TWI522819B - 執行網際網路搜尋的方法及裝置 - Google Patents

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史緹芬Ｗ 拉維緹
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Description

執行網際網路搜尋的方法及裝置
本文中描述的技術大體上係關於經由網際網路發送搜尋查詢之領域。
網際網路係儲存各種各樣的資訊之一全球互連電腦網路系統。全球資訊網(WWW)係構建於網際網路之上之一資訊共用模型，其中互連超文件之一系統係使用特定協定(亦即，超文字傳送協定及其變體)進行存取。
因為可經由WWW及網際網路得到的大量資訊，且因為可用資訊係跨大量獨立擁有及操作網路及伺服器而分佈，所以在WWW及網際網路上定位所要內容呈現挑戰。
已開發搜尋引擎以幫助使用者在網際網路上定位所要內容。一搜尋引擎係一電腦程式，其自一使用者(例如，以一關鍵字集合之形式)接收指示該使用者所要之內容之一搜尋查詢，且傳回該搜尋引擎判定與使用者的搜尋查詢相關之資訊及/或資訊之超鏈結。
搜尋引擎通常藉由使用稱為網路爬蟲(webcrawler)(其以自動方式(例如，遵循其在其所瀏覽之每一網頁中找到之每一超鏈結)瀏覽WWW)之一電腦程式擷取大量WWW網頁及/或其他內容而作業。分析所擷取的網頁及/或內容並且將關於該等網頁或內容之資訊儲存於一索引中。當一使用者將一搜尋查詢發送至搜尋引擎時，該搜尋引擎使用該索引來識別其判定最佳匹配使用者的搜尋查詢之網頁及/或內容且傳回具有最佳匹配網頁及/或內容之一結果清單。經常地，此清單係呈一或多個網頁(其包含經判定以最佳匹配使用者的查詢之網頁及/或內容之超鏈結之一集合)之形式。
存在可經由網際網路存取之至少兩個一般類型的搜尋引擎：通用搜尋引擎及站點特定搜尋引擎。如本文中所使用，術語「通用搜尋引擎」經定義以意謂提供包含於至少兩個不同及獨立網站或域上所擁有之網頁及/或內容(或網頁及/或內容之超鏈結)之搜尋結果之一搜尋引擎。通用搜尋引擎嘗試將來自跨大片網際網路而分佈之內容之搜尋結果編入索引並且提供該等搜尋結果。通用搜尋引擎之實例包含藉由加利福尼亞州芒廷維尤市Google,Inc.操作之GoogleTM；藉由加利福尼亞州桑尼維爾市Yahoo!,Inc.操作之Yahoo!；及藉由華盛頓州雷德蒙市Microsoft Corp.操作之BingTM。
如本文中所使用，術語「站點特定搜尋引擎」經定義以意謂提供包含僅於一個網站或域上所擁有之網頁及/或內容(或網頁及/或內容之超鏈結)之搜尋結果之一搜尋引擎。網站之操作者頻繁使用站點特定搜尋引擎以允許使用者在其等網站上找到特定網頁或內容。例如，一線上零售商(或「電子零售商」)之網站可包含促進一使用者定位由零售商售賣的產品之網頁之一站點特定搜尋引擎。
一實施例係關於一種至少部分經由至少一硬體電腦處理器實施之經由網際網路執行一內容搜尋之方法，該方法包括：自一使用者接收輸入；及回應於接收該輸入，將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎，其中該複數個搜尋引擎包括至少一通用搜尋引擎及至少一站點特定搜尋引擎，且其中該至少一搜尋查詢係至少部分基於該輸入之內容。另一實施例係關於至少一種經編碼有指令之電腦可讀取媒體，該等指令在被執行時，執行上述方法。
一進一步實施例係關於一種系統，該系統包括：至少一有形記憶體，其儲存處理器可執行指令以經由網際網路執行一內容搜尋；及至少一硬體電腦處理器，其係耦合至該至少一有形記憶體，該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令以：自一使用者接收輸入；及回應於接收該輸入，將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎，其中該複數個搜尋引擎包括至少一通用搜尋引擎及至少一站點特定搜尋引擎，且其中該至少一搜尋查詢係至少部分基於該輸入之內容。
另一實施例係關於一種至少部分經由至少一硬體電腦處理器實施之經由網際網路執行一內容搜尋之方法，該方法包括：將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎；回應於將該至少一搜尋查詢發送至該複數個搜尋引擎，自該複數個搜尋引擎之至少一些接收搜尋結果；及使該等搜尋結果顯示於一顯示器件之一顯示器上，其中經顯示之搜尋結果被分類成複數個集合，每一集合係與一特定搜尋引擎相關聯。一進一步實施例係關於至少一種經編碼有指令之電腦可讀取媒體，該等指令在被執行時，執行上述方法。
另一實施例係關於一種系統，該系統包括：至少一有形記憶體，其儲存處理器可執行指令以經由網際網路執行一內容搜尋；及至少一硬體電腦處理器，其係耦合至該至少一有形記憶體，該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令以：將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎；回應於將該至少一搜尋查詢發送至該複數個搜尋引擎，自該複數個搜尋引擎之至少一些接收搜尋結果；及使該等搜尋結果顯示於一顯示器件之一顯示器上，其中經顯示之搜尋結果被分類成複數個集合，每一集合係與一特定搜尋引擎相關聯。
一進一步實施例係關於一種至少部分經由一硬體電腦處理器實施之在網際網路上執行一內容搜尋之方法，該方法包括：將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎，該複數個搜尋引擎包括至少一站點特定搜尋引擎；回應於將該至少一搜尋查詢發送至該複數個搜尋引擎，自該複數個搜尋引擎之至少一些接收搜尋結果，其中該等搜尋結果包含自該至少一站點特定搜尋引擎傳回之至少一網頁；及使自該至少一站點特定搜尋引擎傳回之該至少一網頁顯示於一顯示器件之一顯示器上。另一實施例係關於至少一種經編碼有指令之電腦可讀取媒體，該等指令在被執行時，執行上述方法。
一進一步實施例係關於一種系統，該系統包括：至少一有形記憶體，其儲存處理器可執行指令以經由網際網路執行一內容搜尋；及至少一硬體電腦處理器，其係耦合至該至少一有形記憶體，該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令以：將至少一搜尋查詢發送至複數個搜尋引擎，該複數個搜尋引擎包括至少一站點特定搜尋引擎；回應於將該至少一搜尋查詢發送至該複數個搜尋引擎，自該複數個搜尋引擎之至少一些接收搜尋結果，其中該等搜尋結果包含自該至少一站點特定搜尋引擎傳回之至少一網頁；及使自該至少一站點特定搜尋引擎傳回之該至少一網頁顯示於一顯示器件之一顯示器上。
本發明者已認知，針對一給定使用者產生搜尋查詢，使用者可能對關於該搜尋查詢之不同類型的資訊感興趣。例如，針對搜尋查詢「Miles Davis」，使用者可能對以下者感興趣：獲得關於Miles Davis之傳記資訊；收聽Miles Davis的音樂樣本或購買Miles Davis的音樂；及/或與對Miles Davis感興趣的其他人進行社交聯網。在歷史上，為獲得此三種不同類型的資訊，一使用者將搜尋字串「Miles Davis」輸入至三個不同的搜尋引擎中。例如，該使用者將此搜尋字串輸入至一百科全書網站之搜尋引擎中以獲得傳記資訊；將該搜尋字串輸入至售賣音樂之一網站之搜尋引擎中以收聽或購買音樂；及將該搜尋字串輸入至一社交網站中以與其他人聯絡。本發明者已認知，此程序通常係耗費時間且費力的，此係因為使用者必須巡覽多個不同網站(及潛在地管理多個不同瀏覽器視窗或標籤)並重複輸入相同搜尋字串。
