CN114115550A

CN114115550A - 联想候选的处理方法、装置和用于处理联想候选的装置

Info

Publication number: CN114115550A
Application number: CN202010881500.6A
Authority: CN
Inventors: 余天照; 崔欣
Original assignee: Beijing Sogou Technology Development Co Ltd
Current assignee: Beijing Sogou Technology Development Co Ltd
Priority date: 2020-08-27
Filing date: 2020-08-27
Publication date: 2022-03-01

Abstract

本发明实施例提供了一种联想候选的处理方法、装置和用于处理联想候选的装置。其中的方法具体包括：依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定所述候选类型对应的排序权重；依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对所述联想候选进行排序。本发明实施例可以提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度，进而可以提高输入效率。

Description

联想候选的处理方法、装置和用于处理联想候选的装置

技术领域

本发明涉及输入技术领域，尤其涉及一种联想候选的处理方法、装置和用于处理联想候选的装置。

背景技术

对于中文、日文、韩文等语言的用户而言，一般都需要通过输入法与终端进行交互。例如，用户可以通过键盘键入输入串，然后由输入法依据其预置的标准映射规则将该输入串转换为相应语言的候选项并展示，进而将用户选择的候选项上屏。

输入法的联想功能是输入法程序的一种扩展功能，它的出现减少了用户主动输入的次数、按键的次数，并增加了输入法的智能性。联想功能的一种实现过程包括：根据最近一次的上屏内容，提供对应的联想候选。例如，最近一次的上屏内容为“伤心”，则其对应的联想候选可以包括：“难过”、“心碎表情”、“，”、“了”、“的”、“事”等。

目前，通常按照固定的顺序，对不同候选类型的联想候选进行排序。例如，通常将文本候选类型的联想候选排在表情候选类型和符号候选类型的前面。由于不同用户对于不同候选类型的联想候选有着不同的偏好；因此，上述一律地将文本候选类型的联想候选排在其他候选类型的联想候选的前面，使得联想候选的排序结果不一定符合所有用户的输入意图。

发明内容

本发明实施例提供一种联想候选的处理方法、装置和用于输入的装置，可以提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度，进而可以提高输入效率。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种联想候选的处理方法，包括：

依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定所述候选类型对应的排序权重；

依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对所述联想候选进行排序。

另一方面，本发明实施例公开了一种联想候选的处理装置，包括：

排序权重确定模块，用于依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定所述候选类型对应的排序权重；以及

排序模块，用于依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对所述联想候选进行排序。

再一方面，本发明实施例公开了一种用于处理联想候选的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

又一方面，本发明实施例公开了一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如前述一个或多个所述的联想候选的处理方法。

本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例中，当前用户针对候选类型的使用数据可以反映当前用户针对候选类型的偏好信息。本发明实施例将上述偏好信息抽象为候选类型对应的排序权重，并依据上述排序权重对联想候选进行排序，可以提高排序结果与当前用户的偏好信息之间的匹配度，进而可以提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度。在提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度的情况下，本发明实施例可以提高用户针对联想候选的选择效率，进而可以提高输入效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种联想候选的处理方法的应用环境的示意；

图2是本发明的一种联想候选的处理方法实施例的步骤流程图；

图3是本发明的一种联想候选的处理装置实施例的结构框图；

图4是本发明的一种用于处理联想候选的装置800的框图；及

图5是本发明的一些实施例中服务端的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对传统技术中联想候选的排序结果不一定符合所有用户的输入意图的技术问题，本发明实施例提供了一种联想候选的处理方案，该方案可以依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定上述候选类型对应的排序权重；依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对多种候选类型的联想候选进行排序。

传统技术一律地将文本候选类型的联想候选排在其他候选类型的联想候选的前面，而不同用户对于候选类型有着不同的偏好。例如，用户A喜欢通过表情来表达心态，因此偏好表情候选类型。又如，用户B习惯单字词输入，因此偏好文本候选类型，以使文本候选类型起到针对单字词的补充作用，例如，用户B通过多步输入“伤心难过”，例如，其分两步分别输入“伤心”和“难过”，则此种情况下的“难过”可以起到“伤心”的补充作用。

