibilidad, ... restricción . Note ej emplo, Películas por que el nombre del
Encontrar | ubicación, sitio es solo una genero, ... sugerencia, y no
• Nombre del sitio insertará texto.
Caso : Criterios de sugerencia
Caso : Agregar criterio
ubicaciones . • Menlo Park, sugerencias son
Encontrar un aviso, una restaurantes en recomendación
_l por qué tipo de lo que va a escribir . Los sitios son ciudades de la memoria
personal .
El usuario ha • mi casa Los sitios son dicho "cerca" y • mi trabajo uno o más sitios ahora se le Palo Alto, de la memoria sugieren California personal ubicaciones . Menlo Park,
Encontrar California
restaurantes
cerca |
Caso: Agregar ubicación u otras restricciones
Caso: Empezando a partir de restricción, tarea o dominio desconocido
disponibilidad,
• películas
ubicación,
género, ...
Comedia • películas por "Comedia" es un ubicación, valor de restricción género, ... para géneros en
• eventos por películas, un género ubicación, ... en eventos, y
• clubs por "clubs de comedia" ubicación es una categoría de negocios de directorio local
Ejemplo: Completar Nombre
Aquí, el usuario ha escrito algo de texto sin aceptar ninguno de los comandos, o solo extiende un comando con un nombre de identidad. El sistema puede intentar completar los nombres, dependiendo del contexto. También reduce la ambigüedad en el dominio.
Caso : palabras sin contexto
Case: nombre con contexto
Ejemplo: Seleccionar valores de un conjunto
Aquí, el usuario responde a una solicitud de sistema para suministrar a un valor por un parámetro específico, tal como ubicación, hora, tipo de cocina o género. El usuario ya puede seleccionar de una lista o proporciona un valor. A medida que escribe/ ítems coincidentes de la lista se ilustran como opciones. Se muestran a continuación ejemplos.
Caso : selección de clase de valor
Ejemplo: Reutilizando comandos previos Consultas previas también son opciones para completar en una interfase de terminación automática. Pueden ser solo acopladas como sartas (cuando el campo de alimentación esta vacio y no hay restricciones conocidas) o pueden ser sugeridas como relevantes cuando se trata de ciertas situaciones.
Caso : Terminación en consultas previas
Ejemplo: Recuperar Items de Memoria Personal
El Asistente 1002 puede recordar ciertos eventos y/o entidades en la memoria personal asociadas con el usuario. Puede realizarse terminación automática con base en estos ítems recordados. A continuación aparecen ejemplos. Caso : Terminación en eventos y entidades en memoria personal
Producir alimentación activa multimodal
En al menos una modalidad, los componentes para producir alimentación activa 1094 pueden procesar alimentación de una pluralidad de modalidades de alimentación. Al menos una modalidad puede ser implementada con un procedimiento para producir alimentación activa que aprovecha los tipos particulares de alimentaciones y métodos para seleccionar a partir de opciones sugeridas. Como se describe aquí, pueden ser modalidades de procedimientos para producir alimentación activa para alimentación de texto, alimentación de habla, alimentación basada en GUI, alimentación en el contexto de un diálogo y/o alimentación que resulta de activadores de eventos.
En al menos una modalidad, para una sola instancia del asistente automatizado inteligente 1002, puede haber soporte para uno o más (o cualquier combinación de) alimentación escrita, alimentación de habla, alimentación GUI, alimentación de diálogo y/o alimentación de eventos.
Ahora con referencia a la Figura 26, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un método para producir de alimentación activa multimodal de acuerdo con una modalidad. El método empieza en 100. Las alimentaciones pueden ser recibidas de manera concurrente de uno o más o cualquier combinación de las modalidades de alimentación, en cualquier secuencia. De esta manera, el método incluye producir en forma activa la alimentación escrita 2610, alimentación de habla 2620, alimentación basada en GUI 2640, alimentación en el contexto de un diálogo 2650 y/o alimentación que resulta de activadores de eventos 2660. Cualquiera o todas de estas fuentes de alimentación se unifican en el formato de alimentación unificado 2690 y se regresan. El formato de alimentación unificado 2690 permite a los otros componentes del asistente automatizado inteligente 1002 ser diseñados y operar en forma independiente de la modalidad particular de la alimentación.
Ofrecer guia activa para múltiples modalidades y niveles, permite restricción y guia en la alimentación más allá de aquellos disponibles a las modalidades aisladas. Por ejemplo, los tipos de sugerencias que se ofrecen para seleccionar entre habla, texto y etapas de diálogos son independientes de manera tal, que su combinación es una mejora significante sobre agregar técnicas para producción activa a modalidades o niveles individuales.
Combinar múltiples fuentes de restricciones qomo se describe aquí (sintáctica/linqüistica, vocabulario, base de datos de entidades, modelos de dominio, modelos de tareas, modelos de servicio y semejantes) y múltiples sitios en donde estas restricciones pueden aplicarse en forma activa (habla, texto, GUI, diálogo y eventos asincronos), proporciona un nuevos nivel de funcionalidad para interacción humano-máquina .
Componentes de modelos de dominio 1056
Los componentes de modelos de dominio 1056 incluyen representaciones de los conceptos, entidades, relaciones, propiedades e instancias de un dominio. Por ejemplo, el modelo de dominio de salir a cenar 1622 puede incluir el concepto de un restaurant como un negocio con un nombre y una dirección y número de teléfono, el concepto de un evento de comida con un tamaño de grupo y fecha y hora asociados con el restaurant.
En cuando menos una modalidad, los componentes de modelos de dominio 1056 del asistente 1002 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como, por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Componentes de modelos de dominio 1056 pueden emplearse por el asistente automatizado 1002 para varios procesos, incluyendo: producir alimentación 100, interpretar lenguaje natural 200, despachar a servicios 400 y generar salida 600.
• Componentes de modelo de dominio 1056 pueden proporcionar listas de palabras que pueden corresponder a un concepto o entidad de dominio, tales como nombres de restaurante, que puede emplearse para producción activa de alimentación 100 y procesamiento de lenguaje natural 200.
Componentes de modelo de dominio 1056 pueden clasificar palabras candidato en procesos, por ejemplo para determinar que una palabra es el nombre de un restaurant.
· Componentes de modelo de dominio 1056 pueden mostrar la relación entre información parcial para interpretar lenguaje natural, por ejemplo que tipo de cocina puede estar asociado con entidades de negocios (por ejemplo, "comida mexicana local" puede interpretarse como "encontrar restaurants con estilo = mexicano", y esta inferencia es posible debido a la información en el modelo de dominio 1056) .
Componentes de modelo de dominio 1056 pueden organizar información respecto a servicios empleados en orquestación de servicios 1082, por ejemplo que un servicio de red particular puede proporcionar reseñas o criticas de restaurants .
• Componentes de modelo . de dominio 1056 pueden proporcionar la información para generar parafraseados de lenguaje natural y otro formateo de salida, por ejemplo al proporcionar formas canónicas para describir conceptos, relaciones, propiedades e instancias.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de los componentes de modelos de dominio 1056 pueden ser implementados concurrentemente y/o iniciados por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de componentes de modelos de dominio 1056 pueden ser realizados, implementados y/o iniciados por uno o más de los siguientes tipos de sistemas, componentes, sistemas, dispositivos, procedimientos, procesos y semejantes (o sus combinaciones) :
• Componentes de modelos de dominio 1056 pueden ser implementados como estructuras de datos que representan conceptos, relaciones, propiedades e instancias. Estas estructuras de datos pueden almacenarse en memoria, archivos o bases de datos.
• Acceso a componentes de modelo de dominio 1056 pueden ser implementados a través de APIs directas, APIs de red, interfases de consulta a bases de datos y/o semejantes.
• Creación y mantenimiento de componentes de modelos de dominio 1056 pueden lograrse por ejemplo por edición directa de archivos, transacciones de bases de datos y/o a través del uso de herramientas para edición de modelo de dominio.
• Componentes de modelos de dominio 1056 pueden ser implementados como parte de o en asociación con ontologías activas 1050, que combinan modelos con representaciones o instancias de los modelos para servidores y usuarios.
De acuerdo con diversas modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de modelos de dominio 1056 pueden ser iniciados en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios de umbral mínimo para activar inicio de al menos una instancia de componentes de modelos de dominio 1056. Por ejemplo, inicio y/o implementación de activador de uno o más hilos diferentes o instancias de componentes de modelos de dominio 1056 pueden activarse cuando se requiere información de modelo de dominio, incluyendo durante la producción de alimentación, interpretación de alimentación, identificación de tarea y dominio, procesamiento de lenguaje natural, orquestación de servicios y/o formatear salida para usuarios.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes de modelos de dominio 1056 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria locales y/o remotos. Por ejemplo, datos de los componentes de modelo de dominio 1056 pueden estar asociados con otros componentes de modelado de- modelo incluyendo vocabulario 1058, reconocedores de patrón de lenguaje 1060, modelos de flujo de diálogo 1087, modelos de flujo de tarea 1086, modelos de capacidad de servicio 1088, base de datos de entidad de dominio 1072 y semejantes. Por ejemplo, negocios en las bases de datos de entidad de dominio 1072 que se clasifican como restaurantes pueden ser conocidos por identificadores de tipo, que se mantienen en el componente de modelo de dominio de salir a cenar.
Ejemplo de componentes de modelos de dominio:
Ahora con referencia a la Figura 27, se muestra un conjunto de tomas de pantalla que ilustran un ejemplo de diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por componentes de modelos de dominio 1056 de acuerdo con una modalidad.
En al menos una modalidad, los componentes de modelos de dominio 1056 son la representación de datos de unificación que permiten la presentación de información mostrada en las pantallas 103A y 103B respecto a restaurantes, que combina datos de varias fuentes y servicios de datos distintos y que incluyen, por ejemplo: nombre, dirección, t categorías de negocios, número de teléfono, identificador para guardar en la memoria personal de largo plazo, identificador para compartir sobre correo electrónico, revisiones de múltiples fuentes, coordenadas de mapa, notas personales y semejantes.
Componentes de interpretador de lenguaje 1070
En al menos una modalidad, los componentes de interpretadores de lenguaje 1070 del asistente 1002 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
• Analizar alimentación de usuario e identificar un conjunto de resultados de análisis sintáctico,
alimentación de usuario puede incluir cualquier información del usuario y su contexto dispositivo que puede contribuir a comprender la intención del usuario, que puede incluir por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) : secuencias de palabras, la identidad de gestos o elementos GUI involucrados en producir la alimentación, contexto actual del diálogo, aplicación de dispositivo actual y sus objetos de datos actuales y/o cualesquiera otros datos dinámicos personales que se obtienen respecto al usuario tal como ubicación, hora y semejantes. Por ejemplo, en una modalidad, la alimentación del usuario está en la forma de un formato de alimentación anotado uniforme 2690 que resulta de la producción de alimentación activa 1094.
o Análisis sintáctico de resultados son asociaciones de datos en la alimentación del usuario con conceptos, relaciones, propiedades, instancias, y/u otros nodos, y/o estructuras de datos en modelos, bases de datos y/u otras representaciones de intención y/o contexto de usuario.
Asociaciones de resultados de análisis sintáctico pueden ser cartografías complejas de conjuntos y secuencias de palabras, señales y otros elementos de alimentación de usuario a uno o más conceptos, relaciones, propiedades, instancias u otros nodos y/o estructuras de datos asociados descritos aquí.
• Análisis de alimentación de usuario e identificar un conjunto de resultados de análisis sintáctico, que son resultados de análisis sintáctico que asocian datos en la alimentación de usuario con estructuras que representan partes sintácticas, de habla, cláusulas y frases, incluyendo nombres con múltiples palabras, estructuras de frases y/u otras estructuras de gráficas gramaticales. Los resultados de análisis sintácticos se describen en el elemento 212 del procedimiento de procesamiento de lenguaje natural descrito en conexión con la Figura 28.
• Analiza alimentación de usuario e identifica un conjunto de resultados de análisis . semántico, que son resultados de análisis sintáctico que asocian datos en la alimentación de usuario con estructuras que representan conceptos, relaciones, propiedades, entidades, cantidades, proposiciones y/u otras representaciones de significado e intención del usuario. En una modalidad, estas representaciones de significado e intención, se ilustran por conjuntos de y/o elementos de y/o instancias de modelos o bases de datos y/o nodos en ontologías, como se describe en el elemento 220 del procedimiento de procesamiento de lenguaje natural descrito en conexión con la Figura 28.
• Aclarar o reducir ambigüedad entre resultados de análisis sintáctico o semántico alternos como se describe en el elemento 230 del procedimiento de procesamiento de lenguaje natural descrito en conexión con la Figura 28.
• Determina si una alimentación escrita parcialmente tiene significado sintáctico y/o semántico en un procedimiento de terminado automático tal como el descrito en conexión con la Figura 11.
• Ayuda a generar terminaciones sugeridas 114 en un procedimiento de terminación automático tal como el descrito en conexión con la Figura 11.
• Determina si las interpretaciones de alimentación hablada son significantes en sentido sintáctico y/o semántico en un procedimiento de alimentación de habla tal como el descrito en conexión con la Figura 22.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de los componentes interpretadores de lenguaje 1070 pueden ser implementados y/o iniciados de manera concurrente mediante el uso de uno o más procesadores
63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos diferentes o instancias de componentes interpretadores de lenguaje 1070 pueden ser iniciados en respuesta a detección de una o más. condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios de umbral mínimo para activar el inicio de al menos una instancia de componentes interpretadores de lenguaje 1070. Diversos ejemplos de condiciones o eventos que pueden activar inicio y/o implementación de uno o más hilos o instancias diferentes de componentes interpretadores de lenguaje 1070 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Mientras que se produce la alimentación, incluyendo pero no limitado a
Sugerir terminaciones posibles de la alimentación escrita 114 (Figura 11) ;
- Clasificar en rango interpretaciones de habla 126.
(Figura 22) ;
Cuando se ofrecen ambigüedades como respuestas sugeridas en el diálogo 152 (Figura 24);
Cuando el resultado de producir alimentación está disponible, incluyendo cuando se produce alimentación por cualquier modo de producción de alimentación multimodal activa 100.
En al menos una modalidad, una instancia dada de los componentes interpretadores de lenguaje 1070 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos, una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de esta información de base de datos, por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por los componentes Interpretadores de Lenguaje pueden incluir pero no están limitados a uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Modelos de dominio 1056;
· Vocabulario 1058;
• Base de datos de entidad de dominio 1072;
• Memoria de corto plazo 1052;
• Memoria personal de largo plazo 1054;
• Modelos de flujo de tarea 1086;
· Modelos de flujo de diálogos 1087;
• Modelos de capacidad de servicio 1088.
Ahora también con referencia a la Figura 29, se muestra una toma de pantalla que ilustra procesamiento de lenguaje natural de acuerdo con una modalidad. El usuario ha proporcionado (por voz o texto) alimentación de lenguaje 2902 que consiste de la frase "quien estará este fin de semana en el Filmore". Esta frase se hace eco al usuario en la pantalla 2901. Los componentes' interpretadores de lenguaje 1070 alimentan el proceso de componente 2902 y generan un resultado de análisis sintáctico. El resultado de- análisis sintáctico asocia esa alimentación con una solicitud para demostrar los eventos locales que están programados para cualquiera de los días de fin de semana siguiente en cualquier ubicación de evento cuyo nombre corresponda con "Filmore". Un parafraseo de los resultados de análisis sintáctico se muestra como 2903 en la pantalla 2901.
Ahora con referencia y también a la Figura 28, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de un método para procesamiento de lenguaje natural de acuerdo con una modalidad.
El método empieza 200. La alimentación de lenguaje 202 se recibe, tal como la sarta "quien se presentará este fin de semana en el Filmore" en el ejemplo de la Figura 29. En una modalidad, la alimentación se aumenta por la información de contexto actual, tal como la ubicación y hora local del usuario actual. En acoplamiento de palabras/frases 210, los componentes interpretadores de lenguaje 1070 encuentran asociaciones entre alimentaciones y conceptos del usuario. En este ejemplo, se encuentran asociaciones entre la sarta "se presentará" y el concepto de las listas de sitios de eventos; la sarta "este fin de semana" (junto con la hora local actual del usuario) y una representación de un periodo de tiempo aproximado que representa el fin de semana siguiente; y la sarta de "Filmore" con el nombre de un sitio de reunión. Acoplamiento de palabra/frase 210 puede utilizar datos, por ejemplo, de los reconocedores de patrón de lenguaje 1060, base de datos de vocabulario 1058, ontologia activa 1050, memoria personal de corto plazo 1052, y memoria personal de largo plazo 1054.
Los componentes interpretadores de lenguaje 1070 generan análisis sintácticos candidatos 212 que incluyen el resultado de análisis sintáctico selecto pero también pueden incluir otros resultados de análisis sintáctico. Por ejemplo, otros resultados de análisis sintáctico pueden incluir aquellos en donde "se presentará" se asocia con otros dominios tales como juegos o con una categoría de evento tal como eventos deportivos.
Memorias de corto y/o largo plazo 1052, 1054 también puede emplearse por los componentes interpretadores de lenguaje 1070 para generar análisis sintácticos candidatos 212. De esta manera, alimentación que se proporciona previamente en la misma sesión, y/o información conocida respecto al usuario, puede emplearse, para mejorar el desempeño, reducir ambigüedad, y reforzar la naturaleza de conversación de la interacción. Datos de ontologia activa 1050, modelos de dominio 1056, y modelos de flujo de tareas 1086 también pueden emplearse, para implementar racionamiento de evidencia en determinar análisis sintácticos candidatos válidos 212.
En correspondencia semántica 220, los componentes interpretadores de lenguaje 1070 consideran combinaciones de resultados de análisis sintácticos posibles de acuerdo a qué también ajustan con modelos semánticos tales como modelos de dominio y bases de datos. En este caso, el análisis sintáctico incluye las asociaciones (1) "se presentará" (una expresión en la alimentación de usuario) como "Evento Local en el Lugar de Reunión" (parte de un modelo de dominio 1056 representado por un enjambre de nodos en ontologia activa 1050) y (2) "Filmore" (otra palabra en la alimentación) como una correspondencia con un nombre de entidad en la base de datos de entidad de dominio 1072 para Lugares de Reunión de Eventos Locales, que se representa por un elemento de modelo de dominio y nodo de ontologia activo · (Nombre 'de Lugar de Reunión) .
La correspondencia semántica 220 puede utilizar datos por ejemplo de la ontologia activa 1050, memoria personal de corto plazo 1052, y memoria personal de largo plazo 1054. Por ejemplo, la correspondencia semántica 220 puede utilizar datos de referencias previas a lugar de reunión o eventos locales en el diálogo (de la memoria personal de corto plazo 1052) o lugares de reunión favoritos personales (de la memoria personal de largo plazo 1054) .
Un conjunto de resultados de análisis sintáctico candidato o potencial, semántico se genera en 222.
En la etapa de reducir ambigüedad 230, los componentes .interpretadores de lenguaje 1070 ponderan la fuerza evidencial de los resultados de análisis sintáctico semántico candidato 222. En este ejemplo, la combinación del análisis sintáctico de "ejecutar" como "Evento Local en el Sitio de Reunión" y la correspondencia de "Filmore" como un Nombre de Sitio de Reunión es una más fuerte correspondencia con un modelo de dominio, que combinaciones alternas en donde por ejemplo "se presentará" se asocia con un modelo de dominio para deportes, pero no hay asociación en el dominio de deportes para "Filmore".
La reducción de ambigüedad 230 puede utilizar datos por ejemplo, de la estructura de ontologia activa 1050. En al menos una modalidad, las conexiones entre nodos en una ontologia activa proporcionan soporte de evidencia para disminuir o reducir la ambigüedad entre resultados de análisis sintácticos semántico candidato 222. Por ejemplo, en una modalidad, si tres nodos de ontologia activos se acoplan o corresponden semánticamente y todos están conectados en la ontologia activa 1050, esto indica superior fuerza de evidencia del análisis sintáctico semántico que si estos nodos de correspondencia no estuvieran conectados o conectados por más largas rutas de conexiones en la ontologia activa 1050. Por ejemplo, en una modalidad de correspondencia semántica 220, al análisis sintáctico que acopla tanto Evento Local en Sitio de Reunión y Nombre de Sitio de Reunión, se le da incrementado soporte de evidencia debido a las representaciones combinadas de estos aspectos de la intención del usuario están conectadas por enlaces y/o relaciones en ontologia activa 1050: -en este caso, el nodo Evento Local está conectado al nodo Sitio de Reunión que se conecta al nodo Nombre de Sitio de Reunión que está conectado al nombre de entidad en la base de datos de los nombres de sitio de reunión.
En al menos una modalidad, las conexiones entre nodos en una ontologia activa que proporcionan un soporte de evidencia para aclarar o disminuir ambigüedad entre resultados de análisis sintácticos semánticos candidatos 222 son arcos dirigidos, que forman una red de inferencia, en donde nodos correspondientes proporcionan evidencia por nodos a los cuales se conectan por arcos directos.
En 232, los componentes interpretadores de lenguaje 1070 clasifican y seleccionan en 232 los análisis sintácticos semánticos superiores como la representación de intención de usuario 290.
Base de Datos de Entidad de Dominio 1072
En al menos una modalidad, las bases de datos de entidad de dominio 1072 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
Almacenar datos respecto a entidades de dominio. Las entidades de dominio son cosas en el mundo o ambiente de cómputo que pueden ser modeladas en modelos de dominio. Ejemplos pueden incluir, pero no están limitados a uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
Negocios de cualquier tipo;
Películas, videos, canciones y/u otros productos musicales,
y/o cualesquiera otros productos de entretenimiento nombrados;
Productos de cualquier tipo;
- Eventos;
Entradas de calendario;
Ciudades, estados, países, vecindades y/u otros puntos o regiones geográficas, geopolíticas y/o geoespaciales ;
Sitios nombrados tales como puntos de referencia, aeropuertos, y semejantes;
Proporcionar servicios de bases de datos, en estas bases de datos, incluyendo pero no limitados a consultas simples y complejas, transacciones, eventos activados, y semejantes.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de bases de datos de entrada de dominio 1072 pueden ser implementados y/o iniciados en · forma concurrente por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico o soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de bases de datos de entidad de dominio 1072 pueden realizarse, implementarse y/o iniciarse por el soporte lógico de base de datos y/o equipo físico residente en el o los clientes 1304 y/o en el o los servidores 1340.
