[發明專利]按鍵識別方法、裝置和用于識別按鍵的裝置

在審

• 申請號: 202110874455.6
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113741783A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發明（設計）人: 余天照;崔欣
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發展有限公司
• 主分類號: G06F3/0488
• 分類號: G06F3/0488;G06F3/0484;G06F3/023;G06F9/445;G06F9/451
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 蘇培華

1.一種按鍵識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標用戶輸入過程中的實時落點坐標和上文輸入字符；

基于所述實時落點坐標、所述上文輸入字符、輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布以及預先訓練的語言模型，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史落點坐標分布通過如下步驟預先統計得到：

獲取多個用戶的歷史輸入數據，所述多個用戶中包括所述目標用戶，所述歷史輸入數據中包括輸入界面各按鍵的歷史落點坐標；

對所述歷史落點坐標進行統計，得到所述各按鍵的歷史落點坐標分布。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述歷史落點坐標分布通過如下步驟預先統計得到：

獲取所述目標用戶的歷史輸入數據，所述歷史輸入數據包括輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標；

對所述歷史落點坐標進行統計，得到所述各按鍵的歷史落點坐標分布。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述實時落點坐標、所述上文輸入字符、輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布以及預先訓練的語言模型，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵，包括：

將所述上文輸入字符輸入至預先訓練的語言模型，得到所述目標用戶對所述輸入界面中各按鍵的第一點擊概率；

基于所得到的第一點擊概率，對所述各按鍵的歷史落點坐標分布的參數進行調整，以更新所述各按鍵的歷史落點坐標分布；

基于所述實時落點坐標和更新后的各按鍵的歷史落點坐標分布，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述實時落點坐標和更新后的各按鍵的歷史落點坐標分布，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵，包括：

獲取更新后的各按鍵的歷史落點坐標分布的概率密度函數；

將所述實時落點坐標輸入至各概率密度函數，得到所述各按鍵的第二點擊概率；

將所述輸入界面中第二點擊概率最大的按鍵，確定所述目標用戶點擊的目標按鍵。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，每個按鍵的歷史落點坐標分布為高斯分布；每個按鍵的歷史落點坐標分布包括歷史落點橫坐標分布和歷史落點縱坐標分布；所調整的參數包括以下至少一項：歷史落點橫坐標分布的標準差、歷史落點縱坐標分布的標準差。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述實時落點坐標、所述上文輸入字符、輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布以及預先訓練的語言模型，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵，包括：

基于所述實時落點坐標和輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布，確定所述目標用戶對所述各按鍵的第一點擊概率；

將所述上文輸入字符輸入至預先訓練的語言模型，得到所述目標用戶對所述各按鍵的第二點擊概率；

基于所述第一點擊概率和所述第二點擊概率，確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述實時落點坐標和輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布，確定所述目標用戶對所述各按鍵的第一點擊概率，包括：

獲取輸入界面中各按鍵的歷史落點坐標分布的概率密度函數；

將所述實時落點坐標輸入至各概率密度函數，得到所述目標用戶對所述各按鍵的第一點擊概率。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在確定所述輸入界面中所述目標用戶點擊的目標按鍵之后，所述方法還包括：

基于所述實時落點坐標，更新所述目標按鍵的歷史落點坐標分布。