RU2631164C2 - Способ анимации sms-сообщений - Google Patents

Способ анимации sms-сообщений Download PDF

Info

Publication number
RU2631164C2
RU2631164C2 RU2014125719A RU2014125719A RU2631164C2 RU 2631164 C2 RU2631164 C2 RU 2631164C2 RU 2014125719 A RU2014125719 A RU 2014125719A RU 2014125719 A RU2014125719 A RU 2014125719A RU 2631164 C2 RU2631164 C2 RU 2631164C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
templates
sequence
style
animations
patterns
Prior art date
Application number
RU2014125719A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014125719A (ru
Inventor
Тимур Нуруахитович Бекмамбетов
Сергей Владимирович Кузьмин
Антон Алексеевич Новоселов
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Базелевс-Инновации"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Базелевс-Инновации" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Базелевс-Инновации"
Publication of RU2014125719A publication Critical patent/RU2014125719A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2631164C2 publication Critical patent/RU2631164C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T13/00—Animation
    • G06T13/80—2D [Two Dimensional] animation, e.g. using sprites
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G06F40/186—Templates
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/07—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail characterised by the inclusion of specific contents
    • H04L51/10—Multimedia information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L51/00—User-to-user messaging in packet-switching networks, transmitted according to store-and-forward or real-time protocols, e.g. e-mail
    • H04L51/58—Message adaptation for wireless communication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2213/00—Indexing scheme for animation
    • G06T2213/12—Rule based animation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements

Abstract

Изобретение относится к визуализации текста на естественном языке. Техническим результатом является расширение арсенала технических средств в части визуализации текста. Способ содержит следующие этапы: принимают текст запроса на естественном языке; разбивают текст на предложения; разбивают предложение по словам; приводят каждое слово к нормализованной форме; выбирают последовательность шаблонов для нормализованного текста; объединяют последовательности шаблонов для каждого предложения по порядку в одну общую последовательность шаблонов; проверяют, задан ли стиль анимаций для входящего текста, при этом, если стиль задан, то выбирают анимации для каждого шаблона, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле, если стиль не задан, выбирают анимации для каждого шаблона случайного стиля, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов, и если таких стилей нет, выбирают набор анимаций в разном стиле для каждого шаблона; объединяют файлы выбранных анимаций в результирующий ролик. 4 н. и 13 з.п. ф-лы, 2 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к визуализации текста на естественном языке, а именно к преобразованию текста на естественном языке в изображение или анимацию, соответствующих этому тексту. Более конкретно изобретение относится к реализации технологии «шаблонной» визуализации текста.
Предшествующий уровень техники
Существует множество решений, которые позволяют разбирать текст, строить по результатам разбора статические картинки.
Существуют решения, позволяющие вручную создавать сцены и анимации путем отрисовки объектов, персонажей, сцен и получать, в конечном счете двумерный (или даже трехмерный) анимационный ролик или статические картинки.
Однако не существует решений, которые позволяли бы автоматически получить анимационный ролик, алгоритмически объединяя набор предварительно созданных анимационных роликов, логически соответствующий тексту на естественном языке, хотя бы и ограниченному определенным словарным запасом или тематикой, в т.ч. используя наиболее употребляемые, в т.ч. разговорные слова и выражения.
Сущность изобретения
Технический результат, который может быть получен при использовании заявленного изобретения - расширение арсенала технических средств в части визуализации текста, написанного на естественном языке (получения анимаций, используя текст).
Согласно первому объекту настоящего изобретения предлагается способ подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, содержащий следующие этапы:
принимают текст запроса на естественном языке;
разбивают текст на предложения;
разбивают предложение по словам;
приводят каждое слово к нормализованной форме;
выбирают последовательность шаблонов для нормализованного текста;
объединяют последовательности шаблонов для каждого предложения по порядку в одну общую последовательность шаблонов;
выбирают анимации для каждого шаблона;
объединяют файлы выбранных анимаций в результирующий ролик.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, проводят формализованную замену слов, выражений и символов на предопределенные эквивалентные им слова, выражения или символы.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, исправляют опечатки в словах.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, при необходимости для каждого шаблона выбирают нейтральные фоновые анимации.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, проверяют нет ли в кэше последовательности шаблонов, соответствующих нормализованному тексту, при этом
если в кэше есть последовательность шаблонов, то выбирают последовательность шаблонов из кэша.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, проверяют задан ли стиль анимаций для входящего текста, при этом
если стиль задан, то выбирают анимации, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле; и
если стиль не задан, выбирают случайным образом тот стиль, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов;
если таких стилей несколько, выбирают случайным образом любой;
если таких стилей нет, берется набор анимаций в разном стиле.
Дополнительно в способе подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, сохраняют в базе данных оригинальный текст запроса, выбранную последовательность шаблонов; и
обновляют статистику по шаблонам, словам, анимациям, список неизвестных слов и статистику по неизвестным словам.
Согласно второму объекту настоящего изобретения предлагается способ поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, содержащий этапы на которых:
а) из списка отбирают все шаблоны, у которых все слова шаблона содержатся в предложении, при этом если задан конкретный стиль анимации то шаблоны выбираются не из списка всех шаблонов, а из списка шаблонов, имеющих анимации в выбранном стиле;
б) получают из списка шаблонов, полученных на предыдущем этапе, информацию об иерархии шаблонов, при этом уровень иерархии шаблона определяет ранг шаблона;
в) если шаблоны одной иерархии, но разных уровней входят в одно множество шаблонов, полученных на этапе а), из этого множества исключают шаблоны с минимальным рангом (более верхним уровнем);
г) из списка шаблонов, полученных на этапе в), выбирают оптимальный набор шаблонов, для которой значение целевой функции будет самым оптимальным, при этом целевая функция имеет вид:
Figure 00000001
где Nпересечений - число пересечений слов шаблонов в наборе шаблонов,
Nпокрытие _ суммарное покрытие всех слов шаблонами (количество всех слов из предложения, встречающихся в шаблонах),
Nранг - суммарный ранг всех шаблонов набора,
Nпар в правильной последовательности - число пар слов составных (т.е. состоящих из нескольких слов) шаблонов, соответствующих последовательности слов во фразе,
Nпар в неправильной последовательности - число пар слов составных шаблонов, не соответствующих последовательности слов во фразе,
a k1, k2, k3; k4 - коэффициенты, вычисленные эмпирически. Их значение 0.4, 0.33, 0.4, 0.2 соответственно.
Дополнительно в способе поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, поиск оптимального значения целевой функции производят либо полным перебором вариантов последовательности шаблонов (последовательно проходят все комбинации уникальных шаблонов), либо методами многокритериальной оптимизации.
Дополнительно в способе поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, проверяют, нет ли в кэше последовательности шаблонов, соответствующих нормализованному тексту, при этом
если в кэше есть последовательность шаблонов, то выбирают последовательность шаблонов из кэша.
Дополнительно в способе поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, проверяют задан ли стиль анимаций для входящего текста, при этом
если стиль задан, то выбирают анимации, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле; и
если стиль не задан, выбирают случайным образом тот стиль, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов;
если таких стилей несколько, выбирают случайным образом любой; если таких стилей нет, берется набор анимаций в разном стиле.
Дополнительно в способе поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, сохраняют в базе данных оригинальный текст запроса, выбранную последовательность шаблонов; и
обновляют статистику по шаблонам, словам, анимациям, список неизвестных слов и статистику по неизвестным словам.
Согласно третьему объекту настоящего изобретения предлагается второй вариант способа поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, содержащий этапы на которых:
- используя алгоритм определения расстояния Левенштейна находят все шаблоны, все слова которых находятся в искомой фразе;
- сортируют найденные шаблоны по количеству слов по возрастанию; последовательно для каждого шаблона из этого сформированного множества шаблонов, проверяют, не входит ли шаблон в какой-то другой шаблон из множества, при этом если шаблон входит в какой-либо другой шаблон из множества его исключают;
- в полученном списке шаблонов выделяют шаблоны непересекающиеся между собой и пересекающиеся между собой;
- непересекающиеся шаблоны добавляют в результирующее множество;
- по каждому шаблону вычисляют среднее значение позиций слов шаблона в тексте; и
- производят сортировку шаблонов по этому среднему значению, получая оптимальную последовательность шаблонов.
Дополнительно во втором варианте способа поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, у пересекающихся шаблонов определяют мощность пересечения (число слов пересечения) со словами из множества непересекающихся шаблонов и число новых слов, покрывающих фразу, в это множество не входящих.
Дополнительно во втором варианте способа поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, если непересекающихся шаблонов нет, оптимальное множество шаблонов формируют из пересекающихся шаблонов, учитывая следующие критерии: максимальный суммарный ранг, максимальное покрытие, минимум пересечений; при этом
множество шаблонов формируют путем выполнения следующих этапов:
а) выбирают первый шаблон с максимальным весом, при этом весом шаблона является число слов в шаблоне;
б) выбирают шаблоны, минимально пересекающиеся с первым и непересекающиеся между собой;
в) из оставшихся шаблонов выбирают те, которые содержат >=50% новых слов; при этом
г) если на этапе а) шаблонов с максимальным весом было несколько, то результирующим множеством шаблонов выбирают то множество, у которого разность суммарного ранга шаблонов с количеством пересечений слов максимально.
Согласно четвертому объекту настоящего изобретения предлагается способ анимации SMS-сообщений, содержащий этапы на которых:
получают SMS-сообщение от отправителя;
разбирают полученное SMS-сообщение, выделяя текст сообщения;
посылают запрос с текстом сервису анимации;
подбирают анимации, используя способ подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, описанный выше;
подобранные анимации объединяют и передают сервису обработки услуг;
формируют MMS с полученной анимацией и отправляют получателю.
Дополнительно в способе анимации SMS-сообщений в SMS-сообщении указывают номер телефона получателя и текст сообщения.
Дополнительно в способе анимации SMS-сообщений в полученном SMS-сообщении идентифицируют отправителя и получателя.
Дополнительно в способе анимации SMS-сообщений отправляют отправителю SMS-сообщение о том, что анимация отправлена или отправить анимацию не удалось.
Согласно пятому объекту настоящего изобретения предлагается второй вариант способа анимации SMS-сообщений, содержащий этапы на которых:
получают SMS-сообщение от абонента;
разбирают полученное SMS-сообщение, выделяя текст сообщения;
посылают запрос с текстом сервису анимации;
подбирают изображение или анимацию, используя способ подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, описанный выше;