Un ejemplo dé una base de datos de entidad de dominio 1072 puede utilizarse en conexión con la presente invención de acuerdo con una modalidad, es una base de datos de uno o más almacenamientos de negocios, por ejemplo, sus nombres y ubicaciones. La base de datos puede emplearse por ejemplo, para buscar palabras contenidas en una solicitud de alimentación para correspondientes negocios y/o buscar la ubicación de un negocio cuyo nombre se conoce. Una persona con destreza- en la técnica reconocerá que muchos otros montajes e implementaciones son posibles.
Conponentes de Vocabulario 1058
En al menos una modalidad, los componentes de vocabulario 1058 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
· Proporcionar bases de datos que asocian palabras y sartas con conceptos, propiedades, relaciones o instancias de modelos de dominio o modelos de tarea;
• Vocabulario de componentes de vocabulario puede emplearse por el asistente automatizado 1002 para varios procesos, incluyendo por ejemplo: producir alimentación, interpretar lenguaje natural, y generar salida.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de componentes de vocabulario 1058 pueden ser implementadas en forma concurrente y/o iniciadas por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de componentes de vocabulario 1058 pueden ser implementados como estructuras de datos que asocian sartas con e.l nombre de conceptos, relaciones, propiedades, e instancias. Estas estructuras de datos pueden ser almacenadas en memoria, archivos o bases de datos. Acceso a los componentes de vocabulario 1058 puede ser implementado a través de APIs directos, APIs de red, y/o interfases de consulta a base de datos. Creación y mantenimiento de componentes de vocabulario 1058 pueden lograrse por edición directa de archivos, transacciones de base de datos o a través del uso de herramientas para edición de modelo de dominio. Componentes de vocabulario 1058 pueden ser implementados como parte o en asociación con ontólogías activas 1050. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que muchos otros arreglos e implementaciones son posibles. ·
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de vocabulario 1058 pueden iniciarse en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios de umbral mínimo para activar el inicio de al menos una instancia de componentes de vocabulario 1058. En una modalidad, los componentes de vocabulario 1058 se tiene acceso cuando se requiere información de vocabulario, incluyendo por ejemplo durante producir alimentación, interpretar alimentación y formatear salida para los usuarios. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que otras condiciones o eventos pueden activar el inicio y/o implementación de uno o más diferentes hilos o instancias de componentes de vocabulario 1058.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes de vocabulario 1058 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de la información de base de datos, por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. En una modalidad, los componentes de vocabulario 1058 pueden tener acceso a datos de bases de datos externos, por ejemplo, de un diccionario o almacén de datos.
Componentes de Reconocimiento de Patrón de Lenguaje 1060
En al menos una modalidad, los componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras caracterí$ticas, tales como por ejemplo, buscar patrones en alimentación de lenguaje o habla que indiquen compuestos gramaticales, idiomáticos, y/u otros de señales o muestras de alimentación. Estos patrones corresponden por ejemplo, a uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) : palabras, nombres, frases, datos, parámetros, comandos y/o señales de actos de habla.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de componentes de reconocimiento de patrón 1060 pueden implementarse en forma concurrente y/o iniciarse por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o de equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden realizar, implementarse y/o iniciarse por uno o más archivos, bases de datos y/o programas que contienen expresiones en un lenguaje de correspondencia de patrón. En al menos una modalidad, los componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 se representan en forma declarativa, en lugar de como un código de programa; esto les permite ser creados y mantenidos por editores y otras herramientas diferentes a herramientas de programación. Ejemplos de representaciones declarativas pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) : expresiones regulares, reglas de correspondencia de patrón, gramáticas de lenguaje natural, analizadores sintácticos con base en máquinas de estado y/u otros modelos de análisis sintáctico.
Una persona con destreza en la técnica reconocerá que otros tipos de sistemas, componentes, sistemas, dispositivos, procedimientos, procesos, y semejantes (o sus combinaciones) pueden emplearse para implementar componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden iniciarse en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios de umbral mínimo para activar inicio de al menos una instancia de componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060. Diversos ejemplos de condiciones o eventos que pueden activar el inicio y/o implementación de uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden incluir, pero no se limitan a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• durante producción activa de alimentación, en donde la estructura de los agentes de reconocimiento de patrón de lenguaje puede restringir y guiar la alimentación del usuario;
• durante procesamiento de lenguaje natural, en donde los agentes de reconocimiento de patrón de lenguaje ayudan a interpretar alimentación como lenguaje;
• durante la identificación de tareas y diálogos, en donde los agentes de reconocimiento de patrón de lenguaje pueden ayudar a identificar ahí tareas, diálogos y/o etapas.
Cuando menos en una modalidad, una instancia dada de componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso cuando menos una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por los componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060 pueden incluir, pero no están limitados a, datos de cualquiera de los modelos, diversos modelos y fuentes de datos que pueden ser parte de modalidades del asistente 1002, que pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Modelos de dominio 1056;
• Vocabulario 1058;
• Base de datos de entidad de dominio 1072;
• Memoria de corto plazo 1052;
· Memoria personal de largo plazo 1054;
• Modelos de flujo de tareas 1086;
• Modelos de flujo de diálogos 1087;
• Modelos de capacidad de servicio 1088.
En una modalidad, acceso de datos de otras partes de modalidades del asistente 1002 puede coordinarse por ontologias activas 1050.
De nuevo con referencia a la Figura 14, se muestra un ejemplo de algunos de los diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por los componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060. La Figura 14 ilustra patrones de lenguajes ¦ que pueden reconocer los componentes de reconocimiento de patrón de lenguaje 1060. Por ejemplo, la expresión "que pasa" (en una ciudad) puede estar asociada con la tarea de planeación de eventos y el dominio de eventos locales .
Cowponentes Procesadores de Flujo de Diálogo 1080
Cuando menos en una modalidad, los componentes procesadores de flujo de diálogo 1080 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Dada una representación de la intención del usuario 290 de la interpretación de lenguaje 200, identificar la tarea que un usuario desea realizar y/o un problema que desea resolver el usuario. Por ejemplo, una tarea puede ser encontrar un restaurante.
• Para un problema o tareas determinados, dada una representación de la intención del usuario 290, identificar parámetros para la tarea o problema. Por ejemplo, el usuario puede buscar un restaurante recomendado que sirva comida tipo italiana cerca del hogar del usuario. Las restricciones son que se recomiende un restaurante, que sirva comida tipo italiana y cerca de casa son parámetros para la tarea de encontrar un restaurante.
• Dada la interpretación de tarea y diálogo actual con el usuario, tal que pueda ser representado en memoria de corto plazo personal 1052, seleccionar un modelo de flujo de diálogo apropiado y determinar una etapa en el modelo de flujo correspondiente al estado actual.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de los componentes procesadores de flujo de diálogo 1080, pueden ser implementados de manera concurrente y/o iniciados por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes procesadores de flujo de diálogo 1080 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso cuando menos a una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por componentes procesadores de flujo de diálogo 1080 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• modelos de flujo de tareas 1086;
• modelos de dominio 1056;
· modelos de flujo de diálogo 1087.
Ahora con referencia a las Figuras 30 y 31, se muestran tomas de pantalla que ilustran un ejemplo de diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características que pueden proporcionarse por componentes de procesador de flujo de diálogo de acuerdo con una modalidad.
Como se muestra en la pantalla 3001, el usuario solicita una reservación para cenar al proporcionar alimentación de habla o texto "resérvame una mesa para cena". El. asistente 1002 genera un aviso 3003 pidiendo al usuario que especifique hora y tamaño del grupo o número de participantes .
Una vez que estos parámetros se han suministrado, se muestra la pantalla 3101. El asistente 1002 envia de salida una casilla de diálogo 3102 indicando que los resultados se presentan, y un aviso 3103 que le pide que haga clic en un tiempo. Las listas 3104 también se exhiben.
En una modalidad, este diálogo se implementa como sigue. Los componentes de procesador de flujo de diálogo 1080 se da una representación de la intención del usuario del componente interpretador de lenguaje de 1070 y determinan que la respuesta apropiada es preguntar al usuario por información requerida para realizar la siguiente etapa en un flujo de tarea. En este caso, el dominio es restaurantes, la tarea es obtener una reservación, y la etapa de diálogo es pedir al usuario información requerida para lograr la siguiente etapa en el flujo de tarea. Esta etapa del diálogo se ejemplifica por el aviso 3003 en la pantalla 3001.
Ahora también con referencia a la Figura 32, se ilustra un diagrama de flujo que ilustra un método para operar los componentes de procesador de flujo de diálogo 1080 de acuerdo con una modalidad. El diagrama de flujo de la Figura 32 se describe en conexión con el ejemplo mostrado en las Figuras 30 y 31.
El método empieza en 200. La representación de la intención del usuario 290 se recibe. Como se describe en conexión con la Figura 28 en una modalidad, la representación de la intención del usuario 290 es un conjunto de análisis semánticos. Para el ejemplo mostrado en las Figuras 30 y 31/ el dominio es restaurantes, el verbo es "reservar" asociado con reservaciones de restaurant, y el parámetro de tiempo es la tarde o noche del día actual.
En 310, los componentes del procesador de flujo de diálogo 1080 determinan si esta interpretación de la intención del usuario está suficientemente fuerte soportada para proceder y/o si está mejor soportada que los análisis sintácticos ambiguos alternos. En el actual ejemplo, la interpretación es soporta.da fuertemente, sin análisis sintácticos ambiguos competitivos. Si por otra parte, hay ambigüedades competitivas o incertidumbre insuficiente, entonces se realiza la etapa 322 para ajustar la etapa de flujo de diálogo, de manera tal que la fase de ejecución provoca que el diálogo envié de salida una petición o aviso para más información por el usuario.
En 312, los componentes del procesador de flujo de diálogo 1080 determinan la interpretación preferida del análisis semántico con otra información para determinar la tarea a realizar y sus parámetros. La información puede obtenerse por ejemplo de los modelos de dominio 1056, modelos de flujo de tarea 1086, y/o modelos de flujo de diálogo 1087 o cualquiera de sus combinaciones. En el actual ejemplo, la tarea se identifica como obtener una reservación, que involucra tanto encontrar un sitio que se pueda reservar como que esté disponible y efectuar una transacción para reservar una mesa. Los parámetros de tareas son la restricción de tiempo junto con otras que se infieren en la etapa 312.
En 320, el modelo de flujo de tareas se consulta para determinar una apropiada etapa siguiente. Información puede obtenerse por ejemplo de los modelos de dominio 1056, modelos de flujo de tarea 1086 y/o modelos de flujo de diálogo 1087 o cualquiera de sus combinaciones. En el ejemplo, se determina que en este flujo de tarea la siguiente etapa es producir los parámetros faltantes a una búsqueda de disponibilidad para restaurantes, resultando en el aviso 3003 ilustrado en la Figura 30, solicitando el número de personas y la hora para una reservación.
Como se describió ¦ anteriormente, la Figura 31 ilustra la pantalla 3101 en la que se muestra que incluye el elemento de diálogo 3102 que se presenta después de que el usuario responde la solicitud para el número del grupo o número de personas para la mesa y la hora para reservación. En una modalidad, la pantalla 3101 se presenta como resultado de otra iteración a través de un procedimiento de llamada y respuestas automatizado como se describe en conexión con la Figura 33, lo que lleva a otra llamada al procedimiento de diálogo y flujo ilustrado en la Figura 32. En esta representación del procedimiento de flujo y diálogo, después de recibir las preferencias del usuario, los componentes procesadores de flujo de diálogo 1080 determinan una etapa de flujo de tarea diferente en la etapa 320: para realizar una búsqueda de disponibilidad. Cuando se construye la solicitud 390, incluye los parámetros de tarea suficientes para los componentes de procesador de flujo de diálogo 1080 y los componentes de orquestación de servicio 1082 para despachar a un servicio de reservaciones de restaurant.
Componentes de Modelo de Flujo de Diálogo 1087
En al menos una modalidad, los componentes de modelos de flujo de diálogo 1087 pueden ser operables para proporcionar modelos de flujo de diálogo, que representan las etapas que se toman en un tipo particular de conversación entre un usuario y un asistente automatizado inteligente 1002. Por ejemplo, el flujo de diálogo para la tarea genérica de realizar una transacción incluye etapas para obtener los datos necesarios para la transacción y confirmar los parámetros de transacción antes de realizarla.
Componentes de Modelos de Flujo de Tarea 1086
En al menos una modalidad, los componentes de modelos de flujo de tarea 1086 pueden ser operables para proporcionar modelos de flujo de tarea, que representan las etapas que se toman para resolver un problema o avocarse o atender una necesidad. Por ejemplo, el flujo de tareas' para obtener una reservación para cenar involucra encontrar un restaurant deseable, verificar la disponibilidad y hacer una transacción para obtener una reservación por un tiempo especifico con el restaurant.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de los componentes de modelos de flujo de tarea 1086 pueden implementarse en forma concurrente y/o iniciarse mediante el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico o programas. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de los componentes de modelos de flujo de tareas 1086 pueden ser implementados como programas, máquinas de estado u otras formas para identificar una etapa apropiada en un diagrama de flujo.
En al menos una modalidad, los componentes de modelos de flujo de tareas 1086 pueden emplear una estructura del modelado de tareas denominada tareas genéricas. Las tareas genéricas son abstracciones que modelan las etapas en la tarea y sus alimentaciones requeridas y salidas generadas, sin ser específicos para dominios. Por ejemplo, una tarea genérica para transacciones puede incluir etapas para recolectar datos requeridos para la transacción, ejecutar la transacción y enviar de salida resultados de la transacción — todo sin referencia a ningún dominio de transacción particular o servicio para implementarlo. Puede ser representado por un dominio tal como compras, pero es independiente del dominio de compras e igualmente puede bien aplicar a dominios de reservas, ' programación y semejantes.
Al menos una porción de las funciones, operaciones, acciones y/u otras características asociadas con los componentes de modelos de flujo de tareas 1086 y/o procedimientos descritos aquí pueden ser implementados al menos en parte utilizando conceptos, características, componentes, procesos y/u otros aspectos aquí descritos en conexión con la estructura de modelado de tarea genérica.
Adicionalmente , al menos una porción de las funciones, operaciones, acciones y/u otras características asociadas con los componentes de modelos de flujo de tareas 1086 y/o procedimientos aquí descritos, pueden ser implementados al menos en parte utilizando conceptos, características, componentes, procesos y/u otros aspectos referentes a tareas de selección restringidas, como se describe aquí. Por ejemplo, una modalidad de tareas genéricas puede ser implementada utilizando un modelo de tareas de selección restringida.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes de modelos de flujo de tareas 1086 puede ser acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso al menos a una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria locales y/o remotos. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por los componentes de modelos de flujo de tareas 1086 pueden incluir pero no están limitados a uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Modelos de dominio 1056;
• Vocabulario 1058;
• Bases de datos de entidad de dominio 1072;
• Memoria de corto plazo 1052;
• Memoria personal de largo plazo 1054;
• Modelos de flujo de diálogo 1087;
• Modelos de capacidad de servicio 1088.
Ahora con referencia a la Figura 34, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de un flujo de tarea para una tarea de selección restringida 351 de acuerdo con una modalidad.
La selección restringida es un tipo de tarea genérica en donde la meta es seleccionar algún ítem de un conjunto de ítems en el mundo, con base en un conjunto de restricciones. Por ejemplo, una tarea de selección restringida 351 puede ser representada por el dominio de restaurantes. La tarea de selección restringida 351 empieza al solicitar criterios y restricciones del usuario 352. Por ejemplo, el usuario puede estar interesado en comida asiática y puede querer un sitio para comer cerca de su oficina.
En la etapa 353, el asistente 1002 presenta ítems que cumplen con los criterios y restricciones establecidos para que visualice el usuario. En este ejemplo, puede ser una lista de restaurantes y sus propiedades, que pueden emplearse para ser seleccionadas entre ellos.
En la etapa 354, al usuario se le da una oportunidad por refinar criterios y restricciones. Por ejemplo, el usuario puede refinar la solicitud, al decir "cerca de mi oficina". El sistema presenta entonces un nuevo conjunto de resultados en la etapa 353.
Ahora con referencia también a la Figura 35, se muestra un ejemplo de la pantalla 3501 incluyendo la lista 3502 de ítems presentados por ' la tarea de selección restringida 351 de acuerdo con una modalidad.
En la etapa 355, el usuario puede seleccionar entre los ítems correspondientes. Cualesquiera de una cantidad de tareas de seguimiento 359 pueden hacerse disponibles tales como por ejemplo reservar 356, recordar 357, o compartir 358. En diversas modalidades, tareas de seguimiento 359 pueden involucrar la interacción con servicios habilitados en la red, y/o con funcionalidad local para el dispositivo (tal como ajustar una- cita de calendario, hacer una llamada de teléfono, enviar un correo electrónico o un mensaje de texto, colocar una alarma y semejantes) .
En el ejemplo de la Figura 35, el usuario puede seleccionar un ítem dentro de la lista 3502 para ver más detalles y realizar acciones adicionales. Ahora también con referencia a la Figura 36, se muestra un ejemplo en la pantalla 3601 después de que el usuario ha seleccionado un ítem de la lista '3502. Se exhiben información y opciones adicionales correspondientes a las tareas de seguimiento 359 referentes al ítem seleccionado.
En diversas modalidades, las etapas de flujo pueden ser ofrecidas al usuario en cualquiera de varias modalidades de alimentación, incluyendo pero no limitadas a cualquier combinación de avisos de diálogo explícitos y/o enlaces GUI. Componentes de Servicio 1084
Los componentes de servicio 1084 representan el conjunto de servicios que el asistente automatizado inteligente 1002 pueda llamar a nombre del usuario. Cualquier servicio que pueda ser solicitado puede ser ofrecido en un componente de servicios 1084.
En al menos una modalidad, los componentes de servicios 1084 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
Proporcionar las funciones sobre una API que normalmente se proporcionan a una inter.fase de usuarios basada en red a un servicio. Por ejemplo, un sitio de reseña puede proporcionar un servicio API que regrese reseñas de una entidad determinada en forma automática cuando se solicita por un programa. La API . ofrece al asistente automatizado inteligente 1002 los servicios que un humano de otra forma obtendría al operar la interfase de usuario del sitio de la red .
• Proporcionar las funciones sobre una API que normalmente se proporcionan por una interfase de usuario a una aplicación. Por ejemplo, una aplicación de calendario puede proporcionar una API de servicio que regrese entradas de calendario automáticamente cuando se solicita por un programa. La API ofrece al asistente automatizado inteligente 1002 los servicios que un humano de otra forma obtendría al operar' la interfase de usuario de la aplicación. En una modalidad, el asistente 1002 es capaz de iniciar y controlar cualquiera de una cantidad de diferentes funciones disponibles en el dispositivo. Por ejemplo, si el asistente 1002 se instala en un teléfono inteligente, el asistente digital personal, computadora de tableta u otro dispositivo, el asistente 1002 puede realizar funciones tales como: iniciar aplicaciones, realizar llamadas, enviar correos electrónicos y/o mensajes de texto, agregar eventos de calendario, colocar alarmas y semejantes. En una modalidad, estas funciones se activan utilizando los componentes de servicio 1084.
• Proporcionan servicios que actualmente no se implementan en una interfase de usuario, pero que están disponibles a través de una API para el asistente en tareas más grandes. Por ejemplo, en una modalidad, para que una API tome una dirección de calle y regrese geo-coordenadas legibles por máquina pueden utilizarse por el asistente 1002 como un componente de servicio 1084 incluso si no tiene interfase de usuario directa en la red o un dispositivo.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de componentes de servicios 1084 pueden ser implementadas de manera concurrente y/o iniciadas mediante el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de componentes de servicio) 1084 pueden realizarse, implementarse y/o iniciarse por uno o más de los siguientes tipos de sistemas, componentes, sistemas, dispositivos, procedimientos, procesos y semejantes (o sus combinaciones) :
• implementación de una API expuesta por un servicio, en forma local o remota o cualquier combinación;
• inclusión de una base de datos dentro del asistente automatizado 1002 o un servicio de base de datos disponible al asistente 1002.
Por ejemplo, un sitio de la red que ofrece a los usuarios una interfase para visualizar películas, puede ser utilizado por una modalidad de asistente automatizado inteligente 1002 como una copia de la base de datos empleada por el sitio de la red. Componentes de servicios 1084 entonces ofrecerán una API interna a los datos, como si se proporcionara sobre una red API, aún cuando los datos se mantienen localmente.
Como otro ejemplo, los componentes de servicios 1084 para un asistente automatizado inteligente 1002 que ayuda con la selección de restaurant y planeación de comidas pueden incluir cualquier o todos los siguientes conjuntos de servicios que están disponible de terceras partes en la red:
• un conjunto de servicios de listas de restaurantes que citan a restaurants que corresponden a restricciones de nombre, ubicación u otras;
• un conjunto de servicios de calificación de restaurant que regresan calificaciones para restaurantes nombrados ;
· un conjunto de servicios de revisión de restaurant que regresan revisiones escritas por restaurantes nombrados;
• un servicio de geocodificación para localizar restaurantes en un mapa;
• un servicio reservaciones que permite reservación programática de mesas en restaurantes.
Componentes de orquestación de servicios 1082
Componentes de orquestación de servicios 1082 del asistente automatizado inteligente 1002 ejecutan un procedimiento de orquestación de servicios.
