CN102750271A - 谈话式对话学习和纠正 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及谈话式对话学习和纠正。可以提供谈话式对话学习和纠正。在从第一用户接收到自然语言短语以后，可以标识出与所述自然语言短语相关联的至少一个第二用户。可以根据所述第一用户和所述至少一个第二用户来创建上下文状态。然后，可以根据所述上下文状态将所述自然语言短语翻译成代理动作。

Description

谈话式对话学习和纠正
技术领域
本发明涉及谈话式对话学习和纠正。
背景技术
谈话式对话学习和纠正可以提供一种机制来促进对用户查询和谈话的自然语言理解。常规的语音识别应用和技术未提供良好机制来学习和个人化特定用户的语音模式或用户与其他用户的谈话的特定语音模式。例如，当用户1与用户2进行话音谈话时，可以使用特定的语音模式，该语音模式可以不同于在用户1与用户3进行话音谈话时所使用的语音模式。此外，当前语音识别***几乎不具有能力来在进行中从用户动态地学习语音以及学习人们彼此之间多么不同地进行谈话。例如，如果用户说出一单词，且语音识别***将该单词与另一单词和/或正确单词的另一含义相关联，则该用户不具有机制来并发地纠正该***对所讲出单词的解释并且允许该***在该单词所处的特定上下文中“学习”该单词。
语音到文本转换(即语音识别)可包括将讲出的短语转换成可由计算***处理的文本短语。可在现代的基于统计数据的语音识别算法中使用声学建模和/或语言建模。在很多常规的***中广泛地使用隐马尔可夫模型(HMM)。HMM可包括可输出符号或数量的序列的统计数据模型。HMM可用于语音识别，因为语音信号可被视为分段平稳信号或短时平稳信号。在短时间(例如10毫秒)中，语音可被近似为平稳过程。因此出于很多随机的目的，语音可被认为是马尔可夫模型。
发明内容
提供本发明内容以便以简化的形式介绍将在以下具体实施方式中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征。本发明内容也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。
可以提供谈话式对话学习和纠正。在从第一用户接收到自然语言短语以后，可以标识出与所述自然语言短语相关联的至少一个第二用户。可以根据所述第一用户和所述至少一个第二用户来创建上下文状态。然后，可以根据所述上下文状态将所述自然语言短语翻译成代理动作。
以上概括描述和以下详细描述两者都提供了示例，并且只是说明性的。因此，以上概括描述和以下详细描述不应当被认为是限制性的。此外，除了本文中所阐述的那些特征或变体以外，还可以提供其他特征或变体。例如，实施例可涉及具体实施方式中所描述的各种特征组合和子组合。
附图说明
合并在本公开中并构成其一部分的附图示出本发明的实施例。在附图中：
图1是操作环境的框图；
图2A-C是用于提供谈话式学习和纠正的界面的框图。
图3是用于提供谈话式学习和纠正的方法的流程图；以及
图4是包括计算设备的***的框图。
具体实施方式
以下详细描述参考各个附图。只要可能，就在附图和以下描述中使用相同的附图标记来指示相同或相似的元件。尽管可能描述了本发明的实施例，但修改、改编、以及其他实现是可能的。例如，可对附图中所示的元件进行置换、添加、或修改，并且可通过对所公开的方法置换、重新排序、或添加阶段来修改本文中所描述的方法。因此，以下详细描述并不限制本发明。相反，本发明的正确范围由所附权利要求书定义。
可以提供谈话式学习和纠正。自然语言语音识别***可以提供将来自特定用户或谈话中的特定用户之间的语音识别模式个人化这一能力。该***还可以通过与用户的纠正***互来学习语音模式。因此，在更个人化地理解用户的语音模式和上下文的情况下，该***能够提供语音查询的更精确结果并且在个人助理***中响应于用户之间或用户与机器之间的语音谈话提供更相关的信息。
图1是包括服务器105的操作环境100的框图。服务器105可以包括经分类的计算资源和/或软件模块，比如包括对话管理器111的所讲出对话***(SDS)110、个人助理程序112、上下文数据库116、和/或搜索代理118。服务器105可以通过网络120从用户接收查询和/或动作请求。这样的查询例如可以从诸如计算机和/或蜂窝电话之类的第一用户设备130和/或第二用户设备135传输。网络120例如可以包括专用网路、蜂窝数据网络和/或诸如因特网之类的公共网络。
