CN110612509A - 基于用户简档信息的虚拟助理技能的个性化 - Google Patents

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CN110612509A CN201880030914.9A CN201880030914A CN110612509A CN 110612509 A CN110612509 A CN 110612509A CN 201880030914 A CN201880030914 A CN 201880030914A CN 110612509 A CN110612509 A CN 110612509A
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Abstract

在一些示例中公开了通过使用户数据可用于个人助理服务中的技能来提供个性化体验的方法、***、机器可读介质和设备。在一个示例中，诸如自动化机器人的第三方技能可以获得用户数据(诸如运行时的用户简档和上下文信息)以个性化和调节与用户的交互。用以实现技术的操作可以包括：提供个人助理服务的数据界面以基于用户数据隐私设置和第三方技能权限暴露由个人助理服务维持的用户数据；经由数据界面从第三方技能接收用以结合执行第三方技能的某个动作来获得用户数据的请求；以及基于权限设置和隐私设置、响应于请求来将用户数据提供给第三方技能。

Description

基于用户简档信息的虚拟助理技能的个性化
背景技术
通过开发暴露各种知识和能力的复杂数据管理技术，个人助理服务已经变得越来越复杂。结果，个人助理服务正在被集成到由人类用户使用的各种在线通信平台中，诸如网页、软件应用和个人电子设备。个人助理服务的界面包括通过实时传输通信(例如，文本、照片、视频、语音片段)来促进语音或文本聊天的机器人和其他交互式代理。
这样的机器人和代理可以通过各种网络可访问计算设备向单个或多个用户提供对信息服务的访问。当前形式的个人助理服务也已经集成到基于网络的通信会话的特征中，诸如聊天、电子邮件、语音呼叫等，包括人与人交互以及人与企业交互。因此，个人助理服务越来越多地用于在各种私人、商业和社交环境中向人类和计算***提供信息。但是，这样的信息和交互可能涉及复杂的表示和编程，而数据和能力的储存仓(silo)通常在不同的机器人和代理之间分开。
发明内容
在下面的附图和详细描述中提供本发明主题的实施例的各种细节。应当理解，以下部分提供这些实施例中的一些的概括示例。
本文中描述的实施例总体上涉及在个人助理服务内管理的数据和信息，尤其涉及提供对个性化数据和来自个人助理服务内的用户简档和上下文信息数据集的推论的访问的技术和配置。本文中讨论的示例实施例还涉及通过使用个人助理服务或第三方信息服务的机器人、代理、技能或界面来访问、管理、更新和与从个人助理服务可获得的用户简档和上下文信息交互。其他示例实施例涉及用于配置、实现和使用这些个人助理服务特征的技术和***配置。
本文中讨论的实施例包括用计算***的处理器和存储器执行以结合个人助理服务来启用第三方的个性化的操作，这些操作包括：实现个人助理服务的数据界面，数据界面用以基于一组隐私设置和一组权限设置来将由个人助理服务维持的用户数据暴露给第三方技能；基于数据界面从第三方技能接收用以结合第三方技能的动作来针对人类用户获得用户数据的请求；以及基于适用于由第三方技能对用户数据的访问的隐私设置，并且基于适用于由第三方技能在动作的执行时对用户数据的使用的权限设置，响应于请求、经由数据界面来将用户数据提供给第三方技能。
在其他示例中，这些操作可以包括：定义适用于由第三方技能对用户数据的后续访问的隐私设置，以及定义适用于由第三方技能针对动作的执行而对用户数据的后续使用的权限设置；从第三方技能接收由第三方技能在动作的执行时使用的一个或多个权限和数据值的指示，其中权限和数据值涉及用以执行第三方技能的动作的至少一个必需项或用以执行第三方技能的动作的特征的至少一个可选项；以及响应于由第三方技能执行动作所使用的权限和数据值的指示，向人类用户呈现用以建立与第三方技能的动作相关的权限和隐私设置的请求。
在其他示例中，用户数据可以包括用户简档数据或用户上下文信息(或两者)，其中用户简档数据和用户上下文信息从以下之中被提供：与人类用户或由个人助理服务监测的用户设备的状态对应的状态数据、由人类用户在个人助理服务中明确定义的定义数据、或者由个人助理服务针对人类用户确定的推断数据。
还有其他示例，第三方技能是以下之一：在个人助理服务的用户界面内操作的自动化机器人代理；在用户设备内***作的自动化机器人代理；或者由第三方技能服务独立于个人助理服务而***作的自动化机器人代理。
在其他示例中，用户数据结合以下之一被提供给第三方技能：其响应于第三方技能的用户调用而将用户数据从个人助理服务提供给第三方技能的用户调用的推送数据模型；其响应于针对动作的条件而从个人助理服务获得用户数据的技能调用的拉取数据模型，该条件由第三方技能确定；或者响应于事件条件的检测而将用户数据从个人助理服务提供给第三方技能的事件调用的数据模型，该条件由个人助理服务确定。
本文中讨论的另一实施例包括一种计算设备，该计算设备包括处理硬件(例如，处理器)和存储硬件(例如，存储设备或易失性存储器)，该存储硬件包括在其上实现的指令，使得这些指令在由处理硬件执行时引起计算设备针对这些技术和***配置实现、执行或协调电子操作。本文中讨论的另一实施例包括一种计算机程序产品，诸如可以由机器可读介质或其他存储设备实现的计算机程序产品，该计算机程序产品提供用于针对这些技术和***配置实现、执行或协调电子操作的指令。本文中讨论的另一实施例包括一种在计算设备的处理硬件上可操作以针对这些技术和***配置实现、执行或协调电子操作的方法。