En al menos una modalidad, los componentes de orquestación de servicios 1082 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Determinar en forma dinámica y automática que servicios pueden cumplir con la solicitud del usuario y/o dominios y tareas especificados;
• Solicitar en forma dinámica y automática múltiples servicios, en cualquier combinación de orden concurrente y secuencial;
• Transformar en forma dinámica y automática parámetros de tareas y restricciones, para cumplir con los requerimientos de alimentación de APIs de servicio;
· ' Supervisar en forma dinámica y automática y recolectar resultados de múltiples servicios;
• Fusionar en forma dinámica y automática datos de resultados de servicio de diversos servicios en un modelo de resultado simplificado;
· Orquestar una pluralidad de servicios para cumplir con las restricciones de una solicitud;
• Orquestar una pluralidad de servicios para anotar un conjunto de resultados existente con información auxiliar;
• Enviar de salida el resultado de solicitar una pluralidad de servicios en una representación independiente de servicio, uniforme, que unifica los resultados de diversos servicios (por ejemplo, como resultado de solicitar varios servicios de restaurant que regresen listas de restaurantes, fusionar los datos en al menos un restaurant de los diversos servicios, quitando redundancia) .
Por ejemplo, en algunas situaciones, puede haber . varias formas de lograr una tarea particular. Por ejemplo, alimentación de usuario tal como "recuérdame salir a mi reunión al otro lado de la ciudad a las 2 pm" especifica una acción que lograrse en al menos tres formas: poner la alarma; crear un evento de calendario; o solicitar un administrador de cosas por hacer. En una modalidad, los componentes' de orquestación de servicios 1082 hacen la determinación en que forma se satisface mejor la solicitud.
Los componentes de orquestación de servicios 1082 también pueden hacer determinaciones de que combinación de varios servicios será la mejor para invocar a fin de realizar una tarea total determinada. Por ejemplo, encontrar y reservar una mesa para cena, componentes de orquestación de servicio 1082 harán las determinaciones de que servicios solicitar a fin de realizar estas funciones como buscar reseñas, obtener disponibilidad y hacer una reservación. La determinación de que servicios usar puede depender de cualquier cantidad de diferentes factores. Por ejemplo, en al menos una modalidad, información respecto a conflabilidad, capacidad . de servicio para manejar ciertos tipos de solicitudes, retroalimentación del usuario y semejantes, pueden emplearse como factores para determinar qué servicio o servicios son apropiados para invocar.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de componentes de orquestación de servicios 1082 pueden implementarse en forma concurrente y/o iniciarse por el uso de uno o más procesadores y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes de orquestación de servicios 1082 puede utilizar modelos de capacidad de servicio explícita 1088 para representar las capacidades y otras propiedades de servicios externos, y razón respecto a estas capacidades y propiedades mientras que logran las características de componentes de orquestación de servicios 1082. Esto produce ventajas frente a programación manual de un conjunto de servicios que pueden incluir, por ejemplo uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Facilidad de desarrollo;
• Robustez y conflabilidad en ejecución;
• La capacidad de agregar y retirar dinámicamente servicios sin código de interrupción;
· La capacidad de implementar algoritmos de optimización de consulta generalmente distribuidos que son desplazados por las propiedades y capacidades en vez de que sean incrustados el código fuente o predefinidos en el código a servicios específicos o APIs.
En al menos una modalidad, una instancia determinada de componentes de orquestación de servicios 1082 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, se puede tener acceso a cuando menos una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria locales y/o remotas. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por componentes de orquestación de servicios 1082 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Representaciones de modelos de dominio;
• Análisis sintácticos y semánticos de alimentación de lenguaje natural;
• Representaciones de modelos de tareas (con valores para parámetros) ;
• Modelos de flujo de tarea y diálogo y/o etapas selectas dentro de estos;
• Modelos de capacidad de servicio 1088;
• Cualquier otra información disponible en una ontologia activa 1050.
Ahora con referencia a la Figura 37, se muestra un ejemplo de un procedimiento para ejecutar un procedimiento de orquestación de servicio de acuerdo con una modalidad.
En este ejemplo particular, se considera un solo usuario que está interesado en encontrar un buen sitio para cenar en un restaurant, y con el asistente automatizado inteligente 1002 realiza en una conversación para que le ayude en proporcionar este servicio.
Considere la tarea de encontrar restaurantes que son de alta calidad, tienen buenas reseñas, cerca de una ubicación particular, disponibles para reservación en un horario particular, y sirven un tipo de alimento particular. Estos dominios y parámetros de tarea se dan como alimentación 390.
El método empieza en 400. En 402, se determina si la solicitud determinada puede requerir cualesquiera servicios. En algunas situaciones, la delegación de servicios puede no ser requerida, por ejemplo si el asistente 1002 es capaz de realizar la propia tarea deseada. Por ejemplo, en una modalidad, el asistente 1002 pueden ser capaz de responder una pregunta objetiva sin invocar la delegación de servicios. De acuerdo con esto, si la solicitud no requiere servicios, entonces se ejecuta una etapa de flujo autónomo en 403 y se regresa su resultado en 490. Por ejemplo, si la solicitud de tarea era pedir información respecto al propio asistente automatizado 1002, entonces la respuesta de diálogo puede ser manejada sin invocar servicios externos.
Si, en la etapa 402, se determina que se requiere delegación de servicios, los componentes de orquestación de servicios 1082 proceden a la etapa 404. En 404, los componentes de orquestación de servicios 1082 pueden acoplar los requerimientos de la tarea con las descripciones declarativas de las capacidades y propiedades de servicios en los . modelos de capacidad de servicio 1088. Al menos un proveedor de servicio que pueda soportar la operación representada, proporciona detalles de metadatos cualitativos declarativos, por ejemplo, uno o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
· los campos de datos que se regresan con resultados;
• que clases de parámetros se conoce que soporta estáticamente el proveedor de servicios;
• funciones de políticas para parámetros que el proveedor de servicios puede ser capaz de soportar después de inspección dinámica de los valores de parámetros;
• una calificación de desempeño que define como (por ejemplo DB de relación, servicio en la red, almacén triple (triple store) , índice de texto completo, o alguna combinación de los mismos) ;
· calificaciones de calidad de propiedad que definen en forma estática la calidad esperada de valores de propiedad regresados con el objeto resultante; J
• una calificación de calidad total de los resultados que se puede esperar regrese el servicio.
Por ejemplo, el razonamiento respecto a las clases de parámetros que el servicio puede soportar, un modelo de servicio puede establecer que los servicios 1, 2, 3,. y 4 pueden proporcionar restaurantes que están cerca de una ubicación particular (un parámetro) , los servicios 2 y 3 pueden filtrar o calificar restaurantes por calidad (otro parámetro), los servicios 3, 4, y 5 pueden regresar reseñas por restaurants (un campo de datos de regreso) , el servicio 6 puede citar los tipos de alimentos servidos por los restaurantes (un campo de datos regresado) , y el servicio 7 puede verificar la. disponibilidad de restaurantes para intervalos de tiempo particulares (un parámetro) . Los servicios 8 a 99 ofrecen capacidades que no se requieren para este dominio y tareas particulares.
Utilizando estos metadatos cualitativos, declarativos, la tarea, los parámetros de tarea, y otra información disponible del ambiente de tiempo de ejecución del asistente, los componentes de orquestación de servicios 1082 determinan en 404 un conjunto óptimo de proveedores de servicios para invocar. El conjunto óptimo de proveedores de servicios pueden soportar uno o más parámetros de tareas (regresando resultados que satisfacen uno o más parámetros) y también considera la calificación de desempeño de al menos un proveedor de servicios y la calificación de calidad total de al menos un proveedor de servicios.
El resultado de la etapa 404 es una li$ta de servicios generada dinámicamente para pedir este usuario y solicitud particular.
En al menos una modalidad, los componentes de orquestación de servicios 1082 consideran la conflabilidad de servicios asi como su capacidad para responder a solicitudes de información especificas.
En al menos ' una modalidad, los componentes de orquestación de servicios 1082 se cubren contra la falta de conflabilidad al solicitar servicios superpuestos o redundantes.
En al menos una modalidad, los componentes de orquestación de servicios 1082 consideran información personal respecto al usuario (del componente de memoria personal de corto plazo) para seleccionar servicios. Por ejemplo, el usuario puede preferir algunos servicios de calificación que otros.
En la etapa 450, los componentes de orquestación de servicios 1082 invocan en forma dinámica y automática múltiples servicios a nombre de un usuario. En al menos una modalidad, estos se invocan dinámicamente mientras que responden a una solicitud de usuario. De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de los servicios pueden ser solicitados concurrentemente. En al menos una modalidad, estas se solicitan sobre una red utilizando APIs, o sobre una red utilizando APIs de servicio de red, o sobre Internet utilizando APIs de servicio de red, o cualquier combinación de las mismas.
En al menos una modalidad, la velocidad en la cual los servicios se solicitan, es limitada y/o administrada en forma programática.
También ahora con referencia a la Figura 38, se muestra un ejemplo de un procedimiento de invocación de servicios 450 de acuerdo con una modalidad. La invocación de servicios se emplea, por ejemplo, para obtener información adicional o para realizar tareas por el uso de servicios externos. En una modalidad, parámetros de solicitud se transforman como sea apropiado para la API de servicio. Una vez que se reciben resultados del servicio, los resultados se transforman a una representación de resultados para presentación al usuario dentro del asistente 1002.
En al menos una modalidad, servicios invocados por el procedimiento de invocación de servicios 450 pueden ser un servicio de red, una aplicación que se ejecuta en dispositivo, función de sistema operativo o semejantes.
La representación de la solicitud 390 se proporciona, incluyendo por ejemplo parámetros de tareas y semejantes. Para al menos un servicio disponible de los modelos de capacidad de servicio 1088, el procedimiento de invocación de servicios 450 realiza las etapas de transformación 452, solicitud 454, y cartografía de salida 456.
En la etapa de transformación 452, los parámetros de tarea actual de la representación de solicitud 390 se transforman en una forma que puede utilizarse por al menos un servicio. Parámetros a servicios, que pueden ofrecerse como APIs o base de datos, pueden diferir de la representación de datos utilizada en solicitudes de tarea, y también entre sí como mínimo. De acuerdo con esto, el objetivo de la etapa 452 es cartografiar al menos un parámetro de tarea en el uno o más formatos y valores correspondientes en cuando menos un servicio que se solicita.
Por ejemplo, los nombres de negocios tales como restaurantes pueden variar a través de servicios que tratan con estos negocios. De acuerdo con esto, la etapa 452 involucrará transformar cualesquiera nombres en formas que son más adecuadas para cuando menos un servicio.
Como otro ejemplo, se conocen ubicaciones a diversos niveles de precisión y utilizando diversas¦ unidades y convenciones a través de los servicios. El servicio 1 puede requerir códigos postales, el servicio 2 coordenadas GPS, y el servicio 3 dirección postal.
El servicio se solicita en 454 sobre una API y sus datos se obtienen. En al menos una modalidad, los resultados se envían a memoria intermedia o caché. En al menos una modalidad, los servicios que no regresan dentro de un desempeño de nivel especificado (por ejemplo, como se especifica en el Convenio a Nivel de Servicio (SLA = Service Level Agreement) se retiran.
En la etapa de cartografía de salida 456, los datos que se regresan por un servicio se cartografían de regreso en una representación de resultados unificada 490. Esta etapa puede incluir el tratar con diferentes formatos, unidades y así en adelante.
En la etapa 412, resultados de múltiples servicios se validan y fusionan. En una modalidad, si se recolectan resultados validados, una función de política de igualdad-definida en una base por dominio- se solicita por parejas a través de uno o más resultados para determinar qué resultados representan conceptos idénticos en el mundo real. Cuando un par de resultados iguales se descubre, un conjunto de funciones de política de propiedad - también definido en una base por dominio - se emplean para fundir valores de propiedad en un resultado de fusión. La función de política de propiedad puede utilizar las calificaciones de calidad de propiedad de los modelos de capacidad de servicio, los parámetros de tarea, el contexto de dominio y/o la memoria personal de largo plazo 1054 para decidir la estrategia de fusión óptima.
Por ejemplo, listas de restaurantes de diferentes proveedores de restaurantes pueden fusionarse y los duplicados retirarse. En al menos una modalidad, los criterios para identificar duplicados pueden incluir correspondencia de nombre inexacta (menor a 100%) , correspondencia de ubicación inexacta, correspondencia inexacta contra múltiples propiedades de entidades de dominios, tales como nombres, ubicación, número de teléfono y/o dirección de sitio de la red, y/o cualquier combinación de las mismas.
En la etapa 414, los resultados se clasifican y recortan para regresar una lista de resultados de la longitud deseada .
En al menos una modalidad, un bucle de relajamiento de solicitud también se aplica. Si, en la etapa 416, los componentes de orquestación de servicios 1082 determinan que la actual lista de resultados no es suficiente (por ejemplo, tiene menos que el número deseado de ítems coincidentes), entonces los parámetros de tareas deben ser relajados 420 para permitir más resultados. Por ejemplo, si es muy pequeño el número de restaurantes de la clasificación deseada encontrados dentro de N kilómetros de la ubicación objetivo, entonces el relajamiento ejecutará de nuevo la solicitud, buscando en un área mayor que N kilómetros de distancia y/o relajando algún otro parámetro de la búsqueda.
En al menos una modalidad, · el método de orquestación de servicios se aplica en un segundo paso para "anotar" resultados con datos auxiliares que son útiles para la tarea.
En la etapa 418, los componentes de orquestación de servicios 1082 determinan si se requiere anotación. Puede requerirse si por ejemplo, la tarea puede requerir un trazo de los resultados en un mapa, pero los servicios primarios no regresan geo-coordenadas requeridas para cartografiar.
En 422, los modelos de capacidad de servicios 1088 se consultan de nuevo para encontrar servicios que puedan regresar la información extra deseada. En una modalidad, el proceso de anotación determina si datos mejores o adicionales pueden anotarse a un resultado de fusión. Lo hacen al delegar a una función de política de propiedad - definida en una base por dominio - para al menos una propiedad de al menos un resultado fusionado. La función de política de propiedad puede utilizar el valor de propiedad fusionado y la calificación de calidad de propiedad, las calificaciones de calidad de propiedad de uno o más otros proveedores de servicios, el contexto de dominio y/o el perfil de usuario, para decidir si pueden obtenerse mejores datos. Si se determina que uno o más proveedores de servicio pueden anotar una o más propiedades para un resultado fusionado, se invoca una función de costo para determinar el conjunto óptimo de proveedores de servicio para anotar.
Al menos un proveedor de servicios en el conjunto óptimo de proveedores de servicios de anotación se invoca en 450 con la lista de resultados fusionados, para obtener los resultados 424. Los cambios realizados a cuando menos un resultado fusionado en al menos un proveedor de servicios se le da seguimiento durante este proceso, y los cambios entonces se fusionan utilizando el mismo proceso de función de política de propiedad que se empleó en la etapa 412. Sus resultados se fusionan en 426 en el conjunto de resultados existentes .
Los datos resultantes se clasifican en 428 y unifican en una representación uniforme 490.
Puede apreciarse que una ventaja de los métodos y sistemas anteriormente descritos respecto a los componentes de orquestación de servicios 1082 es que pueden aplicarse y/o utilizarse ventajosamente en diversos campos de la tecnología, diferentes a aquellos relacionados específicamente a asistentes automatizados inteligentes. Ejemplos de estas otras áreas de tecnologías en donde aspectos y/o características de procedimientos de orquestación de servicios incluyen, por ejemplo uno o más de lo siguiente:
• Aplicaciones de red-híbridas "en sitios de red" y aplicaciones basadas en red y servicios;
• Optimización de consultas a bases de datos distribuidas;
• Configuración de arquitectura orientada a servicio dinámico .
Componentes de Modelos de Capacidad de Servicio 1088
En al menos una modalidad, los componentes de modelos de capacidad de servicio 1088 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, una o más de lo siguientes (o sus combinaciones) :
· Proporcionar información legible por máquina respecto a las capacidades de servicios para realizar ciertas clases de cómputo;
• Proporcionar información legible por máquina respecto a las capacidades de servicios para responder a ciertas clases de consultas;
• Proporcionar información legible por máquina respecto a que clases de transacciones se proporcionan por diversos servicios;
Proporcionar información legible por máquina respecto a parámetros de APIs expuestos a diversos servicios;
Proporcionar información legible por máquina respecto a los parámetros que pueden emplearse en consultas en bases de datos que se proporcionan por diversos servicios.
Componentes de Procesador de Salida 1090
En al menos una modalidad, los componentes de procesador de salida 1090 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
· Datos de salida de formato que se representan en una estructura de datos interna uniforme, en formas y disposiciones que les hacen apropiadamente en modalidades diferentes. Los datos de salida pueden incluir, por ejemplo comunicación en lenguaje natural entre el asistente automatizado inteligente y el usuario; datos respecto a entidades de dominio, tales como propiedades de restaurantes, películas, productos, y semejantes; resultados de datos específicos de dominio de servicios de información, tales como reportes meteorológicos, comprobaciones de estado de vuelo, precios y semejantes; y/o enlaces y botones interactivos que permiten al usuario responder por interacción directa con la presentación de salida.
• Presentar datos de salida para modalidades que pueden incluir, por ejemplo cualquier combinación de: interfases de usuarios gráficas; mensajes de texto; mensajes de correo electrónico; sonidos; animaciones; y/o salida de habla.
• Presentar dinámicamente datos para diferentes motores de exhibición de interfase de usuarios gráficas con base en la solicitud. Por ejemplo, uso de formatos y distribuciones de procesamiento de salida diferentes dependiendo de cual visualizador y/o dispositivo se utilice.
• Presentar datos .de salida en diferentes voces en forma dinámica.
· Presentar dinámicamente a modalidades especificadas con base en las preferencias del usuario.
Presentar dinámicamente la salida utilizando
"carátulas" especificas- del usuario que ajustan a la medida el aspecto y sensación o percepción.
· Enviar una corriente de paquetes de salida a una modalidad, mostrando estado intermedio, retroalimentación o resultados a través de fases de interacción con el asistente
1002.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de los componentes de procesador de salida 1090 pueden implementarse en forma concurrente y/o iniciarse por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades · de los componentes de procesador de salida 1090 pueden realizarse, implementarse y/o iniciarse por uno o más de los siguientes tipos de sistemas, componentes, sistemas, dispositivos, procedimientos, procesos y semejantes (o sus combinaciones) :
· módulos de soporte lógico dentro del cliente o servidor de una modalidad de un asistente automatizado inteligente;
• servicios de solicitud remota;
• utilizar una mezcla de plantillas y códigos de procedimiento.
Ahora con referencia a la Figura 39, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un procedimiento de salida de múltiples fases de acuerdo con una modalidad. El procedimiento de salida de múltiples fases incluye el asistente automatizado 1002 que procesa las etapas 702 y las etapas de salida de múltiples fases 704.
En la etapa 710, se obtiene una pronunciación de alimentación de habla y un componente de habla-a-texto (tal como el componente descrito en conexión con la Figura 22) interpreta el habla para producir un conjunto de interpretaciones de habla candidato 712. En una modalidad, el componente de habla-a-texto se implementa utilizando, por ejemplo, Nuance Recognizer, disponible de Nuance Communications, Inc. de Burlington, MA. Interpretaciones de habla candidato 712 pueden mostrarse al usuario en 730, por ejemplo en forma de parafraseada. Por ejemplo, la interfase puede mostrar "dijo usted?" alternativas que citan unas cuantas interpretaciones de texto alternas de la misma muestra de sonido de habla.
En al menos una modalidad, se proporciona una interfase de usuario para permitir que el usuario interrumpa y seleccione entre las interpretaciones de habla candidato.
En la etapa 714, las interpretaciones de habla candidato 712 se envían a un interpretador de lenguaje 1070, que puede producir representaciones de intención de usuario 716 para al menos una interpretación de habla candidato 712. En la etapa 732, parafraseados de estas representaciones de intención de usuario 716 se generan y presentan al usuario. (Ver etapa relacionada 132 del procedimiento 120 en la Figura 22).
En al menos una modalidad, la interfase de usuario permite que el usuario interrumpa y seleccione entre los parafraseados de las interpretaciones de lenguaje natural 732.
En la etapa 718, se realiza análisis de tareas y diálogos. En la etapa 734, las interpretaciones de tareas y dominios se presentan al usuario utilizando un algoritmo de parafraseado de intención.
Ahora con referencia también a la Figura 40, se ilustra una toma de pantalla que muestra un ejemplo de procesamiento de salida de acuerdo con una modalidad. La pantalla 4001 incluye el eco 4002 de la alimentación de habla del usuario, generado por la etapa 730. La pantalla 4001 además incluye parafraseado 4003 de la intención del Usuario generado por la etapa 734. En una modalidad, como se ilustra en el ejemplo de la Figura 40, se utiliza formateo/resaltado especial para palabras claves tales como "eventos", que pueden emplearse para facilitar entrenamiento del Usuario para interacción con el asistente automatizado inteligente 1002. Por ejemplo, al observar visualmente el formateo del texto exhibido, el usuario puede identificar fácilmente e interpretar de regreso al asistente automatizado inteligente que reconoce palabras clave tales como "eventos", "próximo Miércoles", "San Francisco", y semejantes.
Regresando a la Figura 39, a medida que las solicitudes se despachan en 720 a servicios y resultados se recolectan dinámicamente, pueden exhibirse resultados intermedios en la forma de avance en tiempo real 736. Por ejemplo, una lista de restaurantes puede ser regresada y después sus reseñas pueden ser pobladas dinámicamente conforme llegan los resultados de los servicios de reseñas. Servicios pueden incluir servicios habilitados en la red y/o servicios que tienen acceso a información almacenada en forma local en el dispositivo y/o de cualquier otra fuente.