подобранное изображение или анимацию передают сервису обработки услуг;
формируют MMS с полученным изображением или анимацией и отправляют абоненту.
Дополнительно во втором варианте способа анимации SMS-сообщений в полученном SMS-сообщении идентифицируют абонента.
Настоящее изобретение может включать в себя любую комбинацию упомянутых здесь признаков или ограничений, кроме комбинаций таких признаков, которые являются взаимно исключающими.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1 представлена примерная реализации сервиса анимации.
На фиг. 2 представлена примерная реализация анимации SMS сообщений, использующая сервис анимации.
Подробное описание изобретения
Алгоритм подбора анимаций реализуется в рамках отдельного веб-сервиса (фиг. 1), реализуемого с использованием технологии Microsoft ASP.NET. Веб-сервис обращается к базе данных, реализованной под управлением Microsoft SQL Server. Выбор технологии (ASP.NET, SQL Server) и формы реализации (веб-сервис) не является обязательным. С тем же успехом алгоритм можно реализовать в оконном приложении, написанном, например, на языке программирования (с, с#, c++, Pascal и других), а в качестве базы данных выбрать обычные текстовые файлы.
Веб-сервис содержит средство, реализующее алгоритм подбора анимации. В качестве параметров текста анимируемого сообщения, принимается стиль, в котором необходимо выбирать анимации (опционально). Результатом работы алгоритма является последовательность байтов - собранный бинарный SWF-файл.
Основная уникальность алгоритма (способа) заключается в подборе последовательности анимаций, семантически соответствующих заданному тексту. Алгоритм позволяет, имея набор анимаций и текст, сопоставить последовательность этих анимаций этому тексту. Его уникальность заключается в использовании текстовых шаблонов, в определении оптимальной последовательности этих шаблонов и в использовании концепции стилей.
Способ работы веб-сервиса, производящего анимацию текста
Смысл шаблонной визуализации текста заключается в том, что текст преобразуется в картинку или анимацию при помощи поиска соответствий ограниченному числу предопределенных шаблонов. Каждому шаблону выбирается в соответствие анимация в некотором стиле. Анимации последовательно соединяются в один видео-ряд. Алгоритмы получения анимации текста заключаются в веб-сервисе, разработанном для решения этих задач. Все метаданные, используемы в процессе анимации (шаблоны, анимации, стили и т.д.) хранятся в базе данных (БД), с которой работает веб-сервис.
Генерируемая анимация является шаблонной. Таким образом основная задача сервиса разложить анимируемый текст на семантически близкие шаблоны в определенной последовательности и выбрать для каждого шаблона соответствующую анимацию и склеить анимации в один ролик. Анимация может быть стилизована каким-то образом (Смешарики, Дисней, Винни-Пух, Бидструп, Антимульт и т.д.). Для тестирования и развертывания сервиса анимации он «заворачивается» в веб-интерфейс, основная задача которого - генерация анимации, администрирование шаблонов, анимаций, накапливание статистики и т.д.
Для того, чтобы определить структуру веб-сервиса введем ряд понятий.
Стиль. Визуальный стиль, которому требуется удовлетворить на выходе. Например - Смешарики, Мультяшный, Серьезный. Есть хотя бы один стиль - «По умолчанию».
Шаблоны. Шаблоны - набор фраз вида «я #любить ты», «привет», «целовать ты». Каждый шаблон хранится как набор нормализованных слов. Это означает, что вместо «Целую тебя» хранится «Целовать ты». Шаблон нормализуется на этапе добавления через веб-интерфейс. В шаблонах не учитывается регистр. Число пробелов и пунктуационные разделители слов игнорируются.
Группа. Группы предваряются тегом #. Группа - обобщение для ряда синонимов. Например, #love - люблю, обожаю, влюблен, тащусь. Так, группа #love обобщает слова «обожать», «любить», и др. Группы позволяют быстрее задавать похожие шаблоны. С точки зрения выбора шаблона шаблон, не содержащий группы приоритетнее.
Анимация. Каждому шаблону соответствует несколько анимаций. Анимация должна быть указана с привязкой к стилю. Может быть несколько анимаций в одном стиле. В таком случае выбирается одна из них. Для каждого заведенного в системе шаблона есть хоть одна анимация в стиле «По умолчанию», если явно не задан другой стиль. Анимация шаблона - файл контента в формате swf (формат может быть как векторным, так и растровым). У анимации существует свойство «Фоновая анимация», определяющее, что анимация является фоновой. Анимации, не являющиеся фоновыми содержат прозрачный фон. Некоторые фоновые анимации, годящиеся для показа произвольных переднеплановых анимаций, являются нейтральными фоновыми.
Опечатки. В передаваемом тексте могут существовать опечатки. Опечатки исправляются за счет хранения набора отношений слово-с-ошибкой => правильное слово.
Пользователь. Пользователь - тот, кто производит запрос анимации, передавая текст. Это может быть служба, веб-приложение и т.д. Пользователь уполномочен использовать сервис в определенных временных рамках. У пользователя есть данные аутентификации, которые хранятся в базе данных. Там же хранится информация о времени разрешенного доступа к сервису. К пользователю может быть привязан набор разрешенных стилей анимации.
Кроме обработки запросов на анимацию текста веб-сервис накапливает статистику (фиг. 1):
Использования шаблонов (частота)
Частоты слов в тексте
Частоты слов, которые не попали ни в один шаблон
Частоты использования стилей
Частоты использования анимаций
Веб-сервис содержит средства, реализующее алгоритм подбора анимаций текста и средства, позволяющие эту анимацию вернуть пользователю или передать получателю.
Алгоритм подбора анимаций, соответствующих тексту
На входе алгоритма текст и, стиль, в котором нужно выбирать соответствующие анимации (опционально). Эти данные передаются веб-сервису.
1. Входной текст разбивают на предложения. Разбиение происходит с помощью типовых пунктуационных разделителей («точка», «вопр. знак», «воскл. знак», «многоточие»). Разбиение осуществляется обычным поиском разделителей.
2. Предложение разбивают по разделителям слов на части (разбиение осуществляется обычным поиском). К разделителям относятся «точка», «запятая», «пробел», «двоеточие», «тире», «точка с запятой». У полученных слов в начале и в конце отрезают символы пробела, возврата каретки, табуляции.
3. Если все слова в тексте - английские, производят их транслитерацию. Транслитерацию производят посимвольным сопоставлением последовательностей английских букв фонетически близкими последовательностями русских букв (простая таблица замен); В случае если алгоритм используется для англоязычного или еще какого-либо контента, транслитерация может не производиться.
4. До последующей нормализации слов производятся текстовые замены по словарю замен. Это позволяет заменить слова, словосочетания и предложения, а также спецсимволы на другие, отвечающие более эффектной визуализации.
5. Каждое слово приводят к нормализованной форме (стеммер). Выбор стеммера непринципиален. В качестве примера для нормализации русскоязычного текста можно использовать Lucene.NET (http://www.dotlucene.net/) стеммер с поддержкой морфологии АОТ (Автоматическая обработка текста, http://www.aot.ru/).
6. Слова проверяют на типовые опечатки, происходит замена слов с опечатками на правильные. Ведется общий словарь слов (нормальных форм), входящих во все множество шаблонов, хранящийся в БД. Есть два метода поиска и замены
- методом простых замен по некоторому словарю опечаток, содержащему правильные значения слов из общего словаря для типовых опечаток;
- методом поиска правильного слова с минимальным расстоянием Левенштейна до искомого неправильного для последующей замены. Исправление опечаток является опциональным этапом алгоритма. Исправление опечаток может происходить и до нормализации слов.
7. Слова входящие в состав групп (обобщения синонимов) заменяют на названия групп. Обычно в качестве названия групп выбирают какое-то слово синоним, но в целом название группы может быть произвольным.
8. Проверяют нет ли в кэше последовательности шаблонов, соответствующих нормализованному, свободному от опечаток тексту, полученному в п. 6. Если есть, выбирают последовательность шаблонов из кэша и переходят к п. 11. Кэш представляет собой набор пар (исправленный нормализованный текст; последовательность шаблонов), хранящихся в оперативной памяти (для быстрого выбора), а не в базе данных.
9. Если в кэше анимируемый текст отсутствует, то выбирают последовательность шаблонов для нормализованного текста, используя алгоритм выбора шаблонов, соответствующих анимации; Последовательность шаблонов определяется алгоритмом выбора последовательности шаблонов, соответствующих анимации.
10. Добавляют полученную последовательность шаблонов в кэш, ассоциируя ее с искомым текстом.
11. Пункты 2-10 повторяют для каждого предложения.
12. Объединяют последовательности шаблонов для каждого предложения по порядку в одну общую последовательность шаблонов.
13. Если стиль задан, то выбирают анимации, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле. Если стиль не задан, выбирают случайным образом тот стиль, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов. Если таких стилей несколько, выбирают случайным образом любой. Если таких стилей нет, берется набор анимаций в разном стиле.
14. Выбирают анимации для каждого шаблона в выбранном стиле. Если одному шаблону соответствует несколько анимаций в одном стиле - выбирают случайную анимацию. Анимации могут подразделяться (опционально) на переднеплановые и заднеплановые (фоновые). Существует несколько вариантов «склейки» анимационных роликов, подобранных по последовательности шаблонов в один:
- последовательная «склейка» файлов (роликов) анимаций в один;
- «склейка» переднеплановых анимаций на первой или последней по ходу «склейки» заднеплановой;
- выбор случайного нейтрального фона для показа на нем переднеплановых анимаций (заднеплановые показываются как есть).
Все аниимационные ролики масштабируются под максимальный размер ролика из последовательности, располагаясь по центру (алгоритмы масштабирования и позиционирования могут отличаться. Дополнительно к результирующему ролику может быть наложен звук в виде произвольной аудио-композиции.
15. «Склеенный» видеоролик конвертируется в произвольный формат, векторный или растровый. Для исходных анимаций в swf это может быть, например, swf или MPEG-файл. Выходной формат полученного анимационного файла не существенен.
16. Сохраняют в базе данных оригинальный текст запроса, выбранную последовательность шаблонов; обновляют статистику по шаблонам, словам, анимациям, список неизвестных слов и статистику по неизвестным словам.
Алгоритм выбора шаблонов, соответствующих анимации