如本文中讨论的，实现上述电子操作的各方面的逻辑、命令或指令可以设置在本地计算***或远程计算***中，包括用于计算***的任何数目的形状因数，诸如台式或笔记本个人计算机、移动设备(诸如平板电脑、上网本和智能电话)、客户端和服务器托管的机器实例等。本文中讨论的另一实施例包括将本文中讨论的技术并入其他形式，包括并入其他形式的编程逻辑、硬件配置、或专用组件或模块，包括具有用于执行这种技术的功能的相应装置的装置。用于实现这种技术的功能的各个算法可以包括上述电子操作中的一些或全部的序列、或者在附图中描绘和在以下详细描述的其他方面。
提供本“发明内容”部分以便以简化的形式介绍本发明主题的各个方面，后续在“具体实施方式”的文本中进一步解释本发明主题。本“发明内容”部分并不旨在标识所要求保护的主题的必要或必需特征，并且本“发明内容”部分所列出的元素的特定组合和顺序并不旨在提供对所要求保护的主题的元素的限制。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中，相似的数字可以在不同的视图中描述相似的组件。附图通过示例而非限制的方式大体上示出了本文档中讨论的各种实施例。
图1示出了根据本文中描述的示例的被配置为实现个性化的第三方技能服务和到个人助理服务的第三方技能界面的***的概述。
图2示出了根据本文中描述的示例的个人助理服务的第三方技能实现的数据关系。
图3示出根据本文中描述的示例的由第三方技能应用可访问的个人助理服务的数据对象和界面。
图4示出了根据本文中描述的示例的用于在第三方技能中为个人助理服务建立和实现个性化用户数据的一组示例操作的流程图。
图5示出了根据一个示例的用于实现用于针对个人助理服务实现第三方技能的操作的计算***的硬件和功能组件的框图。
具体实施方式
以下公开提供了技术和配置的概述，以使得能够在个人助理服务和伴随的服务特征内传送个性化用户简档和上下文信息。如本文中讨论的，这些技术和配置可以用于基于个人助理服务的有关用户和用户状态的知识、为用户存储的偏好和定义数据值、以及为用户准备的推论来向与个人助理服务集成或与个人助理服务一起可操作的第三方组件(例如，第三方技能)提供独特的个性化信息。作为非限制性示例，在聊天机器人中暴露的用于为用户执行自定义操作的第三方技能可以访问个人助理服务数据以获得个性化用户信息，诸如用户的名称、用户位置、用户的日程表、以及有关用户的推断信息(诸如用户的经常位置)。聊天机器人可以基于该用户信息定制其动作和交互。另外，如本文中讨论的，由个人助理服务提供的这种用户信息可以基于用户权限和隐私设置来控制或修改，从而允许用户完全控制第三方的隐私或敏感信息。
个人助理服务可以包括各种语音、文本或其他通信界面，并且可以操作以收集用户的各种位置和上下文信息以用于信息和动作的个人定制。个人助理服务的示例可以包括Cortana、Alexa、Assistant、Siri、Bixby等，但是应当理解，本文中讨论的技术不限于个人助理平台的任何特定实现。此外，尽管本文中使用的术语可以涉及由Cortana个人助理服务提供的特定编程技术和界面，但是应当理解，其他服务和公司(包括集成或定制这样的个人助理服务的其他特征的第三方公司)可以采用类似的编程技术和界面。
个人助理服务可以使用技能或类似能力功能来完成任务并且通过个人助理服务执行某些操作。一个简单的技能示例可以包括餐厅互动技能，以允许用户发出命令，诸如“在Mario's Italian Restaurant为我预订桌子”或“从Fourth Coffee Company为我订购咖啡”。在一个示例中，“第三方”技能是指从另一来源(诸如另一开发人员或服务)导入或集成到个人助理服务中的技能(尽管第三方技能可以包括由同一开发人员或公司直接为个人助理服务开发的技能特征)。作为另一示例，第三方技能可以代表另一实体(例如，由餐厅预订服务托管的外部聊天机器人)利用不同的聊天机器人和外部数据源以便在个人助理服务内完成技能动作。
在其他示例中，个人助理服务可以用于基于上下文在适当的时刻向用户主动建议技能(例如，为定期的午餐会议订购食物，或者在他们回家时开灯)。除了本文中讨论的技术之外，个人助理服务可以被配置为代理用户与从技能暴露的机器人(包括第三方机器人)之间的连接，以便用户可以在正确的时间并且在正确的上下文中轻松自然地发现适当的机器人并且与之交互。
在本文中讨论的任何场景中，个人助理服务可以集成语音或文本对话的自然语言处理的使用，以便以智能方式解释来自人类的查询和命令以执行适当的动作。因此，本文中讨论的技术可以适用于各种配置和形式的个人助理服务。此外，对本文中讨论的技能和服务界面的某些引用是基于文本的机器人的示例，但是应当理解，也可以使用其他形式的机器人和自动或半自动代理(诸如基于语音或图形的代理)。
图1示出了用于实现个性化第三方技能服务和到个人助理服务110的第三方技能界面的示例***配置的概述。如图所示，用户150通过使用执行个人助理界面140的操作***130来操作计算***120(例如，个人计算机、平板电脑、智能电话等)。在一个示例中，个人助理界面140被集成到操作***130的特征中；在另一示例中，个人助理界面140作为独立软件应用进行操作，或者由操作***130内的另一软件应用(诸如浏览器)调用。个人助理界面140可以通过本地处理(在计算***120上)和远程处理(在个人助理服务上)的组合进行操作，尽管个人助理界面的各种特征可以仅通过本地或远程处理来进行操作。在一些示例中，诸如语音(例如，人类语音)界面等个人助理界面140的交互式元素可以通过计算***120的硬件设备(例如，麦克风和扬声器)或专用硬件设备(例如，网络连接的扬声器和麦克风独立单元)来被暴露。
用户150可以通过以诸如文本或语音等形式向计算***120提供用户输入152来与个人助理界面140交互，并且个人助理界面140以诸如图形、文本或语音等形式向计算***120提供用户输出154。为了简单起见，用于促进用户输入152和用户输出154的各种软件和硬件特征(例如，麦克风、键盘、扬声器、文本处理、语音处理)未示出，但是可以集成在计算***120和操作***130或网络连接的***中(例如，被卸载到网络可访问云服务)。在某些示例中，计算***由个人计算机(例如，台式机、笔记本电脑)、平板电脑或智能电话来实现；在其他示例中，计算***由具有处理电路以及各种输入和输出设备的独立设备(例如，智能扬声器/麦克风设备)来实现。
