[發明專利]一種回復信息推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201410217040.1
• 申請日: 2014-05-22
• 公開（公告）號: CN105095182B
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 呂正東;張軼博;李航
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06F17/27
• 分類號: G06F17/27;G06F17/30
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

本發明實施例公開了一種回復信息推薦方法及裝置，涉及數據庫領域，能在用戶回復信息時快速準確的計算出切合語境的推薦回復信息。具體方案為：獲取用戶收到的待回復信息和所述用戶輸入的對應所述待回復信息的預回復信息；對所述待回復信息進行分割處理得到分割處理結果；學習存儲的所述用戶的文字交互歷史集得出回復模型；結合對所述待回復信息的分割處理結果和所述回復模型得出候選回復信息；結合所述候選回復信息和所述預回復信息計算出推薦回復信息的集合。本發明的實施例用于回復信息推薦。

技術領域

本發明涉及數據庫領域，尤其涉及一種回復信息推薦方法及裝置。

背景技術

隨著移動互聯網的發展，越來越多的用戶通過智能終端設備進行互聯網訪問。以社交服務、即時消息為代表的移動互聯網應用的發展，帶來了遠高于傳統的輸入需求。

目前，多采用預置信息模板技術、詞語聯想輸入技術、基于個人語言模型(Individual Language Model)的單詞輸入推薦及糾正技術、或者通過UI(UserInterface，用戶界面)設計提升編輯功能的便捷性等技術方法。

關于預置信息模板技術，此類技術的共同特點是，對待回復內容進行分詞、分類處理，再根據設定的規則模式推薦回復內容。具體的實現方案有基于終端的，有基于網絡側服務的，也有終端網絡結合的。此類方案僅憑關鍵詞與給定規則的匹配進行推薦，導致模型的準確度較低。

關于詞語聯想輸入技術，此類技術的特點是：將字、詞、短語或句子按照使用頻率重新排列形成詞庫，將用戶的鍵盤輸入作為檢索條件，從詞庫中搜索多個優先待選項供用戶選擇；某些還將最近一次輸入(如前一個字、詞)納入搜索條件中；此類方案亦提供一定的容錯特性。但是，不能反映用戶的語言特點，且僅僅能夠聯想出詞組和短語，對于輸入便捷性提升有限。

關于基于個人語言模型的輸入技術，該類技術基于用戶的歷史輸入記錄訓練用戶的個人語言模型，利用貝葉斯方法基于上述統計模型對用戶的輸入進行預測和糾正。這類方法利用用戶的輸入進行了預測、糾正，卻無法提供切合語境的推薦回復信息。

目前還有一些搜索引擎采用的模糊匹配技術，根據用戶輸入來預測并推薦可能的搜索內容通過人機交互技術(Human-Computer Interaction Techniques，CHI)改善用戶輸入界面。這些技術與現有基于個人語言模型的輸入法技術類似，雖然能夠一定程度上改善用戶的輸入便捷性，但都不能提供切合語境的推薦回復信息。

隨著用戶對終端的使用由簡單的地址簿查詢、短消息輸入過渡到即時消息、社交互動、甚至撰寫博客等復雜場景，上述技術越來越難以在用戶回復信息時快速準確的提供切合語境的推薦回復信息。

發明內容

本發明的實施例提供一種回復信息推薦方法及裝置，該方法及裝置能在用戶回復信息時快速準確的計算出切合語境的推薦回復信息。

為達到上述目的，本發明的實施例采用如下技術方案：

第一方面，提供一種回復信息推薦方法，其特征在于，包括：

獲取用戶收到的待回復信息和所述用戶輸入的對應所述待回復信息的預回復信息；

對所述待回復信息進行分割處理得到分割處理結果；

學習存儲的所述用戶的文字交互歷史集得出回復模型，所述文字交互歷史集包括所述用戶歷史收到的至少一個歷史待回復信息以及與所述至少一個歷史待回復信息對應的回復信息，所述回復模型包括至少一組歷史待回復信息和回復信息的對應關系；

結合所述待回復信息的分割處理結果和所述回復模型得出候選回復信息；

結合所述候選回復信息和所述預回復信息計算出推薦回復信息的集合。