Una representación uniforme de la respuesta 722 se genera y formatea 724 para la modalidad de salida apropiada. Después de que se completa el formato de salida final, un tipo diferente de parafraseado puede ofrecerse en 738. En esta fase, todo el conjunto de resultados puede ser analizado y comparado contra la solicitud inicial. Un -resumen de resultados o respuesta a una pregunta puede ser ofrecido entonces .
También con referencia a la Figura 41, se ilustra otro ejemplo de procesamiento de salida de acuerdo con una modalidad. La pantalla 4101 ilustra parafraseado 4102 de la interpretación de texto, generado en la etapa 732, avance en tiempo real 4103 generado por la etapa 736, y resumen de parafraseado 7104 generado por la etapa 738. También se incluyen resultados detallados 4105.
En una modalidad, el asistente 1002 es capaz de generar salida en múltiples modos. Ahora con referencia a la Figura 42, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de procesamiento de salida multimodal de acuerdo con una modalidad.
El método empieza en 600. El procesador de salida 1090 toma representación uniforme de la respuesta 490 y formatea 612 la respuesta de acuerdo con el dispositivo y modalidad que sean apropiados y aplicables. La etapa 612 puede incluir información del dispositivo y modelos de modalidad 610 y/o modelos de datos de dominio 614.
Una vez que la respuesta 490 se ha formateado eñ 612, cualquiera de una cantidad de diferentes mecanismos de salida pueden emplearse, en cualquier combinación. Ejemplos ilustrados en la Figura 42 incluyen:
· Generar en 620 salida de mensaje de texto, que se envía en 630 a un canal de mensajes de texto;
• Generar en 622 la salida de correo electrónico, que se envía en 632 como un mensaje de correo electrónico;
• Generar en 624 la salida GUI, que se envía en 634 a un dispositivo o visualizador de la red para representación;
• Generar en 626 salida de habla, que se envía en 636 a un módulo de generación de habla.
Una persona con destreza en la técnica reconocerá que muchos otros mecanismos de salida pueden emplearse.
En una modalidad, el contenido de los mensajes de salida generado por el procesador de salida de múltiples fases 700 se ajusta a la medida al modo de procesamiento de salida multimodal 600. Por ejemplo, si la modalidad de salida es . habla 626, el lenguaje es utilizado para parafrasear la alimentación del usuario 730, interpretaciones de texto 732, interpretaciones de tarea y dominios 734, avance 736, y/o resúmenes de resultados 738 pueden ser más o menos detallado o utilizar frases que son más fáciles de comprender en forma audible que en forma escrita. En una modalidad, el lenguaje se ajusta a la medida en etapas de procedimiento de salida de múltiples fases 700; en otras modalidades, el procedimiento de salida de múltiples fases 700 produce un resultado intermedio que se refina adicionalmente en lenguaje especifico por procesamiento de salida multimodal 600.
Componentes de Memoria Personal de Corto Plazo 1052
En al menos una modalidad, los componentes de memoria personal de corto plazo 1052 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como por ejemplo, una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
• Mantener una historia del diálogo reciente entre la modalidad del asistente y el usuario, incluyendo la historia de alimentaciones de usuario y sus interpretaciones;
Mantener una historia de recientes selecciones por el usuario en GUI, tal como que ítems se abrieron o exploraron, a qué número de teléfono se llamó, qué ítems fueron cartografiados, qué avances de película se presentaron y semejantes;
•Almacenar la historia del diálogo e interacciones de usuario en una base de datos en el cliente, el servidor en una sesión específica de usuario, o en un estado de sesión de cliente tal como fragmentos de información almacenados en el disco duro (cookies) del visualizador de la red o RAM utilizada por el cliente;
• Almacenar la lista de recientes solicitudes de usuario;
• Almacenar la secuencia de resultados de solicitudes de usuario recientes;
• Almacenar la historia de corrientes de clic de eventos UI, incluyendo opresiones de botón, pequeños golpes, gestos, activadores por voz, y/o cualquier otra alimentación de usuario.
· Almacenar datos de sensor de dispositivo (tales como ubicación, tiempo, orientación de posición, movimiento, nivel de luz, nivel de sonido, y semejantes) que pueden ser correlacionados con interacciones con el asistente.
De acuerdo con modalidades específicas, múltiples instancias o hilos de componentes de memoria personal de corto plazo 1052 pueden ser implementados de manera concurrente y/o iniciados por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones dé equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos diferentes o instancias de componentes de memoria personal de corto plazo 1052 pueden ser iniciados en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios de umbral mínimo para activar inicio de al menos una instancia de componentes de memoria personal de corto plazo 1052. Por ejemplo, componentes de memoria personal de corto plazo 1052 pueden ser invocados cuando hay una' sesión de usuario con la modalidad del asistente 1002, en al menos una forma o acción de alimentación por el usuario o respuesta por el sistema.
En al menos una modalidad, una instancia dada de componentes de memoria personal de corto plazo 1052 puede tener acceso y/o utilizar información de una o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, a cuando menos una porción de la información de base de datos se puede tener acceso por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. Por ejemplo, componentes de memoria personal de corto plazo 1052 pueden tener acceso a datos de componentes de memoria personal de largo plazo 1054 (por ejemplo, para obtener identidad de usuario y preferencias personales) y/o datos del dispositivo local respecto a la hora y ubicación, que pueden incluirse en entradas de memoria de corto plazo.
Ahora con referencia a las Figuras 43A y 43B, se muestran tomas de pantalla que ilustra un ejemplo del uso de componentes de memoria personal de corto plazo 1052 para mantener contexto de diálogo mientras que se cambia ubicación, de acuerdo con una modalidad. En este ejemplo, el usuario ha preguntado respecto a las condiciones meteorológicas locales, después solo dice "en New York". La pantalla 4301 muestra la respuesta inicial, incluyendo las condiciones meteorológicas locales. Cuando el usuario dice "en New York", el asistente 1002 utiliza los componentes de memoria personal de corto plazo 1052 para tener acceso al contexto de diálogo y de esta manera determinar que el dominio actual son pronósticos meteorológicos. Esto habilita al asistente 1002 para interpretar la nueva mención "en New York" para significar "¿cuál es el pronóstico meteorológico en New York el próximo Martes?". La pantalla 4302 muestra la respuesta apropiada, incluyendo pronósticos meteorológicos para New York.
En el ejemplo de las Figuras 43A y 43B, lo que se almacena en la memoria de corto plazo no solo son las palabras de la alimentación "¿va a llover pasado mañana?" pero la interpretación semántica del sistema de la alimentación como el dominio meteorológico y el parámetro de tiempo establecido al día de pasado mañana.
Conponentes de Memoria Personal de Largo Plazo 1054
En al menos una modalidad, los componentes de memoria personal de largo plazo 1054 pueden ser operables para realizar y/o implementar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como, por ejemplo, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
· Para almacenar persistentemente la información personal y datos respecto al usuario, incluyendo por ejemplo sus preferencias, identidades, credenciales de autenticación, cuentas, direcciones y semejantes;
• Para almacenar información gue ha recolectado el usuario al utilizar la modalidad del asistente 1002, tal como el equivalente de marcadores, favoritos, recortes y semejantes;
• Para almacenar persistentemente listas guardadas de entidades de negocios, incluyendo restaurantes, hoteles, tiendas, teatros y otros sitios de reunión. En una modalidad, componentes de memoria personal de largo plazo 1054 guardan más que solo los nombres o URLs, pero también guardan la información suficiente para recuperar una lista completa de las entidades incluyendo números de teléfono, ubicaciones en un mapa, fotografías y semejantes;
Para guardar de manera persistente películas, videos, música, espectáculos, y otros ítems de entretenimiento guardados;
• Para almacenar de manera persistente el o los calendarios personales del usuario, listas de cosas por hacer, recordatorios y alertas, bases de datos de contactos, listas de redes sociales, y semejantes;
• Para almacenar de manera persistente listas de compras y listas de deseos o favoritos para productos y servicios', cupones y códigos de descuento adquiridos y seme antes;
• Para almacenar persistentemente la historia y recibos o comprobantes de transacciones incluyendo reservaciones, compras, boletos para eventos, y semejantes.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos de componentes de memoria personal de largo plazo 1054 pueden implementarse de manera concurrente y/o iniciarse por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. Por ejemplo, en al menos algunas modalidades, diversos aspectos, características y/o funcionalidades de componentes de memoria personal de largo plazo 1054 pueden realizarse, implementarse y/o iniciarse utilizando una o más bases de datos y/o archivos en (o asociados con) clientes 1304 y/o servidores 1340, y/o residentes en dispositivos de almacenamiento.
De- acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de memoria personal de largo plazo 1054 pueden iniciarse en respuesta a detección de una o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios umbral mínimos para activar inicio de al menos una instancia de. componentes de memoria personal de largo plazo 1054. Diversos ejemplos de condiciones o eventos que pueden activar el inicio y/o implementación de uno o más hilos o instancias diferentes de componentes de memoria personal de largo plazo 1054 pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
• Entradas de memoria personal de largo plazo pueden ser adquiridas como un efecto secundario de que el usuario interactúe con una modalidad del asistente 1002. Cualquier tipo de interacción con el asistente puede producir adiciones a la memoria personal de largo plazo, incluyendo visualización, búsqueda, encontrar, comprar, programar, adquirir, reservar, comunicarse con otras personas por un asistente .
• Memoria personal de largo plazo también puede ser acumulada como una consecuencia de usuarios que se registran para una cuenta o servicio, permitiendo que el asistente 1002 tenga acceso a cuentas en otros servicios, utilizando un servicio de asistente 1002 en un dispositivo cliente con acceso a otras bases de datos de información personal tales como calendarios, cosas por hacer, listas de contactos, y semej antes .
En al menos una modalidad, una instancia dada de los componentes de memoria de largo plazo 1054 puede tener acceso y/o utilizar la información de uno o más bases de datos asociadas. En al menos una modalidad, a cuando menos una porción de la información de base de datos se puede tener acceso por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota, que pueden estar ubicados, por ejemplo en los clientes 1304 y/o servidores 1340. Ejemplos de diferentes tipos de datos a los que se puede tener acceso por los componentes de memoria de largo plazo 1054 puede incluir, pero no estar limitados a datos de otras bases de datos de información personal tales como listas de contactos o de amigos, calendarios, listas de cosas por hacer, otros manejadores de listas, cuentas personales y administradores de carteras que se proporcionan por dispositivos externos 1360 y semejantes. ·
Ahora con referencia a las Figuras 44A a 44C, se muestran impresiones o tomas de pantalla que ilustran un ejemplo del uso de componentes de memoria personal de largo plazo 1054, de acuerdo con una modalidad. En el ejemplo, se proporciona una característica (denominada "Mis cosas") , que incluye acceso a las entidades guardadas tales como restaurantes, películas y negocios que se encuentran por sesiones interactivas con una modalidad del asistente 1002. En la pantalla 4401 de la Figura 44 A, el usuario ha encontrado un restaurant. El usuario toca en Guardar en Mis Cosas 4402, que guarda información respecto a restaurantes en los componentes de memoria personal de largo plazo 1054.
La pantalla 4403 de la Figura 44B ilustra acceso del usuario a Mis Cosas. En una modalidad, el usuario puede seleccionar entre categorías para navegar al ítem deseado.
La pantalla 4404 de la Figura 44C ilustra la categoría Mi Restaurant, incluyendo ítems previamente almacenado en Mis Cosas.
Procedimiento de Respuesta y Llamada Automatizado
Ahora con referencia a la Figura 33, se ilustra un diagrama de flujo que muestra un procedimiento de llamadas y respuestas automático, de acuerdo con una modalidad. El procedimiento de la Figura 33 puede ser implementado en conexión con una o más modalidades del asistente automatizado inteligente 1002. Puede apreciarse que el asistente automatizado inteligente 1002 como se ilustra en la Figura 1 solamente es un ejemplo de un amplio intervalo de modalidades de sistema asistente automatizado inteligente que pueden ser implementadas . Otras modalidades de los sistemas asistentes automatizados inteligentes (no mostradas) pueden incluir adicionales, menos y/o diferentes componentes/características que las ilustradas, por ejemplo en el asistente automatizado inteligente ejemplar 1002 ilustrado en la Figura 1.
En al menos una modalidad, el procedimiento de llamadas y respuestas automatizado de la Figura 33 pueden ser operable para realizar y/o impleraentar diversos tipos de funciones, operaciones, acciones y/u otras características tales como, por ejemplo una o más de las siguientes (o sus combinaciones) :
« El procedimiento de llamadas y respuestas automatizado de la Figura 33 puede proporcionar un bucle para flujo de control de interfase de una interfase de conversación entre el usuario y el' asistente automatizado inteligente 1002. Al menos una iteración del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede servir como una capa o viaje en la conversación. Una interfase de conversación es una interfase en la que el usuario y el asistente 1002 se comunican al hacer menciones en ambos sentidos, en una forma de conversación.
· El procedimiento de llamadas y respuestas automatizado de la Figura 33 puede proporcionar el flujo de control ejecutivo para el asistente automatizado inteligente 1002. Esto es, el procedimiento controla la recolección de alimentación, procesamiento de alimentación, generación de salida, y presentación de salida al usuario.
El procedimiento de llamadas y respuestas automatizado de la Figura 33 puede coordinar comunicaciones entre componentes del asistente automatizado inteligente 1002. Esto es, puede ser directo cuando la salida de un componente alimenta a otro, y en donde puede ocurrir la alimentación total del ambiente y acción en el ambiente.
En al menos algunas modalidades, porciones de procedimiento de llamadas y respuestas automatizado también pueden implementarse en otros dispositivos y/o sistemas de una red de computadoras.
De acuerdo con modalidades especificas, múltiples instancias o hilos del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden ser implementadas y/o iniciadas de manera concurrente por el uso de uno o más procesadores 63 y/u otras combinaciones de equipo físico y/o equipo físico y soporte lógico. En al menos una modalidad, una o más o porciones selectas del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede implementarse en uno o más el clientes 1304, en uno o más servidores 1340, y/o sus combinaciones.
Por ejemplo, en al menos algunos modalidades, diversos aspectos, características, y/o funcionalidades del procedimiento de * llamadas y respuestas automatizado puede realizarse, implementarse y/o iniciarse por componentes de soporte lógico, servicios de red, bases de datos y/o semejantes, o cualquier combinación de los mismos.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden ser iniciarse en respuesta a detección de uno o más condiciones o eventos que satisfacen uno o más tipos diferentes de criterios (tales como, por ejemplo, criterios umbral mínimos) para activar inicio de al menos una instancia de procedimiento de llamadas y respuestas automatizado. Ejemplos de diversos tipos de condiciones o eventos que pueden activar inicio y/o implementación de uno o más hilos o instancias diferentes del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden incluir, pero no están limitados a, uno o más de los siguientes (o sus combinaciones) :
una sesión de usuario con una instancia del asistente automatizado inteligente 1002, tal como · por ejemplo, pero no limitado a, uno o más de:
¦ una aplicación de dispositivo móvil que inicia por ejemplo, una aplicación de dispositivo móvil que implementa una modalidad de asistente automatizado inteligente 1002;
¦ una aplicación de computadora que inicia, por ejemplo una aplicación que implementa una modalidad del asistente automatizado inteligente 1002;
¦ un botón dedicado en un dispositivo móvil que se presiona, tal como "botón de alimentación de habla";
¦ un botón en un dispositivo periférico conectado a una computadora o dispositivo móvil, tal como una diadema, micro teléfono o estación base, un sistema de navegación GPS, aparato de consumidor, control remoto o cualquier otro dispositivo con un botón que pueda asociarse con invocar asistencia;
¦ una sesión en la red que se inicia desde un visualizador de la red a un sitio de la red que implementa el asistente automatizado inteligente 1002;
¦ una interacción que se inicia dentro de una sesión de visualizador de la red existente a un sitio de red que
"implementa el asistente automatizado inteligente 1002, en donde por ejemplo se solicita un servicio del asistente automatizado inteligente 1002;
¦ un mensaje de correo electrónico que se envía a un servidor de modalidad 1426 que está mediando la comunicación con una modalidad del asistente automatizado inteligente 1002;
¦ un mensaje de texto se envía a un servidor de modalidad 1426 que media comunicación con una modalidad del asistente automatizado inteligente 1002;
¦ una llamada de teléfono se realiza a un servidor de modalidad 1434 que media comunicación con una modalidad del asistente automatizado inteligente 1002;
¦ un evento tal como una alerta o notificación se envía a una aplicación que proporciona una modalidad del asistente automatizado inteligente 1002.
• cuando un dispositivo que proporciona el asistente automatizado inteligente 1002 se activa y/o arranca.
De acuerdo con diferentes modalidades, uno o más hilos o instancias diferentes del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden iniciarse y/o implementarse en forma manual, automática, estática, dinámica, concurrente y/o sus combinaciones. Adicionalmente, diferentes instancias y/o modalidades del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden iniciarse en uno o más diferente intervalos de tiempo diferentes (por ejemplo, durante un intervalo de tiempo específico, a intervalos periódicos regulares, a intervalos periódicos irregulares, ante demanda y semejantes) .
En al menos una modalidad, una instancia dada del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede utilizar y/o generar diversos tipos diferentes de datos y/u otros tipos de información, cuando se realizan tareas y/u operaciones específicas. Esto puede incluir, por ejemplo datos de alimentación/información y/o datos/información de salida. Por ejemplo, en al menos una modalidad, al menos una instancia del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede tener acceso, procesar y/o de otra forma utilizar información de uno o más tipos de fuentes diferentes, tales como por ejemplo una o más bases de datos. En al menos una modalidad, se puede tener acceso al menos a una porción de la información de base de datos por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remotos. Adicionalmente, al menos una instancia del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede generar uno o más diferentes tipos de datos/información de salida, que por ejemplo puede almacenarse en dispositivos de memoria local y/o de memoria remota.
En al menos una modalidad, la configuración inicial de una instancia determinada del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado pueden realizarse utilizando uno o más tipos diferentes de parámetros de inicialización . En al menos una modalidad, se puede tener acceso cuando menos a una porción de los parámetros de inicialización por comunicación con uno o más dispositivos de memoria local y/o remota. En al menos una modalidad, al menos una porción de los parámetros de inicialización permiten a una instancia del procedimiento de llamadas y respuestas automatizado puede corresponder a y/o puede ser derivado de los datos de alimentación/información de entrada.
En el ejemplo particular de la Figura 33, se considera que un solo usuario tiene acceso a una instancia del asistente automatizado inteligente 1002 sobre una red desde una aplicación al cliente con capacidad de alimentación de habla. El usuario está interesado en encontrar un buen sitio para cenar en un restaurant, y conecta con el asistente automatizado inteligente 1002 en una conversación para ayudar en proporcionar este servicio.
En la etapa 100, al usuario se le pide que proporcione una solicitud. La interfase de usuario del cliente ofrece varios modos de alimentación, como se describe en conexión con la Figura 26. Estos pueden incluir, por ejemplo:
• una interfase para alimentación escrita, que puede invocar un procedimiento para producir alimentación escrita activa como se ilustra en la Figura 11;
• una interfase para alimentación de habla, que puede invocar un procedimiento para producir alimentación de habla activa como se ilustra en la Figura 22.
· una interfase para seleccionar alimentaciones de un menú, que pueden invocar el producir alimentación con base en GUI activa como se ilustra en la Figura 23.
Una persona con destreza en la técnica reconocerá que otros modos de alimentación pueden proporcionarse.
En una modalidad, la etapa 100 puede incluir presentar opciones que quedan de una conversación previa con ¦ el asistente 1002, por ejemplo utilizando las técnicas descritas en el procedimiento para producir alimentación con sugerencia de diálogo activo descrito en conexión con la Figura 24.
Por ejemplo, por uno de los métodos de producir alimentación activa en la etapa 100, el usuario puede decir al asistente 1002, "donde puedo conseguir un buen italiano aquí?" Por ejemplo, el usuario puede haber dicho esto en un componente de alimentación de habla. Una modalidad del componente para producir alimentación activa 1094 solicita un servicio de habla-a-texto, pide al usuario confirmación y representa entonces alimentación de usuario confirmada como un formato de alimentación anotado uniforme 2690.
Una modalidad del componente interpretador de lenguaje 1070 se solicita en la etapa 200, como se describe en conexión con la Figura 29. El componente interpretador de lenguaje 1070 analiza sintácticamente la alimentación de texto y genera una lista de posibles interpretaciones de la intención del usuario 290. En un análisis sintáctico, la palabra "italiano" se asocia con restaurante de estilo italiano; "bueno" está ' asociado con la propiedad de recomendación de restaurants; y "aquí o en los alrededores" se asocia con un parámetro de ubicación que describe una distancia desde una lectura de sensor global (por ejemplo, la ubicación del usuario como se da por GPS en un dispositivo móvil ) .
En la etapa 300, la representación de la intención del usuario 290 se pasa al procesador de flujo de diálogo 1080, que implementa una modalidad de un procedimiento de análisis de diálogo y flujo como se describe en conexión con la Figura 32. El procesador de flujo de diálogo 1080 determina que interpretación de intenciones más probable, cartografía la interpretación a instancias de modelos de dominio y parámetros de un modelo de tarea y determina la siguiente etapa de flujo en un flujo de diálogo. En el presente ejemplo, un modelo de dominio de restaurant es representado con una tarea de selección restringida para encontrar un restaurant por restriqciones (el estilo de cocina, el nivel de recomendaciones y restricciones de proximidad) . El modelo de flujo de diálogo indica que la siguiente etapa es obtener algunos ejemplos de restaurants que cumplen con estas restricciones y presentarlos al usuario.
n la etapa 400 , una modalidad del procedimiento de orquestación de servicios de flujo 400 se invoca, mediante el componente de orquestación de servicios 1082 . Se invoca un conjunto de servicios 1084 a nombre de la solicitud del usuario para encontrar un restaurante. En una modalidad, estos servicios 1084 contribuyen algunos datos a un resultado común. Sus datos se funden o fusionan y la lista resultante de restaurantes se representa en una forma independiente del servicio, uniforme.