本發明者亦已認知，因為不同的搜尋引擎以不同方式將網頁及/或內容編入索引；將不同領域之內容編入索引；及/或使用不同演算法來判定哪些網頁及/或內容最佳匹配一特定搜尋查詢，所以不同的搜尋引擎可回應於相同搜尋查詢而提供不同的(儘管可能重疊)搜尋結果集合。藉由圖1中的範氏圖圖解闡釋此概念。在圖1之範氏圖中描繪的每一集合表示來自四個假想搜尋引擎(亦即，搜尋引擎1、搜尋引擎2、搜尋引擎3及搜尋引擎4)之一者回應於關鍵字「Miles Davis」之一使用者提供搜尋查詢而提供之搜尋結果。在圖1中，集合101包含自搜尋引擎1提供之結果且包含搜尋結果「Q」、「R」、「S」及「T」。集合103包含自搜尋引擎2提供之結果且包含結果「R」、「S」及「Y」。集合105包含自搜尋引擎3提供之結果且包含結果「S」、「T」及「X」。集合107包含自搜尋引擎4提供之結果且包含結果「Z」。如圖1中所示，一些搜尋結果係僅包含於該等集合之一者中且因而係自該四個搜尋引擎之唯一者傳回，而其他搜尋結果係包含於該等集合之多個集合中且因而係自兩個或兩個以上搜尋引擎傳回。
當一搜尋引擎回應於一搜尋查詢而傳回一搜尋結果集合時，該搜尋引擎通常以一有序清單傳回該等結果。該清單可藉由相關性進行排序，可基於為搜尋結果中之較高位置而支付的錢進行排序及/或可基於其他準則進行排序。例如，已被一搜尋引擎判定為最相關之網頁或內容係在該結果清單的頂端，而已被該搜尋引擎判定為較少相關之網頁或內容係在該結果清單的較下端。作為另一實例，一特定電子器件製造商可支付給一電子器件電子零售商，以在使用者將包含字詞「電視機」之搜尋查詢輸入至電子零售商的網站之站點特定搜尋引擎中時使其之電視機列在清單中之較高處。
本發明者已了解，因為不同的搜尋引擎使用不同的演算法以判定在搜尋結果中以什麽順序列出網頁及/或內容，所以即使在其中兩個不同搜尋引擎回應於一特定搜尋查詢(例如，「Miles Davis」)而在其等搜尋結果中包含相同網頁或內容片之一情境中，該網頁或內容片可能在藉由該兩個搜尋引擎之一第一者提供之結果清單之頂端處或附近(例如，因為第一搜尋引擎已將該網頁或內容片判定為在其所評估的內容領域中尤其相關)，但可能在藉由該兩個搜尋引擎之一第二者提供之結果清單之較下端(例如，因為該兩個搜尋引擎之該第二者已將該網頁或內容片判定為在其所評估的內容領域中較少相關)。類似地，在來自第二搜尋引擎之搜尋結果清單之頂端附近列出之一些結果可在藉由第一引擎提供之結果清單中之較低處列出。本發明者已認知，使用者更有可能注意及存取在清單之頂端附近之結果。因此，藉由僅使用該兩個搜尋引擎之一者，一使用者可能未注意或存取可能與該使用者高度相關之結果。
因而，本發明者已認知，將一使用者指定搜尋查詢發送至僅一單一搜尋引擎增加了潛在相關之一些網頁及/或內容片不被包含於搜尋結果中或被列於傳回搜尋結果清單中之足夠低處以致使用者將其等忽視之概率。另外，本發明者已認知，將此一搜尋查詢發送至僅一單一搜尋引擎可使被傳回之內容僅限於藉由該搜尋引擎搜尋及/或編入索引之內容之類型，而使用者可能對關於該搜尋查詢之許多不同類型的內容感興趣。
已開發一些基於網路之軟體程式(稱為後設搜尋引擎(metasearch engine)或搜尋引擎彙總器)，其等接收一使用者指定搜尋查詢；將該搜尋查詢發送至多個搜尋引擎；自此等搜尋引擎之各者接收結果；移除重複；將此等搜尋結果彙總成一單一清單；及對使用者顯示此經彙總搜尋結果清單。此一後設搜尋引擎之一實例係藉由華盛頓州貝爾維尤市Infospace,Inc.操作之DogpileTM。然而，本發明者已認知，此等後設搜尋引擎具有許多缺點。
第一，被此等後設搜尋引擎查詢之搜尋引擎僅包含通用搜尋引擎，且不包含任何站點特定搜尋引擎。
第二，因為後設搜尋引擎回應於一使用者指定搜尋查詢而對使用者顯示來自許多不同搜尋引擎之經彙總搜尋結果之一單一清單，使用者不具有以下能力：看見哪個搜尋引擎提供哪個搜尋結果；看見複數個搜尋引擎之各者認為一特定搜尋結果如何相關；或查看自任一特定搜尋引擎傳回之結果之全集。
第三，後設搜尋引擎在一或多個伺服器(其接收自在使用者的用戶端器件上執行之一瀏覽器或其他軟體應用程式發送之一使用者指定搜尋查詢)上運行，並且將該搜尋查詢自(該等)伺服器發送至待經查詢之複數個搜尋引擎。因為一後設搜尋引擎可自大量使用者接收搜尋查詢並且將經彙總搜尋結果提供至該等使用者，所以在其上操作該後設搜尋引擎之(該等)伺服器可將極多個搜尋查詢有規律地發送至其之結果經後設搜尋引擎彙總之搜尋引擎。此之一結果在於一搜尋引擎每日可自相同伺服器或IP位址接收數十萬或甚至數百萬個搜尋查詢，且可將此行為視為一單一使用者將巨大數目個搜尋查詢發送至搜尋引擎。許多搜尋引擎操作者將此行為視為搜尋引擎服務之濫用及/或潛在阻斷服務攻擊且將採取行動以阻止搜尋查詢自發送如此大量查詢之一IP位址到達其等搜尋引擎。為此原因，一後設搜尋引擎操作者通常必須與其之搜尋引擎結果經後設搜尋引擎彙總之搜尋引擎操作者達成契約協議，以允許該後設搜尋引擎將大量搜尋查詢發送至此等搜尋引擎。
第四，此等後設搜尋引擎不為使用者提供控制將他的或她的搜尋查詢提供至哪個搜尋引擎之能力。實情係，現有的後設搜尋引擎具有被提供每一搜尋查詢之搜尋引擎之一固定集合。因此，使用者不具有對回應於一搜尋查詢而提供哪些搜尋引擎的結果之控制且後設搜尋引擎不執行基於哪個使用者發送搜尋查詢或基於使用者的搜尋查詢之內容而查詢哪些搜尋引擎之任何客製化。
下文描述的一些實施例係關於與將一使用者指定搜尋查詢發送至多個搜尋引擎及/或對使用者顯示此等查詢之結果有關之技術。儘管下文論述的一些實施例解決現有後設搜尋引擎之所有上述缺陷，然並非每一實施例解決後設搜尋引擎之所有上述缺陷，且一些實施例未解決此等缺陷之任一者。因而，應瞭解，本發明不限於解決後設搜尋引擎之上述缺陷之所有者或任一者之實施例。
圖2係一圖解闡釋性程序200之一流程圖，在一些實施例中，該程序200可藉由於一使用者的用戶端器件上執行之一應用程式執行以將一搜尋查詢發送至多個搜尋引擎且對使用者顯示來自此等搜尋引擎之各者之搜尋結果。在其上執行應用程式以執行程序200之用戶端器件可為具有能夠執行一軟體電腦程式之硬體之任何類型的計算器件。可使用的用戶端器件之類型之實例包含一膝上型或桌上型個人電腦、一個人數位助理(PDA)、一行動電話、一伺服器電腦及/或各種其他類型的計算器件。在本文中描述之一特定實施方案中，下文描述的技術可於一行動電話(例如，一智慧型電話)上實施且可與一話音辨識能力組合，使得使用者可藉由語音發送搜尋查詢，但本發明之所有態樣並不限於在行動電話上使用或與一話音辨識介面一起使用。
如自上文描述可瞭解，程序200允許一使用者在用戶端器件上啟動一應用程式，(例如，藉由語音或藉由文字)輸入一搜尋查詢且觀察自多個不同搜尋引擎提供之該搜尋查詢之搜尋結果。
其中可執行程序200之一環境之一非限制性實例係在圖3中展示的網路電腦環境300中。在圖3中，使用者301經由一用戶端器件303存取網際網路305。搜尋引擎307a、307b、307c、...及307n在可經由網際網路305存取之伺服器上執行。程序200以動作201開始，其中於該用戶端器件303上執行之應用程式接收一使用者指定搜尋查詢。如下文中更詳細論述，可經由多種可能用戶端器件使用者介面之任一者以多種可能方式之任一者接收查詢。接著，該程序繼續動作203，其中該應用程式回應於接收該使用者指定查詢而判定查詢搜尋引擎307之哪一者。如下文中詳細論述，待查詢之搜尋引擎集合可經動態判定且可為使用者可組態，然而本發明之態樣在此方面未受限制，此係因為在一些實施例中，待查詢之搜尋引擎之集合可為靜態且不可組態。
接著，該程序前進至動作205，其中該應用程式經由網際網路305將基於在動作201中接收之該使用者指定搜尋查詢而產生之搜尋查詢發送至在動作203中識別之搜尋引擎307。在一些實施例中，此等搜尋引擎可包含通用搜尋引擎及/或站點特定搜尋引擎，但本發明在此方面未受限制，此係因為在一些實施例中，僅可查詢站點特定搜尋引擎或通用搜尋引擎。接著，該程序繼續動作207，其中該應用程式經由網際網路305自在動作205中查詢之搜尋引擎接收搜尋結果。接著，該程序前進至動作209，其中經由用戶端器件303上之一顯示器對使用者顯示搜尋結果。