图1的概述示出了集成到个人助理界面140中的技能界面——个人助理技能界面142——的呈现。图1的概述还示出了描绘第三方技能界面144到个人助理界面140中的集成的可选示例。在一个示例中，个人助理技能界面142是到由个人助理服务110直接提供(例如，设计、托管或操作)的技能的界面(例如，是默认技能或由与个人助理服务相同的实体操作的技能)，而第三方技能界面144是在计算***120上操作的技能，该技能由有权代表用户进行操作和运行的另一服务或实体提供(例如，设计、托管或操作)。
在另一示例中，个人助理服务110基于网络连接到第三方技能服务115。在这种场景中，第三方技能服务115在远程位置处(例如，在云中并且远离计算***120)调用和提供第三方技能的操作。例如，个人助理服务110可以调用用户数据并且将其传递给第三方技能服务115，其中个人助理服务110充当客户端侧界面(个人助理界面140)与第三方技能服务115之间的中介。
在又一可选示例中，第三方技能界面144由在计算***120的操作***130中执行的客户端软件应用实现。在这种场景中，第三方技能界面直接与第三方技能服务115通信。总而言之，第三方技能可以在个人助理界面140内部或外部提供(和操作)，并且第三方技能界面144可以直接或间接访问第三方技能服务115。该软件应用可以在个人助理界面140内操作(如图所示)，或者与个人助理界面分开操作(未示出)。
在一些示例中，以与个人助理服务技能相同的方式，第三方技能被提供给用户150并且由用户150使用(例如，由与个人助理服务110相同的开发人员或公司直接为个人助理服务110开发的本地或内置技能)。因此，用户150可以在不知道是否正在利用第三方或本地技能的情况下操作同一界面(例如，语音界面)并且与之交互。
由个人助理界面140提供的技能可以通过利用个人助理服务110可用的用户简档信息112和用户上下文信息114为最终用户提供个性化体验。例如，由个人助理服务110收集的用户简档信息112和用户上下文信息114可以按照各种形式而被提供，诸如：用户偏好、推断的习惯和活动信息、用户动态上下文信息、上下文推论等。根据本文中讨论的技术，第三方技能服务115或第三方技能界面144的操作可以利用该用户简档信息112和用户上下文信息114经由个人助理服务110或经由第三方技能服务115提供个性化和定制的交互。
在一个示例中，用户简档信息112涉及个人助理服务110维持的与用户150(或用户的计算设备)相关的数据集或数据类型。在另一示例中，该用户简档信息112可以至少部分由用户150可访问和可编辑，并且呈现在用户简档信息值的“笔记本”中。当用户简档信息112可用时，并且当控制用户(例如，用户150)已经提供同意(例如，隐式或显式权限)共享该信息以供第三方使用时，各种形式的第三方技能(例如，经由第三方技能服务115进行操作或经由第三方技能界面144进行操作的第三方技能)可以利用该数据。
在一个示例中，用户上下文信息114涉及个人助理服务110维持的与用户相关的但本质上是上下文的并且可能会更频繁地改变的数据集或数据类型。这样的数据可以包括用户数据推断以及动态监测或预测的值(例如，当前位置、预期的下一位置、最常访问的位置等)。在其他示例中，尽管用户简档信息值的“笔记本”可以用于提供反馈或改变关于这样的数据的可用使用的权限，但是该用户上下文信息114对于终端用户而言是不可编辑的或不可直接访问的。当用户上下文信息114可用时，并且当控制用户使用(例如，用户150)已经提供同意(例如，隐式或显式权限)与第三方技能一起利用上下文信息类型时，各种形式的第三方技能(例如，经由第三方技能服务115进行操作或经由第三方技能界面144进行操作)也可以利用该数据。
应当理解，用户简档信息112和用户上下文信息114两者都由个人助理服务110(例如，经由个人助理技能界面142提供)和第三方技能服务115(例如，第三方技能界面144)的技能使用，尽管这样的信息的可用性可以根据隐私和权限设置来修改。访问这样的信息的权限可以基于选择加入或用户授权形式的数据收集，包括可以在注册时建立，在使用过程中建立或由用户随时改变的数据收集或数据用户设置。但是，在某些情况下，可用于个人助理服务技能(例如，经由个人助理技能界面142暴露的本地或内置技能)的数据类型可以包括比可用于第三方技能(例如，经由第三方技能界面144或第三方技能服务115暴露的)的数据集更大的数据集。此外，权限和设置可以由用户在第一计算设备中建立，并且该第一计算设备可以不同于调用或操作第三方技能的第二计算设备。
另外，尽管第三方技能可以作为技能注册过程的一部分来请求用户简档信息112和用户上下文信息114(例如，当被授权或集成到个人助理服务110或个人助理界面140中时)，这样的请求不能保证数据可用于特定用户。在另一示例中，如果数据不可用于或被授权用于特定用户，则个人助理服务110可以提供空白值(例如，空字符串或空值)。在其他示例中，如果数据不可用于或被授权用于特定用户，则个人助理服务110可以提供各种形式的错误消息或经修改的数据。这样的经修改的数据可以包括去除或编校个人识别数据，或中产生匿名数据(例如，提供基于城市地理区域的位置信息，而不是基于精确的街道位置、建筑物或全球定位***(GPS)坐标的位置信息)。
图2示出了根据本文中描述的示例的个人助理服务的示例第三方技能实现的数据关系。如图所示，第三方技能210被设计用于结合个人助理服务进行操作，并且涉及特定任务。在图2所示的第三方技能210中，该技能是用于向商家(特别是餐厅)下订单的自动化机器人，其中该技能由第三方餐厅或代表第三方餐厅提供并且通过个人助理服务的界面(例如，文字或语音聊天会话)被暴露。与以上参考图1描述的示例相一致，第三方技能可以作为经由与个人助理服务的网络连接来访问的第三方技能服务的一部分进行操作，或者作为经由与客户端计算机上的用户界面的直接连接来访问的第三方技能服务进行操作。