En la etapa 500 , el procesador de salida 1092 genera un diálogo que resume los resultados, tal como "Encontré algunos restaurantes italianos recomendados cerca de aquí". El procesador de salida 1092 combina este resumen con los datos de resultado de salida y envía entonces la combinación a un módulo que formatea la salida para el dispositivo móvil particular del usuario en la etapa 600 .
En la etapa 700, este paquete de salida especifico de dispositivo se envía al dispositivo móvil, y el soporte lógico de cliente en . el dispositivo lo presenta en la pantalla (u otro dispositivo de salida) del dispositivo móvil.
El usuario visualiza esta presentación, y decide explorar diferentes opciones. Si el usuario ha terminado 790, el método termina. Si el usuario no ha terminado 490, otra iteración del bucle se inicia al regresar a la etapa 100.
El procedimiento de llamadas y respuestas automático puede ser aplicado, por ejemplo a un usuario que consulta "que tal comida mexicana?". Esta alimentación puede producirse en la etapa 100. En la etapa 200, la alimentación se interpreta como restaurantes de estilo mexicano, y combinado con el otro estado (que se mantiene en la memoria personal de corto plazo 1052) para soportar la interpretación de la misma intención que la última vez, con un cambio en el parámetro de estilo de restaurante. En la etapa 300, esta intención de refinamiento de la solicitud, que se da a los componentes de orquestación de servicios 1082 en la etapa 400.
En la etapa 400, la solicitud actualizada se despacha a servicios múltiples 1084, resultando en un nuevo juego de restaurantes que se resume en diálogo en 500, formatea para el dispositivo 600, y envían sobre la red para mostrar nueva información ,en el dispositivo móvil del usuario en la etapa 700.
En este caso, el usuario encuentra un restaurante de su gusto, lo muestra en el mapa y envía instrucciones para llegar a un amigo.
Una persona con destreza en la técnica reconocerá que diferentes modalidades del procedimiento de llamadas y respuestas automatizadas (no mostrado) puede incluir características y/u operaciones adicionales a aquellas ilustradas en la modalidad específica de la Figura 33, y/o puede omitir al menos una porción de las características y/u operaciones de procedimiento de llamadas y respuestas automatizado ilustrado en la modalidad específica de la Figura 33.
Selección Restringida
En una modalidad, el asistente automatizado inteligente 1002 utiliza selección restringida en sus interacciones con el usuario, para identificar en forma más efectiva y presentar ítems que probablemente sean de interés para el usuario.
La selección restringida es un tipo de · tarea genérica. Las tareas genéricas son abstracciones que caracterizan los tipos de objetos de dominio, alimentaciones, salidas y flujo de control que son comunes entre una clase de tareas. Una tarea de selección restringida se realiza al seleccionar ítems de un conjunto de selección de objetos de dominio (tales como restaurantes) con base en restricciones de selección (tales como un tipo de cocina o ubicación deseada) . En una modalidad, el asistente 1002 ayuda al usuario a explorar al espacio de selecciones posibles, produciendo las restricciones y preferéncias del usuario, presentando selecciones y ofreciendo acciones para realizar en esas selecciones tales como reservar, comprar, recordar o compartirlas. La tarea se completa cuando el usuario elige uno o más ítems en los cuales realiza la acción.
La selección restringida es útil en muchos contextos: por ejemplo, seleccionar una película para ver, un restaurante para cenar, un hotel para pasar la noche, un sitio para comprar un libro, o semejantes. En general, la selección restringida es útil cuando se conoce la categoría y requiere seleccionar una instancia de la categoría con ciertas propiedades deseadas.
Un enfoque convencional a la selección restringida es un servicio de directorio. El. usuario elige una categoría y ¦ el sistema ofrece una lista de selecciones. En un directorio local, se puede restringir el directorio a una ubicación, tal como una ciudad. Por ejemplo, en un servicio de "directorio telefónico amarillo", el usuario elige el libro para una ciudad y busca entonces la categoría, y el libro muestra uno o más ítems para esa categoría. El problema principal con un servicio de directorio es que el número de selecciones relevantes posibles es grande (por ejemplo, restaurantes en una ciudad determinada) .
Otro enfoque convencional es una aplicación de base de datos, que proporciona una forma para generar una selección establecida al producir una consulta del usuario, recuperar ítems coincidentes, y presentar los ítems en cierta forma que resalte características sobresalientes. El usuario visualiza las hileras y columnas del conjunto resultante, clasificando posiblemente resultados o cambiando la consulta hasta que encuentre algunos candidatos convenientes. El problema con el servicio de base de datos es que puede requerir que el usuario haga operativa o funcional su necesidad humana como una consulta formal y utilice la maquinaria abstracta de clasificar, filtrar y visualizar para explorar los datos resultantes. Estos son difíciles para que la mayoría de las personas hagan, incluso con interfase de usuario gráfica.
Un tercer enfoque convencional es búsqueda de extremo abierto, tal como "búsqueda local". La búsqueda es fácil de hacer, pero hay varios problemas con los servicios de búsqueda que los hace difíciles para que las personas logren la tarea de una selección restringida. Específicamente:
• Como con la búsqueda de directorio, el usuario puede • no solo suministrar una categoría y buscar a una o más selecciones posibles, sino debe estrechar la lista.
• Si el usuario puede estrechar la selección por restricciones, no es obvio que restricciones puedan emplearse
(por ejemplo, puedo buscar sitios que estén a una distancia, cercana a pie o que estén abiertos tarde?)
• No es claro como estables restricciones (por ejemplo, se denomina tipo de restaurante o de cocina, y cuáles son los valores posibles?)
• Hay conflicto de múltiples preferencias; usualmente en forma objetiva no hay "mejor" a una situación determinada (por ejemplo, quiere un sitio que esté cerca y tenga comida gourmet económica con excelente servicio y que abra hasta la media noche) .
• Las preferencias son relativas y dependen de lo que está disponible. Por ejemplo, si el usuario puede obtener una mesa en un restaurante de alta calificación, podrá elegirlo incluso aunque sea costoso. En general, sin embargo el usuario preferirá opciones menos costosas.
En diversas modalidades, el asistente 1002 de la presente invención ayuda a simplificar la tarea de selección restringida. En diversas modalidades, el asistente 1002 emplea servicios de búsqueda y bases de datos, asi como otra funcionalidad, para reducir el esfuerzo, por parte del usuario, de establecer que está buscando, considerando lo que está disponible, y decidir en una solución satisfactoria.
En diversas modalidades, el asistente 1002 ayuda a hacer más simple la selección restringida para los humanos en cualquiera de una cantidad de formas diferentes.
Por ejemplo, en una modalidad, el asistente 1002 puede hacer operativas las propiedades en restricciones. El usuario establece lo que desea en términos de propiedades de resultado deseado. El asistente 1002 hace operativa esta alimentación en restricciones formales. Por ejemplo, en lugar de decir "encontrar uno o más restaurantes a menos de 3.2 kilómetros (2 millas) del centro de Palo Alto cuya cocina incluya comida italiana" el usuario puede solo decir "restaurantes italianos en Palo Alto". El asistente 1002 también puede hacer operativas cualidades solicitadas por el usuario que no son parámetros a una base de datos. Por ejemplo, si el usuario solicita restaurantes románticos, el sistema puede ser operativo esto también como una búsqueda de texto o etiqueta o restricción correspondiente a etiqueta. De esta manera, el asistente 1002 ayuda a superar algunos de los problemas que los usuarios de otra forma pueden tener con la selección restringida. Es más fácil que un usuario imagine y describa una solución satisfactoria que describa condiciones que distingan de manera conveniente de soluciones no convenientes.
En una modalidad, el asistente 1002 puede sugerir criterios de selección útiles,, y el usuario requiere solo decir qué criterios son importantes al momento. Por ejemplo, el asistente 1002 puede preguntar "cuál de estos importa: precio (entre más barato mejor) , ubicación (más cercano es mejor), calificación (de más alta calificación mejor)?". El asistente 1002 también puede sugerir criterios que puedan requerir valores específicos; por ejemplo, "puede decir que tipo de cocina quisieras o un ítem de alimento preferirías".
En una modalidad, el asistente 1002 puede ayudar al usuario en tomar la decisión entre selecciones que difieran en una cantidad de criterios competentes (por ejemplo, preció, calidad, disponibilidad y conveniencia) .
Al proporcionar esta guía, el asistente 1002 puede ayudar a los usuarios en tomar decisiones de múltiples parámetros en cualquiera de varias formas:
Una es reducir la dimensionalidad del espacio, combinando datos en bruto tales como calificaciones de múltiples fuentes en una calificación de "recomendación" compuesta. La calificación compuesta puede tomar en cuenta conocimiento de dominio respecto a las fuentes de datos (por ejemplo, calificación Zagat puede ser más predictiva de calidad que la calificación Yelp) .
• Otro enfoque es enfocar en un sub-conjunto de criterios, pasado un problema de "cuales son todos los criterios posibles a considerar y . como se combinan?" en una selección de los criterios más importantes en una situación determinada (por ejemplo, "que es más importante, precio o proximidad?" ) .
• Otra forma de toma de decisiones 'es el asumir valores predefinidos y órdenes de preferencia (por ejemplo, si todo lo demás es igual, de más alta calificación y más cerca y más económicos son mejores) . El sistema también puede recordar las respuestas previas de los usuarios que indiquen sus valores predefinidos y preferencias.
• Cuarto, el sistema puede ofrecer propiedades sobresalientes de ítems en el conjunto de selección que no se mencionaron en la solicitud original. Por ejemplo, el usuario puede haber pedido comida italiana local. El sistema puede ofrecer un conjunto de selecciones de restaurantes, y con ellos una lista de etiquetas populares empleadas por los críticos o una línea de etiqueta de una guía (por ejemplo, "un sitio agradable para una cita" "excelente pasta"). Esto puede permitir a las personas seleccionar un ítem espécífico y completar la tarea. La investigación muestra que la mayoría de la gente toma decisiones al evaluar instancias específicas en vez de decidir criterios y aceptar racionalmente aquel que sobresalga. También muestra que la gente aprende respecto a características de casos concretos. Por ejemplo, cuando se elige entre automóviles, a los compradores puede no importarles los sistemas de navegación hasta que ven que algunos de los autos los tienen (y entonces el sistema de navegación puede volverse un criterio importante) . El asistente 1002 puede presentar propiedades sobresalientes de los ítems citados que ayuden a las personas a elegir a un ganador o que sugiera una dimensión sobre la cual optimizar.
Modelo de Datos Conceptual
En una modalidad, el asistente 1002 ofrece asistencia con la tarea de selección restringida al simplificar el modelo de datos conceptual. El modelo de datos conceptual es la abstracción presentada a los usuarios en la interfase del asistente 1002. Para superar los problemas sicológicos descritos anteriormente, en una modalidad, el asistente 1002 proporciona un modelo que permite a los usuarios describir lo que desean en términos de unas cuantas propiedades fácilmente reconocidas y recuperadas de selecciones convenientes en vez de expresiones de restricción. De esta manera, las propiedades pueden hacerse fáciles de formular en solicitudes en lenguaje natural (por ejemplo, adjetivos que jnodifican marcadores de palabra clave) y que sean reconocibles en avisos ("también puede favorecer a los restaurantes recomendados...") . En una modalidad, un modelo de datos se emplea que permite al asistente 1002 determinar el dominio de interés (por ejemplo, restaurantes contra hoteles) y un enfoque general para guía que puede ser representado con propiedades específicas de dominio.
En una modalidad, el modelo de datos conceptual utilizado por el asistente 1002 incluye una clase de selección. Esta es una representación del espacio de cosas de las cuales elegir. Por ejemplo, en- la aplicación encontrar-un-restaurante, la clase de selección es la clase de restaurantes. La clase de selección puede ser abstracta y tener subclases, tales como "cosas por hacer mientras que se está en un destino". En una modalidad, el modelo de datos conceptual considera que, en una situación de solución de problemas determinada, el usuario está interesado en seleccionar de una sola clase de selección. Esta consideración simplifica la interacción y también permite al asistente 1002 declarar su fronteras de competencia ("Se respecto a restaurants, hoteles y películas" contra "Se respecto a la vida en la ciudad ") .
Dada una clase de selección, en una modalidad el modelo de datos presentado al usuario para la tarea de selección restringida incluye por ejemplo: ítems; características de ítems; criterios de selección; y restricciones .
ítems son instancias de la clase de selección.
Características de Items son propiedades, atributos o valores calculados que pueden presentarse y/o asociarse con al menos un ítem. Por ejemplo, el nombre y número de teléfono de un restaurant son características de ítems. Características pueden ser intrínsecas (el nombre o cocina de un restaurante) o de relacional (por ejemplo, la distancia desde la ubicación actual de interés de la persona) . Pueden ser estáticas (por ejemplo, nombre de restaurante) o dinámicas (calificación) . Pueden ser valores compuestos calculados a partir de otros datos (por ejemplo, una calificación de "valor por el dinero"). Características de ítems son abstracciones para el usuario realizadas por el modelador de dominio; no requieren corresponder a datos subyacentes de servicios administrativos y de control.
Criterio de selección son características de ítems que pueden emplearse para comparar el valor o relevancia de ítems. Esto es, que son formas de decir que ítems se prefieren. Los criterios de selección se modelan como características de los propios ítems, ya que sean propiedades intrínsecas o calculadas. Por ejemplo, proximidad (definido como la distancia de la ubicación de interés) es un criterio de selección. Ubicación en espacio-tiempo es una propiedad, no un criterio de selección, y se utiliza junto con la ubicación de interés para calcular la distancia desde la ubicación de interés.
Los criterios de selección pueden tener un orden de preferencia inherente. Esto es, los valores de cualquier criterio particular pueden emplearse para alinear ítems en un mejor primer orden. Por ejemplo, el criterio de proximidad tiene una preferencia inherente que entre más cerca es mejor. La ubicación, por otra parte, no tiene valor de preferencia inherente. Está restricción permite al sistema hacer consideraciones predefinidas y si el usuario solo menciona el criterio. Por ejemplo, la interfase de usuario puede ofrecer "clasificar por calificación" y considerar que el de mayor calificación es mejor.
Uno o más criterios de selección también son características de ítems; son aquellas características relacionas a elegir entre ítems posibles. Sin embargo, características de ítems no necesariamente se relacionan a una preferencia (por ejemplo, los nombres y números de teléfonos de restaurantes usualmente son irrelevantes para seleccionar entre ellos) .
En al menos una modalidad,- restricciones son respecto a los valores deseados de los criterios de selección. Formalmente, las restricciones pueden representarse como una membresía determinada (por ejemplo, un tipo de cocina incluye italiana), coincidencias de patrón (por ejemplo, texto de reseña de restaurante incluye "romántico"), desigualdades de coincidencia . inexacta (por ejemplo, distancia menor que unos cuantos kilómetros) , umbrales cualitativos (por ejemplo, de alta calificación) , o funciones más complejas (por ejemplo, un buen valor por el dinero) . Para hacer las cosas suficientemente simples para humanos normales, este modelo de datos reduces al menos una o más restricciones a valores simbólicos que pueden coincidir como palabras. Tiempo y distancia pueden excluirse de esta reducción. En una modalidad, los operadores y valores umbral empleados para implementar restricciones se ocultan del usuario. Por ejemplo, una restricción en los criterios de selección denominada "tipo de cocina" puede ser representada como un valor simbólico tal como "italiana" o "china". Una restricción en calificación es "recomendado" (una selección binaria) . Para tiempo y distancia, en una modalidad el asistente 1002 utiliza representaciones de propiedad que manejan un intervalo de alimentaciones y valores de restricción. Por ejemplo, distancia puede "distancia a pie" y el tiempo puede ser "hoy en la noche"; en una modalidad, el asistente 1002 utiliza procesamiento especial para coincidir dicha alimentación con datos más precisos..
En al menos una modalidad, algunas restricciones pueden requerir restricciones. Esto significa que la tarea simplemente no puede ser completada sin estos datos. Por ejemplo, es difícil seleccionar un restaurante sin alguna noción de ubicación deseada, incluso si se sabe el nombre.
Para resumir, . un dominio se modela como clases de selección con características de ítems que son importantes para los usuarios. Algunas de las características se emplean para seleccionar y ordenar ítems ofrecidos al usuario - estas características se denominan criterios de selección. Restricciones son límites simbólicos en los criterios de selección que estrechan el conjunto de ítems a aquellos que coincidan.
A menudo, múltiples, criterios pueden competir y restricciones pueden coincidir parcialmente. El modelo de datos reduce el problema de selección desde una optimización (encontrar la mejor solución) a un problema de coincidencia (encontrar ítems que cumplen un conjunto de criterios especificados y coinciden con un conjunto de restricciones simbólicas) . Los algoritmos para seleccionar criterios y restricciones y determinar un ordenamiento, se describen en la siguiente sección.
Metodología para Selección Restringida
En una modalidad, el asistente 1002 realiza selección restringida al tomar como alimentación una lista de criterios ordenada, con restricciones implícitas o explícitas en al menos una, y generar un conjunto de ítems candidato con características sobresalientes. Computacionalmente, la tarea de selección puede ser caracterizada como una búsqueda encajada: primero, identificar una clase de selección, después identificar los criterios de selección importantes, después especificar restricciones (las fronteras de soluciones aceptables) , y buscar por instancias para hacer un mejor ajuste para encontrar ítems aceptables.
Ahora con referencia a la Figura 45, se muestra un ejemplo de un modelo abstracto 4500 para una tarea de selección restringida en una búsqueda encajada. En el ejemplo, el asistente 1002 identifica en 4505 una solicitud de selección entre todos los tipos de búsqueda locales 4501. La clase identificada es restaurante. Dentro los conjuntos de todos los restaurants 4502, el asistente 1002 selecciona en 4506 los criterios. En el ejemplo, el criterio se identifica como la distancia. Dentro del conjunto de restaurants en PA 4503, el asistente 1002 especifica en 4507 las restricciones para la búsqueda. En el ejemplo, la restricción ' identificada es "cocina italiana"). Dentro del conjunto de restaurantes Italiano en PA 4504, el asistente 4508 selecciona ítems para la presentación al usuario.
En una modalidad, esta búsqueda encajada es lo que el asistente 1002 realiza una vez que tiene los datos de alimentación relevantes, en vez del flujo para producir los datos y presenta resultados. En una modalidad, este flujo de control es regulado por un diálogo entre el asistente 1002 y el usuario que opera por otros procedimientos, tal como los modelos de flujo de tareas y diálogos. La selección restringida ofrece una estructura para construir modelos de flujo de tareas y diálogos a este nivel de abstracción (esto es, adecuado para una selección restringida de tareas independientemente del dominio) .
Ahora con referencia a la Figura 46, se muestra un ¦ejemplo de un diálogo 4600 para ayudar a guiar al usuario a través de un proceso de búsqueda, de manera tal que los datos de alimentación relevante pueden obtenerse.
En el ejemplo, el diálogo 4600, la primera etapa es para que el usuario establezca el tipo de cosas que busca, que es la clase de selección. Por ejemplo, el usuario podrá hacer esto al decir "cenar en Palo Alto". Esto permite al asistente 1002 inferir en 4601 la tarea y dominio.
Una vez que el asistente 1002 ha comprendido el enlace de tarea y dominio (clase de selección = restaurantes) , la siguiente etapa es comprender que criterios de selección son importantes para este usuario, por ejemplo al solicitar en 4603 criterios y/o restricciones. En el ejemplo anterior, "en Palo Alto" indica una ubicación de interés. En el contexto de restaurantes, el sistema puede interpretar una ubicación como una restricción de proximidad (técnicamente, una restricción en el criterio de proximidad) . El asistente 1002 explica que se requiere, recibe alimentación. Si hay suficiente información para restringir el conjunto de selecciones a. un tamaño razonable, entonces el asistente 1002 parafrasea la alimentación y presenta en 4605 uno o más restaurants que cumplen con la restricción proximidad, clasificados en algún orden útil. El usuario puede entonces seleccionar en 4607 de esta lista, o refinar 4606 los criterios y restricciones. El asistente 1002 razona respecto a las restricciones ya establecidas, y utiliza conocimiento especifico de dominio para sugerir otros criterios que puedan ayudar, solicitando restricciones en estos criterios por igual. Por ejemplo, el asistente 1002 puede razonar que cuando se recomiendan restaurantes dentro de distancia a pie de un hotel, los criterios útiles para solicitar serán disponibilidad de mesas y tipos de cocina.
La tarea de selección restringida se completa cuando el usuario elige en 4607 una instancia de la clase de selección. En una modalidad, tareas de seguimiento adicionales 4602 se habilitan por el asistente 1002. De esta manera, el asistente 1002 puede ofrecer servicios que indican la selección mientras que proporcionan algún otro valor. Ejemplos en 4608 reservan un restaurante, ajustan un recordatorio en un calendario, y/o comparte la selección con otros al enviar una invitación. Por ejemplo, el reservar un restaurante seguramente indica que fue seleccionado; otras opciones pueden ser el poner el restaurante en un calendario o enviar una invitación con direcciones de cómo llegar a los amigos.
Ahora con referencia a la Figura 47, se muestra un diagrama de flujo que ilustra un método de selección restringida de acuerdo con una modalidad. En una modalidad, el asistente 1002 opera en una forma oportunista y de iniciativa mixta, permitiendo que el usuario salte al bucle interior, por ejemplo,, al establecer tarea, dominio, criterio y restricciones, uno o más a la vez en la alimentación.
El método empieza en 4701. La alimentación se recibe en 4702 del. usuario, de acuerdo con cualquiera de los modos aquí descritos. Si, con base en la alimentación, la tarea no conocida, el asistente 1002 solicita en 4705 aclarar la alimentación del usuario.
