[發明專利]一種輸入的方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202010059940.3
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN113138674A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 龔良泉;葉祺
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發展有限公司
• 主分類號: G06F3/023
• 分類號: G06F3/023;G06F3/041;G10L15/26
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 柳欣

1.一種輸入的方法，其特征在于，包括：

獲取多模態輸入信息，所述多模態輸入信息包括用戶輸入信息和輔助輸入信息；

基于所述用戶輸入信息、所述輔助輸入信息和對應的特征提取器，獲得用戶輸入特征和輔助輸入特征；

基于所述用戶輸入特征、所述輔助輸入特征和特征交互網絡，獲得所述用戶輸入信息對應的目標輸入內容。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶輸入信息包括鍵盤輸入信息、手寫輸入信息或語音輸入信息；當所述用戶輸入信息包括鍵盤輸入信息時，所述用戶輸入特征包括鍵盤輸入特征；當所述用戶輸入信息包括手寫輸入信息時，所述用戶輸入特征包括手寫特征；當所述用戶輸入信息包括語音輸入信息時，所述用戶輸入特征包括語音特征。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述輔助輸入信息包括傳感器輸入信息和/或視覺輸入信息；當所述輔助輸入信息包括傳感器輸入信息時，所述輔助輸入特征包括傳感器特征；當所述輔助輸入信息包括視覺輸入信息時，所述輔助輸入特征包括視覺特征；當所述輔助輸入信息包括傳感器輸入信息和視覺輸入信息時，所述輔助輸入特征包括傳感器特征和視覺特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取器包括可訓練特征提取器、不可訓練特征提取器或混合特征提取器；其中，所述可訓練特征提取器是基于輸入信息樣本訓練淺層網絡或者深層網絡獲得的。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征交互網絡是基于多模態輸入特征樣本訓練淺層網絡或者深層網絡獲得的。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

獲得用戶個性化特征；

對應地，所述基于所述用戶輸入特征、所述輔助輸入特征和特征交互網絡，獲得所述用戶輸入信息對應的目標輸入內容，具體為：

基于所述用戶個性化特征、所述用戶輸入特征、所述輔助輸入特征和特征交互網絡，獲得所述用戶輸入信息對應的目標輸入內容。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述用戶個性化特征包括用戶個性化生理特征和/或用戶個性化行為特征。

8.一種輸入的裝置，其特征在于，包括：

多模態輸入信息獲取單元，用于獲取多模態輸入信息，所述多模態輸入信息包括用戶輸入信息和輔助輸入信息；

輸入特征獲得單元，用于基于所述用戶輸入信息、所述輔助輸入信息和對應的特征提取器，獲得用戶輸入特征和輔助輸入特征；

目標輸入內容獲得單元，用于基于所述用戶輸入特征、所述輔助輸入特征和特征交互網絡，獲得所述用戶輸入信息對應的目標輸入內容。

9.一種用于輸入的裝置，其特征在于，包括有存儲器，以及一個或者一個以上的程序，其中一個或者一個以上程序存儲于存儲器中，且經配置以由一個或者一個以上處理器執行所述一個或者一個以上程序包含用于進行以下操作的指令：

獲取多模態輸入信息，所述多模態輸入信息包括用戶輸入信息和輔助輸入信息；

基于所述用戶輸入信息、所述輔助輸入信息和對應的特征提取器，獲得用戶輸入特征和輔助輸入特征；

基于所述用戶輸入特征、所述輔助輸入特征和特征交互網絡，獲得所述用戶輸入信息對應的目標輸入內容。

10.一種機器可讀介質，其上存儲有指令，當由一個或多個處理器執行時，使得裝置執行如權利要求1至7中任一項所述的輸入的方法。