Алгоритм используется для подбора анимаций, соответствующих тексту.
Входные данные для алгоритма: Список шаблонов (кэшируется при запуске веб-сервиса), нормализованный текст предложения без опечаток. Список шаблонов хранится в базе данных в нормализованном виде.
1. Для определения последовательности шаблонов первым делом из списка отбирают все шаблоны, у которых все слова шаблона содержатся в предложении. Если задан конкретный стиль анимации то шаблоны выбираются не из списка всех шаблонов, а из списка шаблонов, имеющих анимации в выбранном стиле.
2. Получают из списка шаблонов информацию об иерархии шаблонов. Считается, что шаблон А находится выше по иерархии шаблона Б, если все слова шаблона А входят в шаблон Б. Уровень иерархии определяет ранг шаблона.
3. Если шаблоны одной иерархии, но разных уровней входят в одно множество шаблонов, полученных в п. 1, исключают из них шаблоны с минимальным рангом (более верхним уровнем).
4. Из списка шаблонов, полученных в п. 2 выбирают оптимальный набор шаблонов, для которой значение целевой функции будет самым оптимальным. Целевая функция:
Figure 00000001
где Nпересечений - число пересечений слов шаблонов в наборе шаблонов (для набора шаблонов «Вася шел. Вася бежал. Зайка бежал. Бежал.» оно равно 3),
Nпокрытие _ суммарное покрытие всех слов шаблонами (количество всех слов из предложения, встречающихся в шаблонах),
Nранг - суммарный ранг всех шаблонов набора,
Nпар в правильной последовательности - число пар слов составных (т.е. состоящих из нескольких слов) шаблонов, соответствующих последовательности слов во фразе,
Nпар в неправильной последовательности - число пар слов составных шаблонов, не соответствующих последовательности слов во фразе,
a k1, k2, k3; k4 - коэффициенты, вычисленные эмпирически. Их значение 0.4, 0.33, 0.4, 0.2 соответственно.
Значение функции зависит от нескольких математических критериев. Найти оптимум функции (ее наибольшее значение) можно несколькими способами:
1) численными методами многокритериальной оптимизации;
2) полным перебором всех наборов шаблонов с вычислением значения целевой функции для каждого шаблона.
Упрощенный алгоритм определения последовательности шаблонов, соответствующих анимации
Упрощенная и более скоростная версия алгоритма определения последовательности шаблонов, соответствующих анимации выглядит так:
1. Используя алгоритм BlockDistance / Определения расстояния Левенштейна / Jaro-Winkler distance / Damerau-Levenshtein distance находим все шаблоны, все слова которых находятся в искомой фразе.
2. Сортируем найденные шаблоны по количеству слов по возрастанию. Пробегая последовательно по этом сформированному множеств шаблонов, проверяем, не входит ли шаблон в какой-то другой шаблон из множества. Если входит, выбрасываем его.
Так мы получаем список шаблонов без вложений.
3. Для полученного списка шаблонов выделяем шаблоны не пересекающиеся между собой и пересекающиеся между собой.
4. (Опционально) У пересекающихся шаблонов определяем мощность пересечения (число слов пересечения) со словами из множества непересекающихся шаблонов и число новых слов, покрывающих фразу, в это множество не входящих.
5. Не пересекающиеся шаблоны добавляем во множество-результат (они гарантировано войдут).
6. (Опционально) Если не пересекающихся шаблонов нет, переходим к 7. Из оставшихся пересекающихся шаблонов пытаемся сформировать оптимальное множество по критериям: максимальный суммарный ранг, максимальное покрытие, минимум пересечений. Делается это так:
6.1) берется первый шаблон с максимальным весом (вес = число слов);
6.2) далее берутся шаблоны, минимально пересекающиеся с первым и не пересекающиеся между собой;
6.3) далее из остальных шаблонов выбираем те, которые содержат >=50% новых слов: сортируем шаблоны по числу новых слов и начинаем добавлять по одному, при этом проверку на новизну слов осуществляем с учетом добавляемых по ходу шаблонов (т.е. если добавили первый с числом новых слов более 50%, второй может уже и не добавиться, т.к. с учетом слов первого добавленного шаблона, число новых слов там будет меньше);
6.4) если в 6.1 шаблонов с макс, рангом было несколько, то для множества полученного в 6.3 считаем значение - суммарный ранг шаблонов минус число пересечений слов. Далее берем следующий шаблон с макс, рангом и повторяем 6.2-6.4;
6.5) выбираем то множество шаблонов, где вычисленное в 6.4 значение максимально.
7. Полученное оптимальное множество шаблонов необходимо превратить последовательность. Для этого по каждому шаблону вычисляется среднее значение позиций слов шаблона в тексте и происходит сортировка шаблонов по этому среднему значению. Полученная последовательность - искомый результат.
Упрощенная версия алгоритма может усложняться добавлением дополнительных критериев поиска оптимальной последовательности шаблонов из полной версии алгоритма.
Алгоритм определения последовательности шаблонов, соответствующих анимации
Для определения последовательности шаблонов используется простой алгоритм, входными данными для которого являются текст предложения и множество шаблонов, которые могут образовать максимально полное покрытие предложения.
1. Для каждого шаблона вычисляется его среднее положение в предложении: среднее арифметическое порядковых номеров слов в тексте. Если шаблон покрывает несколько одинаковых слов, учитывается первое (возможна реализация, при которой берется среднее арифметическое всех позиций).
2. Шаблоны упорядочиваются по среднему положению в предложении по возрастанию.
Способ анимации SMS-сообщений (фиг. 2)
Есть два варианта анимации SMS-сообщений:
1. Нарисуй друзьям послание!
Человек отсылает SMS на короткий номер, указывая абонента, которому необходимо передать сообщение. По сообщению находится наиболее удачная анимация, наиболее близкая теме сообщения и отсылается указываемому абоненту. Отсылаться может как статическая картинка, так и анимация.
2. Визуализируй свои желания!
Человек отсылает SMS с желаемым предметом на короткий номер и получает забавную картинку этого предмета.
Для варианта использования отправки анимированных сообщений друзьям последовательность работы выглядит так:
1. Абонент-отправитель отправляет SMS-сообщение на короткий номер. В SMS-сообщении он указывает номер телефона получателя и текст сообщения.
2. Сообщение через оборудование оператора сотовой связи (ОПСОС) попадает в SMS Center (SMSC), откуда данные попадают в систему биллинга, а само сообщение пересылается сервису обработки услуг (возможно использование посредника).
3. Сервис обработки услуг разбирает полученное SMS-сообщение, идентифицируя отправителя, выделяя текст сообщения и номер получателя.
4. Сервис обработки услуг делает запрос с текстом сервису анимации.
5. Сервис анимации генерирует (подбирает) анимацию, выбирая соответствующие данные из некоторой базы анимаций.
6. Подобранные шаблоны анимации склеиваются и передаются сервису обработки услуг.
7. Сервис обработки услуг формирует MMS с полученной анимацией и отправляется через MMS Center (MMSC) абоненту получателю.
8. Сервис обработки услуг отправляет абоненту-отправителю через SMSC SMS-сообщение о том, что анимация отправлена или отправить анимацию не удалось, если MMS не отправилась (опционально).
9. Абонент-получатель получает MMS с анимированным SMS-сообщением, от имени (с номера получателя).
10. Абонент-отправитель получает SMS с уведомлением об отправке (опционально).
Для варианта использования визуализации желаний, последовательность несколько отличается, хотя схема работы участников процесса остается очень похожей, только абонент-получатель совпадает с абонентом-отправителем:
1. Абонент-отправитель отправляет SMS-сообщение на короткий номер. В SMS-сообщении он указывает желаемый предмет.
2. Сообщение через оборудование оператора сотовой связи (ОПСОС) попадает в SMS Center (SMSC), откуда данные попадают в систему биллинга, а само сообщение пересылается сервису обработки услуг.
3. Сервис обработки услуг разбирает полученное SMS-сообщение, идентифицируя отправителя, выделяя визуализируемый предмет и пересылая его текстовое описание сервису анимации.
4. Сервис анимации подбирает картинку / анимацию, выбирая соответствующие данные из базы анимаций, передавая ее сервису обработки услуг.
5. Подобранная анимация формируется в MMS и отправляется через MMS Center (MMSC) абоненту.
6. Абонент получает MMS с анимированным SMS-сообщением.
Представленные чертежи иллюстрируют архитектуру, функциональность и работу возможных реализаций систем и способов согласно различных вариантам осуществления данного изобретения. В этой связи, каждый блок может представлять собой модуль, сегмент или часть кода, который содержит одну или несколько исполняемых команд для реализации определенной логической функции (функций). Следует также отметить, что в некоторых альтернативных реализациях, функции, указанные в блоке, могут осуществляться в порядке, отличном от указанного на чертежах. Например, два блока, показанные последовательно, могут фактически исполняться в обратном порядке, в зависимости от включенной функциональности. Следует также отметить, что каждый проиллюстрированный блок и комбинации блоков на чертежах могут быть реализованы посредством специализированных основанных на аппаратном обеспечении систем или модулей, которые выполняют специализированные функции или действия, или комбинациями специализированного аппаратного обеспечения и компьютерных команд.
Терминология, используемая здесь, предназначена только для описания конкретных вариантов осуществления, и не предназначена для ограничения данного изобретения приведенным конкретным примером. Как используются здесь, формы единственного числа предназначены для включения в себя также и форм множественного числа, если контекст не указывает ясно иное. Будет ясно, что термины «содержит» и/или «содержащий», «включает» и/или «включающий» при использовании в данном описании, определяют наличие определенных свойств, единых целых, стадий, операций, элементов и/или компонентов, но не устраняют наличие или добавление одного или нескольких других свойств, единых целых, стадий, операций, элементов, компонентов и/или их групп.
Хотя выше проиллюстрированы и описаны конкретные варианты осуществления, специалистам в данной области техники должно быть ясно, что вместо конкретных показанных вариантов осуществления может быть представлена любая конфигурация, которая рассчитана на достижение той же самой цели, и что изобретение имеет другие применения в других средах. Настоящая заявка предназначена для охвата любых адаптаций или вариаций данного изобретения. Следующая формула изобретения никоим образом не предназначена для ограничения объема изобретения конкретными вариантами осуществления, описанными здесь.