應了解，程序200描繪可執行動作201、203、205、207及209之一圖解闡釋性順序。各種其他順序係可行的，且可在各種不同實施例中以不同順序執行此等動作。另外，程序200之各個動作之各種可能實施方案係可行的且在下文中進行更詳細論述。
I.接收一搜尋查詢
如上文論述，在程序200之動作201，應用程式接收指定一搜尋查詢之使用者輸入。此使用者輸入可以多種方式之任一者及以多種格式之任一者接收。例如，在一些實施例中，使用者輸入可作為文字而接收且可經由整合至用戶端器件中或耦合至用戶端器件之一輸入器件加以接收。此等輸入器件之實例包含一鍵盤、一觸控螢幕、一滑鼠及/或任何其他輸入器件(使用者可經由該等輸入器件將文字輸入提供至一計算器件)。
在一些實施例中，可經由整合至用戶端器件中或耦合至用戶端器件之一麥克風將使用者輸入作為音訊而接收。例如，一使用者可對著該麥克風說出一搜尋查詢且應用程式可將使用者的語音輸入作為音訊資料接收。可對該音訊資料執行自動話音辨識以獲得可用作為查詢搜尋引擎之基礎之一辨識結果(例如，以文本形式)。在一些實施例中，待查詢之搜尋引擎之一或多者可具有一話音介面。在此等實施例中，可將音訊提供至此等搜尋引擎而非(例如)基於該音訊之自動話音辨識提供一文字搜尋查詢。自動話音辨識技術係熟知的，且可將多種自動話音辨識技術之任一者用以獲得音訊資料之一辨識結果。
在一些實施例中，用戶端器件可提供許多不同選項，使用者可自該等選項選擇以提供一搜尋查詢。例如，在一些實施例中，用戶端器件可允許使用者以語音格式(例如，藉由對著一麥克風說出查詢)或以文字格式(例如，藉由在一鍵盤或一觸控螢幕上鍵入查詢)輸入查詢。
在其中執行話音輸入之自動話音辨識之實施例中，可以多種方式之任一者來完成使用者供應音訊資料之自動話音辨識。例如，如圖4中所示，在一些實施例中，用戶端器件可執行一自動話音辨識器，該自動話音辨識器係對音訊資料執行自動話音辨識之一軟體程式，且應用程式可使用該自動話音辨識器以獲得音訊資料之一辨識結果。在圖4中，用戶端器件401執行應用程式403(其執行程序200)及一自動話音辨識器405。當應用程式403接收使用者供應的音訊資料407時，該應用程式403可將該音訊資料傳遞至自動話音辨識器405。自動話音辨識器405可對該音訊資料執行自動話音辨識以獲得一辨識結果409且可將辨識結果409傳回至應用程式403以於格式化話音引擎之查詢中使用。
本發明者已認知，一些用戶端器件可能不具有足夠的計算資源來執行以一所要精確度位準及/或效率位準操作之一自動話音辨識器。即，例如，一用戶端器件可能不具有足夠記憶體來儲存聲音模型、語言模型、文法及/或此一語音辨識器之其他分量及/或可能不具有足夠強大以在一所要效率位準執行自動話音辨識之一處理器。此可在任意數目個情境中出現，尤其在用戶端器件係一手持型器件(諸如，一PDA或行動電話)時。
因此，在一些實施例中，可藉由在執行應用程式(其接收使用者輸入且基於此輸入而管理搜尋)之用戶端器件外部之一電腦對自一使用者供應之音訊資料執行自動話音辨識。例如，如圖5中所示，用戶端器件501執行應用程式503，該應用程式503以音訊資料形式接收由一使用者供應之語音輸入。可藉由於一伺服器505上執行之一自動話音辨識器507對音訊資料執行自動話音辨識。因此，如圖5中所示，在一些實施例中，應用程式可將使用者供應音訊資料509發送至於伺服器505上執行之自動話音辨識器507。該音訊資料509可以多種可能方式之任一者發送至自動話音辨識器。例如，在一些實施例中，可藉由一麥克風擷取使用者供應音訊且可對所擷取的麥克風音訊執行類比轉數位轉換以產生數位音訊資料。可將此數位音訊資料供應至自動話音辨識器507。在一些實施例中，可在將數位音訊資料發送至自動話音辨識器之前執行此資料之一些處理。例如，可壓縮數位資料或可執行一些預處理以擷取在自動話音辨識中有用之音訊參數。可將所擷取的參數與音訊資料一起傳遞至自動話音辨識器507。在使用壓縮之實施例中，可使用多種可能壓縮演算法之任一者。例如，在一些實施例中，可使用speexTM編碼解碼。
因此，應了解，如本文中所使用，術語「音訊資料」可指代一類比音訊信號或一類比音訊信號之一數位表示或經壓縮數位表示。
自動話音辨識器507可對音訊資料509執行自動話音辨識並且將一回應511(其包括來自音訊資料509之結果)傳回至應用程式503。該等結果可呈任何適當的形式。作為一非限制性實例，該等結果可包括藉由自動話音辨識器507自對音訊資料執行自動話音辨識而獲得之一文字辨識結果。
在圖5之實例中，將用戶端器件501描繪為與伺服器505直接通信。應了解，此描繪僅係為促進對在用戶端器件501與伺服器505之間發送之資訊的類型之理解而提供，且用戶端器件501可以多種方式之任一者且經由任何適當的通信媒體(例如，經由網際網路)而與伺服器505通信。
在圖4之實例中，在一用戶端器件上對在該用戶端器件處接收之音訊資料執行自動話音辨識，且在圖5之實例中，將音訊資料自用戶端器件提供至一伺服器且該伺服器在該伺服器上執行自動話音辨識。然而，在一些實施例中，可部分藉由用戶端器件及部分藉由伺服器執行自動話音辨識。例如，可在用戶端上執行一ASR之一部分且可在伺服器上執行一部分。如此係為了(例如)使用戶端器件執行話音辨識程序之一部分，但為伺服器留下計算密集部分。
在一些實施例中，伺服器505可為多個用戶端器件提供自動話音辨識服務。圖6展示其中複數個使用者之各者601a、601b、...601n操作一用戶端器件603a、603b、...、603n之一計算環境。每一用戶端器件603可執行一應用程式，該應用程式執行圖2之程序200以經由網際網路607將搜尋查詢發送至搜尋引擎609a、609b、609c、....、609n並且對其等各自使用者顯示此等搜尋查詢之結果。伺服器605可提供自動話音辨識服務。
因此，在其中用戶端器件603以音訊資料形式接收使用者供應搜尋查詢之實施例中，該用戶端器件603可將音訊資料發送至伺服器605以對該音訊資料執行自動話音辨識，且可據此回應而接收一辨識結果或基於該辨識結果之其他資訊。
在上文論述的實例中，伺服器605為用戶端器件603提供自動話音辨識服務。在一些替代性實施例中，伺服器605可提供額外功能性以促進搜尋查詢自一用戶端器件603發送至一或多個搜尋引擎609。在下文中詳細描述此額外功能性之一些實例。為簡單起見，在圖6之實例中，僅描繪一伺服器605。然而，應瞭解，如對接收大量訊務之網際網路伺服器係習知，可使用任意數目個伺服器以提供本文中描述之伺服器605之功能性且可使用多種負載平衡技術之任一者跨此等伺服器平衡來自用戶端器件603之訊務負載。
在其中一使用者藉由語音(亦即，以音訊資料之形式)供應一搜尋查詢之實施例中，可使用許多技術以促進音訊資料之自動話音辨識以產生搜尋查詢。可在其中自動話音辨識係於用戶端器件上執行之實施例及其中自動話音辨識係於用戶端器件外部之一電腦上執行之實施例之兩者中採用此等技術。
在一些實施例中，可基於(若干)待查詢之搜尋引擎選擇在對使用者供應搜尋查詢之音訊資料執行話音辨識中自動話音辨識器所使用之語言模型。例如，如圖7中所示，在一些實施例中，自動話音辨識器可使用多個不同語言模型對相同音訊資料執行辨識，以產生多個不同辨識結果。在圖7中，使用語言模型703a、703b、...、703n對音訊資料701執行話音辨識以產生辨識結果705a、705b、...、705n。取決於音訊資料701之內容及語言模型703之間的差異，辨識結果705之各者可為相同，辨識結果705之各者可彼此不同或辨識結果705之一些者可為相同且辨識結果705之一些者可為不同。語言模型703之一或多者可與一特定搜尋引擎相關聯且使用與一特定搜尋引擎相關聯之一語言模型產生之辨識結果可用作為發送至該搜尋引擎之搜尋查詢之基礎。
因此，例如，在一些實施例中，可使用已根據藉由一特定搜尋引擎編入索引之內容進行訓練之一語言模型，以產生用作為發送至該搜尋引擎之查詢之基礎之辨識結果。此導致更有可能產生該搜尋引擎之相關搜尋結果之一查詢。
