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[發明專利]用于確定回復內容的方法、系統和介質有效

專利信息
申請號: 201680010190.2 申請日: 2016-02-11
公開(公告)號: CN107278300B 公開(公告)日: 2020-12-29
發明(設計)人: 菲利普·尼爾·夏普;普拉巴卡爾·拉加萬;湯普森·亞歷山大·伊沃·高雷;巴林特·米克洛什;卡羅爾·庫拉齊;托比亞斯·考夫曼;格雷戈里·肖恩·科拉多;拉斯洛·盧卡奇 申請(專利權)人: 谷歌有限責任公司
主分類號: G06F40/186 分類號: G06F40/186;G06F40/56;G06Q10/10
代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219 代理人: 李寶泉;周亞榮
地址: 美國加利*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 用于 確定 回復 內容 方法 系統 介質
【說明書】:

與確定回復電子通信的回復內容相關的方法和裝置。一些實施方式通常指向分析電子通信的語料庫以確定在電子通信的“原始”消息的一個或多個原始消息特征與包括在這些電子通信的“回復”消息中的回復內容之間的關系。一些實施方式通常指向基于通信的一個或多個消息特征與回復文本之間的確定的關系提供回復文本以包括在對通信的回復中。

背景技術

用戶經常被諸如電子郵件、SMS通信和社交聯網通信的電子通信淹沒。發送給用戶的許多電子通信明確地征求回復或以其它方式包含用戶可能希望回復的信息。例如,包含“Are you interested in grabbing lunch?(你有興趣吃午餐嗎?)”的電子郵件可以明確地征求回復。包含“I just got engaged!(我剛剛訂婚!)”的電子郵件可能沒有明確地征求回復,但接收電子郵件的用戶可能仍然希望向電子郵件發送祝賀性回復。用戶制定對電子通信的回復,并利用鍵盤(例如,智能電話或平板電腦的虛擬鍵盤)、麥克風、和/或計算設備的其它用戶接口輸入設備在計算設備處輸入制定的回復。

發明內容

本說明書一般涉及與確定用于回復電子通信的回復內容和/或提供回復內容以用于經由計算設備呈現包括在對電子通信的回復中相關的技術特征。一些實施方式通常指向分析電子通信(例如,電子郵件、SMS通信和/或社交聯網通信)的語料庫,以確定電子通信的“原始”消息的一個或多個原始消息特征與包括在對這些電子通信的“回復”消息中的回復內容之間的關系。例如,可以分析語料庫以基于使用回復n元(n-gram)的被回復的原始消息中頻繁出現的原始消息n元(以及可選的其它內容),確定原始消息n元“attached(隨附的)”和“draft document[s]for your review(供您查看的草稿文檔)”以及回復n元“I'll takea look and will provide feedback(我將看一看并且將提供反饋)”之間的關系。在一些實施方式中,可以在不允許對語料庫的一個或多個(例如,任何)電子通信的直接人類訪問的情況下確定原始消息特征和回復內容之間的關系。在一些實施方式中,原始消息特征與回復內容之間的關系可以基于使用訓練示例的訓練機器學習系統來確定,每個訓練示例具有指示相應電子通信的回復消息的回復內容的一個或多個輸出參數以及指示相應電子通信的原始消息的原始內容的一個或多個輸入參數。

一些實施方式通常指向基于通信的一個或多個消息特征與回復文本之間確定的關系,提供回復文本以包括在對通信的回復中。例如,電子郵件可以發送到用戶并包括“Ourteam just won the Awesomeness Award!(我們的團隊剛贏得了非凡獎!)”,并且可以基于電子郵件的一個或多個特征與“Good job!(干得好!)”之間的映射(定義關系的數據),作為對該電子郵件的候選回復來提供回復文本“Good job!”。例如,回復文本可以被提供以用于對電子郵件的回復中的自動填充,被提供以用于呈現(視覺上或聽覺上)作為用戶選擇的建議等。作為另一個示例,電子郵件可以被發送到用戶并包括“Our team just won theAwesomeness Award!”并且可以基于電子郵件的一個或多個特征與回復內容之間的指示一般祝賀性n元的映射——以及將“Good job!”定義為高排名的祝賀性n元的映射,來向用戶提供回復文本“Good job!”作為對該電子郵件的回復。例如,基于它對該用戶、對與該用戶類似的一組用戶、或對所有用戶是流行的祝賀性n元,“Good job!”可以被定義為高排名的祝賀性n元。在一些實施方式中,可以獨立于由用戶在生成對該通信的回復中提供的任何文本輸入提供回復文本以用于包括在對通信的回復中。換句話說,在一些實施方式中,甚至在用戶開始輸入回復之前,回復文本可以被呈現給用戶。在一些實施方式中,響應于向所訓練的機器學習系統提供通信的一個或多個消息特征,可以基于由所訓練的機器學習系統提供的輸出來確定回復文本以包括在對通信的回復中。

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