图2A是用于提供谈话式学习和纠正的界面200的框图。界面200可以包括用户输入面板210和个人助理面板220。用户输入面板210可以显示经转换的用户查询和/或动作请求，比如用户陈述230。用户陈述230例如可以包括从用户设备130的用户接收到的语音到文本转换的结果。个人助理面板220可以包括从与用户和用户陈述230相关联的上下文状态中导出的多个动作建议240(A)-(B)。按照本发明的实施例，上下文状态可以考虑到谈话中的任何其他参与者，比如第二用户设备135的用户，该用户已经听到了用户陈述230的讲出。个人助理程序112由此可以监控谈话并且向第一用户设备130和/或第二用户设备135的用户提供动作建议240(A)-(B)而无需是谈话中的活动参与者。
图2B是包括在用户提供对用户陈述230的更新以后的经更新的显示的界面200的另一图示。例如，来自第二用户设备135的用户的问题245和来自第一用户设备130的用户的响应247可以致使个人助理程序112更新上下文状态以及提供第二多个动作建议250(A)-(C)。例如，第二多个动作建议250(A)-(C)可以包括用户可能想吃的所建议的不同菜肴。按照本发明的实施例，代理可以学习把这样的更新与这两个用户之间的谈话相关联，并且可以记住这些谈话以供用在未来的谈话中。
图2C是包括对代理动作的纠正的界面200的图示。例如，第二用户陈述260“Main上的那个意大利场所”可以被代理翻译成是指Main大街123号的名称为“Mario”的餐馆。第三多个动作建议265(A)-(B)可以被显示为包括与Mario餐馆相关的动作，但是该用户可能已经打算了不同的餐馆、Main大街300号的“Luigi餐馆”。用户可以通过界面200和/或通过诸如话音命令之类的另一输入方法与个人助理程序112交互以提供纠正。例如，用户可以右键点击所述动作之一并且选中所显示的用于纠正该动作的菜单项，或者用户可以说“纠正”以引出纠正窗口270。然后，用户可以比如通过输入Main上的意大利场所是指Luigi餐馆来为任何以前的陈述提供纠正解释。
图3是阐述根据本发明的一实施例的用于提供ERP上下文感知环境的方法200中所涉及的总体阶段的流程图。方法300可使用计算设备400来实现，这将在下面参考图4予以更详细描述。在下文中将更详细地描述实现方法300的各阶段的方式。方法300可以始于开始框305并进行到阶段310，在阶段310，计算设备400可以从第一用户接收所讲出的自然语言短语。例如，第一用户设备130的第一用户可以说“让我们今晚外出吧”。该短语可以被第一用户设备130捕捉并与个人助理程序112共享。
然后，方法300可以前进至阶段315，在阶段315，计算设备400可以标识出所讲出的自然语言短语被说给的至少一个第二用户。例如，第一用户可能在参与与第二用户的谈话。第一用户和第二用户可以都处于将被第一用户设备130听到的范围，和/或可以通过诸如蜂窝电话之类的相应第一用户设备130和第二用户设备135参与谈话。个人助理程序112可以监听谈话并且标识出第二用户以及该用户与第一用户的关系(例如私人朋友、工作同事、配偶等等)。
然后，方法300可以前进至阶段320，在阶段320，计算设备400可以确定：是否存在与第一用户和第二用户相关联的上下文状态。例如，服务器105可以确定：在上下文数据库116中是否存储有与两个用户相关联的上下文状态。这样的上下文状态可以包括两个用户之间的以前交互的细节，比如之前的会面、通信、语音习惯、和/或偏好。
如果不存在上下文状态，则方法300可以前进至阶段325，在阶段325，计算设备400可以根据与所述至少一个第二用户相关联的至少一个特性来创建上下文状态。例如，可以创建如下的上下文状态：该上下文状态包括表示第二用户为第一用户的老板的数据。
如果存在上下文状态，则方法300可以前进至阶段315，在阶段315，计算设备400可以加载该上下文状态。例如，个人助理程序112可以从上下文数据库116加载该上下文状态。
在阶段325创建上下文状态或者在阶段330加载上下文状态以后，方法300可以前进至阶段335，在阶段335，计算设备400可以根据该上下文状态将所讲出的自然语言短语转换成基于文本的自然语言短语。例如，服务器105可以对所讲出的短语执行语音到文本转换和/或将自然语言短语翻译成依赖于上下文的句法。如果第一用户的短语在与同事交谈时包括“他曾是个大财神(greatrain man)”，则查询服务器可以将该含义翻译成是指带来大量业务的人。如果相同的短语被讲给与该用户一起享受看电影的朋友，则查询服务器可以将该含义翻译成是指Dustin Hoffman电影“雨人(Rain Man)”。