本发明实施例通过基于使用数据得到的排序权重，表征当前用户针对候选类型的偏好信息，可以依据上述排序权重对偏好的候选类型进行加权，以及可以对不偏好的候选类型进行降权。因此，可以依据上述排序权重调整联想候选的排序位置，以将用户更偏好的候选类型排在较为靠前的位置，进而可以降低用户针对联想候选的选择成本(如在候选页寻找所需联想候选的成本、或者翻页成本等)，进而能够提高输入效率。

因此，应用本发明实施例，在上下文相同的情况下，可以针对不同偏好的用户，提供联想候选的不同排序结果。

例如，上文为“伤心”，针对用户A提供的首选可以为表情候选类型的联想候选，如“心碎表情

”，而针对用户B提供的首选可以为文本候选类型的联想候选，如“难过”等。

本发明实施例可应用于键盘符号、手写、语音等各种输入方式的输入法程序，即用户可以通过编码字符串进行文字输入，输入串可以指用户输入的编码字符串。在输入法领域，对于例如中文、日文、韩文、或者其它语言的输入法程序，通常可以把用户输入的输入串转换成相应语言的候选项。以下主要以中文为例进行说明，日文、韩文等其它语言相互参照即可。可以理解，所述中文输入法可以包括但不限于全拼、简拼、笔画、五笔等，本发明实施例对于某种语言对应的具体输入法程序不加以限制。

本发明实施例中，上下文可以包括：上文、和/或、下文。可选地，该上文通常为输入光标之前的部分，该下文通常为输入光标之后的部分。

根据一种实施例，该上文可以包括：最近一次或者最近多次的上屏内容。根据另一种实施例，该上文可以包括：在通信场景下，通信对端发送的通信内容。根据再一种实施例，该上文可以包括：在通信场景下，向通信对端发送的通信内容。可以理解，本发明实施例对于具体的上下文不加以限制。

以中文的输入为例，编码字符串的类型可以包括：拼音串、字形串(如五笔串等)。以英文的输入为例，编码字符串的类型可以包括：字母字符串等。

本发明实施例可以应用于语音输入方式的输入法程序，语音输入方式可以依据用户输入的语音，给出相应的候选。具体到本发明实施例，在输入法程序的输入方式为语音输入方式的情况下，本发明实施例可以针对上下文，提供相应的联想候选。

本发明实施例提供的联想候选的处理方法可应用于图1所示的应用环境中，如图1所示，客户端100与服务端200位于有线或无线网络中，通过该有线或无线网络，客户端100与服务端200进行数据交互。

可选地，客户端100可以运行在终端上，上述终端具体包括但不限于：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准音频层面3，Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准音频层面4，Moving PictureExperts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。客户端100可以对应于网站、或者APP(应用程序，Application)。

在实际应用中，对于键盘符号的输入方式，用户可以通过实体键盘、或者虚拟键盘等输入上述输入串。例如，对于具有触摸屏的终端，其可以在输入界面中设置虚拟键盘，以使用过通过触发上述虚拟键盘包括的虚拟按键进行输入串的输入。可选地，上述虚拟键盘的例子可以包括：9键键盘和26键键盘等。并且，可以理解，上述输入界面中除了设置有字母对应的虚拟按键之外，还可以设置有符号按键、数字按键、例如中英切换按键的功能按键，或者，还可以设置有工具栏按键等，可以理解，本发明实施例对于输入界面所包含的具体按键不加以限制。

根据一些实施例，上述输入串可以包括但不限于：用户通过按键所输入的一个按键符号或多个按键符号的组合。所述按键符号具体可以包括：拼音、笔画、假名等。

本发明实施例中，候选可用于表示输入法程序提供的待被用户选择的一个或多个字符。候选可以与上下文相应，或者，候选可以与输入串相应，或者，候选可以与输入串和上下文相应。候选可以为中文字符、英文字符、日文字符等语言的字符，候选也可以为颜文字、图片等形式的符号组合。其中，所述颜文字包括但不限于线条、符号、文字所组成的图画，例如，所述颜文字的例子可以包括：“：P”、“:-o”、“:-)”等。