作为示例，第三方技能210可以代表从用户接收的“从Mario's ItalianRestaurant订购会议食物”的明确请求来被触发；作为另一示例，第三方技能210可以由于来自个人助理服务的建议而被触发，该个人助理服务具有一组见解220，该组见解220涉及例如用户的日历(例如，用户与5位其他人开午餐会)、用户的定义的食物偏好(例如，偏好在工作位置五分钟内到达的餐厅的意大利菜)等。这些见解220可以从一个或多个上下文数据字段(例如，在用户上下文信息中)确定。另外，来自见解的第三方技能210的触发可以是由于推送、拉取或事件驱动的数据模型而引起，这将在下面进一步讨论。
除了见解220之外，个人助理服务还维持与用户相关的多个用户数据字段(例如，在用户简档信息中)。这些信息可以包括与例如以下各项相关的信息：用户的名称(以首选昵称的形式)、用户的当前位置(以关于用户位于主要工作场所的标识的形式)、用户的日历信息(以建议的午餐时间和午餐会议时间的形式)、付款信息(以商务***的形式，与工作场所的业务费用相关联)和食物偏好(以偏好或禁止的形式，诸如没有海鲜)。
由个人助理服务收集的见解220和用户数据字段240可以包括第三方餐厅不知道的信息。在已经为第三方技能210批准了收集和访问这种见解220和用户数据字段240的权限的示例中，第三方技能210可以调用目标服务230以经由个人助理服务接收和利用来自见解220和用户数据字段240的数据。例如，目标服务230可以是由第三方餐厅托管的web服务，web服务接收餐厅订单；web服务可以接收相关的名称、位置、日历、付款信息和食物偏好信息以自动填充用于履行订单的信息。
另外，由第三方技能210启动的交互式会话可以利用见解220和用户数据字段240的多个特征，诸如以提供个性化交互(例如，以用户的首选昵称来呼叫用户)，建议正确的位置(例如，防止在不正确的位置交付，或者标识用户何时不在或被预测为不在预期位置)，访问日历细节(例如，安排食物的交付时间以使其在会议之前到达)，访问付款信息(例如，由于午餐和会议参与者的位置，建议使用商务***)，以及访问食物偏好(例如，防止用户订购超出预期的食品)。以这种方式，可以自动确定用户数据字段240并且将其提供给第三方技能210和目标服务230；这可以提高准确性，减少人工交互的数量，并且缩短执行交易的时间。
应当理解，第三方技能的能力可以在复杂度方面改变并且可以基于收集的并且经由权限可访问的见解220和用户数据字段240的类型来显著地定制。应当理解，前述用户信息的提供可以按照各种形式提供个性化和伴随的技术益处的机会，包括与用户的较短的通信会话、***中的更精确的动作、较少的定制编程和逻辑等。
与本文中描述的示例相一致，可以结合各种数据传递模型来调用第三方技能对用户简档和用户上下文信息的使用。在各种示例中，可以根据以下方法之一来进行第三方技能中的用户简档和用户上下文数据的调用和使用。
用户调用的推送数据模型。在该示例中，第三方技能声明并且注册第三方技能期望用作技能操作的一部分的一组用户理解元素。作为示例，餐厅订购技能可以注册以访问与用户相关联的“常去位置”和“烹饪类型偏好”数据。在这种情况下，当用户调用该技能时(在被授权接收数据之后)，与这些注册的数据元素相关联的数据值被提供给技能。同样，通过用户调用的推送数据模型，用户可以注册以提供权限集以访问由该技能使用的部分而非全部类型的数据值；例如，用户可以选择与餐厅技能分享烹饪类型偏好而非常去位置。在用户确实同意技能访问数据类型的情况下，不需要进一步的授权(尽管可以为用户提供撤销授权的机制)。例如，可用用户数据字段的“笔记本”可以提供可用于由注册和授权的第三方技能使用的可用推送数据字段的指示；“笔记本”可以为用户提供撤回、改变或添加同意从第三方技能访问某些数据类型的能力。
在使用用户调用的推送数据模型时，当调用第三方技能时，个人助理服务操作以“推送”特定的用户简档和用户上下文信息数据字段。因此，在该数据模型中，为个人助理服务提供了对用户数据的完全控制，以基于用户权限将数据从各种用户简档和上下文信息提供到外部位置。这样的用户权限可以应用于技能进行操作所需要的各种形式的“可选”和“必需”(或“强制”)数据字段。
技能调用的拉取数据模型。在该示例中，可以向第三方技能提供访问个人助理服务并且获得某些用户简档或用户上下文数据字段的权限。作为简要示例，可以为可操作以请求用户按需运输的第三方技能提供在预定时间拉取用户的位置信息的能力。因此，在用户已经请求按需运输服务在预定调度时间(例如，明天上午9:00)提供运输的示例中，第三方技能可以在预定调度时间附近(例如，上午8:45)查询个人助理服务以获得用户的当前位置，并且自动确定将运输服务发送到何处。在其他示例中，第三方技能可以按照复杂的动作来操作，这些动作在运行时向个人助理服务询问某些用户数据值，诸如基于语义理解或用户正在请求的动作(例如，一旦用户决定从菜单中订购食物，就询问关于用户的烹饪偏好的详细的用户信息)。以这种方式，技能调用的数据模型可以考虑当前可用信息的语义以及正在执行的特定用户操作。
在使用技能调用的数据模型时，第三方技能向个人助理服务发起数据查询以完成某个操作。第三方技能获得用户简档或用户上下文数据的权限可以基于某个定义的条件来限制，诸如直到满足特定请求(例如，运输提货)；在其他示例中，技能获得特定用户简档或用户上下文数据字段的权限可以具有定义的到期时间或日期。其他权限可以用由第三方技能使用的可选和必需(或强制)数据字段分隔。