然后，方法300可以前进至阶段340，在阶段340，计算设备400可以标识出与基于文本的自然语言短语相关联的至少一个代理动作。代理动作例如可以包括：向用户提供超文本联接、视觉图像、至少一个附加的文本单词、和/或所建议的动作。代理动作还可以包括所执行的动作，比如调用基于网络的应用，以执行与该短语相关联的某个任务。在第一用户向工作同事讲起带来业务的某人的情况下，可以标识出联系所涉及的“财神”这一所建议的动作。相反，当谈到电影时，可以标识出到关于该电影的网站的超文本链接。
然后，方法300可以前进到阶段345，在阶段345，计算设备400可以向第一用户显示基于文本的自然语言短语以及至少一个语义建议。例如，经转换的短语可以显示在用户输入面板210中，并且所建议的动作和/或超链接可以显示在个人助理面板220中。
然后，方法300可以前进到阶段350，在阶段350，计算设备400可以从第一用户接收纠正。例如，用户可以选择谈话的一个和/或多个单词，并且提供对经纠正的谈话的改变。出于另一示例，比如在用户的短语是“Main上的意大利场所”并且个人助理程序112标识出了错误的餐馆并且用户选择所打算的那个餐馆时，该用户可以纠正至少一个项。
然后，方法300可以前进到阶段355，在阶段355，计算设备400可以根据所接收的纠正来更新上下文状态。例如，当用户纠正了“10号的意大利场所”是指哪个餐馆时，该纠正可以被存储为上下文状态的一部分，并且在用户下次作出这样的引用时被记起。方法300然后可在阶段360结束。
根据本发明的一实施例可包括用于提供上下文感知环境的***。该***可包括存储器存储、以及耦合到该存储器存储的处理单元。该处理单元可用于：从第一用户接收自然语言短语；标识出与所述自然语言短语相关联的至少一个第二用户；根据所述第一用户和所述至少一个第二用户创建上下文状态；根据所述上下文状态将所述自然语言短语翻译成代理动作；向用户显示代理动作；从用户接收对代理动作的纠正；以及根据所接收的纠正来更新上下文状态。该纠正可以在代理正常运行期间和/或在代理运行在学习模式时被接收。例如，用户可以通过指定执行特定动作的意图(比如预定机票)来调用学习模式。然后，代理可以学习某些用户偏好(例如偏好的航空公司、座位类型、飞行时间)。自然语言短语可以作为文本短语和/或所讲出的短语来接收。处理单元还可以用于：向第一用户显示代理动作；确定第一用户是否授权执行该代理动作；以及如果是这样，则执行该代理动作。然后，处理单元可以向第一用户和/或第二用户显示执行该动作的结果。不是等待授权，而是该处理单元可用于自动执行该代理动作以及向第一用户和/或第二用户显示与执行该代理动作相关联的结果。
在从第一用户接收到相同的自然语言短语以后，处理单元可用于：标识出至少一个与该自然语言短语相关联的第三(例如，不同的)用户；根据所述第一用户和所述至少一个第三用户创建第二上下文状态；以及根据该上下文状态将该自然语言短语翻译成第二代理动作。例如，第二用户可以包括第一用户的工作联系人，并且第三用户可以包括第一用户的私人联系人。
根据本发明的另一实施例可包括用于提供上下文感知环境的***。该***可包括存储器存储、以及耦合到该存储器存储的处理单元。该处理单元可用于：建立与第一用户和第二用户相关联的上下文状态；从第一用户接收所讲出的自然语言短语；将所讲出的自然语言短语转换成基于文本的自然语言短语；向第一用户显示基于文本的自然语言短语；接收对基于文本的自然语言短语的纠正；以及更新与第一用户和第二用户相关联的上下文状态。基于文本的自然语言短语可以包括至少一个语义建议，比如超文本链接、视觉图像和/或所建议的动作。该处理单元可用于执行所建议的动作以及向第一用户显示与执行所建议的动作相关联的结果。该纠正例如可以包括：对语义建议的纠正和/或与从所讲出的自然语言短语到基于文本的自然语言短语的转换相关联的纠正。按照本发明的实施例，纠正可以包括添加和/或改变短语中的项的含义。例如，包括“我的乐队”的短语可以用于将该项与同用户进行表演的乐队相关联的名称、描述和/或网页相关联，而短语“海豚”可以与用户进行表演的团队、而不是专业团队或动物相关联。该处理单元可用于存储与特定用户之间的谈话相关联的上下文状态，并且加载这些状态以用于相同用户之间的随后的谈话。