當將查詢發送至將有限量之內容(其大體上係關於一特定主體領域)編入索引之站點特定搜尋引擎時，此技術可尤其有用。例如，一線上鞋子零售商可具有其電子商務網站之一站點特定搜尋引擎。因而，此網站之內容可包含鞋子特定術語及片語，諸如鞋子品牌及型號名稱、鞋子屬性之描述及各種其他鞋子特定資訊。藉由根據此網站之內容訓練一話音辨識器所使用之語言模型，該辨識器更有可能精確地辨識包含鞋子特定術語及片語之話音。
因此，例如，若呈音訊輸入形式之一使用者供應搜尋查詢經接收且待發送至一站點特定搜尋引擎及一通用搜尋引擎兩者，則該音訊輸入可使用一第一語言模型(例如，已根據與藉由該站點特定搜尋引擎編入索引之內容相關之內容加以訓練之一語言模型)辨識以產生用作為待發送至站點特定搜尋引擎之查詢之基礎之一辨識結果且亦可使用不同於該第一語言模型之一第二語言模型(例如，其已根據更一般內容加以訓練)辨識，以產生用作為待發送至通用搜尋引擎之查詢之基礎之一辨識結果。
在上述實例中，藉由使用與一特定搜尋引擎相關聯之一語言模型執行話音辨識而獲得之辨識結果用作為發送至該搜尋引擎之搜尋查詢之基礎。然而，在一些實施例中，代替將使用不同語言模型獲得之辨識結果發送至不同搜尋引擎，可使用不同語言模型獲得多個辨識結果且具有最高分數或可信度值之辨識結果可用作為發送至多個搜尋引擎之一搜尋查詢之基礎。例如，在圖7中，可藉由使用一特定語言模型對音訊資料701執行自動話音辨識而產生辨識結果705之各者。在一些實施例中，可將辨識結果705之一者選擇為用作為用於產生待發送至多個搜尋引擎之一搜尋查詢之基礎之結果。可以任何適當方式作出此選擇。例如，如上文所論述，可選擇由於話音辨識而具有最高分數或可信度值之辨識結果或可使用任何其他適當的準則或準則之組合。
本發明者已認知，在其中使用多個語言模型對相同音訊資料執行話音辨識之情境中，使用不同語言模型之各者執行多個分離且獨立話音辨識程序可增加獲得辨識結果之延時及/或可增加在執行話音辨識中所使用之處理資源量。
因此，在一些實施例中，代替針對每一語言模型對音訊資料執行一整個獨立話音辨識程序，可使用一通用語言模型以產生假設字詞序列之一網格(lattice)，且可使用一或多個經選擇語言模型對此網格進行再評分以產生特定用於(該等)經選擇語言模型之(若干)辨識結果。以此方式，可降低在產生辨識結果中所消耗的時間及處理資源，此係因為係使用相同網格產生每一辨識結果且因此僅需產生一次。
在圖7之實例中，將音訊資料701展示為直接提供至語言模型703之各者。此描繪僅係為了促進對可如何使用多個語言模型之理解而提供，且應瞭解，實務上，語言模型可不對音訊資料直接操作。例如，可使用一聲音模型及一通用語言模型自音訊資料獲得具有多個假設字詞序列之一網格，且可使用專用語言模型703以對通用網格重新評分並獲得適於一特定搜尋引擎之一字詞序列。
在一些實施例中，代替在產生待提供至搜尋引擎之搜尋查詢中使用多個不同語言模型，可自複數個可用語言模型選擇一語言模型。例如，在一些實施例中，可將一語言模型識別為非常適用於辨識一特定語音查詢，且可將該語言模型用於辨識該查詢。
可使用多種可能準則或準則之組合之任一者以選擇待用於辨識一特定語音查詢之一語言模型。例如，在一些實施例中，可將查詢之內容用作為用於選擇待使用之一語言模型之一基礎。例如，可使用一個兩階段程序，藉此在一第一階段中使用不具有一專用詞彙之一通用語言模型執行一語音查詢或一語音查詢之一部分之自動話音辨識。此一語言模型可辨識查詢中的一些字詞，但不可精確辨識所有字詞。可使用自第一階段獲得之辨識結果以基於主題或類別對查詢進行分類。可使用多種熟知分類技術之任一者。
基於分類，可選擇具有針對經識別主題或類別之一專用詞彙之一語言模型。在選擇語言模型之後，可使用經選擇之語言模型執行自動話音辨識之一第二階段。例如，若在第一階段之後判定語音查詢包含諸如「方向」、「街道」或「道路」之字詞，則可判定語音查詢係地圖相關的查詢，且一地圖相關語言模型(例如，包含美國及/或其他國家之城市名稱、街道名稱及地名之一語言模型)可經選擇並用於第二階段中。
如下文更詳細論述，來自第二階段之辨識結果可用作為待提供至一或多個搜尋引擎之一或多個搜尋查詢之基礎。另外，如下文更詳細論述，可基於經選擇以在第二階段中辨識查詢之語言模型或自第二階段獲得之辨識結果之內容而選擇被查詢之搜尋引擎或若干搜尋引擎。
在一些實施例中，可基於所關注的主題來更新用以辨識自一使用者作為音訊資料供應之語音搜尋查詢之一語言模型。此可以多種可能方式之任一者來完成。本發明者已認知，當前事件經常導致搜尋引擎接收大量搜尋查詢(其等包含與一特定事件相關聯之關鍵字，包含先前尚未使用且非經常搜尋之主體之關鍵字)。例如，若在電影院中播放一流行新電影，則搜尋引擎可自不同使用者接收包含電影名稱、電影中的演員名稱或與電影相關聯之其他關鍵字之大量搜尋查詢。類似地，若一大型體育賽事即將到來，則搜尋引擎可接收包含參加賽事的球隊及/或運動員之名稱之大量查詢，或流行文化中之一事件可將先前不為一般公眾所知之人推入公眾關注的焦點中(例如，中獎之人、被控高調犯罪之人、在一高調醜聞中所涉及之人)。
在一些實施例中，可識別與最近使用者所關注之主題相關聯之字詞及/或片語，且可更新語言模型以改良辨識此等字詞及/或片語之精確度。可以多種方式之任一者識別此等字詞及/或片語。例如，在其中使用者供應查詢(例如，呈音訊格式、文字格式或一些其他格式)係自複數個用戶端器件提供至一伺服器或伺服器集合之一些實施例中，伺服器或伺服器集合可在此等搜尋查詢中識別經常使用的搜尋術語或片語且可基於此等經常使用的搜尋術語而更新語言模型。在其他實施例中，可藉由被分派識別與所關注的主題相關聯之字詞及/或片語之任務之一或多個人手動識別此等字詞或片語。
可使用任何所要頻率程度以此方式更新語言模型。例如，在一些實施例中，可依定期間隔更新語言模型，諸如每天一次、每兩天一次、一天兩次、每星期一次或多種其他可能間隔之任一者。在一些實施例中，可回應於一使用者動作(諸如，來自使用者之更新語言模型之一指示)或以任何其他適當的方式更新語言模型。
在一些實施例中，使用者搜尋查詢中所提供的字詞、自網路爬行獲得之字詞及/或來自其他來源之字詞可經收集並用以更新語言模型。可維持指示來源資料中字詞出現的次數之一字詞計數且可將字詞計數超出一臨限值之字詞添加至語言模型。
在一些實施例中，待添加至語言模型之每一字詞之一自動發音(例如，一音素序列)可經產生且包含於具有其對應字詞之語言模型中。在一些實施例中，一人類審查者(例如，一語言學家)可在自動產生的發音被添加至語言模型之前審查且(若經批准)修正該發音。
在一些實施例中，可使用指示一使用者選擇哪些搜尋結果之回饋來更新在搜尋查詢之自動話音辨識中所使用的語言模型。此可以多種可能方式之任一者來完成。例如，在一些實施例中，一自動話音辨識器可自一使用者供應語音搜尋查詢之音訊資料產生一辨識結果。此辨識結果可用作為被提供至一或多個搜尋引擎之一或多個搜尋查詢之基礎，且可自該一或多個搜尋引擎傳回搜尋結果並回應於該查詢或該等查詢而對使用者顯示該等搜尋結果。使用者可選擇該等搜尋結果之一或多者以觀察一特定網頁或內容片。在一些實施例中，可使用關於使用者選擇哪個(些)搜尋結果之資訊以更新自動話音辨識器所使用的語言模型。例如，一使用者可說出搜尋查詢「Willie Mays」且自動話音辨識器可將話音錯誤地辨識為「Willy Maze」。因而，可將片語「Willy Maze」之一搜尋查詢發送至一或多個搜尋引擎。然而，搜尋引擎之一或多者可在其結果清單中傳回具有關於Willie Mays之傳記資訊之一網頁之一超鏈結。若使用者選擇此超鏈結以存取該網頁，則可使用網頁之內容以更新語言模型。此可增加下次一使用者說出片語「Willie Mays」，其將被正確辨識之可能性。
在一些實施例中，可使用自一特定使用者獲得之先前發言將用於該使用者之語言模型客製化成該使用者的話音。此可以多種方式之任一者來完成。例如，在一些實施例中，以發現代表性潛伏揚聲器之一集合來「解釋」自一特定揚聲器接收之語音資料為目標，可將該資料表示為一字袋(bag-of-word)特徵向量。結果在於(例如)以一概率方式將類似揚聲器叢集化在一起。可使用此等叢集以構建潛伏揚聲器語言模型分量之一集合。使用此等潛伏分量，經由使用自執行調適之特定揚聲器接收之語音資料估計語言模型分量之揚聲器特定線性內插權重來執行一特定使用者之調適。