事件调用的数据模型。在该示例中，个人助理服务可以基于个人助理服务检测的各种用户简档或用户上下文数据字段来触发或改变第三方技能的操作。换言之，个人助理服务可以基于某个检测到的变化来通知第三方技能何时唤醒以及执行什么动作。作为简要示例，当用户离开频繁位置(例如，工作)时，该模型可以调用第三方技能(例如，食品订购应用)。在该示例中，第三方技能不需要手动处理用户的位置数据来确定用户何时离开频繁位置或正接近另一频繁位置；相反，第三方技能可以由个人助理服务在适当时间自动调用，并且被提供来自个人助理服务的相关信息。
在使用事件调用的数据模型时，第三方技能向个人助理服务注册以订阅某些类型的信息(例如，用户位置信息)并且指示在第三方技能内触发事件和动作的事件类型、条件或的数据值变化。与本文中讨论的技术相一致，可以修改细化权限以为第三方技能提供响应于某些事件的权限，并且还可以提供对与事件相关联的推论和用户数据字段的权限。
图3示出了根据本文中描述的示例的由第三方技能应用可访问的个人助理服务的数据对象和界面。如图所示，用户信息集合302由第三方技能应用330经由用户理解数据界面310可访问。该用户信息302可以包括先前提到的用户简档信息和用户上下文信息的各个方面，但是经由用户理解数据界面310被呈现作为提供定义数据304、状态数据306和推断数据308的用户信息统一集合302。应当理解，用户信息302可以从个人助理服务的多个数据源中收集，并且所标识的信息类别和类型可以根据***实现而不同。此外，取决于与第三方技能应用330(和任何伴随的第三方技能或技能服务)相关的数据模型(推送、拉取、事件驱动)，可以经由用户理解数据界面310来暴露不同类型的这些数据字段。
如图所示，根据定义数据映射312(例如，从个人助理***提供哪些数据字段以供第三方技能应用330访问)和数据控件316(例如，用户为第三方技能应用330提供了访问权限的数据字段)，用户理解数据界面310向第三方技能应用330提供用户理解数据元素314。相反，从个人助理***提供和托管的技能应用(诸如主界面技能应用340)可以直接从个人助理***数据界面320访问用户信息302，而无需适用于由第三方技能应用的数据映射或数据控制。
在特定示例中，持续执行(例如，验证)数据控件316以防止第三方技能应用330访问未授权的用户数据或执行未授权的动作。数据控件316可以包括强制性设置(必须启用才能使技能操作的设置)和可选设置(可以被启用以使技能的某个功能或特征操作的设置)。数据控件316还可以包括关于以下各项的控件：为第三方技能应用330提供某些数据字段的时间量；对信息的准确性的控制(例如，某些位置信息的粒度、详细程度或精确度)；以及数据的使用或分发(可以涉及多个预定义隐私级别之一)。因此，可以经由数据控件316来实现针对第三方技能应用330的任何数目的隐私和权限控件。
作为非限制性示例，定义数据304可以根据诸如以下各项等用户偏好来建立(例如，由用户清楚或明确地定义)：活动定义和偏好304A、食物定义和偏好304B、运动定义和偏好304C、通知定义和偏好304D以及财务定义和偏好304E。
同样作为非限制性示例，状态数据306可以根据诸如以下各项等数据字段来建立：位置数据306A、设备数据306B、联系人数据306C、事件数据306D、账户数据306E。
作为非限制性示例，推断数据308可以包括：活动推断308A、食物推断308B、位置推断308C、时间表推断308D或购买推断308E。
可以经由用户信息302提供的其他形式的上下文数据(未示出)可以包括上下文信息，诸如：指示离开时间的时间表信息；指示提醒的时间表信息；指示承诺的时间表信息；旅行安排和旅行时间表；通勤方式和时间表；会议时间表和时间表冲突等。这种类型的上下文信息可以向第三方技能应用呈现以提供定制的和个性化的方法，该方法经由呈现数据映射312和数据控件316进行控制。
来自数据源304、306、308中的任何数据字段的数据值可以确定第三方技能应用330中可用的内容的类型。此外，来自任何数据字段的数据值可以确定或影响第三方技能应用330可以采取的动作的类型、第三方技能应用330提供的建议的类型等。此外，数据映射312的类型和复杂度以及数据控件316的类型和复杂度也可以影响第三方技能应用330的操作。
作为具体实现示例，可以在以下基于对象的用户理解元素数据字段中提供用户信息和伴随的用户理解数据元素：
表1
还可以在其他用户理解元素数据字段中提供类似的设备和位置字段，诸如时区、设备信息等。
在其他示例中，用户信息的各个方面可以实现为JavaScript对象符号(JSON)对象，该对象表示用户或一组用户的各种活动、位置或状态信息。
在一个示例中，可以在“Hub”对象中提供用户信息。“Hub”对象可以包括以下属性：
表2
作为示例，“Hub”对象的JSON数据值可以表示为：
在一个示例中，可以在“Visit”对象中提供用户信息。“Visit”对象可以包括以下属性：
属性 类型 始终包括 描述
StartTime DateTime 是 访问开始日期和时间(采用ISO-8601日期格式)。
EndTime DateTime 否 访问结束日期和时间(采用ISO-8601日期格式)。
Hub Hub 是 对表示该访问的Hub对象的引用。
VenueName string 否 兴趣点。场地名称。
Away boolean 否 关于该访问是否表示离开家/工作访问的指示。
表3
作为示例，“Visit”对象的JSON数据值可以表示为：
在一个示例中，可以在“Away”对象中提供用户信息。“Away”对象可以包括以下属性。
表4
作为示例，当用户不在时，“Away”对象的JSON数据值可以表示为：
{"Away":false}
作为示例，自2017年4月25日6:02PM UTC以来，当用户离开时，away对象的JSON数据值可以表示为：
{"Away":true,"Since":"2017-04-25T18:02:00+00:00"}
在一个示例中，可以在“Name”对象中提供信息。“Name”对象可以包括以下属性。
表5
