[發明專利]用于虛擬個人助理的可擴展上下文感知的自然語言交互在審
| 申請號: | 201380078627.2 | 申請日: | 2013-08-30 |
| 公開(公告)號: | CN105453080A | 公開(公告)日: | 2016-03-30 |
| 發明(設計)人: | W.C.德利厄夫 | 申請(專利權)人: | 英特爾公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06F15/16 |
| 代理公司: | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 徐予紅;姜甜 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 虛擬 個人 助理 擴展 上下文 感知 自然語言 交互 | ||
背景技術
虛擬個人助理是響應于來自用戶的自然語言請求而在計算裝置上執行任務的人工智能系統。典型的虛擬個人助理是處置用戶任務的有限集合(諸如日歷、提醒和消息)的單一應用。那些虛擬個人助理理解如何響應于與那些任務關聯的若干自然語言短語。擴展虛擬個人助理的能力一般需要廣泛的修改以分析并響應于與新能力相關的自然語言。例如,基于語法模型的系統必須基本上對于任何新詞匯或短語行為都改變。類似地,基于口述模型的系統可需要廣泛的努力來集成需要的說出的數據的訓練集合。當添加附加能力時,集成新能力所需的努力和/或數據量可指數增加。
附圖說明
在附圖中作為示例而非作為限制圖示本文描述的概念。為了圖示的簡潔和清晰起見,在附圖中圖示的元件不一定按比例繪制。在適當的地方,附圖標記在各圖之間重復以指示對應或類似元件。
圖1是與虛擬個人助理進行上下文感知的自然語言交互的可擴展系統的至少一個實施例的簡化框圖;
圖2是圖1計算裝置的環境的至少一個實施例的簡化框圖;
圖3是圖1計算裝置和VPA服務器的一對環境的至少一個實施例的簡化框圖;
圖4是可由圖1-3的計算裝置執行的用于上下文感知的數據捕獲的方法的至少一個實施例的簡化流程圖;
圖5是可由圖1和圖2的計算裝置執行的用于上下文感知的自然語言交互的方法的至少一個實施例的簡化流程圖;
圖6是可由圖1-3的系統執行的用于上下文請求解釋的方法的至少一個實施例的簡化流程圖;
圖7是可由圖1和圖3的VPA服務器執行的用于上下文感知的自然語言交互的方法的至少一個實施例的簡化流程圖;以及
圖8是可由圖1和圖3的計算裝置執行的用于上下文感知的自然語言交互的方法的至少一個實施例的簡化流程圖。
具體實施方式
雖然本公開的概念易受到各種修改和備選形式,但其特定實施例已經在附圖中作為示例示出,并且將在本文中詳細描述。然而,應該理解,沒有意圖將本公開的概念局限于所公開的具體形式,而是相反,本發明覆蓋與本公開和所附權利要求書一致的所有修改、等效和備選。
在說明書中提到“一個實施例”、“實施例”、“圖示實施例”等指示所描述的實施例可包含具體特征、結構或特性,但每一個實施例可以一定或者可以不一定包含該具體特征、結構或特性。而且,此類短語不一定是指同一實施例。另外,當結合實施例描述具體特征、結構或特性時,認為結合不管是否明確描述的其它實施例實現此類特征、結構或特性在本領域技術人員的知識范圍內。此外,應該認識到,包含在以“至少一個A、B和C”形式的列表中的項目可意味著(A);(B);(C);(A和B);(B和C)或(A,B和C)。類似地,包含在以“A、B或C中的至少一個”形式的列表中的項目可意味著(A);(B);(C);(A和B);(B和C)或(A,B和C)
所公開的實施例在一些情況下可用硬件、固件、軟件或它們的任何組合來實現。所公開的實施例也可實現為由易失性或非易失性機器可讀(例如計算機可讀)介質攜帶或存儲在其上的指令,其可由一個或多個處理器讀取和執行。機器可讀存儲介質可實施為用于存儲或傳送由機器(例如易失性或非易失性存儲器、媒體盤或其它媒體裝置)可讀形式的信息的任何存儲裝置、機制或其它物理結構。
在附圖中,一些結構或方法特征可按特定布置和/或排序示出。然而,應該認識到,可能不需要此類特定布置和/或排序。而是,在一些實施例中,此類特征可按與在說明性附圖中示出的不同的方式和/或次序布置。此外,在具體附圖中包含結構或方法特征不打算暗示此類特征在所有實施例中都需要,并且在一些實施例中,可能不包含或者可與其它特征組合。
現在參考圖1,用于與虛擬個人助理(VPA)進行可擴展上下文感知的自然語言交互的說明性系統100包含計算裝置102,在一些實施例中還有VPA服務器104,它們可通過網絡106彼此通信。在使用時,計算裝置102的用戶發起VPA命令,并向計算裝置102說出自然語言請求。可在計算裝置102上本地執行或在遠程VPA服務器104上遠程執行的虛擬個人助理解釋請求,并執行請求的數據操作。虛擬個人助理可索引并搜索許多語言模型,它們各與具體情境上下文(例如用戶的當前位置)關聯以便找到用戶請求的最佳解釋。當嘗試理解自然語言請求時應用對具體上下文特定的語言模仿人類行為,并且從而可改進與虛擬個人助理的交互質量。
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