本发明实施例的候选可以包括：普通候选或联想候选。

根据一种实施例，可以依据输入串，在词库中进行查找，以得到输入串对应的候选，可以简称普通候选。例如，上述词库可以包括：***词库、用户词库、细胞词库、云词库等，本发明实施例对于候选项的具体获取方式不加以限制。例如，输入串“nihao”对应的普通候选可以包括：“你好”、“你号”、“拟好”等。

根据另一种实施例，可以根据上下文，查询多元关系数据，以获取联想候选。

多元关系数据可以包括二元和二元以上的关系数据。二元关系，又称2-gram，用于表示两个元素相继出现的概率。二元以上的关系则用于表示两个以上元素相继出现的概率。元素可以包括：字、词、字母、符号或表情等。

在本发明的一种可选实施例中，可以通过数据模型表征多元关系数据。数据模型的类型可以包括但不限于：语言模型、神经网络模型等。上述数据模型可以提供P(任意元素|上下文，…)，即一定上下文等条件下，任意元素的概率。根据这个概率，可以确定上下文对应的命中元。其中，数据模型所采用的语料可以包括：在上下文等条件下的语料。

数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型，数学模型是针对参照某种事物***的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的关系结构。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程及其组合，通过这些方程定量地或定性地描述***各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外，还有用其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。其中，数学模型描述的是***的行为和特征而不是***的实际结构。其中，可采用机器学习、深度学习方法等方法进行数学模型的训练，机器学习方法可包括：线性回归、决策树、随机森林等，深度学习方法可包括：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)、长短期记忆网络(LongShort-Term Memory，LSTM)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)等。

可选地，数据模型的条件还可以包括：输入环境特征。此种情况下，数据模型可以提供P(任意元素|上下文，输入环境特征，…)。

输入环境特征可用于表征用户输入时终端所处的环境信息。输入环境特征可以在一定程度上反映用户的输入意图，因此，在输入环境特征与用户的输入意图之间建立联系，可以间接识别用户的输入意图，进而提高用户的输入效率。

在实际应用中，上述输入环境特征可以包括各种类型的特征。可选地，上述输入环境特征可以包括：时间环境特征、位置环境特征、气候环境特征、应用程序环境特征和页面环境特征中的至少一种。

方法实施例一

参照图2，示出了本发明的一种联想候选的处理方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201、依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定上述候选类型对应的排序权重；

步骤202、依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对多种候选类型的联想候选进行排序。

图2所示方法实施例可由客户端和/或服务端执行，可以理解，本发明实施例对于方法实施例的具体执行主体不加以限制。

步骤201中，当前用户可以表征终端用户，也即当前使用终端的用户。本发明实施例可以依据用户标识和/或设备标识，识别用户，采集和存储用户针对候选类型的使用数据。这样，在当前用户使用终端的过程中，可以获取当前用户针对候选类型的使用数据，以向当前用户提供个性化的服务。

当前用户针对候选类型的使用数据可以包括：在候选为联想候选的情况下，当前用户针对候选类型的使用数据；和/或，在候选为非联想候选(如普通候选)的情况下，当前用户针对候选类型的使用数据。

当前用户针对候选类型的使用数据可以包括：当前用户针对候选类型的使用数据的候选的上屏数据。例如，上屏数据可以包括：用户针对候选类型的上屏次数等，该上屏次数可以随着当前用户的使用数据的更新而更新。需要说明的是，一种候选类型可以包括多个候选，本发明实施例可以依据一种候选类型下的多个候选分别对应的上屏次数，得到该种候选类型对应的上屏次数。

上屏指将预览窗口中的内容输出显示到应用程序窗口的操作。具体到输入法程序，上屏可以指将候选窗口中的候选输出显示到应用程序窗口的操作。例如，一次输入提供的联想候选包括：“难过”、“心碎表情”、“，”、“了”、“的”、“事”等，若用户选择了“难过”，则可以更新用户针对文本候选类型的联想候选，若用户选择了“心碎表情”，则可以更新用户针对表情候选类型的联想候选，或者，若用户选择了“，”，则可以更新用户针对符号候选类型的联想候选。

当前用户针对候选类型的使用数据可以反映当前用户针对候选类型的偏好信息。本发明实施例可以将上述偏好信息抽象为候选类型对应的排序权重。

根据一种实施例，排序权重与用户针对候选类型的上屏次数之间的关系可以为正向关系。通常，用户针对候选类型的上屏次数越多，则排序权重越高；否则，用户针对候选类型的上屏次数越少，则排序权重越低。