Claims (57)

1. Способ подбора анимаций, соответствующих тексту на естественном языке, содержащий следующие этапы:
принимают текст запроса на естественном языке;
разбивают текст на предложения;
разбивают предложение по словам;
приводят каждое слово к нормализованной форме;
выбирают последовательность шаблонов для нормализованного текста;
объединяют последовательности шаблонов для каждого предложения по порядку в одну общую последовательность шаблонов;
проверяют, задан ли стиль анимаций для входящего текста, при этом, если стиль задан, то выбирают анимации для каждого шаблона, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле, если стиль не задан, выбирают анимации для каждого шаблона случайного стиля, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов, и если таких стилей нет, выбирают набор анимаций в разном стиле для каждого шаблона;
объединяют файлы выбранных анимаций в результирующий ролик.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что проводят формализованную замену слов, выражений и символов на предопределенные эквивалентные им слова, выражения или символы.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что исправляют опечатки в словах.
4. Способ по п. 1, отличающийся тем, что при необходимости для каждого шаблона выбирают нейтральные фоновые анимации.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что проверяют, нет ли в кэше последовательности шаблонов, соответствующих нормализованному тексту, при этом,
если в кэше есть последовательность шаблонов, то выбирают последовательность шаблонов из кэша.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сохраняют в базе данных оригинальный текст запроса, выбранную последовательность шаблонов; и
обновляют статистику по шаблонам, словам, анимациям, список неизвестных слов и статистику по неизвестным словам.
7. Способ поиска оптимальной последовательности шаблонов для последующего выбора анимаций, соответствующих последовательности шаблонов, содержащий этапы, на которых:
а) из списка отбирают все шаблоны, у которых все слова шаблона содержатся в предложении, при этом, если задан конкретный стиль анимации, то шаблоны выбираются не из списка всех шаблонов, а из списка шаблонов, имеющих анимации в выбранном стиле;
б) получают из списка шаблонов, полученных на предыдущем этапе, информацию об иерархии шаблонов, при этом уровень иерархии шаблона определяет ранг шаблона;
в) если шаблоны одной иерархии, но разных уровней входят в одно множество шаблонов, полученных на этапе а), из этого множества исключают шаблоны с минимальным рангом (более верхним уровнем);
г) из списка шаблонов, полученных на этапе в), выбирают оптимальный набор шаблонов, для которого значение целевой функции будет самым оптимальным, при этом,
целевая функция имеет вид:
Figure 00000002
где Nпересечений - число пересечений слов шаблонов в наборе шаблонов,
Nпокрытие - суммарное покрытие всех слов шаблонами (количество всех слов из предложения, встречающихся в шаблонах),
Nранг - суммарный ранг всех шаблонов набора,
Nпар в правильной последовательности - число пар слов составных (т.е. состоящих из нескольких слов) шаблонов, соответствующих последовательности слов во фразе,
Nпар в неправильной последовательности - число пар слов составных шаблонов, не соответствующих последовательности слов во фразе,
a k1, k2, k3, k4 - коэффициенты, вычисленные эмпирически. Их значение 0.4, 0.33, 0.4, 0.2 соответственно.
8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что поиск оптимального значения целевой функции производят либо полным перебором вариантов последовательности шаблонов (последовательно проходят все комбинации уникальных шаблонов), либо методами многокритериальной оптимизации.
9. Способ по п. 7, отличающийся тем, что проверяют, нет ли в кэше последовательности шаблонов, соответствующих нормализованному тексту, при этом,
если в кэше есть последовательность шаблонов, то выбирают последовательность шаблонов из кэша.
10. Способ по п. 7, отличающийся тем, что проверяют, задан ли стиль анимаций для входящего текста, при этом,
если стиль задан, то выбирают анимации, соответствующие стилю, если для выбранного стиля есть анимация каждого шаблона из последовательности в данном стиле; и,
если стиль не задан, выбирают случайным образом тот стиль, в котором есть все анимации для выбранных шаблонов;
если таких стилей несколько, выбирают случайным образом любой;
если таких стилей нет, берется набор анимаций в разном стиле.
11. Способ по п. 7, отличающийся тем, что сохраняют в базе данных оригинальный текст запроса, выбранную последовательность шаблонов; и
обновляют статистику по шаблонам, словам, анимациям, список неизвестных слов и статистику по неизвестным словам.
12. Способ анимации SMS-сообщений, содержащий этапы, на которых:
получают SMS-сообщение от отправителя;
разбирают полученное SMS-сообщение, выделяя текст сообщения;
посылают запрос с текстом сервису анимации;
подбирают анимации, используя способ по п. 1;
подобранные анимации объединяют и передают сервису обработки услуг;
формируют MMS с полученной анимацией и отправляют получателю.
13. Способ по п. 12, отличающийся тем, что в SMS-сообщении указывают номер телефона получателя и текст сообщения.
14. Способ по п. 12, отличающийся тем, что в полученном SMS-сообщении идентифицируют отправителя и получателя.
15. Способ по п. 12, отличающийся тем, что отправляют отправителю SMS-сообщение о том, что анимация отправлена или отправить анимацию не удалось.
16. Способ анимации SMS-сообщений, содержащий этапы, на которых:
получают SMS-сообщение от абонента;
разбирают полученное SMS-сообщение, выделяя текст сообщения;
посылают запрос с текстом сервису анимации;
подбирают изображение или анимацию, используя способ по п. 1;
подобранное изображение или анимацию передают сервису обработки услуг;
формируют MMS с полученным изображением или анимацией и отправляют абоненту.
17. Способ по п. 16, отличающийся тем, что в полученном SMS-сообщении идентифицируют абонента.
RU2014125719A 2011-12-08 2011-12-08 Способ анимации sms-сообщений RU2631164C2 (ru)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2011/000966 WO2013085409A1 (ru) 2011-12-08 2011-12-08 Способ анимации sms-сообщений