在一些實施例中，可基於使用者的歷史瀏覽資訊而更新用於一特定使用者之語言模型。此可以多種方式之任一者來完成。例如，基於使用者的瀏覽歷史，可識別頻繁訪問之網頁。可使用其中強調來自頻繁訪問網頁之內容之一訓練語料庫重新訓練用以辨識話音查詢之語言模型。
用於選擇一語言模型以促進自動話音辨識之上述技術之任一者或所有者可彼此組合使用。另外，應了解，無需使用用於選擇一語言模型之此等技術，且在一些實施例中，可使用相同語言模型以處理所有語音輸入。
II.　判定查詢哪些搜尋引擎
如上文論述，在程序200中之動作203，回應於接收一使用者指定查詢，應用程式判定查詢多少及哪些搜尋引擎。此可以多種方式之任一者來完成。
例如，在一些實施例中，被查詢的搜尋引擎之集合可為靜態。例如，應用程式可經硬式編碼或以其他方式組態以查詢一特定搜尋引擎集合。在此等實施例中，應用程式回應於其所接收的每一使用者供應搜尋查詢而查詢相同搜尋引擎集合。因此，在此等實施例中，可將動作203視為藉由僅憑藉由應用程式中之靜態資訊或可藉由應用程式存取之靜態資訊識別之該等搜尋引擎執行判定待查詢之搜尋引擎之應用程式之軟體程式碼而執行。
在其他實施例中，可基於多種可能準則之一或多者動態地作出查詢哪些搜尋引擎之判定。例如，可基於以下各者判定待查詢之搜尋引擎：來自使用者之指示查詢的一或多個搜尋引擎之明確指令；查詢之內容；供應查詢之使用者之歷史瀏覽資訊或存取型樣；不同於供應查詢之使用者之一或多個其他使用者之歷史瀏覽資訊或存取型樣；以上之兩者或兩者以上之任何組合；及/或許多其他可能準則之任一者或多者。
在一些實施例中，可藉由於用戶端器件上執行之應用程式使用上文列出的準則作出查詢哪些搜尋引擎之判定。在其他實施例中，可藉由在執行應用程式之用戶端器件外部之一電腦使用上文列出的準則作出查詢哪些搜尋引擎之判定，且此電腦可將識別待查詢之搜尋引擎之資訊提供至應用程式。在此等實施例中，應用程式自藉由外部電腦提供至其之資訊判定查詢哪些搜尋引擎。
例如，在圖6中之圖解闡釋性環境中，可藉由伺服器605作出關於查詢哪個(些)搜尋引擎之判定，且基於此判定，伺服器605可指示於用戶端器件603上執行之應用程式查詢哪個(些)搜尋引擎。在一些實施例中，伺服器605可藉由將待查詢之搜尋引擎之全球資源定位符(URL)提供至應用程式而指示應用程式查詢哪個(些)搜尋引擎，其中待查詢之每一搜尋引擎之URL包含針對該搜尋引擎而經適當格式化之搜尋字串。例如，如圖8中所示，於用戶端器件803上執行之應用程式可自一使用者801接收一搜尋查詢，該搜尋查詢可呈文字格式、音訊格式或一些其他格式。用戶端器件803可將使用者供應搜尋查詢傳遞至伺服器805，該伺服器805可判定查詢哪些搜尋引擎；使用適當的搜尋字串產生經判定搜尋引擎之URL；及將該等URL傳回至用戶端器件803上之應用程式。在其中使用者供應查詢係提供為音訊資料之一語音查詢之情境中，在一些實施例中，伺服器805可對音訊資料執行自動話音辨識以產生一辨識結果並且基於該辨識結果而判定查詢哪些搜尋引擎。在其他實施例中，可在用戶端器件803上執行自動話音辨識，且可將辨識結果而非音訊資料自用戶端器件803發送至伺服器805。
圖9展示可針對搜尋查詢「Miles Davis」而產生三個不同搜尋引擎之URL之一實例。在其中僅在用戶端器件上作出關於查詢哪些搜尋引擎之判定之實施例中，用戶端器件可產生不同搜尋引擎之URL。在其中在伺服器上作出關於查詢哪些搜尋引擎之判定之一些實施例中，伺服器可指示用戶端器件查詢哪些搜尋引擎且用戶端器件可產生此等搜尋引擎之URL。
一些搜尋引擎無法使用一簡單URL查詢。例如，針對一些搜尋引擎，首先，用戶端與搜尋引擎建立一連接或會期，且接著將查詢發送至搜尋引擎。若將此一搜尋引擎識別為待查詢之一搜尋引擎，則可以適合該搜尋引擎之一格式產生基於使用者供應查詢之內容之一查詢。如同URL，可藉由用戶端器件上之應用程式及/或用戶端器件外部之一電腦(例如，伺服器605)產生此一搜尋引擎之查詢。
如上文論述，在一些實施例中，可至少部分基於來自一使用者之識別他或她期望查詢哪些搜尋引擎之直接輸入而作出查詢哪些搜尋引擎之判定。例如，該使用者可自藉由應用程式提供之一清單選擇他或她期望查詢哪些搜尋引擎，使用者可在查詢(例如，「give me the Wikipedia page for George Washington」或「give me the Yelp review for John Doe's Bar and Grill」等)中識別搜尋引擎或可以某一其他方式提供此輸入。
在一些實施例中，每次使用者將一搜尋查詢提供至應用程式時可供應此輸入。在其他實施例中，使用者可一次供應此輸入，應用程式可儲存識別使用者指示搜尋引擎之資訊，且每次接收一使用者供應搜尋引擎時，該應用程式便可使用此經儲存之資訊以判定查詢哪些搜尋引擎。
在一些實施例中，代替應用程式儲存此資訊，應用程式可將此資訊提供至一外部電腦(例如，圖6中之伺服器605)且可在該外部電腦上儲存該資訊。因此，當使用者將一搜尋查詢輸入至應用程式時，伺服器605可使用此資訊判定查詢哪些搜尋引擎且可指示應用程式查詢此等搜尋引擎(例如，藉由提供URL或以某一其他方式)。
如上文論述，可基於使用者供應搜尋查詢之內容來判定待查詢之搜尋引擎之一或多者。在一些實施例中，若一使用者供應搜尋查詢包含搜尋引擎(使用者供應搜尋查詢自該搜尋引擎請求內容)之名稱，則可將該搜尋引擎選擇為一待查詢之搜尋引擎。例如，一使用者可提供搜尋查詢「get me the wikipedia page on Miles Davis」。因此，可將wikipedia.com之搜尋引擎選擇為一待查詢之搜尋引擎。
在一些實施例中，可基於使用者所請求的資訊之類型來判定待查詢之搜尋引擎之一或多者。例如，若使用者提供請求關於鞋子之資訊之一搜尋查詢，則可將一線上鞋子零售商之網站之一搜尋引擎選擇為一待查詢之搜尋引擎。作為另一實例，若一使用者提供諸如「what is the current weather in New York City?」之一搜尋查詢，則可將一天氣網站之搜尋引擎選擇為一待查詢之搜尋引擎。
如上文亦論述，在一些實施例中，可基於發送查詢之使用者之歷史瀏覽資訊或存取型樣及/或一或多個其他不同使用者之歷史瀏覽資訊或存取型樣來判定待查詢之搜尋引擎之一或多者。例如，若歷史瀏覽資訊指示一使用者非常頻繁地選擇在來自搜尋引擎A之搜尋結果中傳回之鏈結但極少選擇在來自搜尋引擎B之搜尋結果中傳回之鏈結，則可將搜尋引擎A選擇為待查詢之一搜尋引擎，而不可選擇搜尋引擎B。
類似地，在一些實施例中，若其他使用者的歷史存取型樣指示其他使用者頻繁地選擇在來自一特定搜尋引擎之搜尋結果中傳回之鏈結，則可將該搜尋引擎選擇為一待查詢之搜尋引擎。例如，若其他使用者的歷史存取型樣指示使用者頻繁地選擇來自搜尋引擎A之天氣鏈結且較少選擇來自搜尋引擎B之天氣鏈結，則可將搜尋引擎A選擇為一待查詢之搜尋引擎。
III.將查詢發送至經選擇之搜尋引擎
如上文論述，在程序200之動作205，於用戶端器件上執行之應用程式可將搜尋查詢發送至在動作203中識別之搜尋引擎。如上文所解釋，應用程式或用戶端器件外部之一電腦(例如，一伺服器)可對應於搜尋引擎之各者而產生URL或其他類型的搜尋查詢，其中每一URL或查詢包含一搜尋字串，該搜尋字串係基於自使用者接收之搜尋查詢(例如，在程序200之動作201接收之搜尋查詢)且係針對其對應搜尋引擎而經適當格式化。
在動作205，應用程式可發送搜尋查詢(例如，藉由存取URL)以致使經選擇搜尋引擎之各者對包含於其對應URL中之搜尋字串執行一搜尋。