在本发明的一种可选实施例中，上述确定上述候选类型对应的排序权重，具体可以包括：依据用户针对候选类型的上屏次数、以及上述候选类型的选择概率，确定上述候选类型对应的排序权重。

其中，排序权重与上述候选类型的选择概率之间的关系可以为负向关系。上述选择概率可以保证在提供多种候选类型的情况下，大多数用户针对特定候选类型的选择概率。通常，上述候选类型的选择概率越大，可以说明大多数用户喜欢上述候选类型，而不一定能够反映用户针对上述候选类型的偏好信息。

本发明实施例中，可选的是，可以依据上述上屏次数与上述选择概率的比值，得到上述排序权重，以使排序权重客观地反映用户针对候选类型的偏好信息。

本发明实施例中，可选的是，上述选择概率可以为预设值，其中，预设值可以为0～1之间的值。可以理解，不同候选类型可以对应相同或不同的预设值。

或者，上述选择概率可以为依据上述候选类型的展示次数、以及网络用户针对上述候选类型的选择次数得到。

上述候选类型的展示次数可以为将上述候选类型展示给网络用户的次数。网络用户可以为网络范围内的全部或部分用户，其可以包括：当前用户和非当前用户。

假设上述候选类型的展示次数为N，网络用户针对上述候选类型的选择次数为M，M、N可以为自然数，则M可以小于N，可以依据M与N的比值，得到上述选择概率。可以理解，M、N可以随着用户数据的更新而更新，因此，选择概率也可以随着网络用户的输入行为数据的更新而更新。

需要说明的是，一种候选类型可以包括多个候选，本发明实施例可以依据一种候选类型下的多个候选分别对应的选择概率，得到该种候选类型对应的选择概率。例如，可以对一种候选类型下的多个候选分别对应的选择概率取均值或加权均值，以得到该种候选类型对应的选择概率。

步骤201中，可以确定预设时间段内的使用数据，并依据该使用数据，确定上述候选类型对应的排序权重。该使用数据可以随着预设时间段的更新而更新，进而可以使排序权重得到更新。预设时间段可由本领域技术人员根据实际情况确定，例如，预设时间段为最近一个月、最近三个月、最近半年等。

步骤202中，依据上述排序权重对联想候选进行排序，可以提高排序结果与当前用户的偏好信息之间的匹配度，进而可以提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度。在提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度的情况下，本发明实施例可以提高用户针对联想候选的选择效率，进而可以提高输入效率。

其中，联想候选可以对应多个候选类型，上述候选类型可以包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型中的至少两种。其中，表情候选类型可以包括：Emoji(绘文字)表情、颜文字、表情包、斗图等。符号候选类型可以包括：标点符号、图形符号等。

传统技术通常按照联想候选的候选类型的优先级，对不同候选类型的联想候选进行排序。上述优先级通常为：文本候选类型的优先级＞表情候选类型的优先级＞符号候选类型的优先级等。因此，目前通常将文本候选类型的联想候选排在首选位置，将表情候选类型和符号候选类型的联想候选依次排在二选位置和三选位置，接着在三选位置之后的位置依次排列不同候选类型的联想候选。

而本发明实施例可以依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对多种候选类型的联想候选进行混合排序。由于排序权重可以表征当前用户针对候选类型的偏好信息，故可以提高排序结果与当前用户的偏好信息之间的匹配度。

在本发明的一种可选实施例中，上述对多种候选类型的联想候选进行排序，具体可以包括：依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对联想候选的得分进行调整，以得到上述联想候选的调整得分；依据上述联想候选的调整得分，对多种候选类型的联想候选进行排序。

本发明实施例通过基于使用数据得到的排序权重，表征当前用户针对候选类型的偏好信息，可以依据上述排序权重对偏好的候选类型进行加权，以及可以对不偏好的候选类型进行降权。因此，可以依据上述排序权重调整联想候选的排序位置，以将用户更偏好的候选类型排在较为靠前的位置，进而可以降低用户针对联想候选的选择成本(如在候选页寻找所需联想候选的成本、或者上屏操作的成本、或者翻页成本等)，进而能够提高输入效率。