根据本发明的又一实施例可包括用于提供上下文感知环境的***。该***可包括存储器存储、以及耦合到该存储器存储的处理单元。该处理单元可用于：从第一用户接收所讲出的自然语言短语；标识出所讲出的自然语言短语被讲给的至少一个第二用户；以及确定在存储器存储中是否存在与第一用户和第二用户相关联的上下文状态。如果不是，则该处理单元可用于根据与所述至少一个第二用户相关联的至少一个特性来创建上下文状态。否则，该处理单元可用于加载该上下文状态。
然后，该处理单元可用于：根据该上下文状态将所讲出的自然语言短语转换成基于文本的自然语言短语；标识出与基于文本的自然语言短语相关联的至少一个代理动作；以及向第一用户显示基于文本的自然语言短语和至少一个语义建议。代理动作例如可以包括：超文本联接、视觉图像、至少一个附加的文本单词、以及所建议的动作。处理单元可用于从第一用户接收纠正以及根据所接收的纠正更新上下文状态。
图4是包括计算设备400的***的框图。按照本发明的一实施例，上述存储器存储和处理单元可在诸如图4的计算设备400之类的计算设备中实现。可使用硬件、软件或固件的任何合适的组合来实现存储器存储和处理单元。例如，存储器存储和处理单元可用计算设备400或结合计算设备400的其他计算设备418中的任一个来实现。根据本发明的实施例，上述***、设备和处理器是示例，而其他***、设备和处理器可包括上述存储器存储和处理单元。此外，计算设备400可包括如上所述的操作环境100。操作***100可以包括其他组件，并且不限于计算设备400。
参考图4，根据本发明的一实施例的***可包括计算设备，诸如计算设备400。在基本配置中，计算设备400可包括至少一个处理单元402和***存储器404。取决于计算设备的配置和类型，***存储器404可包括，但不限于，易失性存储器(例如，随机存取存储器(RAM))、非易失性存储器(例如，只读存储器(ROM))、闪存、或任何组合。***存储器404可包括操作***405、一个或多个编程模块406，且可包括证书管理模块407。例如，操作***405可适用于控制计算设备400的操作。此外，本发明的实施例可结合图形库、其他操作***、或任何其他应用程序来实践，并且不限于任何特定应用或***。该基本配置在图4中由虚线408内的那些组件示出。
计算设备400可具有附加特征或功能。例如，计算设备400还可包括附加数据存储设备(可移动和/或不可移动)，诸如例如，磁盘、光盘、或磁带。这些附加存储在图4中由可移动存储409和不可移动存储410示出。计算机存储介质可包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块、或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。***存储器404、可移动存储409和不可移动存储410都是计算机存储介质(即，存储器存储)的示例。计算机存储介质可包括，但不限于，RAM、ROM、电可擦除只读存储器(EEPROM)、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备、或者可用于存储信息且可由计算设备400访问的任何其他介质。任何此类计算机存储介质可以是设备400的一部分。计算设备400还可以具有输入设备412，如键盘、鼠标、笔、声音输入设备、触摸输入设备等。还可包括诸如显示器、扬声器、打印机等输出设备414。上述设备是示例，并且可使用其他设备。
计算设备400还可包含可允许设备400诸如通过分布式计算环境中的网络(例如，内联网或因特网)来与其他计算设备418进行通信的通信连接416。通信连接416是通信介质的一个示例。通信介质通常由诸如载波或其他传输机制之类的已调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块、或其他数据来体现，并且包括任何信息传送介质。术语“已调制数据信号”可以描述以对该信号中的信息进行编码的方式设定或者改变其一个或多个特征的信号。作为示例而非限制，通信介质包括诸如有线网络或直接线连接等有线介质，以及诸如声学、射频(RF)、红外线和其他无线介质等无线介质。如此处所使用的术语“计算机可读介质”可包括存储介质和通信介质两者。