在圖2之程序200中，搜尋查詢係藉由於用戶端器件上執行之應用程式發送，使得搜尋結果係自搜尋引擎傳回至用戶端器件上之應用程式。此提供被查詢的搜尋引擎未自相同伺服器或IP位址接收大量查詢之優點。如上文所解釋，若伺服器係代表較大量用戶端而將查詢發送至搜尋引擎，則被查詢之搜尋引擎可自一單一來源接收極多個查詢且可將此行為視為一單一使用者將巨大數目個搜尋查詢發送至搜尋引擎。許多搜尋引擎操作者會將此行為視為搜尋引擎服務之濫用及/或潛在阻斷服務攻擊且將採取行動以阻止搜尋查詢自發送如此大量查詢之一來源到達其等搜尋引擎。藉由自用戶端器件發送搜尋查詢，搜尋引擎可將查詢視為自致使其等發送之用戶端器件發送，且可將此等查詢之發送看作正常使用者行為。
然而，在其中URL或查詢係藉由用戶端器件外部之一電腦(例如，圖6中之伺服器605)產生之實施例中，該電腦可發送查詢；自對應搜尋引擎接收搜尋結果；及將該等搜尋結果傳回至用戶端器件上之應用程式。
在一些實施例中，可回應於動作201中自使用者接收搜尋查詢而自動發送在動作203中選擇的搜尋引擎之各者之查詢。在其他實施例中，直至使用者提供請求觀察來自在動作203中所選擇的搜尋引擎之所有者或一些者之搜尋結果之輸入，才可將該等搜尋引擎之查詢發送至該等搜尋引擎。例如，來自一些搜尋引擎之搜尋結果可包含大量內容。作為一實例，來自擁有視訊剪輯之一網站之一搜尋引擎之搜尋結果可包含結果清單中所包含的每一視訊之一縮圖影像。因此，將搜尋結果自搜尋引擎傳送至用戶端器件或外部電腦可花費相對長時間。若使用者從未觀察來自該搜尋引擎之搜尋結果，則傳送搜尋結果所花費的時間可為不得其所之時間。因此，在一些實施例中，至傳回包含頻寬密集內容(諸如，大量影像、視訊資料、音訊資料及/或其他頻寬密集內容)之結果之搜尋引擎之搜尋查詢無法回應於接收一使用者供應搜尋查詢而自動發送，而至傳回不包含頻寬密集內容之結果之搜尋引擎之搜尋查詢可自動發送。
應了解，一搜尋結果集合之內容的大小(或內容的預期大小)係可用以判定是否將一搜尋查詢自動發送至一特定搜尋引擎或是否在將查詢發送至該搜尋引擎之前等待某使用者指示之一準則之一實例。可使用多種其他準則之任一者或準則之組合。
IV.　自搜尋引擎接收搜尋結果
如上文論述，在程序200之動作207，於用戶端器件上執行之應用程式可接收藉由在動作205中所查詢的搜尋引擎產生之搜尋引擎結果。可以多種可能方式之任一者接收該等搜尋引擎結果。在其中用戶端器件將搜尋查詢發送至此等搜尋引擎之實施例中，每一搜尋引擎可將其結果直接提供至用戶端器件。在其中一外部電腦(例如，圖6中之伺服器605)將搜尋查詢發送至搜尋引擎之實施例中，每一搜尋引擎可將其結果提供至該外部電腦，且該外部電腦可將此等結果提供至用戶端器件。
可以多種格式之任一者接收結果。一些搜尋引擎將結果提供為包含識別為與搜尋查詢相關之內容及/或網頁之超鏈結之一清單之一超文字標示語言(HTML)網頁。其他搜尋引擎可以不同格式提供結果。應了解，應用程式可以多種格式之任一者接收結果且所接收的所有搜尋結果無需呈相同格式。
V.　顯示搜尋結果
在程序200之動作209，應用程式可致使在動作207中接收之搜尋結果顯示於整合至用戶端器件中或耦合至用戶端器件之一顯示器件上。該等結果可以多種格式之任一者加以顯示且可以多種可能方式之任一者加以呈現。
例如，在一些實施例中，可藉由在網頁中呈現HTML程式碼而顯示來自將搜尋結果提供為一HTML網頁之搜尋引擎之搜尋結果。此不同於來自後設搜尋引擎(諸如上文論述之DogpileTM)之顯示結果，該顯示結果不呈現自一搜尋引擎接收之HTML程式碼，而是自此HTML程式碼擷取鏈結並產生新的HTML程式碼以顯示所擷取的鏈結。
針對不以HTML格式接收之搜尋結果，可自動產生HTML程式碼以顯示所接收的搜尋結果，且可藉由呈現自動產生的HTML程式碼顯示此等搜尋結果。
在一些實施例中，可將來自每一搜尋引擎之搜尋結果顯示為在視覺上與來自其他搜尋引擎之搜尋結果分離，使得使用者在觀看搜尋結果時清楚知道是哪個搜尋引擎提供每一搜尋結果集合。另外，在此等實施例之一些實施例中，自每一搜尋引擎傳回之搜尋結果清單之順序可保存於每一搜尋引擎之經顯示搜尋結果中，使得使用者可觀察每一搜尋引擎判定其清單中之每一搜尋結果如何相關。
可以多種可能方式之任一者將來自每一搜尋引擎之搜尋結果在視覺上彼此分離。例如，在一些實施例中，來自多個搜尋引擎之搜尋結果可同時顯示於顯示器上，而藉由行、列或以某一其他方式分離。在一些實施例中，在任何給定時間，顯示器上僅可顯示搜尋引擎的搜尋結果之一者，且使用者可藉由選擇一圖示、按鈕或其他使用者介面元件而控制顯示搜尋引擎的搜尋結果之哪一者。
在一些實施例中，可將具有複數個插槽之一旋轉盤顯示於顯示器件上，其中每一插槽對應於自其接收搜尋結果之搜尋引擎之一者。該旋轉盤之插槽之一者之使用者選擇致使來自對應於該等插槽之一所選擇者之搜尋引擎之搜尋結果顯示於顯示器上。圖10展示採用此一旋轉盤之一顯示器1000之一實例。圖10係來自可購自加利福尼亞州庫珀蒂諾市Apple Computer,Inc.之iPhoneTM之可購自馬薩諸塞州伯靈頓市Nuance Communications,Inc.之Dragon SearchTM應用程式之一搜尋結果之一螢幕畫面。圖10之螢幕畫面係可用以顯示來自多個搜尋引擎之搜尋結果之多種可能性之一實例。
在圖10中，顯示器1000包括其中顯示一旋轉盤1001之一第一區域。旋轉盤1001包括許多插槽1003a、1003b、1003c、1003d及1003e，該等插槽之各者對應於一搜尋引擎(在動作207中，自該搜尋引擎接收搜尋結果)。如上文論述，插槽1003所對應的搜尋引擎可包含通用搜尋引擎及/或站點特定搜尋引擎，使得回應於一使用者供應查詢而提供之搜尋結果可來自多個不同搜尋引擎(其等之一些可為通用搜尋引擎且其等之一些可為站點特定搜尋引擎)。
在一些實施例中，每一插槽所對應的搜尋引擎可藉由在每一插槽中顯示指示該搜尋引擎對應於該插槽之一符號、圖示、文字、影像或其他資訊加以識別。因為，在一些實施例中，可動態判定回應於在用戶端器件處接收之一使用者供應查詢而經查詢之搜尋引擎，亦可動態判定分配給該旋轉盤中之插槽之搜尋引擎。即，例如，針對在程序200之動作203中被選擇為一待查詢之搜尋引擎之每一搜尋引擎而在該旋轉盤中分配一插槽。因而，應瞭解，在其中一使用者(直接或間接)指定待查詢哪些搜尋引擎之實施例中，一使用者可組態哪些搜尋引擎係待分配給該旋轉盤中之插槽。另外，在一些實施例中，可基於藉由特定搜尋引擎傳回之結果而作出旋轉盤插槽至該等搜尋引擎之分配。例如，若該等搜尋引擎之在程序200之動作203處被選擇為一待查詢之搜尋引擎之一者不傳回任何搜尋結果或傳回未尋找到搜尋結果之一指示作為查詢之一結果，則可不針對該搜尋引擎分配該旋轉盤中之一插槽，且可不對使用者顯示自該搜尋引擎傳回之頁面。
顯示器1000亦可包含其中顯示搜尋結果之一區域1005。旋轉盤1001中之插槽1003之一者之使用者選擇致使自對應於所選擇的插槽之搜尋引擎接收之結果顯示於區域1005中。因為在選擇一插槽1003時顯示於區域1005中之結果取決於自使用者接收之查詢，所以針對每一不同使用者發送的查詢，區域1005中所顯示的內容可為不同。即，例如，當一使用者選擇旋轉盤1001中之插槽1003b時，與針對查詢「George Washington」之區域1005中所顯示的內容相比，針對查詢「Miles Davis」之區域1005中所顯示的內容可為不同。因此，可針對使用者發送之不同搜尋查詢顯示不同內容，而非在每次選擇一插槽時顯示相同內容。從此意義上講，可將回應於一旋轉盤插槽之使用者選擇而顯示之內容視為「動態」。
顯示器1000亦可包括指示當前選擇旋轉盤1001中之哪個插槽1003之一指示符(例如，箭頭或某其他類型的指示符)1007。此指示符對使用者識別哪個搜尋引擎的搜尋結果正顯示於區域1005中。
顯示器1000亦可包括一查詢欄位1009。在欄位1009中所顯示的搜尋查詢對使用者指示發送至自其接收搜尋結果之搜尋引擎之各者之搜尋查詢之基礎。自上文論述應了解，在一些實施例中，皆基於使用者供應搜尋查詢之不同搜尋查詢可發送至不同搜尋引擎。在此等實施例中，查詢欄位1009可顯示使用者供應查詢，該使用者供應查詢用作為回應於該查詢而發送之不同搜尋查詢之各者之基礎。