根据一种实施例，上述候选类型可以包括：非文本候选类型，上述得分可以为依据上述联想候选的选择概率得到。上述联想候选的选择概率可以为依据上述候选类型的展示次数N、以及网络用户针对上述候选类型的选择次数M得到。

根据另一种实施例，上述候选类型可以包括：文本候选类型，上述得分为依据上述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。例如，可以根据前述的多元关系数据，确定上述出现概率。

当然，对于任意的候选类型，可以依据联想候选的选择概率、以及联想候选在上下文的条件下的出现概率，综合利用选择概率和出现概率，确定联想候选的得分，可以提高得分的准确率。

本发明实施例可以采用线性方法，对联想候选的得分进行调整。例如可以依据得分与排序权重的乘积，得到调整得分。

当然，也可以采用非线性方法，对联想候选的得分进行调整。例如，可以依据得分与排序权重的i次方之间的乘积或和，得到调整得分等，其中，i可以为正整数。

本发明实施例在得到排序结果后，可以向用户展示排序结果，以使用户将所需的排序结果上屏。

综上，本发明实施例的联想候选的处理方法，当前用户针对候选类型的使用数据可以反映当前用户针对候选类型的偏好信息。本发明实施例将上述偏好信息抽象为候选类型对应的排序权重，并依据上述排序权重对联想候选进行排序，可以提高排序结果与当前用户的偏好信息之间的匹配度，进而可以提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度。在提高排序结果与当前用户的输入意图之间的匹配度的情况下，本发明实施例可以提高用户针对联想候选的选择效率，进而可以提高输入效率。

并且，本发明实施例通过基于使用数据得到的排序权重，表征当前用户针对候选类型的偏好信息，可以依据上述排序权重对偏好的候选类型进行加权，以及可以对不偏好的候选类型进行降权。因此，可以依据上述排序权重调整联想候选的排序位置，以将用户更偏好的候选类型排在较为靠前的位置，进而可以降低用户针对联想候选的选择成本(如在候选页寻找所需联想候选的成本、或者翻页成本等)，进而能够提高输入效率。

为使本领域技术人员更好地理解本发明实施例，在此通过具体的示例，说明本发明实施例的联想候选的处理方法。

该示例以用户A的使用数据为例。在用户A的某次输入过程中，假设用户A输入“哈哈”后，输入法给出如下联想候选：“哈哈哈”、“笑脸表情”、“，”、“没事”、“好吧”等。假设用户A选择了“笑脸表情”上屏，则可以更新表情候选类型对应的上屏次数，例如，将表情候选类型对应的上屏次数加1。

本发明实施例可以依据上述处理方式，确定用户A针对表情候选类型的上屏次数b。具体地，可以依据表情候选类型下的多个候选分别对应的上屏次数，得到表情候选类型对应的上屏次数b。

本发明实施例还可以依据网络用户针对表情候选类型的候选的使用数据，确定表情候选类型的选择概率a。可以依据表情候选类型下的多个候选分别对应的选择概率，得到该种候选类型对应的选择概率。例如，可以对表情候选类型下的多个候选分别对应的选择概率取均值或加权均值，以得到表情候选类型对应的选择概率a。

本发明实施例可以依据表情候选类型对应的上屏次数b、以及表情候选类型对应的选择概率a，确定用户A的表情候选类型对应的排序权重。

在用户A的某次输入过程中，假设用户A输入了“伤心”，输入法提供的联想候选可以包括：“难过”、“心碎表情”、“，”、“了”、“的”、“事”等联想候选。由于用户A在预设时间段内多次选择表情候选类型，使得表情候选类型对应的排序权重c＝3.2，假设“心碎表情”的得分为0.17，“心碎表情”的调整得分为：0.17*3.2＝0.544，上述得分的调整，可以将用户偏好的表情候选类型的排序位置提前。

进一步，在依据调整得分对多种候选类型的联想候选进行混合排序的过程中，假设“心碎表情”的调整得分大于“难过”的调整得分，因此可以确定“心碎表情”的排序位置为首选位置，以使用户A便捷地将“心碎表情”上屏。由于可以降低用户A针对表情联想候选的选择成本(如在候选页寻找所需联想候选的成本、或者上屏操作的成本、或者翻页成本等)，因此能够提高输入效率。