如上所述，可在***存储器404中存储包括操作***405在内的多个程序模块和数据文件。当在处理单元402上执行时，编程模块406(例如，ERP应用420)可执行各过程，包括例如，上述方法300的各阶段中的一个或多个。上述过程是一个示例，且处理单元402可执行其他过程。根据本发明的实施例可使用的其他编程模块可包括电子邮件和联系人应用、文字处理应用、电子表格应用、数据库应用、幻灯片演示应用、绘图或计算机辅助应用程序等。
一般而言，根据本发明的实施例，程序模块可包括可执行特定任务或可实现特定抽象数据类型的例程、程序、组件、数据结构和其他类型的结构。此外，本发明的实施例可用其他计算机***配置来实践，包括手持式设备、多处理器***、基于微处理器的***或可编程消费电子产品、小型机、大型计算机等。本发明的实施例还可在其中任务由通过通信网络链接的远程处理设备执行的分布式计算环境中实践。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储设备两者中。
此外，本发明的实施例可在包括分立电子元件的电路、包含逻辑门的封装或集成电子芯片、利用微处理器的电路、或在包含电子元件或微处理器的单个芯片上实践。本发明的实施例还可使用能够执行诸如例如，AND(与)、OR(或)和NOT(非)的逻辑运算的其他技术来实践，包括但不限于，机械、光学、流体和量子技术。另外，本发明的实施例可在通用计算机或任何其他电路或***中实践。
例如，本发明的实施例可被实现为计算机过程(方法)、计算***、或诸如计算机程序产品或计算机可读介质之类的制品。计算机程序产品可以是计算机***可读并对用于执行计算机过程的指令的计算机程序编码的计算机存储介质。计算机程序产品还可以是计算***可读并对用于执行计算机过程的指令的计算机程序编码的载体上的传播信号。因此，本发明可以硬件和/或软件(包括固件、常驻软件、微码等)来体现。换言之，本发明的实施例可采用其上包含有供指令执行***使用或结合其使用的计算机可使用或计算机可读程序代码的计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式。计算机可使用或计算机可读介质可以是可包含、存储、通信、传播、或传输程序以供指令执行***、装置或设备使用或结合其使用的任何介质。
计算机可使用或计算机可读介质例如可以是、但不限于电、磁、光、电磁、红外、或半导体***、装置、设备或传播介质。更具体的计算机可读介质示例(非穷尽列表)，计算机可读介质可包括以下：具有一条或多条导线的电连接、便携式计算机盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、以及便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)。注意，计算机可使用或计算机可读介质甚至可以是其上打印有程序的纸张或另一合适的介质，因为程序可经由例如对纸张或其他介质的光学扫描而电子地捕获，随后如有必要被编译、解释、或以其他合适的方式处理，并且随后存储在计算机存储器中。
以上参考例如根据本发明的实施例的方法、***和计算机程序产品的框图和/或操作示图描述了本发明的实施例。框中所注明的各功能/动作可按不同于任何流程图所示的次序出现。例如，取决于所涉及的功能/动作，连续示出的两个框实际上可基本同时执行，或者这些框有时可按相反的次序执行。
尽管已描述了本发明的特定实施例，但也可能存在其他实施例。此外，虽然本发明的实施例被描述为与存储在存储器和其他存储介质中的数据相关联，但是数据还可被存储在其他类型的计算机可读介质上或从其读取，诸如辅助存储设备(像硬盘、软盘、或CD-ROM)、来自因特网的载波、或其他形式的RAM或ROM。此外，所公开的方法的各步骤可以任何方式修改，包括通过对各步骤重新排序和/或***或删除步骤，而不背离本发明。
包括此处所包括的代码中的版权在内的所有权利都归属于申请人并且是本申请人的财产。本申请人保持并保留此处所包括的代码中的所有权利，并且授予仅关于所授权专利的再现且未出于其他目的再现该材料的许可。
尽管本说明书包括示例，但本发明的范围由所附权利要求书来指示。此外，尽管用对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本说明书，但权利要求书并不限于以上所描述的特征或动作。相反，以上所描述的特定特征和动作是作为本发明的实施例的示例来公开的。