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014125719A RU2014125719A (ru) 2016-01-27
RU2631164C2 true RU2631164C2 (ru) 2017-09-19

Family

ID=48574655

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014125719A RU2631164C2 (ru) 2011-12-08 2011-12-08 Способ анимации sms-сообщений

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9824479B2 (ru)
RU (1) RU2631164C2 (ru)
WO (1) WO2013085409A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2817524C1 (ru) * 2023-06-02 2024-04-16 Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк) Способ и система генерации текста

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2633597C2 (ru) * 2013-08-30 2017-10-16 Йота Девайсез Ипр Лтд Система отображения оповещений и способ замены контента оповещения с использованием изображений
US10250537B2 (en) 2014-02-12 2019-04-02 Mark H. Young Methods and apparatuses for animated messaging between messaging participants represented by avatar
US9299566B2 (en) * 2014-02-25 2016-03-29 Tsinghua University Method for forming germanium-based layer
CN105512138B (zh) * 2014-09-25 2019-04-19 阿里巴巴集团控股有限公司 文本消息的处理方法及其系统
US10872124B2 (en) * 2018-06-27 2020-12-22 Sap Se Search engine
CN109300179B (zh) * 2018-09-28 2023-08-22 南京蜜宝信息科技有限公司 动画制作方法、装置、终端和介质
US10904174B1 (en) * 2019-07-03 2021-01-26 International Business Machines Corporation Screen size-based pictorial message translation

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080001950A1 (en) * 2006-06-30 2008-01-03 Microsoft Corporation Producing animated scenes from still images
US20080170810A1 (en) * 2007-01-15 2008-07-17 Bo Wu Image document processing device, image document processing method, program, and storage medium
US20090106376A1 (en) * 2007-10-23 2009-04-23 Allen Tom Persistent group-based instant messaging
US20100100515A1 (en) * 2008-10-16 2010-04-22 At&T Intellectual Property, I, L.P. Text edit tracker
US20100302254A1 (en) * 2009-05-28 2010-12-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Animation system and methods for generating animation based on text-based data and user information
RU2442294C2 (ru) * 2007-01-31 2012-02-10 Сони Эрикссон Мобайл Коммьюникейшнз Аб Устройство и способ для обеспечения и отображения анимированных sms-сообщений

