[發(fā)明專利]按鍵識別方法、裝置和用于識別按鍵的裝置

在審

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• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113741783A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設計）人: 余天照;崔欣
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發(fā)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

本申請實施例公開了按鍵識別方法、裝置和用于識別按鍵的裝置。該方法的實施例包括：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；基于實時落點坐標、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，確定輸入界面中目標用戶點擊的目標按鍵。該實施方式提高了按鍵識別的準確性。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，具體涉及按鍵識別方法、裝置和用于識別按鍵的裝置。

背景技術

隨著計算機技術的發(fā)展，越來越多的電子設備(包括虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality，VR)設備以及實體電子設備)及其所運行的客戶端應用中配置有虛擬鍵盤，電子設備可通過識別用戶在虛擬鍵盤中所觸摸的按鍵，來接收用戶輸入的信息。

現(xiàn)有技術中，通常通過確定落點坐標位置所屬的按鍵區(qū)域，來確定用戶點擊的按鍵，進而對該按鍵進行響應。然而，在用戶誤觸、落點偏移等情況下，這種方式的按鍵識別結果通常與用戶意圖不匹配，導致按鍵識別的準確性較低。

發(fā)明內容

本申請實施例提出了按鍵識別方法、裝置和用于識別按鍵的裝置，以解決現(xiàn)有技術中按鍵識別的準確性較低的技術問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種按鍵識別方法，該方法包括：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。

在一些實施例中，所述歷史落點坐標分布通過如下步驟預先統(tǒng)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(tǒng)計，得到所述各按鍵的歷史落點坐標分布。

在一些實施例中，所述歷史落點坐標分布通過如下步驟預先統(tǒng)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(tǒng)計，得到所述各按鍵的歷史落點坐標分布。

在一些實施例中，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。

在一些實施例中，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。

在一些實施例中，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。

在一些實施例中，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。