作为示例，“Name”对象的JSON数据值可以表示为：
{"GivenName":"John","FamilyName":"Smith"}
在其他示例中，第三方技能可以被设计为Bot Framework的一部分，该BotFramework提供了标准化界面来访问和利用技能机器人。对于基于Bot Framework的技能，可以在请求活动的“entities”属性中传送本文中讨论的用户信息。与其他类型的标准化Bot Framework或中间机器人和代理平台的进一步集成也可以结合本文中讨论的向第三方技能提供用户数据来使用。
图4示出了根据本文中描述的示例的用于在第三方技能中为个人助理服务建立和实现个性化用户数据的一组示例操作的流程图。应当理解，以下操作可以用附加的或不同的步骤并且在相同或不同的参与者之间实现，并且从在个人助理服务界面内操作的第三方技能的示例整合的角度提供以下描述。
如图所示，流程图400包括在个人助理服务的操作内执行的用于定义用户数据控件(操作410)和定义第三方技能数据控件(操作420)的操作。例如，可以按照隐私设置的形式提供用户数据控件，该隐私设置定义了第三方技能应用访问用户简档信息和用户上下文信息的数据字段或类型的权限或权利。同样例如，可以按照权限的形式提供第三方技能数据控件，该权限明确地允许第三方技能在个人助理服务内执行某些操作或访问某些用户数据。在一个示例中，可以在安装、订阅、启用第三方技能或将其集成到个人助理服务中时建立或更新这些隐私设置和权限设置。
流程图400继续进行以下操作：将用户简档数据类型映射到第三方技能可访问的界面(操作430)，并且将用户上下文信息数据类型映射到第三方技能可访问的界面(操作440)。在一个示例中，该界面是由个人助理***托管的用户理解数据界面；在另一示例中，该数据界面提供在计算设备或外部***(诸如托管第三方机器人代理的第三方技能***)内的第三方技能应用的操作对用户数据的访问。用户简档数据类型和用户上下文信息数据类型的映射和定义取决于隐私设置以及执行动作或访问数据值或数据值的类型的其他权限或权利。如上面参考图1和2所述的其他***变型也可以适用。
流程图400继续进行以调用第三方技能(操作450)，诸如在使用聊天机器人会话或与诸如由个人助理服务平台(例如，用户界面)托管的第三方服务的交易时可以发生的。在其他示例中，第三方技能可以由个人助理服务外部的其他界面或软件应用调用。结合第三方技能的操作(例如，在个人助理服务会话或交易中)，个人助理服务经由相关联的界面将所请求的用户简档数据或用户上下文信息提供给第三方技能(操作460)。如上所述，该信息根据建立的隐私设置和其他权限而被提供。在其他示例中，如上面参考图2讨论的，结合用户调用的推送数据模型、技能调用的拉取数据模型或事件调用的数据模型，将用户数据提供给第三方技能。
最后，第三方技能可以结合第三方技能来利用所提供的用户数据(用户简档数据或用户上下文信息)(操作470)，包括用于定制、动作预测、智能建议、以及向外部数据服务提供用户数据的目的。个人助理服务可以可选地利用来自第三方技能的信息，诸如来自一个或多个后续动作的反馈或数据(操作480)。例如，个人助理服务可以利用反馈来确定已经完成、取消或改变了任务(例如，经由运输服务的乘车，以及经由第三方技能安排的任务)；然后，个人助理服务可以基于这样的反馈执行随后(后续)操作(例如，向用户传输***或信用)。
尽管很多先前的示例提供了对第三方技能应用的参考，但是应当理解，用于提供个性化数据值的界面可以被暴露给其他类型的交互服务和实体。因此，可以从个人助理平台提供用户或一组用户的大量数据推断和预测数据值。因此，应当理解，可以通过本文中描述的界面和交互来促进各种个性化和数据使用示例。
图5示出了根据一个示例的用于实现用于利用个人助理服务来实现个性化第三方技能的操作的示例计算***配置的硬件和功能组件的框图。上面参考图1至4描述的示例操作例如可以在本地(例如，客户端)或远程(例如，服务器)计算设备或其分布式组件示例处或之间执行。在一个示例中，软件应用(用于个人助理***520)适于通过使用处理器和存储器设备通过如本文中讨论的各个过程的操作在单个计算设备(例如，计算***510)上排他地执行。在其他示例中，软件应用适于在本地计算设备(例如，计算***510)上执行一些处理，其中第三方技能的附加数据和处理在远程计算设备(例如，远程计算***540)处执行。
图5更具体地示出了计算***510和远程计算***540的用于实现个人助理服务内的技能的个性化的操作的所选择的硬件和功能组件。应当理解，尽管某些硬件和功能组件在图5和其他附图中被描绘为单独的***或服务，但是，某些组件的特征可以集成到单个服务或子***中。此外，尽管仅配置了一个本地计算***和一个远程计算***，但是应当理解，这些***的特征可以按照某些设置分布在一个或多个计算***之间(包括以基于云的处理设置)。
如图所示，计算***510包括：处理电路511(例如，CPU)和存储器512(例如，易失性或非易失性存储器)，其用于执行电子操作(例如，经由指令)以特别地通过执行个人助理***520实现个人助理技能的个性化(例如，以实现针对图1-4描绘和描述的技术)的；数据存储装置513，其用于存储用于个人助理***520的操作和执行的命令、指令和其他数据；通信电路514，其用于经由有线或无线联网组件与外部网络或设备(例如，远程计算***540)通信以操作个人助理***520；输入设备515(例如，字母数字、基于点的、触觉的、音频输入设备)，其用于接收来自人类用户的用于个人助理***520的输入(例如，控制命令)；以及输出设备516(例如，视觉、听觉、触觉输出设备)，其用于从个人助理***520向人类用户提供输出(例如，视觉、听觉、触觉输出)。