Family Cites Families (105)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6009397A (en) * 1994-07-22 1999-12-28 Siegel; Steven H. Phonic engine
US6047300A (en) * 1997-05-15 2000-04-04 Microsoft Corporation System and method for automatically correcting a misspelled word
JP5008220B2 (ja) * 1999-05-14 2012-08-22 フライエ エアフィンドゥンクスキュンストラー ゲーエムベーハー 送信側から受信側にシンボルおよび／または情報を送信するための方法
JP4608740B2 (ja) * 2000-02-21 2011-01-12 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム格納媒体
US6970859B1 (en) * 2000-03-23 2005-11-29 Microsoft Corporation Searching and sorting media clips having associated style and attributes
US20040205671A1 (en) * 2000-09-13 2004-10-14 Tatsuya Sukehiro Natural-language processing system
US7349946B2 (en) * 2000-10-02 2008-03-25 Canon Kabushiki Kaisha Information processing system
JP2002109560A (ja) * 2000-10-02 2002-04-12 Sharp Corp アニメーション再生装置、アニメーション再生システム、アニメーション再生方法、アニメーション再生方法を実行するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
GB0113570D0 (en) * 2001-06-04 2001-07-25 Hewlett Packard Co Audio-form presentation of text messages
EP1274046A1 (en) * 2001-07-03 2003-01-08 FunMail, Inc Method and system for generating animations from text
US6904561B1 (en) * 2001-07-19 2005-06-07 Microsoft Corp. Integrated timeline and logically-related list view
GB0124630D0 (en) * 2001-10-13 2001-12-05 Picsel Res Ltd "Systems and methods for generating visual representations of graphical data and digital document processing"
US20030198386A1 (en) * 2002-04-19 2003-10-23 Huitao Luo System and method for identifying and extracting character strings from captured image data
US7165068B2 (en) * 2002-06-12 2007-01-16 Zycus Infotech Pvt Ltd. System and method for electronic catalog classification using a hybrid of rule based and statistical method
AU2002950502A0 (en) * 2002-07-31 2002-09-12 E-Clips Intelligent Agent Technologies Pty Ltd Animated messaging
US7453464B1 (en) * 2003-03-05 2008-11-18 Adobe Systems Incorporated Text modification
JP2004318332A (ja) * 2003-04-14 2004-11-11 Sharp Corp テキストデータ表示装置、携帯電話装置、テキストデータ表示方法、およびテキストデータ表示プログラム
JP2005135169A (ja) * 2003-10-30 2005-05-26 Nec Corp 携帯端末およびデータ処理方法
KR100720133B1 (ko) * 2003-12-27 2007-05-18 삼성전자주식회사 휴대단말기의 문자 메시지 처리 방법
KR100657065B1 (ko) * 2004-01-29 2006-12-13 삼성전자주식회사 휴대단말기의 캐릭터 처리 장치 및 방법
US7797386B2 (en) * 2004-02-27 2010-09-14 Research In Motion Limited System and method for remotely configuring a desktop mailbox
KR100689355B1 (ko) * 2004-04-23 2007-03-02 삼성전자주식회사 휴대단말기의 상태 표시장치 및 방법
EP1844403A4 (en) * 2005-01-16 2010-06-23 Zlango Ltd SIGNS COMMUNICATION
US7412389B2 (en) * 2005-03-02 2008-08-12 Yang George L Document animation system
US7512537B2 (en) * 2005-03-22 2009-03-31 Microsoft Corporation NLP tool to dynamically create movies/animated scenes
US20070030273A1 (en) * 2005-08-08 2007-02-08 Lager Interactive Inc. Method of serially connecting animation groups for producing computer game
KR100701856B1 (ko) * 2005-08-12 2007-04-02 삼성전자주식회사 이동통신 단말기에서 메시지의 배경효과 제공 방법
WO2007023494A2 (en) * 2005-08-22 2007-03-01 Triplay Communications Ltd. Messaging system and method
US8509823B2 (en) * 2005-10-05 2013-08-13 Kt Corporation System and method for decorating short message from origination point
WO2007052264A2 (en) * 2005-10-31 2007-05-10 Myfont Ltd. Sending and receiving text messages using a variety of fonts
KR100751396B1 (ko) * 2005-11-03 2007-08-23 엘지전자 주식회사 문자 서비스 이모티콘 자동 변환 시스템 및 방법
US8156186B2 (en) * 2005-11-11 2012-04-10 Scenera Technologies, Llc Method and system for organizing electronic messages using eye-gaze technology
US7737996B2 (en) * 2005-12-01 2010-06-15 Microsoft Corporation Techniques for automated animation
WO2007080559A2 (en) * 2006-01-16 2007-07-19 Zlango Ltd. Iconic communication
US20070171226A1 (en) * 2006-01-26 2007-07-26 Gralley Jean M Electronic presentation system
WO2007097176A1 (ja) * 2006-02-23 2007-08-30 Nec Corporation 音声認識辞書作成支援システム、音声認識辞書作成支援方法及び音声認識辞書作成支援用プログラム
US7983910B2 (en) * 2006-03-03 2011-07-19 International Business Machines Corporation Communicating across voice and text channels with emotion preservation
US7831911B2 (en) * 2006-03-08 2010-11-09 Microsoft Corporation Spell checking system including a phonetic speller
JP5083669B2 (ja) * 2006-03-23 2012-11-28 日本電気株式会社 情報抽出システム、情報抽出方法、情報抽出プログラムおよび情報サービスシステム
US8577166B1 (en) * 2006-03-31 2013-11-05 Google Inc. Optimizing web site images using a focal point
US20070266090A1 (en) * 2006-04-11 2007-11-15 Comverse, Ltd. Emoticons in short messages
US8271902B1 (en) * 2006-07-20 2012-09-18 Adobe Systems Incorporated Communication of emotions with data
US7860335B2 (en) * 2006-12-04 2010-12-28 The Boeing Company Method and apparatus for smart signal averaging
US8224815B2 (en) * 2007-05-21 2012-07-17 Perion Network Ltd. Interactive message editing system and method
GB2442818B (en) * 2007-06-11 2008-11-05 Cvon Innovations Ltd Methodologies and systems for determining mobile device capabilities
JP5105513B2 (ja) * 2007-07-20 2012-12-26 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 処理対象として適切なテキストを選択する技術
WO2009049162A1 (en) * 2007-10-12 2009-04-16 Snyder Thomas E System and method for guiding next step adaptive behavior
BRPI0822242A2 (pt) * 2007-12-20 2015-06-30 Brainstorm Sms Services Llc Serviços de imagens curtas interativas
US8463594B2 (en) * 2008-03-21 2013-06-11 Sauriel Llc System and method for analyzing text using emotional intelligence factors
US9275215B2 (en) * 2008-04-01 2016-03-01 Nudata Security Inc. Systems and methods for implementing and tracking identification tests
ES2350514T3 (es) * 2008-04-07 2011-01-24 Ntt Docomo, Inc. Sistema de mensajes con reconocimiento de emoción y servidor de almacenamiento de mensajes para el mismo.
KR101181785B1 (ko) * 2008-04-08 2012-09-11 가부시키가이샤 엔.티.티.도코모 미디어 처리 서버 장치 및 미디어 처리 방법
US20090273613A1 (en) * 2008-04-30 2009-11-05 Sony Corporation Method and Apparatus for Presentation of Mosaic Theme
US8542237B2 (en) * 2008-06-23 2013-09-24 Microsoft Corporation Parametric font animation
US20100128042A1 (en) * 2008-07-10 2010-05-27 Anthony Confrey System and method for creating and displaying an animated flow of text and other media from an input of conventional text
KR101564314B1 (ko) * 2008-10-06 2015-11-02 삼성전자주식회사 텍스트 입력방법 및 이를 적용한 디스플레이 장치
US20100177116A1 (en) * 2009-01-09 2010-07-15 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Method and arrangement for handling non-textual information
WO2010105440A1 (en) * 2009-03-20 2010-09-23 Google Inc. Interaction with ime computing device
US8907984B2 (en) * 2009-07-08 2014-12-09 Apple Inc. Generating slideshows using facial detection information
US8244219B2 (en) * 2009-10-05 2012-08-14 Research In Motion Limited System and method for controlling mobile device profile tones
EP2348487A3 (en) * 2010-01-22 2017-09-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for creating animation message
KR101658239B1 (ko) * 2010-04-15 2016-09-30 삼성전자주식회사 애니메이션 메시지 생성 방법 및 장치
US8379912B2 (en) * 2010-06-18 2013-02-19 Google Inc. Identifying establishments in images
US8849322B2 (en) * 2010-10-11 2014-09-30 Cox Communications, Inc. Systems and methods for sharing threaded conversations on mobile communications devices
US20120149339A1 (en) * 2010-12-10 2012-06-14 MobileIron, Inc. Archiving Text Messages
US9418152B2 (en) * 2011-02-09 2016-08-16 Nice-Systems Ltd. System and method for flexible speech to text search mechanism
KR101753625B1 (ko) * 2011-03-08 2017-07-20 삼성전자주식회사 휴대용 단말기에서 오입력을 방지하기 위한 방법 및 장치
US20120233633A1 (en) * 2011-03-09 2012-09-13 Sony Corporation Using image of video viewer to establish emotion rank of viewed video
US20120260339A1 (en) * 2011-04-06 2012-10-11 International Business Machines Corporation Imposter Prediction Using Historical Interaction Patterns
US8762128B1 (en) * 2011-05-20 2014-06-24 Google Inc. Back-translation filtering
KR101830767B1 (ko) * 2011-07-14 2018-02-22 삼성전자주식회사 사용자의 감정 인식 장치 및 방법
US9047600B2 (en) * 2011-07-18 2015-06-02 Andrew H B Zhou Mobile and wearable device payments via free cross-platform messaging service, free voice over internet protocol communication, free over-the-top content communication, and universal digital mobile and wearable device currency faces
KR101695014B1 (ko) * 2011-08-24 2017-01-10 한국전자통신연구원 감성 어휘 정보 구축 방법 및 장치
WO2013032354A1 (ru) * 2011-08-31 2013-03-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Базелевс Инновации" Визуализация текста на естественном языке
US9191713B2 (en) * 2011-09-02 2015-11-17 William R. Burnett Method for generating and using a video-based icon in a multimedia message
US9870552B2 (en) * 2011-10-19 2018-01-16 Excalibur Ip, Llc Dynamically updating emoticon pool based on user targeting
KR101613155B1 (ko) * 2011-12-12 2016-04-18 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 콘텐트에 기초한 자동 입력 프로토콜 선택
US9430738B1 (en) * 2012-02-08 2016-08-30 Mashwork, Inc. Automated emotional clustering of social media conversations
CN103309872A (zh) * 2012-03-09 2013-09-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种动态表情处理方法及装置
US9154456B2 (en) * 2012-04-17 2015-10-06 Trenda Innovations, Inc. Messaging system and method
US9582165B2 (en) * 2012-05-09 2017-02-28 Apple Inc. Context-specific user interfaces
US9401097B2 (en) * 2012-06-29 2016-07-26 Jong-Phil Kim Method and apparatus for providing emotion expression service using emotion expression identifier
CN103678304B (zh) * 2012-08-31 2017-04-12 国际商业机器公司 为预定网页推送特定内容的方法、装置
US9026428B2 (en) * 2012-10-15 2015-05-05 Nuance Communications, Inc. Text/character input system, such as for use with touch screens on mobile phones
US20150286371A1 (en) * 2012-10-31 2015-10-08 Aniways Advertising Solutions Ltd. Custom emoticon generation
US9948589B2 (en) * 2012-11-14 2018-04-17 invi Labs, Inc. System for and method of organizing contacts for chat sessions on an electronic device
US9331970B2 (en) * 2012-12-05 2016-05-03 Facebook, Inc. Replacing typed emoticon with user photo
US20140164507A1 (en) * 2012-12-10 2014-06-12 Rawllin International Inc. Media content portions recommended
US20140161356A1 (en) * 2012-12-10 2014-06-12 Rawllin International Inc. Multimedia message from text based images including emoticons and acronyms
US20140163957A1 (en) * 2012-12-10 2014-06-12 Rawllin International Inc. Multimedia message having portions of media content based on interpretive meaning
US9436756B2 (en) * 2013-01-28 2016-09-06 Tata Consultancy Services Limited Media system for generating playlist of multimedia files
US9472013B2 (en) * 2013-04-01 2016-10-18 Ebay Inc. Techniques for displaying an animated calling card
GB2516965B (en) * 2013-08-08 2018-01-31 Toshiba Res Europe Limited Synthetic audiovisual storyteller
US9710550B2 (en) * 2013-09-05 2017-07-18 TSG Technologies, LLC Systems and methods for identifying issues in electronic documents
US20150127753A1 (en) * 2013-11-04 2015-05-07 Meemo, Llc Word Recognition and Ideograph or In-App Advertising System
US20150172246A1 (en) * 2013-12-13 2015-06-18 Piragash Velummylum Stickers for electronic messaging cards
JP6413391B2 (ja) * 2014-06-27 2018-10-31 富士通株式会社 変換装置、変換プログラム、及び変換方法
US9779532B2 (en) * 2014-07-31 2017-10-03 Emonster, Inc. Customizable animations for text messages
US10194015B2 (en) * 2014-09-25 2019-01-29 Glu Mobile Inc. Systems and methods for facilitating conversations
CN105630849A (zh) * 2014-11-27 2016-06-01 英业达科技有限公司 表情图像推荐系统及其方法
US10453353B2 (en) * 2014-12-09 2019-10-22 Full Tilt Ahead, LLC Reading comprehension apparatus
KR101620050B1 (ko) * 2015-03-03 2016-05-12 주식회사 카카오 인스턴트 메시지 서비스를 통한 시나리오 이모티콘 표시 방법 및 이를 위한 사용자 단말
US20160307028A1 (en) * 2015-04-16 2016-10-20 Mikhail Fedorov Storing, Capturing, Updating and Displaying Life-Like Models of People, Places And Objects
KR20170017289A (ko) * 2015-08-06 2017-02-15 삼성전자주식회사 콘텐츠를 송수신하는 전자 장치 및 방법
US10325395B2 (en) * 2016-01-20 2019-06-18 Facebook, Inc. Techniques for animating stickers with sound