En la etapa 4717, el asistente 1002 determina si el usuario proporciona alimentación adicional. De ser asi, el asistente 1002 regresa a. la etapa 4702. De otra forma, termina el método 4799.
Si, en la etapa 4703 se conoce la tarea, el asistente 1002 determina en 4704 si la tarea es una selección restringida. De no ser asi, el asistente 1002 procede en 4706 al flujo de tarea especificado.
Si en la etapa 4704, la tarea es selección restringida, el asistente 1002 determina en 4707 si la clase de selección puede ser determinada. De no ser asi, el asistente 1002 ofrece en 4708 una selección de clases de selección conocidas y regresa a la etapa 4717.
Si, en la etapa 4707, la clase de selección puede ser determinada, el asistente 1002 determina en 4709 si todas las restricciones requeridas pueden ser determinadas. De no ser asi, el asistente 1002 solicita en 4710 la información requerida, y regresa a la etapa 4717.
Si, en la etapa 4709, todas las constantes requeridas pueden ser determinadas, el asistente 1002 determina en 4711 si puede encontrarse cualesquiera ítems de resultados, dadas las restricciones. Si no hay ítems que cumplen con las restricciones, el asistente 1002 ofrece en 4712 formas para relajar las restricciones. Por ejemplo, el asistente 1002 puede relajar las restricciones de la más baja a la más alta precedencia, utilizando un algoritmo de clasificación/filtro. En una modalidad, si hay ítems que cumplen algunas de las restricciones, entonces el asistente 1002 puede parafrasear la situación (enviando de salida por ejemplo, "No pude encontrar restaurantes griegos recomendados que surtan los domingos en San Carlos. Sin embargo, encontré 3 restaurantes griegos y 7 restaurantes recomendados en San Carlos"). En una modalidad, si no hay ítems que coincidan con ninguna restricción, entonces el asistente 1002 puede parafrasear esta situación y avisar diferentes restricciones (enviando de salida, por ejemplo, "Lo siento, no pude encontrar ningún restaurante en Anytown, Texas. Puede seleccionar una ubicación diferente") . El asistente 1002 regresa a la etapa 4717.
Si, en la etapa 4711, los ítems de resultados no pueden encontrarse, el asistente 1002 ofrece en 4713 una lista de ítems. En una modalidad, el asistente 1002
• parafrasea los criterios y restricciones actualmente especificados (enviando de salida, por ejemplo, "Aquí hay algunos restaurantes italianos recomendados en San José" . (Recomendada=si, Tipo de cocina=italiana, proximidad=<en San Jose>)). En una modalidad, el asistente 1002 presenta una lista de ítems clasificados, paginados que cumplen con las restricciones conocidas. Si un ítem solo muestra algunas de las restricciones, dicha condición puede mostrarse cómo parte de la exhibición de ítems. En una modalidad, el asistente
• 1002 ofrece al usuario formas para seleccionar un ítem, por ejemplo al iniciar otra tarea en . ese ítem tal como reserva'ción, recordar, programar o compartir. En una modalidad, en cualquier ítem determinado, el asistente 1002 presenta características de ítem que son sobresalientes para seleccionar instancias de la clase de selección. En una modalidad, el asistente 1002 muestra como el ítem cumple con una restricción; por ejemplo, la calificación Zagat de 5 cumple con la restricción Recomendado=si, y "a 1.6 km aprox.
(1 milla) de distancia" cumple con la restricción "dentro de una distancia a pie de una dirección". En una modalidad, el asistente 1002 permite al usuario hurgar más detalles en un ítem, lo que resulta en la exhibición de más características de ítem.
El asistente 1002 determina en 4714 si el usuario ha seleccionado un ítem. Si el usuario selecciona un item, la tarea está completa. Cualquier tarea de seguimiento, se realiza en 4715, si hay una, y el método termina en 4799.
Si, en la etapa 4714, el usuario no elige un item, el asistente 1002 ofrece en 4716 al usuario formas para seleccionar otros criterios y restricciones y regresa a la etapa 4717. Por ejemplo, dados los criterios y restricciones actualmente especificados, el asistente 1002 puede ofrecer criterios que muy probablemente restrinja la selección establecida a un tamaño deseado. Si el usuario elige un valor de restricción, ese valor de restricción se agrega a las restricciones previamente determinadas cuando las etapas 4703 a 4713 se repiten.
Ya que uno o más criterios pueden tener un valor de preferencia inherente, el . seleccionar los criterios puede agregar información a la solicitud. Por ejemplo, permitir que el usuario indique que reseñas positivas son valiosas permite al asistente 1002 clasificar esto por criterio. Esta información puede tomarse en cuenta cuando se repiten las etapas 4703 a 4713.
En una modalidad, el asistente 1002 permite que el usuario incremente la importancia de un criterio que ya está especificado, de manera tal que sea superior en el orden precedente. Por ejemplo, si el usuario pide restaurantes de comida rápida, económicos, altamente recomendados dentro de un bloque dentro de una cuadra de su ubicación, el asistente 1002 puede solicitar que el usuario elija cuando estos criterios es más importante. Dicha información puede tomarse en cuenta cuando se repiten las etapas 4703 a 4713.
En una modalidad, el usuario puede proporcionar alimentación adicional en cualquier punto mientras que el método de la Figura 47 se ejecuta. En una modalidad, el asistente 1002 verifica en forma periódica o continua esta alimentación, y en respuesta, entra en bucle de regreso a la etapa 4703 para procesarlo.
En una modalidad, cuando se envía de salida un ítem o lista de ítems, el asistente 1002 indica en la presencia de ítems, las características que se emplearon para seleccionar y ordenarlas. Por ejemplo, si el usuario pide restaurantes italianos cercanos, estas características de ítem por distancia y tipo de cocina pueden mostrarse en la presentación del ítem. Esto puede incluir resaltar correspondencias o coincidencias, así como criterios de selección que estuvieron involucrados en la presentación de un ítem.
Dominios Ejemplares
La Tabla 1 proporciona un ejemplo de dominios de selección restringidos que pueden manejarse por el asistente 1002 de acuerdo con diversas modalidades.
Segunda parte de la Tabla 1
Tabla 1
Resultados de Filtrado y Clasificación
En una modalidad, cuando se presentan ítems que cumplen criterios y restricciones actualmente especificados, puede emplearse una metodología de clasificación/filtro. En una modalidad, restricciones de selección puede servir tanto como parámetros de filtro como clasificación a los servicios subyacentes. De esta manera, puede emplear cualquier criterio de selección para determinar que ítems están en la lista, y para calcular el orden a paginar o ajustar y se muestran. El orden de clasificación para esta tarea es afin al rango de relevancia en la búsqueda. Por ejemplo, la proximidad es un criterio con valores de restricción simbólicos tales como "dentro de una distancia en coche" y una noción general de clasificación por distancia. La restricción "distancia en coche" puede emplearse, para seleccionar un grupo de ítems candidato. Dentro de ese grupo, ítems más cercanos tendrán una superior clasificación en la lista.
En una modalidad, restricciones de selección y filtrado y clasificación asociados están en "niveles" discretos, que son funciones tanto de los datos subyacentes como la alimentación del usuario. Por ejemplo, la proximidad se agrupa en niveles tales como "distancia a pie", "distancia en taxi", "distancia en coche". Cuando se clasifican, uno o más ítems dentro de distancia a pie, se tratan como si estuvieran a la misma distancia. La alimentación del usuario puede entrar en juego en la forma en la que especifique una restricción. Si el usuario proporciona "en Palo Alto", por ejemplo entonces uno o más ítems. dentro de los límites de la ciudad de Palo Alto son perfectas correspondencias y son equivalentes. Si el usuario proporciona "cerca de la estación de trenes de la University Avenue" entonces la coincidencia dependerá de una distancia desde esa dirección, con el grado de coincidencia que depende de la clase de selección (por ejemplo, cerca para restaurantes es diferente que cerca para hoteles) . Incluso dentro de una restricción que puede ser especificada con un valor continuo, puede aplicar una discretización. Esto puede ser importante para operación de clasificación, de manera tal que múltiples criterios puede participar en determinar el mejor primer orden .
En una modalidad, la lista de ítems - aquellos ítems que se consideraron "coincidentes" o "suficientemente buenos"— pueden ser más cortos o más largos que el número de ítems ilustrados en una "página" de salida. En general, a ítems en la primera página se lés da la mayor atención, pero conceptualmente hay una más largo lista, y la paginación simplemente es una función del factor de forma del medio de salida. Esto significa, por ejemplo, que si al usuario se le ofrece una forma de clasificar o visualizar los ítems por algún criterio, entonces es el conjunto completo de ítems (más de una página en valor) que se clasifica o visualiza.
En- una modalidad, hay un ordenamiento por precedencia entre criterios de selección. Esto es, algunos criterios pueden importar más que otros en el filtrado y clasificación. En una modalidad, a aquellos criterios seleccionados por el usuario se les da superior precedencia que a otros, y hay un ordenamiento predefinido sobre 'uno o más criterios. Esto permite una clasificación lexicográfica general. La consideración' es que hay una precedencia significante a priori. Por. ejemplo, a menos de que el usuario establezca de otra forma, puede ser más importante que un restaurante esté más cerca, que sea económico. En una modalidad, el ordenamiento de precedencia a priori es específico de dominio. El modelo permite preferencias específicas del usuario para superar los valores predefinidos del dominio, si eso se desea.
Ya que los valores de restricciones pueden representar varios tipos de datos internos, hay diferentes formas para que las restricciones coincidan, y pueden ser específicos a la restricción. Por ejemplo, en una modalidad: • Restricciones binarias corresponden a uno o más o a ninguno. Por ejemplo, que un restaurante sea "rápido" puede ser cierto o no.
• El ajuste de restricciones de membresia coincide con uno o más o ninguno con base en un valor de propiedad. Por ejemplo, tipo de cocina=griega significa que el conjunto de tipos de cocina para un restaurante incluye griega.
· Restricciones de numeración coinciden con un umbral.
Por ejemplo, un criterio de calificación puede tener valores de restricción con calificación, de alta calificación, o máxima calificación. El restringir a alta calificación también coincidirá con la más alta calificación.
· Restricciones numéricas coinciden con uh umbral que puede ser especifico de criterio. Por ejemplo, "abierto hasta tarde" puede ser un criterio, y el usuario puede preguntar sitios abiertos después de las 10:00 pm. Este tipo de restricción puede estar ligeramente fuera del alcance para la tarea de selección restringida, ya que no es un valor de restricción simbólico. Sin embargo, en una modalidad, el asistente 1002 reconoce algunos casos de restricciones numéricas como esto, y los cartografía en valores umbral con restricciones simbólicas (por ejemplo, "restaurantes, en Palo Alto abiertos ahora " -> "aquí hay 2 restaurantes en Palo Alto que están abiertos hasta tarde") .
• Ubicación y tiempo se manejan en forma especial. Una restricción en la proximidad puede ser una ubicación de interés especificada en cierto nivel de granularidad, y eso determina la coincidencia. Si el usuario especifica una ciudad, entonces la correspondencia de nivel ciudad es apropiada; un código postal puede permitir un radio. El asistente 1002 también puede comprender ubicaciones que están "cerca" de otras ubicaciones de interés, también con base en procesamiento especial. El tiempo es relevante como valor de restricción de criterios que tienen un valor umbral con base en una llamada de servicio, tal como disponibilidad de mesa o vuelos dentro de un intervalo de tiempo determinado.
En una modalidad, restricciones pueden ser modeladas de manera tal que hay un solo valor umbral para selección y un pequeño conjunto de valores discretos para clasificación. Por ejemplo, el criterio al alcance puede ser modelado como una restricción aproximadamente binaria, en donde los restaurants al alcance están bajo algún intervalo de precios umbral. Cuando los datos justifican múltiples niveles discretos para selección, pueden modelarse restricciones utilizando un gradiente de correspondencia. En una modalidad, dos niveles de coincidencia (tales como coincidencia fuerte y débil) pueden proporcionarse; sin embargo, una persona con destreza en la técnica reconocerá que en otras modalidades, cualquier cantidad de niveles de correspondencia podrá proporcionarse. Por ejemplo, la proximidad puede coincidir con una frontera de coincidencia inexacta, de manera tal que las cosas que están cerca de la ubicación de interés puedan coincidir débilmente. La consecuencia operacional de una correspondencia fuerte o débil está en < el algoritmo de clasificación/filtro como se describe a continuación.
Para al menos un criterio, un enfoque para coincidencia y umbrales predefinidos pueden establecerse, si es relevante. El usuario puede ser capaz de decir solo el nombre de la restricción, un valor de restricción¦ simbólico o una expresión de restricción precisa si se maneja en forma especial (tal como tiempo y ubicación) .
Una situación ideal para selección restringida ocurre cuando el usuario establece restricciones que resultan en una lista corta de candidatos, uno o más de los cuales cumple con las restricciones. El usuario selecciona entonces entre ganadores con base en características de ítems. En muchos casos, sin embargo, el problema es restringido en exceso o escasamente. Cuando está restringido en exceso, hay pocas o ningunos restricciones. Cuando está escasamente restringido, hay demasiados candidatos, tal que el examinar la lista no es rápido. En una modalidad, el modelo de selección restringida general de la presente invención es' capaz de manejar múltiples restricciones con correspondencia robusta y usualmente producir algo para seleccionar. Después el usuario puede elegir el retinar sus criterios y restricciones o solo completar la tarea con una solución "suficientemente buena".
Método
En una modalidad, se emplea el siguiente método para filtrar y clasificar resultados:
1. Dado una lista ordenada de criterios de selección elegidos por el usuario, determinar construir las restricciones en al menos uno.
a. Si el usuario especificó un valor de restricción, utilizarlo. Por ejemplo, si el usuario dice "comida griega" la restricción es tipo de cocina = griega. Si el usuario dice "San Francisco" la restricción es en la Ciudad de San Francisco . Si el usuario dice "al sür del mercado" entonces la restricción es en la proximidad de SoMa.
b. De otra forma utiliza un valor predefinido especifico de dominio y criterio. Por ejemplo, si el usuario dice "una mesa en algún sitio thai" está indicando que el criterio de disponibilidad es relevante, pero no especificó un valor de restricción. Los valores de restricción definidos para la disponibilidad pueden ser cierto intervalo de horas de la fecha tales como hoy en la noche y un tamaño del grupo predefinido de 2.
2. Seleccionar un mínimo de N resultados por restricciones especificadas.
a. El intentar obtener N resultados con fuerte coincidencia .
b. Si eso falla, intenta relajar las restricciones, en orden de precedencia inverso. Esto es, correspondencia a fuerte nivel por uno o más de los criterios excepto el último, que pueden coincidir en un nivel débil. Si no hay correspondencia débil para esa restricción, entonces prueba correspondencias débiles hasta la linea desde la más baja a la más alta precedencia .
3. Después de obtener un conjunto de selección mínimo, clasifica en forma lexicográfica sobre uno o más criterios (que puede incluir criterios especificados por el usuario así como otros criterios) en orden de precedencia.
a. Considera el conjunto de criterios especificados por usuario como la más alta precedencia, después uno o más de los criterios restantes en su precedencia a priori. Por ejemplo, si la precedencia a priori es (disponibilidad, tipo de cocina, proximidad, calificación) , y el usuario da restricciones en proximidad y tipo de cocina, entonces la precedencia de clasificación es (tipo de cocina, proximidad, disponibilidad, calificación) .
b. Clasifica en criterios utilizando niveles de correspondencia discretos (fuerte, débil, ninguno), utilizando el mismo enfoque como en las restricciones de relajamiento, esta vez aplicando toda la lista de criterios.
i. si se obtiene un conjunto de selecciones sin restricciones relajantes, entonces una o más del conjunto de selecciones pueden ser "amarradas" en la clasificación debido a que una o más coinciden a fuertes niveles. Después, los siguientes criterios en la lista de precedencia pueden entrar para clasificarlos. Por ejemplo, si el usuario dice tipo de cocina = italiana, proximidad = en San Francisco, y la precedencia de clasificación es (tipo de cocina, proximidad, disponibilidad, calificación) , entonces uno o más de los sitios en la lista tienen iguales valores de coincidencia para tipo de cocina y proximidad. De manera tal que la lista se clasificara en disponibilidad (lugares con mesas disponibles suben como burbujas a la parte superior) . Dentro de los sitios disponibles, las de la más alta en la parte superior.
ii. Si el conjunto de selección se obtiene por restricciones relajantes, entonces uno o más de los ítems totalmente coincidentes están en la parte superior de la lista, después de los ítems de parcial coincidencia. Dentro del grupo de coincidencia o correspondencia, se clasifican por los criterios restantes, y lo mismo para el grupo de coincidencia parcial. Por ejemplo, si hay solo dos restaurantes italianos en San Francisco, entonces el disponible se mostrará primero,' después el que no está disponible. Posteriormente, el resto de los restaurants en San Francisco se mostraran clasificados por disponibilidad y calificación .
Orden de Precedencia
Las técnicas aquí descritas permiten al asistente 1002 ser extremadamente robusto frente a restricciones parcialmente especificadas y datos incompletos. En una modalidad, el asistente 1002 utiliza estas técnicas para generar una lista de ítems de usuarios en el mejor primer orden, es decir de acuerdo con relevancia.
En una modalidad, esta clasificación de relevancia se basa en un ordenamiento de precedencia a priori. Estos es, de las cosas que importan respecto a un dominio, a conjuntos de criterios se elige y pone en orden de importancia. Una o más cosas siendo iguales, criterios superiores en el orden de precedencia pueden ser más relevantes a una selección restringida entre ítems que aquellos de menor orden. El asistente 1002 puede operar en cualquier cantidad de criterios. Además, los criterios pueden ser modificados con el tiempo sin romper comportamientos existentes.
En una modalidad, el orden de precedencia entre criterios puede ajustarse con parámetros específicos de dominio, ya que la forma en que los criterios interactúan puede depender de la clase de selección. Por ejemplo, cuando seleccionar entre hoteles, disponibilidad y precio pueden ser restricciones dominantes, mientras que para restaurantes, tipo de cocina y proximidad pueden ser más importantes.
En una modalidad, el usuario puede superar o reemplazar criterios predefinidos en el diálogo. Esto permite al sistema guiar al usuario cuando están excesivamente restringidas las búsquedas, al utilizar el ordenamiento para determinar que restricciones deberán ser relajadas. Por ejemplo, si el usuario diera restricciones respecto a tipo de cocina, proximidad, recomendación e ítems de alimentos y no hubiera ítems de total correspondencia, el usuario puede decir que el ítem de alimento sea más importante que el nivel de recomendación y cambiar la mezcla de manera tal que las correspondencias de ítems de alimentos deseados se clasificaran a la parte superior.
En una modalidad, cuando se determina el orden de precedencia, restricciones especificadas por usuario toman precedencia sobre otras. Por ejemplo, en una modalidad, la proximidad es una restricción requerida y de esta manera siempre se especifica, y además tienen precedencias sobre otras restricciones sin seleccionar. Por lo tanto, no tiene que ser la restricción de más alta precedencia a fin de ser. substancialmente dominante. También, muchos criterios pueden no coincidir en uno o más a menos de que se dé una restricción por el usuario, y de manera tal la precedencia dentro de los criterios seleccionados por usuario. Por ejemplo, cuando el usuario específica una cocina es importantes para ellos, y de otra forma no es relevante para clasificar ítems.
Por ejemplo, lo siguiente es un paradigma de clasificación de precedencia candidato para el dominio restaurante:
1. tipo de cocina* (no se clasifica a menos de que se dé un valor de restricción)
2. disponibilidad* (se clasifica utilizando un valor de restricción predefinido, por ejemplo, tiempo)
3. recomendado
4. proximidad* (un valor de restricción siempre se da)
5. al alcance
6. puede hacer envío
7. ítem de alimentos (no se clasifica a menos de que un valor de restricción, por ejemplo, una palabra clave, sea dada)
8. palabras clave (no se clasifica a menos de que un valor de restricción, por ejemplo, una palabra clave, se de)
9. nombre de restaurante
Lo siguiente es un ejemplo de un raciocinio de diseño del paradigma de clasificación anterior:
? Si un usuario especifica un tipo de cocina, él desea que permanezca.
• Siendo iguales una o más cosas, clasificada por nivel de calificación (es la más alta precedencia entre criterios que puede emplearse para clasificar sin una restricción) .
• En al menos una modalidad, la proximidad puede ser más importante que la mayoría de las cosas. Sin embargo, ya que coincide a niveles discretos (en una ciudad, dentro un radio para caminar y semejantes) , y siempre se especifica, entonces la mayoría del tiempo la mayoría de los ítems coincidentes pueden estar "amarrados" a proximidad. Disponibilidad (como se determina por una búsqueda en un sitio de la red tal como open-table.com, por ejemplo) es un criterio de clasificación valioso, y puede basarse en un valor predefinido para clasificar cuando no se especifica. Si el usuario indica un tiempo para reservar, entonces solo sitios disponibles pueden estar en la lista y la clasificación puede basarse en recomendación.
· Si el usuario dice que desea sitios altamente recomendados, entonces puede clasificar sobre proximidad y disponibilidad, y estos criterios pueden relajarse antes de recomendación. La consideración que alguien está buscando un sitio agradable, puede manejar un poco más o conducir un poco más y es más importante que disponibilidad de una mesa predefinida. Si un tiempo específico para disponibilidad se establece, y el usuario solicita sitios recomendados, entonces los sitios que son tanto recomendados como disponibles pueden entrar primero, y la recomendación puede relajarse a una coincidencia débil antes que la disponibilidad falle en corresponder en uno o más.
• Las restricciones restantes excepto por nombre y una o más basadas en datos incompletos o correspondencia. De modo tal que son heurísticas de clasificación débiles por omisión y cuando se especifican la correspondencia uno o más-o-ninguno .