Claims (10)

1.一种用于提供谈话式学习和纠正的方法(300)，该方法(300)包括：
由代理(112，118)从第一用户接收(310)自然语言短语；
标识出(315)与所述自然语言短语相关联的至少一个第二用户；
根据所述第一用户和所述至少一个第二用户创建(325)上下文状态；
根据所述上下文状态将所述自然语言短语转换(335，340)成代理动作；
向所述用户显示(345)所述代理动作；
从所述用户接收(350)对所述代理动作的纠正；以及
根据所接收的纠正来更新(355)所述上下文状态。
2.如权利要求1所述的方法(300)，其特征在于，还包括：在所述代理(112，118)运行在学习模式下时创建与所述用户相关联的基础上下文状态。
3.如权利要求1所述的方法(300)，其特征在于，还包括：
向第一用户显示(345)所述代理动作；
确定第一用户是否授权执行所述代理动作；
根据所述授权更新(355)所述上下文状态；以及
响应于确定第一用户授权执行所述代理动作，执行所述代理动作。
4.如权利要求1所述的方法(300)，其特征在于，还包括：
从第一用户接收(310)所述自然语言短语；
标识出(315)与所述自然语言短语相关联的至少一个第三用户；
根据所述第一用户和所述至少一个第三用户创建(325)第二上下文状态；
根据所述上下文状态将所述自然语言短语转换(335，340)成第二代理动作。
5.如权利要求4所述的方法(300)，其特征在于，还包括：根据所接收的纠正来更新(355)第二上下文状态。
6.一种存储一组指令的计算机可读介质，所述一组指令在被执行时执行一种用于提供谈话式学习和纠正的方法(300)，由所述一组指令执行的方法(300)包括：
建立(315，320，325，330)与第一用户和第二用户相关联的上下文状态；
从第一用户接收(310)所讲出的自然语言短语；
将所讲出的自然语言短语转换(335)成基于文本的自然语言短语；
向第一用户显示(345)基于文本的自然语言短语；
接收(350)对基于文本的自然语言短语的纠正；以及
更新(355)与第一用户和第二用户相关联的上下文状态。
7.如权利要求6所述的计算机可读介质，其特征在于，基于文本的自然语言短语包括至少一个代理动作，所述代理动作包括下列各项至少之一：显示所建议的超文本链接；显示视觉图像；以及显示所建议的搜索动作。
8.如权利要求6所述的计算机可读介质，其特征在于，所述纠正包括扩充与所讲出的自然语言短语相关联的快捷方式单词。
9.如权利要求6所述的计算机可读介质，其特征在于，还包括：存储经更新的上下文状态；以及
为第一用户与第二用户之间的随后谈话加载(320)经更新的上下文状态。
10.一种用于提供谈话式学习和纠正的***(400)，该***包括：
存储器存储(404)；以及
耦合到所述存储器存储(404)的处理单元(402)，其中所述处理单元(402)可用于：
从第一用户接收(310)所讲出的自然语言短语；
标识出(315)所讲出的自然语言短语被讲给的至少一个第二用户；
确定(320)在所述存储器存储中是否存在与第一用户和第二用户相关联的上下文状态；
响应于确定在所述存储器存储中不存在所述上下文状态，根据与所述至少一个第二用户相关联的至少一个特性来创建(325)所述上下文状态；
响应于确定在所述存储器存储中存在所述上下文状态，加载(330)所述上下文状态；
根据所述上下文状态将所讲出的自然语言短语转换(335)成基于文本的自然语言短语；
标识出(340)与基于文本的自然语言短语相关联的至少一个语义建议(240(A)-(B)，250(A)-(C))，其中所述至少一个语义建议(240(A)-(B)，250(A)-(C))包括下列各项至少之一：超文本联接、视觉图像、至少一个附加的文本单词、以及所建议的动作；
向第一用户显示(345)基于文本的自然语言短语以及所述至少一个语义建议(240(A)-(B)，250(A)-(C))；
从第一用户接收(350)纠正，其中所述纠正与下列各项至少之一相关联：基于文本的自然语言短语以及所述至少一个语义建议(240(A)-(B)，250(A)-(C))；以及
根据所接收的纠正来更新(355)所述上下文状态。
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