RU2019145083A

RU2019145083A - Способ и система перевода речи в текст

Info

Publication number: RU2019145083A
Application number: RU2019145083A
Authority: RU
Inventors: Павел Александрович Зеленко
Original assignee: Общество С Ограниченной Ответственностью «Яндекс»
Priority date: 2019-12-30
Filing date: 2019-12-30
Publication date: 2021-06-30
Also published as: RU2019145083A3; US11289095B2; US20210201913A1

Claims

1. Способ перевода речи в текст, причем речь принята клиентским устройством, причем способ является исполняемым на клиентском устройстве и содержит:

прием пользовательского высказывания, соответствующего речи;

определение на основе локального графа, сохраненного клиентским устройством, первого прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и первого показателя достоверности, соответствующего первому прогнозному тексту, при этом локальный граф содержит дерево, при этом каждый лист этого дерева соответствует слову, и при этом локальный граф генерируется на основе текста, сохраненного клиентским устройством;

передачу на сервер пользовательского высказывания;

прием от сервера второго прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и второго показателя достоверности, соответствующего второму прогнозному тексту;

сравнение первого показателя достоверности со вторым показателем достоверности; и

после определения того, что первый показатель достоверности больше, чем второй показатель достоверности, вывод первого прогнозного текста.

2. Способ по п. 1, в котором первый узел в каждой ветви дерева содержит первую букву слова.

3. Способ по п. 2, в котором каждый последующий узел после первого узла содержит следующую букву слова.

4. Способ по п. 1, в котором первый лист в дереве содержит первое спряжение слова, при этом второй лист в дереве содержит второе спряжение упомянутого слова, причем первый лист и второй лист имеют общий родительский узел в дереве.

5. Способ по п. 1, в котором каждый лист дерева ассоциирован с показателем достоверности, при этом показатель достоверности указывает частоту, с которой слово, соответствующее соответствующему листу, встречается в тексте, сохраненном клиентским устройством.

6. Способ по п. 5, в котором определение первого прогнозного текста содержит определение листа дерева, который соответствует пользовательскому высказыванию, при этом первый показатель достоверности содержит показатель достоверности, соответствующий этому листу.

7. Способ по п. 1, в котором локальный граф генерируют посредством:

применения текста, сохраненного клиентским устройством, к нормализатору, тем самым генерируя нормализованный текст;

применения текста, сохраненного клиентским устройством, и нормализованного текста к инфлектору, тем самым генерируя инфлектированный текст; и

генерирования локального графа на основе текста, сохраненного клиентским устройством, нормализованного текста и инфлектированного текста.

8. Способ по п. 7, в котором нормализатор преобразует цифры в тексте, сохраненном клиентским устройством, в текст.

9. Способ по п. 7, в котором инфлектор принимает слово и генерирует множество форм этого слова.

10. Способ по п. 1, в котором текст, сохраненный клиентским устройством, содержит список контактов.

11. Способ по п. 1, в котором текст, сохраненный клиентским устройством, соответствует музыке, сохраненной клиентским устройством.

12. Способ по п. 1, в котором локальный граф персонализирован для пользователя клиентского устройства.

13. Способ по п. 1, в котором локальный граф представляет собой дерево n-грамм, при этом каждый узел в локальном графе соответствует отдельной n-грамме.

14. Способ перевода речи в текст, причем речь принята клиентским устройством, причем способ является исполняемым на сервере и содержит:

прием от клиентского устройства пользовательского высказывания, соответствующего речи;

определение на основе графа, первого прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и первого показателя достоверности, соответствующего первому прогнозному тексту, при этом граф содержит дерево, при этом каждый лист этого дерева соответствует слову;

прием от клиентского устройства второго прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и второго показателя достоверности, соответствующего второму прогнозному тексту, при этом второй прогнозный текст был определен клиентским устройством, при этом второй прогнозный текст был определен на основе локального графа, хранимого клиентским устройством, при этом локальный граф был сгенерирован на основе текста, хранимого клиентским устройством;

после определения того, что первый показатель достоверности больше, чем второй показатель достоверности, передачу первого прогнозного текста на клиентское устройство.

15. Способ по п. 14, в котором первый лист в дереве содержит первое спряжение слова, при этом второй лист в дереве содержит второе спряжение упомянутого слова, причем первый лист и второй лист имеют общий родительский узел в дереве.

16. Способ по п. 14, в котором каждый лист дерева ассоциирован с показателем достоверности, при этом показатель достоверности указывает частоту, с которой слово, соответствующее соответствующему листу, встречается в тексте, хранимом клиентским устройством.

17. Способ перевода речи в текст, причем речь принята клиентским устройством, причем способ является исполняемым на сервере и содержит:

определение на основе графа, первого прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и первого показателя достоверности, соответствующего первому прогнозному тексту, при этом граф содержит дерево, при этом каждый лист этого дерева соответствует слову; и

передачу клиентскому устройству первого прогнозного текста и первого показателя достоверности для сравнения первого прогнозного текста и первого показателя достоверности со вторым прогнозным текстом и вторым показателем достоверности, при этом второй прогнозный текст и второй показатель достоверности был определен клиентским устройством на основе локального графа, хранимого клиентским устройством, при этом локальный граф был сгенерирован на основе текста, хранимого клиентским устройством.

18. Способ по п. 17, в котором каждый лист дерева ассоциирован с показателем достоверности.

19. Способ по п. 17, в котором граф соответствует графу, используемому для перевода речи в текст для множества клиентских устройств, при этом локальный граф является уникальным для клиентского устройства.

20. Способ по п. 17, в котором локальный граф был сгенерирован на основе текста, хранимого клиентским устройством, нормализованного текста и инфлектированного текста, при этом нормализованный текст был сгенерирован путем применения текста, хранимого клиентским устройством, к нормализатору, при этом инфлектированный текст был сгенерирован путем применения текста, хранимого клиентским устройством, и нормализованного текста к инфлектору.

21. Способ перевода речи в текст, причем речь принята клиентским устройством, причем способ является исполняемым на клиентском устройстве и содержит:

определение на основе локального графа, хранимого клиентским устройством, прогнозного текста, соответствующего пользовательскому высказыванию, и показателя достоверности, соответствующего прогнозному тексту, при этом локальный граф содержит дерево, при этом каждый лист этого дерева соответствует слову, и при этом локальный граф генерируется на основе текста, хранимого клиентским устройством;

сравнение показателя достоверности с пороговым показателем достоверности;

определение на основе порогового показателя достоверности, следует ли передавать пользовательское высказывание на сервер;

после определения того, что показатель достоверности удовлетворяет пороговому показателю достоверности, определение, что пользовательское высказывание не следует передавать на сервер; и

вывод прогнозного текста.