• Puede emplearse nombre como una restricción para manejar el caso en donde alguien menciona el restaurante por nombre, por ejemplo, uno o más restaurantes Ho-bee ' s cerca de Palo Alto. En este caso, úno o más ítems pueden coincidir con el nombre, y pueden clasificarse por proximidad (la otra restricción especificada en este ejemplo) .
Modelado de Dominio: Cartografiar de Criterio de Selección a Datos Subyacentes
Puede ser conveniente el distinguir entre los datos que están disponibles para calcular por el asistente 1002 y los. datos empleados para hacer selecciones. En una modalidad, el asistente 1002 utiliza un modelo de datos que reduce la complejidad para el usuario al doblar uno o más tipos de datos empleados para distinguir entre ítems en un modelo de criterio de selección simple. En forma interna, estos datos pueden tomar varias formas. Instancias de la clase de selección pueden tener propiedades y atributos intrínsecos (tales como tipo de cocina de un restaurante) , pueden ser comparados sobre dimensiones (tales como la distancia de alguna ubicación) , y pueden ser descubiertos por alguna consulta (tal como si corresponden a un patrón de texto o están disponibles en un tiempo determinado) . También puede ser calculados a partir de otros datos que se exponen al usuario como criterios de selección (por ejemplo, combinaciones ponderadas de calificaciones de múltiples fuentes) . Estos datos son uno o más relevantes para la tarea, pero las distinciones entre estos tres tipos de datos no son relevantes para el usuario. Xa que el usuario piensa en términos de características de la selección deseada en vez de en propiedades y dimensiones, el asistente 1002 hace operativos estos diversos criterios en características de los ítems. El asistente 1002 proporciona un modelo de datos de dominio frente al usuario y lo cartografía en datos encontrados en servicios de la red.
Un tipo de cartografía es un isomorfismo a partir de datos subyacentes a criterios que dan frente al usuario. Por ejemplo, la disponibilidad de mesas para reservaciones como se ve por el usuario puede ser exactamente lo que ofrece un sitio de reservaciones en línea, tal como opentable.com, utilizando la misma granularxdad para el tiempo y tamaño del grupo .
Otro tipo de cartografía es una normalización de datos de uno o más servicios a un conjunto de valor común, posiblemente con una unificación de valores equivalentes.
Por ejemplo, tipos de cocina de uno o más restaurantes pueden ser representados como una sola ontologia en el asistente 1002, y cartografiados a diversos vocabularios utilizados en diferentes servicios. Esa ontologia puede ser jerárquica, y tener nodos de hoja que dirigen a valores específicos de al menos un servicio. Por ejemplo, un servicio puede tener un valor de tipo de cocina para "china", otro para "szechuan", y un tercero para "asiático". La ontologia empleada por el asistente 1002 provocará que referencias a "comida china" o "szechuan" corresponda semánticamente con uno o más de estos nodos, con niveles de confianza que reflejan el grado de coincidencia .
La normalización también puede estar involucrada cuando se resuelven diferencias en precisión. Por ejemplo, la ubicación de un restaurante puede darse al nivel de la calle en un servicio pero solo a nivel de ciudad en otro. En una modalidad, el asistente 1002 utiliza una representación estructural de ubicaciones y tiempos que pueden ser cartografiados a diferentes valores de datos en superficie.
En una modalidad, el asistente 1002 utiliza un tipo especial de cartografía para calificadores de extremo abierto (por ejemplo, romántico, silencioso o tranquilo) que pueden estar cartografiados para correspondencias en búsqueda de texto completo, etiquetas u otras características de textura abierta. El nombre de la restricción de selección en este caso sería algo como "se describe como".
En al menos una modalidad, pueden cartografiarse restricciones a ordenamientos de preferencia operacional. Esto es, dado el nombre de un criterio de selección y su valor de restricción, el asistente 1002 es capaz de interpretar los criterios como un ordenamiento sobre ítems posibles. Hay varios aspectos técnicos para enfocarse a esta cartografía. Por ejemplo:
Ordenamientos de preferencia pueden entrar en conflicto. El ordenamiento dado por una restricción puede ser inconsistente o incluso inversamente correlacionado con el ordenamiento dado por otra. Por ejemplo, precio y calidad tienden a estar en oposición. En una modalidad, el asistente 1002 interpreta restricciones seleccionadas por el usuario en un ordenamiento ponderado o de otra forma combinado que refleja los deseos del usuario pero es cierto para los datos. Por ejemplo, el usuario puede pedir "restaurantes franceses de comida rápida, económicos a distancia caminando, con alta clasificación". En muchos sitios, puede no haber dicho restaurante. Sin embargo, en una modalidad, el asistente 1002 puede mostrar una lista de ítems que intenta optimizar al menos una restricción y explicar porque al menos uno se cita. Por ejemplo, el ítem uno puede ser "cocina tipo francesa de alta clasificación" y otra "comida rápida económica dentro de una distancia a pie".
• Datos pueden emplearse ya sea como restricciones duras o suaves. Por ejemplo, el intervalo de precios de un restaurante puede ser importante para seleccionar uno, pero puede ser difícil para establecer un valor umbral para precio de entrada. Incluso restricciones aparentemente duras como tipo de cocina pueden ser en la práctica, restricciones suaves debido a correspondencia parcial. Ya que, en una modalidad, el asistente 1002 que utiliza la estrategia de modelado de datos que busca simplificar uno o más criterios en valores simbólicos (tales como "económico" o "cercano") , estas restricciones pueden ser cartografiadas en una función que obtiene los criterios y orden, sin ser estrictos respecto a coincidir valores umbrales específicos. Para criterios simbólicos con claros valores reales objetivos, el asistente ·1002 puede ponderar los criterios objetivo superiores que otros criterios, y hacer clara la explicación que sabe que algunos de los ítems no corresponden estrictamente con los criterios solicitados.
• ítems pueden coincidir con algunas pero no una o más restricciones, y puede mostrarse ítems de "mejor ajuste".
En general, el asistente 1002 determina que características de ítem son sobresalientes para un dominio, y cuales pueden servir como criterios de selección, y para al menos un criterio, posibles valores de restricción. Esta información puede proporcionarse, por ejemplo por datos operacionales y llamadas API.
Texto de Aviso y Parafraseado
Como se describió anteriormente, en una modalidad del asistente 1002 proporciona retroalimentación para mostrar que comprende la intención del usuario y trabaja hacia la meta del usuario al producir parafraseados de su actual comprensión. En el modelo de diálogo de conversación de la presente invención, la paráfrasis es lo que el asistente 1002 envía de salida después de la alimentación del usuario, como un prefacio (por ejemplo, paráfrasis 4003 en la Figura 40) o resumen de los resultados a seguir (por ejemplo, lista 3502 en la Figura 35) . El aviso es una sugerencia al usuario respecto a que más puede hacer para refinar su solicitud de explorar el espacio de selección sobre algunas dimensiones.
En una modalidad, los propósitos de texto de aviso y paráfrasis incluyen, por ejemplo:
• mostrar que el asistente 1002 comprende los conceptos en la alimentación del usuario, no solo el texto;
para indicar las fronteras de la comprensión del asistente 1002;
para guiar al usuario en proporcionar el texto que se requiere para la tarea estimada;
• para ayudar al usuario en explorar el espacio de posibilidades en selección restringida;
para explicar los resultados actuales que se obtienen de servicios, en términos de los criterios establecidos del usuario y consideraciones del asistente 1002 (por ejemplo, para explicar los resultados de solicitudes de restricción en exceso y con escasez) .
Por ejemplo, el siguiente parafraseado y aviso ilustra varias de estas metas:
Alimentación de usuario: Comida indonesia en Menlo Park
Interpretación de sistema:
Tarea=Selección restringida
Clase de Selección=restaurante
Restricciones :
Ubicación=Menlo Park, CA
Tipo de cocina=indonesia (que se conoce en ontologia)
Resultados de Servicios : no hay fuertes correspondencias Parafraseado: Lo siento, no pude encontrar ningunos restaurantes indonesios cerca de Menlo P.ark.
Aviso: Podría ' intentar otros tipos de cocina o ubicaciones .
Aviso bajo enlaces de hipertextos:
indonesia : Puede intentar otras categorías de alimentos tales como china,, o ítems de alimento favorito tal como carne.
Menlo Park: Proporciona en una ubicación tal como ciudad, cercanía, dirección de calle o "cerca" seguido por una referencia.
Tipo de Cocina: Proporciona una categoría de alimento tal como china o pizza.
Ubicaciones : Proporciona una ubicación: una ciudad, código postal, o "cerca" seguido por el nombre-sitio.
En una modalidad, el asistente 1002 responde a alimentación de usuario en forma relativamente rápida con el parafraseado. El parafraseado se actualiza entonces después de que se conocen los resultados. Por ejemplo, una respuesta inicial puede ser "Buscando restaurantes indonesios cerca de Menlo Park... " . Una vez que se obtienen resultados, el asistente 1002 actualizará el texto para leer, "Lo siento, no puedo encontrar ningunos restaurantes indonesios cerca de Menlo Park. Podría usted intentar otros tipos de cocina o ubicaciones" . Hay que notar que ciertos ítems están resaltados (indicado aquí por subraya), mostrando que los ítems representan restricciones que pueden ser relajadas o cambiadas .
En una modalidad, se emplea formateo/re$altado especial para palabras clave en la paráfrasis. Esto puede auxiliar en facilitar entrenamiento del usuario para interacción con el asistente automatizado inteligente 1002, al indicar al usuario qué palabras son más importantes y más probablemente sean reconocidas por, el asistente 1002. El usuario puede entonces muy probablemente utilizar estas palabras en el futuro.
En una modalidad, paráfrasis y avisos en generar utilizan cualesquiera datos de contexto relevantes. Por ejemplo, cualquiera de los siguientes ítems de datos pueden emplearse, solos o en combinación:
« El análisis sintáctico - un árbol de nodos de ontología ligados a sus señales de alimentación correspondientes, con anotaciones y excepciones. Para cada nodo en el análisis sintáctico, esto puede incluir los metadatos del nodo y/o cualesquiera señales en la alimentación que proporcionen evidencia para el Valor de nodo .
• La tarea, si se conoce
• La clase de selección.
• La restricción de ubicación, independiente de clase de selección.
• Que parámetros requeridos se conocen para la 'clase de selección dada (por ejemplo, ubicación es una restricción requerida en restaurantes) .
• El nombre de una entidad mencionada en el análisis sintáctico que es una instancia de la clase de selección, si hay una (por ejemplo, un restaurante o nombre de película específico) .
• Es este un refinamiento de seguimiento o el inicio de una conversación? (Reinicio empieza una nueva conversación) .
· Que restricciones en el análisis sintáctico se ligan a valores en la alimentación que cambie sus valores? En otras palabras, que restricciones solo se cambiaron por la más reciente alimentación?
• Es la clase de selección inferida o establecida directamente?
• Clasificado por calidad, relevancia o proximidad?
• Por cada restricción especificada, que tanto coincidió?
• Que refinamiento entró como texto o clic?
En una modalidad, el algoritmo de paráfrasis toma en cuenta la consulta, modelo de dominio 1056, y los resultados de servicio. El modelo de dominio 1056 contiene clases y características incluyendo metadatos que se utilizan para decidir cómo generar texto. Ejemplos de estos metadatos para generación de paráfrasis incluyen:
• IsConstraint= { true | false}
• IsMultiValued={ true | false}
• ConstraintType={ EntityName, Location, Time, . Category Constraint, AvailabilityConstraint , BinaryConstraint , SearchQualifier , Guess- edQualifier}
• DisplayName=string
• Display TemplateSingular=string
• Display TemplatePlural=string
• Grammatical- Role=
{AdjectiveBeforeNoun, Noun, ThatClauseModifer }
o
Por ejemplo, un análisis sintáctico puede contener estos elementos:
Clase: Restaurante
IsConstraint=false
Display TemplateSingular="restaurant"
Display TémplatePlural="restaurants"
GrammaticalRole=Noun
Característica: Nombre de Restaurante (RestaurantName)
(ejemplo: "II Fornaio")
IsConstraint=true
Is ultiValued=false
ConstraintType=EntityName
Display TemplateSingular="named $1"
Display TemplatePlural = " named $1 "
GrammaticalRole=Noun
Característica: Tipo de Cocina de Restaurante (RestaurantCuisine) (ejemplo: "Chino")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= CategoryConstraint
GrammaticalRole=Adj ectiveBeforeNoun
Característica: Subtipo de Restaurante (RestaurantSubtype)
(ejemplo: "cafe")
IsConstraint=true
IsMultiValued=false
ConstraintType= CategoryConstraint
Display TemplateSingular="$l"
Display TemplatePlural="$ls"
Gramm'aticalRole=Noun
Característica: Calificadores de Restaurante
(RestaurantQualifiers) (ejemplo: "romántico")
IsConstraint=true .
IsMultiValued=true
ConstraintType=SearchQualifier
Display TemplateSingular="is described as $1"
Display TemplatePlural="are described as $1"
Display TemplateCompact="matching $1"
GrammaticalRole=Noun
Característica: Tipo de Comida (FoodType) (ejemplo: "burritos")
IsConstraint=true
Is ultiValued=false
ConstraintType= SearchQualifier
Display TemplateSingular =" serves $1 "
Display TemplatePlural="serve $1"
Display TemplateCompact=" serving $1 "
GrammaticalRole=ThatClauseModifer
Característica: Esta Recomendado (IsRecommended) (ejemplo: verdadero)
IsConstraint=true
Is ultiValued=false
ConstraintType= BinaryConstraint
Display TemplateSingular="recommended"
Display TemplatePlural="recommended"
GrammaticalRole=AdjectiveBeforeNoun
Característica: Calificadores Supuestos de Restaurante (RestaurantGuessedQualif ers) (ejemplo: "espectacular")
IsConstraint=true
Is ultiValued=false
ConstraintType= GuessedQualifier
Display TemplateSingular="matches $1 in reviews"
Display TemplatePlural="match $1 in reviews"
Display TemplateCompact="matching $1"
GrammaticalRole=ThatClauseModifer
En una modalidad, el asistente 1002 es capaz de manejar alimentación sin coincidencia. Para manejar esta alimentación, el modelo de dominio 1056 puede proporcionar nodos de tipo GuessedQualifier para cada clase de selección, y reglas que corresponden a palabras de · otra forma no coincidentes si están en el contexto gramatical correcto. Esto es, GuessedQualifiers se tratan como nodos misceláneos en el análisis sintáctico que coinciden cuando hay palabras que no se encuentran en la ontología pero que están en el contexto correcto para indicar que son probablemente calificadores de la clase de selección. La diferencia entre GuessedQualifiers y SearchQualifiers es que estos últimos coinciden con vocabulario en la ontologia. Esta distinción nos permite hacer paráfrasis que el asistente 1002 identifique la identidad de forma sólida en los SearchQualifiers y puede ser más titubeante cuando hace eco de regreso a los GuessedQualifiers .
En una modalidad, el asistente 1002 realiza- las siguientes etapas cuando genera texto de paráfrasis:
1. Si la tarea es desconocida, explica lo que puede hacer el asistente 1002 y pide más alimentación.
2. Si la tarea es una tarea de selección restringida y la ubicación se conoce, entonces explica los dominios que conoce el asistente 1002 y pide la clase de selección.
3. Si la clase de selección es conocida, pero falta una restricción requerida, entonces pide esa restricción, (por ejemplo, se requiere ubicación para la selección restringida en restaurantes)
4. Si la alimentación contiene un Nombre de Entidad (EntityName) de la clase de selección, entonces la salida es "buscando" <nombre> en <ubicación>.
5. Si esta es la solicitud inicial en una conversación, entonces la salida "buscando" seguido por la frase de nombre complejo que describe las restricciones.
6. Si esta es una etapa de refinamiento de seguimiento en el diálogo,
a. Si el usuario de alimentación requerida, entonces la salida es "gracias" y después hace paráfrasis normalmente. (Esto sucede cuando hay una restricción requerida que se cartografía a la alimentación del usuario) .
b. Si el usuario está cambiando una restricción, acusa recibo de esto y después hace paráfrasis normalmente.
c. Si el usuario escribió el nombre adecuado de una instancia de la clase de selección, maneja esto en forma especial.
d. Si el usuario recién agregó una frase no reconocida, indica entonces como duplicada como búsqueda. De ser apropriado, la alimentación puede ser despachada a un servicio de búsqueda.
e. Si el usuario justo está agregando una restricción normal, entonces envía de salida "CORRECTO (OK)", y se hace la paráfrasis normalmente.
7. Para explicar resultados, utiliza el mismo enfoque que para parafrasear. Sin embargo, cuando los resultados son sorprendentes o inesperados, explica entonces los resultados utilizando conocimiento respecto a los datos y servicio. También, cuando la consulta está con restricción excesiva o es escasa, pide más alimentación.
Gramática, para Construir Frases de Nombres Complejos
En una modalidad, cuando se hace paráfrasis 734 de una consulta de tarea de selección restringida, la base es una frase de nombre complejo alrededor de la clase de selección que se refiere a las restricciones actuales. Cada restricción tiene una posición gramatical, con base en su tipo. Por ejemplo, en una modalidad, el asistente 1002 puede construir una paráfrasis tal como:
Restaurantes i talianos románticos recomendados cerca de Menlo Park con mesas disponibles para 2 que sirven Osso Buco y se describen como "tranquilos"
Una gramática para construir esto es
<paraphaseNounClause> :== <binaryConstraint> <searchQualifier> <cate- goryConstraint> <itemNoun> <locationConstraint> <availabiltyCon- straint>
<adj ectiva1Clauses>
<binaryConstraint> :== adjetivo sencillo que indica la presencia o ausencia de una Restricción Binaria (BinaryConstraint ) (por ejemplo, recomendado (mejor) , al alcance (económico) )
Es posible citar más de uno en la misma consulta . <searchQualifier> :== una palabra o palabras que coinciden con la ontologia para un calificador de la clase de selección, que se pasará a un servicio de motor de búsqueda, (por ejemplo, restaurantes románticos, películas divertidas) .
Se utiliza cuando ConstraintType= SearchQualifier. <category Constraint : == un adjetivo que identifica el género, tipo de cocina, o categoría de la clase de selección (por ejemplo, restaurante chino o archivo con calificación R) . Es el último adjetivo prefijo debido a que es el más intrínseco. Uso para características de tipo Category Constraint and Grammatical- Role=Adj ectiveBeforeNoun .
<itemNoun> : == <namedEntityPhrase> | <selection> |
<selection- ClassSubType>
Encuentra la forma más específica para exhibir el nombre. NamedEntity < SubType < Class
<selection > :== un nombre que es el nombre genérico para la clase de selección (por ejemplo, restaurante, película, sitio)
<selection> : == una frase substantiva que es el subtipo de la clase de selección, si se conoce (por ejemplo, cenar, museo, tienda, bar para el negocio local de clase de selección) . Uso para características en donde ConstraintType
=Categor (Constraint and
GrammaticalRole=Adj ectiveBeforeNoun .
<namedEntityPhrase> : == <entityName> |
"the" (<selectionClass> | <selectipnClassSubType>) <entityName> :-- el nombre propio de una instancia de la clase de selección (e.g., "II Fornaio", "Animal House" , "Harry's Bar")
<locationConstraint> :== <locationPreposition> <locationName>
<locationPreposition> : == "en", "cerca", "a", y semej antes
<locationName> : == ciudad, dirección de calle, referencia, o algo tipo GPS "tu actual ubicación"
<availabilityConstraint> :== la restricción de disponibilidad expresada como una frase de preposición que viene después del sustantivo (por ejemplo, "con mesas disponibles", "con asientos disponibles", "disponible en linea"). Viene justo después del sustantivo para dar relevancia .
<adjectivalClauses> : == <modiferVerbPhrase> | "que"
<modiferVerbPhrase> "and" <modiferVerbPhrase>
<modiferVerbPhrase> := una frase verbal que expresa una restricción de estilo palabra clave de búsqueda en la clase de selección (por ejemplo, restaurantes qüe "se describen como tranquilos", "sirven carne después de las 11", "coincide con "trágicamente de moda (tragically hip) " en reseñas"; películas que "contienen violencia", "estrella Billy Bob Thornton"). Incluye todas las restricciones en el análisis sintáctico en el que GrammaticalRole=ThatClauseModifer, utilizando la variante "que... y" si hay más de uno. Utiliza Display- TemplatePlural para generar las cláusulas "que", poniendo al final el Guessed-Qualifier . Si hay solo una restricción semejante, utiliza la variante Display- TemplateCompact .
La Tabla 2 proporciona algunos ejemplos de paráfrasis que pueden proporcionarse en respuesta a la primera alimentación para una tarea, de acuerdo con una modalidad.
romántico Osso Buco y se describe como tranquilo para "tranquilos" .
Osso Buco en o
cerca de Menlo
Park
Resérvame una CORRECTO, buscando restaurantes mesa para 2 en italianos románticos recomendados el mej or cerca de Menlo Park que sirven restaurante Osso Buco y se describe como italiano "tranquilo" .
romántico
tranquilo para
Osso Buco en o
cerca de Menlo
Park
Tabla 2: Paráfrasis en respuesta a la primera alimentación Refinar una consulta, respecto a sitios para ir a comer
La Tabla 3 proporciona algunos ejemplos de paráfrasis en respuesta a una situación en donde se conoce la intención del usuario de encontrar un sitio para comer, pero no han seleccionado un sitio particular para comer. Están frente a una lista de restaurantes, y proporcionan refinamientos.
Tabla 3: Paráfrasis en respuesta a refinamientos La Tabla 4 proporciona algunos ejemplos de resúmenes de resultados que se proporcionan una vez que se obtienen resultados.
