[發明專利]基于消息分類自動擴增消息交換話題

在審

• 申請號: 202110053943.0
• 申請日: 2016-12-26
• 公開（公告）號: CN112800218A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 戴維·科根;袁王慶;陳蔚;布賴恩·赫林;邁克爾·伊茨
• 申請（專利權）人: 谷歌有限責任公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/242;G06K9/62
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 周亞榮;鄧聰惠

1.一種使用一個或多個處理器實現的方法，所述方法包括：

從涉及由消息交換話題中的多個參與者操作的多個消息交換客戶端的所述消息交換話題，確定由第一參與者貢獻給所述消息交換話題的消息，其中，所述消息由所述第一參與者引導至所述多個參與者中的第二參與者；

分析所述消息以計算與所述消息相關聯的閑聊分數，其中，所述閑聊分數表示所述消息與已知為閑聊的在先會話內容之間的相似性；以及

基于所述閑聊分數，將圖形元件并入到由所述第二參與者操作的所述消息交換客戶端呈現的所述消息交換話題中，所述圖形元件能夠由所述第二參與者操作以將自動生成的會話響應并入到所述消息中。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述并入包括：將所述圖形元件插入到在所述第二消息交換客戶端的圖形用戶界面中顯示的所述消息交換話題的記錄單中。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，計算所述閑聊分數包括：提供所述消息作為機器學習模型的輸入，其中，所述機器學習模型提供所述閑聊分數作為輸出。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，在至少一個正向訓練示例上訓練所述機器學習模型，其中，所述至少一個正向訓練示例包括先前消息交換話題的一個或多個參與者對于所述先前消息交換話題的先前消息的會話響應的并入積極響應的實例。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述并入基于所述閑聊分數與搜索查詢適合性分數的比較。

6.根據權利要求5所述的方法，還包括分析所述消息以計算與所述消息相關聯的所述搜索查詢適合性分數，其中，所述搜索查詢適合性分數表示所述消息與被引導到個人助理模塊以使所述個人助理模塊進行搜索的在先消息之間的相似性。

7.根據權利要求3所述的方法，其中，所述機器學習模型還提供與所述消息相關聯的搜索查詢適合性分數作為輸出，其中，所述并入基于所述閑聊分數與搜索查詢適合性分數的比較。

8.一種包括一個或多個處理器和存儲指令的存儲器的系統，所述指令響應于所述一個或多個處理器對所述指令的執行，使所述一個或多個處理器執行以下操作：

從涉及由消息交換話題中的多個參與者操作的多個消息交換客戶端的所述消息交換話題，確定由第一參與者貢獻給所述消息交換話題的消息，其中，所述消息由所述第一參與者引導至所述多個參與者中的第二參與者；

分析所述消息以計算與所述消息相關聯的閑聊分數，其中，所述閑聊分數表示所述消息與已知為閑聊的在先會話內容之間的相似性；以及

基于所述閑聊分數，將圖形元件并入到由被所述第二參與者操作的所述消息交換客戶端呈現的所述消息交換話題中，所述圖形元件能夠由所述第二參與者操作以將自動生成的會話響應并入到所述消息中。

9.根據權利要求8所述的系統，還包括用于執行以下操作的指令：將所述圖形元件插入到在所述第二消息交換客戶端的圖形用戶界面中顯示的所述消息交換話題的記錄單中。

10.根據權利要求8所述的系統，其中，計算所述閑聊分數包括：提供所述消息作為機器學習模型的輸入，其中，所述機器學習模型提供所述閑聊分數作為輸出。

11.根據權利要求10所述的系統，其中，在至少一個正向訓練示例上訓練所述機器學習模型，并且其中，所述至少一個正向訓練示例包括先前消息交換話題的一個或多個參與者對于所述先前消息交換話題的先前消息的會話響應的并入積極響應的實例。

12.根據權利要求8所述的系統，其中，所述并入基于所述閑聊分數與搜索查詢適合性分數的比較。