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080001950A1 (en) * 2006-06-30 2008-01-03 Microsoft Corporation Producing animated scenes from still images
US20080170810A1 (en) * 2007-01-15 2008-07-17 Bo Wu Image document processing device, image document processing method, program, and storage medium
RU2442294C2 (ru) * 2007-01-31 2012-02-10 Сони Эрикссон Мобайл Коммьюникейшнз Аб Устройство и способ для обеспечения и отображения анимированных sms-сообщений
US20090106376A1 (en) * 2007-10-23 2009-04-23 Allen Tom Persistent group-based instant messaging
US20100100515A1 (en) * 2008-10-16 2010-04-22 At&T Intellectual Property, I, L.P. Text edit tracker
US20100302254A1 (en) * 2009-05-28 2010-12-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Animation system and methods for generating animation based on text-based data and user information

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2817524C1 (ru) * 2023-06-02 2024-04-16 Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк) Способ и система генерации текста

Also Published As

Publication number Publication date
US20140225899A1 (en) 2014-08-14
WO2013085409A1 (ru) 2013-06-13
US9824479B2 (en) 2017-11-21
RU2014125719A (ru) 2016-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11960543B2 (en) Providing suggestions for interaction with an automated assistant in a multi-user message exchange thread
JP6812473B2 (ja) メッセージ中のタスクの識別
RU2631164C2 (ru) Способ анимации sms-сообщений
KR101744861B1 (ko) 합성어 분할
CA2638558C (en) Topic word generation method and system
CN107704512B (zh) 基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质
US10552539B2 (en) Dynamic highlighting of text in electronic documents
JP2019504413A (ja) 絵文字を提案するためのシステムおよび方法
CN111970186A (zh) 确定电子通信回复中包括的非文本回复内容的方法和装置
JP2017520834A (ja) ユーザコンタクトエントリのデータ設定
CN117056471A (zh) 知识库构建方法及基于生成式大语言模型的问答对话方法和系统
CN112579733B (zh) 规则匹配方法、规则匹配装置、存储介质及电子设备
EP3440561B1 (en) Augmenting message exchange threads
CN117235335A (zh) 基于自然语言用户界面输入生成自然语言输出
KR101231438B1 (ko) 외래어 발음 검색 서비스를 제공하는 검색결과 제공 시스템 및 방법
CN113692597A (zh) 电子邮件内容修改系统
CN111552798B (zh) 基于名称预测模型的名称信息处理方法、装置、电子设备
CN113934834A (zh) 一种问句匹配的方法、装置、设备和存储介质
CN109033082B (zh) 语义模型的学习训练方法、装置及计算机可读存储介质
CN111552890B (zh) 基于名称预测模型的名称信息处理方法、装置、电子设备
CN113515924A (zh) 文档处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111124578B (zh) 一种用户界面图标生成方法和装置
CN108197151B (zh) 文法库的更新方法及装置
JP6488399B2 (ja) 情報提示システム、及び情報提示方法

Legal Events

Date Code Title Description
HE9A Changing address for correspondence with an applicant
PD4A Correction of name of patent owner
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20190516