在一个示例中，计算***510适于通过处理组件或功能(例如，电路或软件指令)执行用于个人助理***520的软件，包括个人助理智能处理530、以及用户简档数据访问功能524、上下文信息数据访问功能526和第三方技能界面功能522。在个人助理智能处理530中描绘的功能包括：用户数据收集功能531、推理处理功能532、用户理解数据功能533、数据隐私功能534、自然语言处理功能535和技能处理功能536。在某些示例中，用于相应处理功能的软件可以联系个人助理平台的外部服务(例如，云服务)以完全执行处理功能(例如，分析自然语言查询，或者存储或获得用户数据)。
在另一示例中，计算***510可以从远程计算***540的第三方应用550(例如，操作第三方技能机器人或第三方技能的服务)接收查询。这些查询例如可以包括经由第三方技能界面功能522访问个性化数据的请求。如图所示，远程计算***540包括：处理电路541(例如，CPU)和存储器542(例如，易失性或非易失性存储器)，其用于执行电子操作(例如，经由指令)以执行第三方应用550；数据存储装置543，其用于存储用于第三方应用550的操作和使用的命令、指令和其他数据；以及通信电路544，其用于经由有线或无线联网组件与外部网络或设备通信以传送数据。在一个示例中，第三方应用550包括数据处理界面552和技能界面554以实现第三方技能的特征(以及相关联的命令和动作)。远程计算***540可以执行其他方面以实现本文中讨论的技术。
如上所述，当前描述的电子操作的实施例可以按照机器或设备(例如，装置)、方法(例如，过程)或计算机或机器可读介质(例如，制造品或装置)的形式提供。例如，实施例可以被实现为存储在机器可读存储介质上的指令，这些指令可以由处理器读取和执行以执行本文中描述的操作。机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何非暂态机制。机器可读介质可以包括存储一个或多个指令的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。
机器可读介质可以包括能够存储、编码或携带用于由机器执行并且引起机器执行本公开的任何一种或多种方法的指令或者能够存储、编码或携带由这样的指令使用或与这样的指令相关联的数据结构的任何有形介质。机器可读介质应当被理解为包括但不限于固态存储器、光和磁介质以及其他形式的存储设备。机器可读介质的特定示例包括非易失性存储器，举例来说，包括但不限于半导体存储器设备(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))和闪存设备；磁盘，诸如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；以及光盘。指令还可以使用传输介质通过通信网络传输或接收(例如，使用多种传输协议中的任何一种经由网络界面设备)。
尽管本示例涉及各种形式的云服务和基础设施服务网络，但是应当理解，可以经由各种类型的通信网络将各个服务、***和设备通信地耦合。通信网络的示例包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网、移动电话网络、普通旧电话(POTS)网络和无线数据网络(例如，Wi-Fi、2G/3G、4G LTE/LTE-A或其他个域网、局域网或广域网)。
用于促进和执行本文中描述的电子操作的实施例可以用硬件、固件和软件中的一种或组合来实现。本说明书中描述的功能单元或功能可能已经被称为或标记为组件、处理功能或模块以便更具体地强调它们的实现独立性。这样的组件可以按照任何数目的软件或硬件形式来实现。例如，组件或模块可以被实现为包括定制电路或诸如逻辑芯片、晶体管或其他分立组件等现成半导体的硬件电路。组件或模块也可以在诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑器件等的可编程硬件设备中实现。组件或模块也可以在用于由各种类型的处理器执行的软件中实现。所识别的可执行代码的组件或模块可以例如包括计算机指令的一个或多个物理或逻辑块，其可以例如被组织为对象、过程或函数。所标识的组件或模块的可执行文件不需要在物理上位于一起，而是可以包括存储在不同位置的不同指令，这些指令当在逻辑上结合在一起时构成组件或模块并且实现组件或模块的所述目的。
实际上，可执行代码的组件或模块可以是单个指令或很多指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，在不同程序之间，以及跨多个存储器设备或处理***上。特别地，所描述的过程(诸如命令和控制服务)的某些方面可以在与部署代码(例如，在测试计算环境中)不同的处理***(例如，在云托管数据中心的计算机中)上发生。类似地，操作数据可以被包括在相应组件或模块内，并且可以按照任何适当的形式实现并且可以在任何适当的类型的数据结构内组织。操作数据可以被收集为单个数据集，或者可以分布在不同的位置上，包括分布在不同的存储设备上。
在以上“具体实施方式”中，可以将各种特征组合在一起以简化本公开。然而，由于实施例可以按照所述特征的子集为特征，因此权利要求书未阐述本文中公开的每个特征。此外，实施例可以包括比特定示例中公开的特征更少的特征。因此，以下权利要求据此被并入“具体实施方式”中，其中权利要求本身作为单独的实施例。

Claims (15)

1.一种计算***，包括：
处理电路；以及
存储器设备，包括被体现在其上的指令，其中所述指令在由所述处理电路执行时，将所述处理电路配置为启用第三方技能的个性化，所述第三方技能结合个人助理服务利用以下操作来操作：
实现所述个人助理服务的数据界面，所述数据界面用以基于一组隐私设置和一组权限设置来将由所述个人助理服务维持的用户数据暴露给所述第三方技能；
经由所述数据界面从所述第三方技能接收用以结合所述第三方技能的动作来针对人类用户获得所述用户数据的请求；以及