一使用者可以多種方式之任一者將一搜尋查詢輸入至欄位1009中。在一些實施例中，一使用者可將文字輸入提供至欄位1009(例如，經由一實體或觸控螢幕鍵盤)。在一些實施例中，一使用者可將語音輸入提供至欄位1009。在圖10之實例中，當一使用者希望將語音輸入供應至欄位1009時，該使用者可選擇按鈕1011並且對著用戶端器件上之一麥克風說出他的或她的搜尋查詢。
在一些實施例中，當自在程序200之動作205中所查詢之搜尋引擎接收搜尋結果時，可藉由預設選擇一旋轉盤插槽，使得在區域1005中自動顯示一搜尋引擎的結果。可以多種方式之任一者選擇預設旋轉盤插槽。例如，可基於以下各者來選擇該預設旋轉盤插槽：使用者最頻繁觀察哪個搜尋引擎的結果；使用者的查詢之內容；哪個搜尋引擎提供最通用結果；及/或任何其他適當的準則。
另外，在區域1005中並非可一次裝入自一特定搜尋引擎回應於一查詢而傳回之所有結果。因此，在一些實施例中，一使用者可具有上下滾動搜尋結果清單之能力及/或調整顯示結果之變焦位準以便調整在區域1005中顯示搜尋結果之哪個部分。
另外，可以多種方式之任一者來選擇搜尋引擎在旋轉盤插槽中之順序。在一些實施例中，在旋轉盤中可基於以下各者對搜尋引擎進行排序：使用者使用之頻率；使用者的查詢之內容；及/或任何其他適當的準則。
如圖10中所示，歸因於顯示器之大小，在該顯示器上無法一次顯示旋轉盤1001之所有插槽。例如，在圖10中，僅部分顯示插槽1003a及1003e。另外，旋轉盤1001可包含在圖10中完全未顯示之額外插槽。在一些實施例中，使用者可藉由使旋轉盤偏移至顯示器之右側及/或左側而調整顯示旋轉盤之哪些插槽。此可以多種方式之任一者來完成。例如，使用者可使用一指標器件(諸如一滑鼠)在一方向上拖曳該旋轉盤。在其中顯示器1000係顯示於一觸控螢幕上之實施中，一使用者可使用他的或她的手指在一方向上拖曳該旋轉盤。
在一些實施例中，旋轉盤1001可回繞顯示器1000。因此，例如，若使用者將旋轉盤1001連續拖曳至顯示器1000之左側，則向左移動之旋轉盤1001之插槽將移離顯示器之左側且最終將在右側重新進入顯示器。在此方面，可將在一特定方向上拖曳旋轉盤1001視為使旋轉盤在該方向上旋轉。
VI.監測使用者動作
如上文所論述，當對一使用者顯示來自一或多個搜尋引擎之搜尋結果時，該使用者可觀察搜尋結果清單之一些或所有，且可存取超鏈結以觀察在該等結果清單中識別之網頁或內容。
在一些實施例中，應用程式可監測相對於搜尋結果而採用之使用者動作且可儲存關於經監測使用者動作之資訊。經監測動作可呈任何適當的形式，此係因為關於監測使用者動作之本發明態樣在此方面未受限制。在一些實施例中，經監測使用者動作可包含(例如)使用者觀察哪個搜尋引擎的搜尋結果及使用者存取什麽網頁及/或內容。
隨後，可使用描述經監測使用者動作之資訊以：更新在語音查詢之自動話音辨識中所使用的語言模型；回應於後續使用者查詢而判定查詢哪些搜尋引擎；判定如何呈現搜尋引擎結果(例如，判定哪個旋轉盤插槽係預設的及/或以什麽順序將搜尋引擎定位於旋轉盤插槽中)；及/或促進查詢搜尋引擎及/或顯示搜尋引擎結果之各種其他態樣。
在其中用戶端器件外部之一電腦使用此資訊以促進查詢一搜尋引擎之上文論述的態樣之任一者之實施例中，該用戶端器件可將經監測資訊發送至該外部電腦。該外部電腦可使此資訊與該用戶端器件、該用戶端器件之使用者及/或發送該資訊之網路位址相關聯，且可將其儲存以供後續使用。
VII.　額外實施方案細節
可以多種方式之任一者實施上文論述的計算器件(例如，用戶端器件、伺服器、外部電腦及/或任何其他上文論述之計算器件)。圖11係可用以實施上文論述的計算器件之任一者之一圖解闡釋性計算器件1100之一方塊圖。
計算器件1100可包含一或多個處理器1101及一或多個有形非暫時性電腦可讀取儲存媒體(例如，記憶體1103)。記憶體1103可在有形非暫時性電腦可讀取儲存媒體中儲存實施上述功能性之任一者之電腦指令。(諸)處理器1101可耦合至記憶體1103且可執行此等電腦指令以致使功能性得以實現及執行。計算器件1100亦可包含：一網路輸入/輸出(I/O)介面1105，該計算器件可經由該網路輸入/輸出(I/O)介面1105而與其他電腦(例如，在一網路上)通信；及一或多個使用者I/O介面，電腦可經由該一或多個使用者I/O介面而將輸出提供至一使用者或自該使用者接收輸入。該等使用者I/O介面可包含諸如以下者之器件：一鍵盤、一滑鼠、一麥克風、一顯示器件(例如，一監視器或觸控螢幕)、揚聲器、一相機及/或各種其他類型的I/O器件。
可以許多方式之任一者實施本發明之上述實施例。例如，可使用硬體、軟體或其等之一組合來實施該等實施例。當在軟體中實施時，可在任何適當的處理器或處理器之集合上執行軟體程式碼(無論提供於一單一電腦中還是分佈於多個電腦之中)。應了解，可將執行上述功能之任何組件或組件之集合大體上視為控制上文論述的功能之一或多個控制器。可以許多方式實施一或多個控制器，諸如運用專用硬體或運用使用微程式碼或軟體程式化以執行上文敘述之功能之通用硬體(例如，一或多個處理器)。
在此方面，應了解，本發明之各種實施例之一實施方案包括使用一或多個電腦程式(亦即，複數個指令)編碼之至少一有形非暫時性電腦可讀取儲存媒體(例如，一電腦記憶體、一軟碟、一小型磁碟及光碟、一磁帶、一快閃記憶體、場可程式化閘陣列或其他半導體器件中之電路組態等)，該一或多個電腦程式在一或多個電腦或其他處理器上執行時，執行本發明之各種實施例之上文論述的功能。電腦可讀取儲存媒體可為可攜帶使得儲存於其上之(諸)程式可載入至任何電腦資源上以實施本文中論述之本發明之各種態樣。另外，應了解，對一電腦程式(其在經執行時執行上文論述之功能)之引用不限於在一主機電腦上運行之一應用程式。實情係，本文中所使用之術語「電腦程式」在一般意義上係指可經採用以程式化一處理器以實施本發明之上文論述的態樣之任何類型的電腦程式碼(例如，軟體或微程式碼)。
本發明之各種態樣可單獨使用、組合使用或以在上文中描述的實施例中未具體論述之多種配置加以使用且因此在其等之應用上不受限於上文描述中闡述或圖式中圖解闡釋之細節及組件之配置。例如，可以任何方式將在一實施例中描述之態樣與在其他實施例中描述之態樣組合。
又，本發明之實施例可實施為一或多個方法，已提供該一或多個方法之一實例。可以任何適當的方式對作為(該等)方法之部分加以執行之動作進行排序。因此，可建構其中動作係以不同於圖解闡釋之一順序加以執行之實施例，該等實施例可包含同時執行一些動作，即使在圖解闡釋性實施例中展示為循序。
在申請專利範圍中使用序數術語(諸如「第一」、「第二」、「第三」等)以修飾一所主張元件本身並不意謂任何優先權、優先或一所主張元件優先於另一所主張元件之順序或執行一方法之動作之時間順序。此等術語僅係用作為標籤以區分具有一特定名稱之一所主張元件與具有一相同名稱(若不使用序數術語)之另一元件。
本文中所使用的措辭及術語係為描述之目的且不應視為限制。「包含」、「包括」、「具有」、「含有」、「涉及」及其變體之使用意欲包含其後所列出之項目及額外項目。
已詳細描述本發明之若干實施例，熟習此項技術者將容易地想到各種修改及改良。此等修改及改良旨在處於本發明之精神及範疇內。因此，上文描述係僅舉例而言，且並不旨在限制。本發明僅如藉由以下申請專利範圍及其等效物所定義般加以限制。
101．．．搜尋結果集合
103．．．搜尋結果集合
105．．．搜尋結果集合
107．．．搜尋結果集合
300．．．網路電腦環境
301．．．使用者
303．．．用戶端器件
305．．．網際網路
307a-n．．．搜尋引擎
401．．．用戶端器件
403．．．應用程式
405．．．自動話音辨識器(ASR)
407．．．使用者供應的音訊資料
409．．．辨識結果
501．．．用戶端器件
503．．．應用程式
505．．．伺服器
507．．．自動話音辨識器
509．．．音訊資料
511．．．回應
601a-n．．．使用者
603a-n．．．用戶端器件
607．．．網際網路
609a-n．．．搜尋引擎