Alimentación # de Resumen de resultados
Resultados
tie house N/A N/A (sin llamada a servicios )
Palo Alto N/A N/A (sin llamada a se-rvicios)
alimento N/A N/A (sin llamada a servicios )
comida N/A N/A (sin llamada a italiana servicios )
burrito N/A N/A (sin llamada a servicios)
mejor comida N/A N/A . (sin llamada a mexicana servicios )
restaurantes muchos Aqui hay algunos
Palo Alto restaurantes recomendados cerca de Palo Alto.
Prefieres algún tipo de comida particular? Quisieras una con reservación?
restaurante 0 Aquí hay algunos romántico restaurantes cerca de tranquilo en Palo Alto. Buscando
Palo Alto reseñas no encontré ninguna que coincida con
"romántico tranquilo" .
Cualesquiera otras preferencias?
Restaurante algunos Aquí hay algunos trágicamente de restaurantes cerca de moda Palo Alto que coinciden
(tragically en las reseñas con hip) en Palo "trágicamente de moda
Alto (tragically hip)".
Restaurante 0 Aqui hay algunos trágicamente de restaurantes cerca de moda Palo Alto. Buscando las
(tragically reseñas no encontré hip) en Palo ninguno que corresponda a
Alto "trágicamente de moda
(tragically hip) " .
Cualesquiera otras preferencias?
algunos Aqui hay algunos restaurantes con mesas
Tabla 4 : Resúmenes de Resultados
La Tabla 5 proporciona algunos ejemplos de avisos que se proporcionan cuando los usuarios hacen clic en enlaces activos.
Avisos cuando el usuario hace clic en enlaces activos
electrónicos,
juguetes y más y
comprarlos desde
Amazon. Qué estás
buscando?
Tabla 5: Avisos cuando el usuario hace clic en -enlaces activos
Sugiriendo Respuestas Posibles en un Diálogo
En una modalidad, el asistente 1002 proporciona sugerencias contextúales.
Sugerencias es una forma para que el asistente 1002 ofrezca al usuario opciones para avanzar desde su ubicación actual en el diálogo. El conjunto de sugerencias ofrecido por el asistente 1002 depende del contexto, y la cantidad de sugerencias ofrecidas puede depender del medio y el factor de forma. Por ejemplo, en una modalidad, las sugerencias más sobresalientes pueden ser ofrecidas en línea en el diálogo, una lista de sugerencias extendidas ("más") puede ofrecerse en un menú desplazable, e incluso más sugerencias se alcanzan al escribir unos cuantos caracteres y seleccionar de opciones de terminación automática. Una persona con destreza en la técnica reconocerá que otros mecanismos pueden emplearse para proporcionar sugerencias.
En diversas modalidades, diferentes tipos de sugerencias puede proporcionarse. Ejemplos de tipos de sugerencias incluyen:
• opciones para refinar una consulta, incluyendo agregar o retirar o cambiar valores de restricción;
· opciones para reparar o recuperar de malas situaciones, tales como "no lo que pretendía" o "empezar de nuevo " o "busca en la red";
• opciones para aclarar o reducir la ambigüedad;
• interpretaciones de habla;
· interpretaciones de texto, incluyendo corrección de habla y ambigüedad semántica;
• comandos específicos de contexto, tales como "muestra estos en un mapa" o "envía direcciones a mi pareja" o "explica estos resultados";
· ofrece venta cruzada sugerido, tales como siguientes etapas en escenarios de planeación de eventos o comidas;
• opciones para volver a utilizar comandos previos, o sus partes.
En diversas modalidades, el contexto que determina las sugerencias más relevantes, por ejemplo puede ser derivado de:
• estado de diálogo
estado de usuario, incluyendo por ejemplo: o propiedades estáticas (nombre, dirección de casa, etc.) o propiedades dinámicas (ubicación, hora, velocidad de la red)
• historia de interacción, incluyendo, por ejemplo: historia de consulta
- historia de resultados
el texto que se ha alimentado hasta el momento en terminación automática.
En diversas modalidades, · las sugerencias pueden ser generadas por cualquier mecanismo, tal como por ejemplo:
· paráfrasis de un dominio, tarea o restricción con base en el modelo de ontología;
• aviso en terminación automática con base en el dominio actual y restricciones;
• paráfrasis de interpretaciones alternas ambiguas; · interpretaciones alternas de habla-a-texto;
autoría a mano, con base en condiciones de diálogo especial .
De acuerdo con una modalidad, se generan sugerencias como operaciones en comandos en algún estado de terminación. Los comandos son representaciones canónicas explícitas de solicitudes, incluyendo suposiciones e inferencias, con base en interpretaciones intentadas en la alimentación del usuario. En situaciones en donde la alimentación del usuario es incompleta o ambigua, las sugerencias son un intento por ayudar al usuario en ajustar la alimentación para aclarar el comando.
En una modalidad, . cada comando es una frase imperativa que tiene alguna combinación de:
• verbo de comando (imperativo tal como "encontrar" o "dónde está" ) ;
• dominio (clase de selección tal como "restaurantes");
• una o varias restricciones tales como ubicación = Palo Alto y tipo de cocina = italiana.
Estas partes de un comando (verbo, dominio, restricciones) corresponden a nodos en la ontologia.
Una sugerencia, entonces puede ser considerada como operaciones en un comando, tales como establecer, cambiar o declarar que es relevante o no relevante. Ejemplos incluyen:
· establecer un verbo de comando o dominio
("encontrar restaurantes")
• cambiar un verbo de comando ("reservar", "cartografíario" , "guardarlo" )
• cambiar un dominio ("buscando un restaurante, no un negocio local")
• establecer que una restricción es relevante ("prueba refinar por tipo de cocina")
• seleccionar un valor para una restricción ("italiana", "francesa" y semejantes)
· seleccionar una restricción y valor en conjunto ("cerca de aquí ", "mesa para 2")
• establecer que un valor de restricción está mal ("no ese Boston")
• establecer que una restricción no es relevante ("ignora el gasto")
• establecer la intención de cambiar un valor de restricción ("prueba una ubicación diferente") ¦
• cambiar un valor de restricción ("italiana, no china")
· agregar a un valor de restricción ("y con alberca, también" )
colocar a presión un valor en la trama ("Los Ángeles, no los angelos")
• iniciar un nuevo comando, reutilizar contexto ([después de la película] "encontrar restaurantes cercanos",
"enviar direcciones a mi amigo")
• iniciar un comando que es "meta" al contexto ("explicar estos resultados")
• iniciar un nuevo comando, reajustar o ignorar contexto ("empezar de nuevo", "ayudar con habla")
Una sugerencia también puede involucrar alguna combinación de los anteriores. Por ejemplo:
• "la película Leche (Milk) no [restaurantes que sirven] el ítem de alimento leche (milk) "
· "restaurantes que sirven pizza, no solo pizzerías" • "El sitio llamado Costco en ountain View, no importa si piensas que es un restaurante o Un negocio local"
• "chino en Mountain View" [una consulta ' reciente]
En una modalidad, el asistente 1002 incluye un mecanismo general para mantener una lista de sugerencias, ordenadas por relevancia. El formato en el que una sugerencia se ofrece puede diferir dependiendo del actual contexto, modo y factor de forma del dispositivo.
En una modalidad, el asistente 1002 determina que restricciones modificar al considerar cualquiera o todos de los siguientes factores:
Considera si la restricción tiene un valor; ¦· Considera si la restricción fue inferida o establecida explícitamente;
· Considera su relevancia (índice de sugestión) .
En una modalidad, el asistente 1002 determina un formato de salida para la sugerencia. Ejemplos de formatos de salida incluyen:
• „ cambiar dominio:
· si está la opción de terminación automática
"encontrar restaurantes", entonces "prueba algo diferente"
• otro [fue inferido] "no estoy. buscando restaurantes"
cambiar restricción de nombre:
· si el nombre fue inferido, ofrece interpretación ambigua alterna"
• inserta en terminación automática los nombres de entidad de resultados actuales
• nombre diferente
· considera que no era una búsqueda de nombre (retira restricción) - puede ser ofrecer categoría en su lugar
• "no nombrado"
• "no en Berkeley"
• "algún otro día"
· no ese sentido de (usa alternativas de ambigüedad)
• fecha inferida: "cualquier día, no requiero una reservación"
En una modalidad, el asistente 1002 intenta resolver ambigüedades por sugerencias. Por ejemplo, si el conjunto de interpretaciones actuales de intención del usuario es demasiado ambiguo 310, entonces las sugerencias son una forma de pedir más información 322. En una modalidad, para tareas de selección restringidas, el asistente 1002 factoriza las restricciones comunes entre interpretaciones ambiguas de intención 290 y presenta la diferencia entre ellas al usuario. Por ejemplo si la alimentación de usuario incluye la palabra "café" y esta palabra puede corresponder al nombre de un restaurante o el tipo restaurante, entonces el asistente 102 puede preguntar "quiere decir restaurantes con nombre "café" o "café restaurante?"
En una modalidad, el ' asistente 1002 infiere restricciones bajo ciertas situaciones. Esto es, para tareas de selección restringidas, no todas las restricciones requieren ser mencionadas explícitamente en la alimentación del usuario; algunas pueden ser inferidas de otra información disponible en ontología activa 1050, memoria de corto plazo 1052 y/u otras fuentes de información disponibles al asistente 1002. Por ejemplo:
inferir dominio o ubicación
· consideración predefinida, como ubicación
• restricción con débil coincidencia (de coincidencia inexacta, ubicación de baja importancia o relevancia, etc.)
• criterios ambiguos (coincidencia a valor de restricción sin prefijo) nombre contra categoría, a menudo ambiguo)
En casos en donde el asistente 1002 infiere valores de restricción, también puede ofrecer estas consideraciones como sugerencias para que el usuario anule. Por ejemplo, puede decir al usuario "consideré que quería decir aquí alrededor. Quisieras que buscáramos en un sitio diferente?"
La presente invención se ha descrito en particular detalle con respecto a modalidades posibles. Aquellos con destreza en la técnica apreciarán que la invención puede practicarse en otras modalidades. Primero, la denominación particular de los componentes, poner en mayúsculas términos, los atributos, estructuras de datos o cualquier otro aspecto de programación o estructural no · es obligatorio o significante, y los mecanismos que implementan la invención o sus características pueden tener diferentes nombres formatos o protocolos. Además, el sistema puede ser implementado por una combinación de equipo físico y soporte lógico como se describe, o totalmente en elementos de equipo físico, o totalmente en elementos de soporte lógico. También, la dilución particular de funcionalidad entre los diversos componentes de sistema aquí descritos es solamente ejemplar, y no obligatoria; funciones realizadas por un solo componente de sistema en su lugar pueden ser realizadas por múltiples componentes y funciones realizadas por múltiples componentes en su lugar pueden ser realizadas por un solo componente.
En diversas modalidades, la presente invención puede ser implementada como un sistema o un método para realizar las técnicas anteriormente descritas, ya sea en forma individual o en cualquier combinación. En otra modalidad, la presente invención puede ser implementada como un producto de programa de computadora que comprende un medio de almacenamiento legible por computadora no transitorio y código de programa de computadora, codificado en el medio, para provocar que un procesador en un dispositivo de cómputo u otro dispositivo electrónico realice las técnicas anteriormente descritas.
Referencia en la especificación a "una modalidad" o "a una modalidad", significa que una característica estructura o aspecto particular de. escrito en conexión con las modalidades se incluye en al menos una modalidad de la invención. Las apariciones de la frase en una modalidad "en diversos sitios" de la especificación no necesariamente todas se refieren a la misma modalidad.
Algunas porciones de lo anterior se presentan en términos de algoritmos y representaciones simbólicas de operaciones en bits de datos dentro de una memoria de un dispositivo de cómputo. Estas descripciones y representaciones algorítmicas son los medios empleados por aquellos con destreza en las técnicas de procesamiento de datos para transportar en forma más efectiva la sustancia de su trabajo a otros con destreza en la técnica. Un algoritmo, es aquí y en general concebido como una secuencia auto consistente de etapas (instrucciones) que llevan a un resultado deseado. Las etapas son aquellas que requieren manipulaciones físicas de cantidades físicas. Usualmente, aunque no en forma necesaria, estas cantidades toman la forma de señales eléctricas magnéticas u ópticas capaces de ser almacenadas, transferidas, combinadas, comparadas y de otra forma manipuladas. Es conveniente en ocasiones, principalmente por razones de uso común, el referir a estas señales como bits, valores, elementos, símbolos, caracteres, términos, números, o semejantes. Además, también es conveniente en ocasiones referir a ciertos arreglos de etapas que requieren manipulaciones físicas de cantidades físicas como módulos o dispositivos de código, sin pérdida de generalidad.
Deberá mantenerse en mente, sin embargo que todos estos y términos similares se van a asociar con las cantidades físicas apropiadas y son solamente etiquetas convenientes aplicadas a estas cantidades. A menos que se establezca específicamente de otra forma como aparente de la siguiente discusión, se aprecia que a través de la descripción, discusiones que utilizan términos tales como "procesamiento" o " cómputo" o "cálculo" o "exhibición" o "determinar" o semejantes, se refieren a la acción y procesos de un sistema de computadora o módulo y/o dispositivo de cómputo electrónico similar que manipula y transforma datos representados como cantidades físicas (electrónicas) dentro de las memorias o registros del sistema de computadora u otros dispositivos de almacenamiento, transmisión o exhibición de información.
Ciertos aspectos de 'la presente invención incluyen etapas de proceso e instrucciones aquí descritas en la forma de un algoritmo. Habrá de' notarse que las etapas de proceso e instrucciones de la presente invención pueden ser incorporadas en soporte lógico, soporte lógico inalterable y/o equipo físico, y cuando se incorpora el soporte lógico, pueden descargarse para recibir en y operarse de diferentes plataformas utilizadas por una variedad de sistemas operativos.
La presente invención también se refiere a un aparato para realizar las presentes operaciones. Este aparato puede ser construido específicamente para los propósitos requeridos, o puede comprender un dispositivo de cómputo de propósitos generales que se activa selectivamente o reconfigura por un programa de computadora almacenado en el dispositivo de cómputo. Este programa de computadora puede ser almacenado en un medio de almacenamiento legible por computadora, tal como, pero no limitado a cualquier tipo de disco incluyendo discos flexibles, discos ópticos, CD-ROMS, discos magneto ópticos, memorias de solo lectura (ROMS) , memorias de acceso electrónico (RAMs), EPROMs, EEPRO s • tarjetas magnéticas u ópticas, circuitos integrados específicos de aplicaciones (ASICs) o cualquier tipo de medios adecuados para almacenar instrucciones electrónicas y cada uno acoplado a una barra colectora de sistema de computadora. Además. Los dispositivos de cómputo referidos aquí pueden incluir un solo procesador o pueden ser arquitecturas que emplean múltiples diseños de procesadores para incrementada capacidad de cómputo.
Los algoritmos y exhibiciones aquí presentadas no se relacionan inherentemente a ningún dispositivo de cómputo particular, sistema virtualizado u otro aparato. Diversos sistemas de depósito general también pueden emplearse con programas de acuerdo con las presentes enseñanzas, o puede demostrar ser conveniente el construir aparatos más especializados para realizar las etapas de método requeridas. La estructura requerida . para una variedad de estos sistemas será aparente de la descripción que aquí se proporciona. Además, la presente invención no se describe con referencia a ningún lenguaje de programación particular. Se apreciará que una variedad de lenguajes de programación puede utilizarse para implementar las enseñanzas de la presente invención como se describe aquí, y cualesquiera referencias anteriores a lenguajes específicos, se proporcionan para descripción de habilitación y el mejor modo de la presente invención.
De acuerdo con esto, en diversas modalidades, la presente invención puede ser implementada como soporte lógico, equipo físico y/u otros elementos para controlar un sistema de computadora, dispositivo de cómputo, u otro dispositivo electrónico, o cualquier combinación o pluralidad de los mismos. Este dispositivo electrónico puede incluir por ejemplo, un procesador, un dispositivo de alimentación (tal como un teclado, ratón, almohadilla táctil, seguibola, panel táctil, mando para juegos, micrófono, y/o cualquier combinación de los mismos) , un dispositivo de salida (tal como pantalla, bocina, y/o semejantes), memoria, almacenamiento de largo plazo (tal como almacenamiento magnético, almacenamiento óptico, y/o semejantes) , y/o conectividad de red, de acuerdo con técnicas que son bien conocidas en la especialidad. Este dispositivo electrónico puede ser portátil o no portátil. Ejemplos de dispositivos electrónicos que pueden emplearse para implementar la invención incluyen: un teléfono móvil, asistente digital personal, teléfono inteligente, quiosco, computadora de escritorio, computadora portátil (laptop) , computadora de tableta (tablet) , dispositivo electrónico de consumidor, dispositivo de entretenimiento de consumidor; reproductor de música; cámara; televisión; decodificador; unidad de juegos electrónica; o semejantes. Un dispositivo electrónico para implementar la presente invención puede utilizar cualquier sistema operativo tal como por ejemplo, iOS o MacOS, disponible de Apple Inc. de Cupertino, California, o cualquier otro sistema Operativo que se adapte para utilizar en el dispositivo.
Mientras que la invención se ha descrito respecto a un número limitado de modalidades, aquellos con destreza en la técnica, con el beneficio de la descripción anterior, apreciarán que pueden diseñarse otras modalidades que no se apartan del alcance de la presente invención como se describe aquí. Además, habrá de notarse que la redacción empleado- en la especificación se ha seleccionado principalmente para legibilidad y propósitos de instrucciones, y puede no haber sido seleccionado para delinear o circunscribir la materia objeto de la invención. De acuerdo con esto, la descripción de la presente invención se pretende ilustrativa, pero no limitante del alcance de la invención, que se establece en las reivindicaciones.
Claims (13)
1. Un método para operar un sistema automatizado, caracterizado porque comprende: en un dispositivo electrónico que comprende un procesador y memoria que almacena instrucciones para ejecutar por el procesador: obtener una sarta de texto de una unidad de habla recibida de un usuario; interpretar la sarta de texto recibida para derivar una representación de la intención del usuario, con base al menos en parte en una pluralidad de palabras asociadas con un usuario y almacenado en memoria asociada con el usuario, la pluralidad de palabras incluye palabras de una pluralidad de interacciones del usuario con un asistente automatizado; identificar al menos un dominio, una tarea, y al menos un parámetro para la tarea, con base al menos en parte en la representación de la intención del usuario; realizar la tarea identificada; y proporcionar una salida al usuario, en donde la salida se relaciona al desempeño de la tarea.
2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende: agregar una o más palabras adicionales asociadas con el desempeño de la tarea identificada a la memoria personal asociada con el usuario.
3. El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque la sarta de texto corresponda a una solicitud de usuario, y en donde la adición de una o más palabras adicionales incluyen almacenar la sarta de texto en una lista de solicitudes recientes del usuario.
4. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-3, caracterizado porque además comprende almacenar información de la salida en la memoria asociada con el usuario.
5. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-4, caracterizado porque la pluralidad de palabras comprende palabras de información personal asociadas con un servicio en el cual el usuario tiene una cuenta.
6. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-5, caracterizado porque la pluralidad de palabras comprende palabras de una historia de reservaciones asociada con el usuario.
7. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-6, caracterizado porque la pluralidad de palabras comprende palabras de una historia de compras asociadas con el usuario.
8. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-7, caracterizado porque la pluralidad de palabra comprende palabras de uno o más de: una lista de cosas por hacer; una nota; una entrada de calendario; una lista de negocios; una lista de marcadores de libros; una lista de items de medios; y una libreta de contactos.
9. El método de conformidad con cualquiera de las reivindicaciones 1-8, caracterizado porque la pluralidad de palabras comprende palabras que corresponden a uno o más de: un nombre de un restaurante; un nombre de una tienda; un nombre de un sitio de reunión; un nombre de una persona; y un nombre de un archivo de medios.
10. Un sistema para operar un asistente automatizado inteligente, caracterizado porque comprende: uno o más procesadores; y memoria que almacena instrucciones que, cuando se ejecutan por uno o más procesadores, provoca que los procesadores realicen operaciones que comprenden: obtener una sarta de texto de una alimentación de habla recibida de un usuario; interpretar la sarta de texto recibida para derivar una representación de intención del usuario, con base al menos en parte en una pluralidad de palabras asociadas con un usuario y almacenadas en una memoria asociadas con el usuario, la pluralidad de palabras incluyen palabras de una pluralidad de interacciones de usuario con un asistente automatizado; identificar al menos un dominio, una tarea y al menos un parámetro para la tarea, con base al menos en parte en la representación de la intención del usuario; realizar la tarea identificada; y proporcionar una salida al usuario en donde la salida se relaciona al desempeño de la tarea.
11. Un sistema para operar un asistente automatizado inteligente, caracterizado porque comprende: uno o más procesadores; y memoria que almacena instrucciones que cuando se ejecutan por uno o más procesadores, provoca que los procesadores realicen cualquiera de los métodos de las reivindicaciones 1- ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia ..
12. Un medio de almacenamiento legible por computadora que almacena instrucciones que, cuando se ejecutan por un dispositivo electrónico con uno o más procesadores, provoca que los procesadores realicen operaciones que comprenden: obtener una sarta de texto de una alimentación de habla recibida de un usuario; interpretar la sarta de texto recibida para derivar una representación de la intención del usuario, con base al menos en parte en una pluralidad de palabras asociadas con un usuario y almacenadas en memoria asociadas con el usuario, la pluralidad de palabras incluye palabras de una pluralidad de interacciones de usuario con un asistente automatizado; identificar al menos un dominio, una tarea, y al menos un parámetro para la tarea, con base al menos en parte en la representación de la intención del usuario; realizar la tarea identificada; y proporcionar una salida al usuario, en donde la salida se relaciona al desempeño de la tarea.
13. Un medio de almacenamiento legible por computadora que almacena instrucciones que, cuando se ejecutan por un dispositivo electrónico con uno 'o más procesadores, provoca que los procesadores realicen cualquiera de los métodos de las reivindicaciones 1-9.
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