基于适用于由所述第三方技能对所述用户数据的访问的所述隐私设置，并且基于适用于由所述第三方技能在所述动作的执行时对所述用户数据的使用的所述权限设置，响应于所述请求、经由所述数据界面来将所述用户数据提供给所述第三方技能。
2.根据权利要求1所述的计算***，所述操作还用以：定义适用于由所述第三方技能对所述用户数据的后续访问的所述隐私设置，以及定义适用于由所述第三方技能针对所述动作的执行而对所述用户数据的后续使用的所述权限设置。
3.根据权利要求2所述的计算***，所述操作还包括：
从所述第三方技能接收由所述第三方技能在所述动作的执行时使用的权限和数据值的指示，其中所述权限和所述数据值涉及用以执行所述第三方技能的所述动作的至少一个必需项或用以执行所述第三方技能的所述动作的特征的至少一个可选项；以及
响应于由所述第三方技能执行所述动作所使用的所述权限和数据值的所述指示，向所述人类用户呈现用以建立与所述第三方技能的所述动作相关的所述权限和隐私设置的请求。
4.根据权利要求1所述的计算***，其中所述用户数据包括用户简档数据和用户上下文信息，并且其中所述用户简档数据和所述用户上下文信息从以下之中被提供：与所述人类用户或由所述个人助理服务监测的用户设备的状态对应的状态数据，由所述人类用户在所述个人助理服务中明确定义的定义数据，或者由所述个人助理服务针对所述人类用户确定的推断数据。
5.根据权利要求1所述的计算***，其中所述第三方技能是在所述个人助理服务的用户界面内***作的自动化机器人代理，并且其中所述自动化机器人代理包括用以从所述人类用户接收文本或语音输入的界面。
6.根据权利要求1所述的计算***，其中所述第三方技能是在用户设备内***作的自动化机器人代理，其中所述个人助理服务是网络可访问服务，并且其中所述用户设备与所述网络可访问服务建立通信以经由所述数据界面获得所述用户数据。
7.根据权利要求1所述的计算***，其中所述第三方技能是由独立于所述个人助理服务的第三方技能服务操作的自动化机器人代理，并且其中所述用户数据经由所述数据界面从所述个人助理服务被提供给所述第三方技能服务。
8.根据权利要求1所述的计算***，所述指令还用以执行如下操作，所述操作执行所述第三方技能，其中所述第三方技能的执行结合所述动作的所述执行利用所述用户数据。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的计算***，其中所述用户数据结合以下之一被提供给所述第三方技能：
用户调用的推送数据模型，其响应于所述第三方技能的用户调用而将所述用户数据从所述个人助理服务提供给所述第三方技能；
技能调用的拉取数据模型，其响应于针对所述动作的条件而从所述个人助理服务获得所述用户数据，所述条件由所述第三方技能确定；或者
事件调用的数据模型，其响应于事件条件的检测而将所述用户数据从所述个人助理服务提供给所述第三方技能，所述条件由所述个人助理服务确定。
10.根据权利要求1所述的计算***，其中被提供给所述第三方技能的所述用户数据基于适用于由所述第三方技能对所述用户数据的访问的所述隐私设置而被修改，并且其中经修改的所述用户数据涉及所述用户数据的至少一个数据值的去除、编校或匿名化。
11.一种方法，包括利用计算***的处理器和存储器而被执行以启用第三方技能的个性化的多个操作，所述第三方技能结合个人助理服务利用所述多个操作来操作，所述多个操作包括：
实现所述个人助理服务的数据界面，所述数据界面用以基于一组隐私设置和一组权限设置来将由所述个人助理服务维持的用户数据暴露给所述第三方技能；
经由所述数据界面从所述第三方技能接收用以结合所述第三方技能的动作来针对人类用户获得所述用户数据的请求；以及
基于适用于由所述第三方技能对所述用户数据的访问的所述隐私设置，并且基于适用于由所述第三方技能在所述动作的执行时对所述用户数据的使用的所述权限设置，响应于所述请求、经由所述数据界面来将所述用户数据提供给所述第三方技能。
12.根据权利要求11所述的方法，所述操作还包括：
定义适用于由所述第三方技能对所述用户数据的后续访问的所述隐私设置；
定义适用于由所述第三方技能针对所述动作的执行而对所述用户数据的后续使用的所述权限设置；
从所述第三方技能接收由所述第三方技能在所述动作的执行时使用的权限和数据值的指示，其中所述权限和所述数据值涉及用以执行所述第三方技能的所述动作的至少一个必需项或用以执行所述第三方技能的所述动作的特征的至少一个可选项；以及
响应于由所述第三方技能执行所述动作所使用的所述权限和数据值的所述指示，向所述人类用户呈现用以建立与所述第三方技能的所述动作相关的所述权限和隐私设置的请求。
13.根据权利要求11所述的方法，其中所述用户数据包括用户简档数据和用户上下文信息，并且其中所述用户简档数据和所述用户上下文信息从以下之中被提供：与所述人类用户或由所述个人助理服务监测的用户设备的状态对应的状态数据，由所述人类用户在所述个人助理服务中明确定义的定义数据，或者由所述个人助理服务针对所述人类用户确定的推断数据。
14.根据权利要求11所述的方法，其中所述第三方技能是以下之一：在所述个人助理服务的用户界面内***作的自动化机器人代理；在用户设备内***作的自动化机器人代理；或者由独立于所述个人助理服务的第三方技能服务操作的自动化机器人代理。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的方法，其中所述用户数据结合以下之一被提供给所述第三方技能：
用户调用的推送数据模型，其响应于所述第三方技能的用户调用而将所述用户数据从所述个人助理服务提供给所述第三方技能；
技能调用的拉取数据模型，其响应于针对所述动作的条件而从所述个人助理服务获得所述用户数据，所述条件由所述第三方技能确定；或者
事件调用的数据模型，其响应于事件条件的检测而将所述用户数据从所述个人助理服务提供给所述第三方技能，所述条件由所述个人助理服务确定。
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