701．．．音訊資料
703a-n．．．語言模型
705a-n．．．辨識結果
801．．．使用者
803．．．用戶端器件
805．．．伺服器
1000．．．顯示器
1001．．．旋轉盤
1003a-n．．．插槽
1005．．．區域
1007．．．指示符
1009．．．查詢欄位
1011．．．按鈕
1100．．．計算器件
1101．．．處理器
1103．．．記憶體
1105．．．網路輸入/輸出(I/O)介面
1107．．．使用者輸入/輸出(I/O)介面
Q．．．搜尋結果
R．．．搜尋結果
S．．．搜尋結果
T．．．搜尋結果
X．．．搜尋結果
Y．．．搜尋結果
Z．．．搜尋結果
圖1係展示來自多個不同搜尋引擎之搜尋結果集合之一範氏(Venn)圖；
圖2係根據一些實施例之用於將搜尋查詢發送至多個搜尋引擎且自該多個搜尋引擎接收搜尋結果之一圖解闡釋性程序之一流程圖；
圖3係其中可實施一些實施例之一電腦環境之一方塊圖；
圖4係根據一些實施例之一用戶端器件(其執行用於查詢多個搜尋引擎之一應用程式及用於對語音搜尋查詢執行話音辨識之一自動語音辨識器)之一方塊圖；
圖5係根據一些實施例之一用戶端器件(其執行用於查詢多個搜尋引擎之一應用程式)及伺服器(其執行一自動話音辨識器且對該用戶端器件提供話音辨識服務以對語音搜尋查詢執行話音辨識)之一方塊圖；
圖6係其中可實施一些實施例之一計算環境之一方塊圖；
圖7係根據一些實施例之其中使用多個不同語言模型辨識一語音查詢之音訊資料之一方塊圖；
圖8係根據一些實施例之回應於接收一使用者供應搜尋查詢而指示一用戶端器件查詢哪些搜尋引擎之一伺服器之一方塊圖；
圖9係展示根據一些實施例之全球資源定位符(URL)(其等可經產生以查詢多個搜尋引擎)之一圖；
圖10係其中可顯示來自多個搜尋引擎之搜尋結果之一用戶端器件之一顯示器之一圖；及
圖11係其上可實施下文描述之態樣之一圖解闡釋性計算器件之一方塊圖。
(無元件符號說明)

Claims (19)

  1. 一種經由網際網路促進(facilitate)一內容搜尋(search)之方法，其係至少部分經由包含至少一硬體電腦處理器的一伺服器實施，該方法包括：自一用戶端器件(client device)接收一第一搜尋查詢(search query)；識別(identifying)待被查詢的至少一搜尋引擎；產生至少一第二搜尋查詢，其中該至少一第二搜尋查詢係至少部分地根據該第一搜尋查詢的內容產生，及其中該至少一第二搜尋查詢包含至少一格式化搜尋查詢，其係針對該至少一搜尋引擎而格式化；及將包含該至少一格式化搜尋查詢的該至少一第二搜尋查詢、利用該至少一第二搜尋查詢在實施一網際網路搜尋中指定(specifying)待由該用戶端器件使用的該經識別的至少一搜尋引擎之資訊、及指定該經識別的至少一搜尋引擎之資訊發送(sending)至該用戶端器件；其中該第一搜尋查詢係音訊形式(audio form)，及其中產生該至少一第二搜尋查詢進一步包含至少部分地利用與該經識別的至少一搜尋引擎相關聯的一第一語言模型(language model)在該第一搜尋查詢上實施話音辨識(speech recognition)而產生該至少一第二搜尋查詢；及其中該經識別的至少一搜尋引擎係一站點特定(site-specific)搜尋引擎。
  2. 如請求項1之方法，其中該第一搜尋查詢與該第二搜尋 查詢相同。
  3. 如請求項1之方法，其中識別待被查詢的該至少一搜尋引擎係根據在該第一搜尋查詢中的明確輸入(explicit input)。
  4. 如請求項1之方法，其中該第一搜尋查詢具有內容，及其中識別待被查詢的該至少一搜尋引擎係根據該第一搜尋查詢的內容。
  5. 如請求項1之方法，其中該第一語言模型係由該站點特定搜尋引擎在編入索引的內容(content indexed)上訓練(trained)。
  6. 如請求項1之方法，其中識別待被查詢的該至少一搜尋引擎包含自複數個搜尋引擎之間識別該至少一搜尋引擎，其中該第一語言模型係與該複數個搜尋引擎的至少一其他搜尋引擎相關聯。
  7. 如請求項6之方法，其中該至少一其他搜尋引擎包含一通用(general-purpose)搜尋引擎。
  8. 一種經編碼有指令(instructions)之非暫態電腦可讀取媒體，該等指令在藉由包含至少一硬體電腦處理器的一伺服器執行時，經由網際網路實施促進一內容搜尋之一方法，該方法包括：自一用戶端器件接收一第一搜尋查詢；識別待被查詢的至少一搜尋引擎；產生至少一第二搜尋查詢，其中該至少一第二搜尋查詢係至少部分地根據該第一搜尋查詢的內容所產生，及 其中該至少一第二搜尋查詢包含至少一格式化搜尋查詢，其係針對該至少一搜尋引擎而格式化；及將包含該至少一格式化搜尋查詢的該至少一第二搜尋查詢、利用該至少一第二搜尋查詢在實施一網際網路搜尋中指定待由該用戶端器件使用的該經識別的至少一搜尋引擎之資訊、及指定該經識別的至少一搜尋引擎之資訊發送至該用戶端器件；其中該第一搜尋查詢係音訊形式，及其中產生該至少一第二搜尋查詢進一步包含至少部分地利用與該經識別的至少一搜尋引擎相關聯的一第一語言模型在該第一搜尋查詢上實施話音辨識而產生該至少一第二搜尋查詢；及其中該經識別的至少一搜尋引擎係一站點特定搜尋引擎。
  9. 如請求項8之非暫態電腦可讀取媒體，其中該第一搜尋查詢與該第二搜尋查詢相同。
  10. 如請求項8之非暫態電腦可讀取媒體，其中該第一語言模型係由該站點特定搜尋引擎在編入索引的內容上訓練。
  11. 如請求項8之非暫態電腦可讀取媒體，其中識別待被查詢的該至少一搜尋引擎包含自複數個搜尋引擎之間識別該至少一搜尋引擎，其中該第一語言模型係與該複數個搜尋引擎的至少一其他搜尋引擎相關聯。
  12. 如請求項11之非暫態電腦可讀取媒體，其中該至少一其 他搜尋引擎包含一通用搜尋引擎。
  13. 如請求項8之非暫態電腦可讀取媒體，其中識別待被查詢的該至少一搜尋引擎係根據該第一搜尋查詢的內容。
  14. 一種伺服器，其包括：至少一有形(tangible)記憶體，其儲存處理器可執行指令以經由網際網路促進一內容搜尋；及至少一硬體電腦處理器，其係耦合至該至少一有形記憶體，該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令以：自一用戶端器件接收一第一搜尋查詢；識別待被查詢的至少一搜尋引擎；產生至少一第二搜尋查詢，其中該至少一第二搜尋查詢係至少部分地根據該第一搜尋查詢的內容所產生，及其中該至少一第二搜尋查詢包含至少一格式化搜尋查詢，其係針對該至少一搜尋引擎而格式化；及將包含該至少一格式化搜尋查詢的該至少一第二搜尋查詢、利用該至少一第二搜尋查詢在實施一網際網路搜尋中指定待使用的該經識別的至少一搜尋引擎之資訊、及指定該經識別的至少一搜尋引擎之資訊發送至該用戶端器件；其中該第一搜尋查詢係音訊形式，及其中該至少一硬體電腦處理器產生該至少一第二搜尋查詢，其係至少部分地利用與該經識別的至少一搜尋引擎相關聯的一第一語言模型在該第一搜尋查詢上實施話音辨識而 產生該至少一第二搜尋查詢；及其中該經識別的至少一搜尋引擎係一站點特定搜尋引擎。
  15. 如請求項14之伺服器，其中該第一搜尋查詢與該第二搜尋查詢相同。
  16. 如請求項14之伺服器，其中該第一語言模型係由該站點特定搜尋引擎在編入索引的內容上訓練。
  17. 如請求項14之伺服器，其中該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令以自複數個搜尋引擎之間識別待被查詢的該至少一搜尋引擎，其中該第一語言模型係與該複數個搜尋引擎的至少一其他搜尋引擎相關聯。
  18. 如請求項17之伺服器，其中該至少一其他搜尋引擎包含一通用搜尋引擎。
  19. 如請求項14之伺服器，其中該至少一硬體電腦處理器執行該等處理器可執行指令，以根據該第一搜尋查詢的內容識別待被查詢的該至少一搜尋引擎。
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