以上屏操作的成本为例，首选的上屏操作通常为空格操作，非首选的上屏操作通常为针对非首选的点击操作或数字操作等，由于空格操作的操作成本通常小于针对非首选的点击操作或数字操作的操作成本，故本发明实施例将用户A偏好的表情联想候选的排序位置调整为首选位置，可以大大降低上屏操作的成本。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的运动动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的运动动作并不一定是本发明实施例所必须的。

装置实施例

参照图3，示出了本发明的一种联想候选的处理装置实施例的结构框图，具体可以包括：

排序权重确定模块301，用于依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定上述候选类型对应的排序权重；以及

排序模块302，用于依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对上述联想候选进行排序。

可选地，排序权重确定模块301，具体用于依据用户针对候选类型的上屏次数、以及上述候选类型的选择概率，确定上述候选类型对应的排序权重。

可选地，上述选择概率为预设值；或者

上述选择概率为依据上述候选类型的展示次数、以及网络用户针对上述候选类型的选择次数得到。

可选地，排序模块302可以包括：

调整模块，用于依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对联想候选的得分进行调整，以得到上述联想候选的调整得分；

调整后排序模块，用于依据上述联想候选的调整得分，对上述联想候选进行排序。

可选地，上述候选类型可以包括：非文本候选类型，上述得分为依据上述联想候选的选择概率得到。

可选地，上述候选类型可以包括：文本候选类型，上述得分为依据上述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。

可选地，上述候选类型可以包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

本发明实施例提供了一种用于处理联想候选的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行上述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定所述候选类型对应的排序权重；依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对所述联想候选进行排序。

图4是根据一示例性实施例示出的一种用于处理联想候选的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图4，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在上述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。上述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与上述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音输入模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如上述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，上述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID，Radio Frequency Identification)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，上述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

图5是本发明的一些实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以***处理器(central processingunits，CPU)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。

服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作***1941，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当上述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行图2或图3所示的联想候选的处理方法。

一种非临时性计算机可读存储介质，当上述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行一种联想候选的处理方法，上述方法包括：依据当前用户针对候选类型的使用数据，确定所述候选类型对应的排序权重；依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对所述联想候选进行排序。

本发明实施例公开了A1、一种联想候选的处理方法，上述方法包括：

A2、根据A1所述的方法，所述确定所述候选类型对应的排序权重，包括：

依据用户针对候选类型的上屏次数、以及所述候选类型的选择概率，确定所述候选类型对应的排序权重。

A3、根据A2所述的方法，所述选择概率为预设值；或者

所述选择概率为依据所述候选类型的展示次数、以及网络用户针对所述候选类型的选择次数得到。

A4、根据A1至A3中任一所述的方法，所述对所述联想候选进行排序，包括：

依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对联想候选的得分进行调整，以得到所述联想候选的调整得分；

依据所述联想候选的调整得分，对所述联想候选进行排序。

A5、根据A4所述的方法，所述候选类型包括：非文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选的选择概率得到。

A6、根据A4所述的方法，所述候选类型包括：文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。

A7、根据A1至A3中任一所述的方法，所述候选类型包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型。

本发明实施例公开了B8、一种联想候选的处理装置，包括：

B9、根据B8所述的装置，所述排序权重确定模块，具体用于依据用户针对候选类型的上屏次数、以及所述候选类型的选择概率，确定所述候选类型对应的排序权重。

B10、根据B9所述的装置，所述选择概率为预设值；或者

B11、根据B8至B10中任一所述的装置，所述排序模块包括：

调整模块，用于依据联想候选所属候选类型对应的排序权重，对联想候选的得分进行调整，以得到所述联想候选的调整得分；

调整后排序模块，用于依据所述联想候选的调整得分，对所述联想候选进行排序。

B12、根据B11所述的装置，所述候选类型包括：非文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选的选择概率得到。

B13、根据B11所述的装置，所述候选类型包括：文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。

B14、根据B8至B10中任一所述的装置，所述候选类型包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型。

本发明实施例公开了C15、一种用于处理联想候选的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

C16、根据C15所述的装置，所述确定所述候选类型对应的排序权重，包括：

C17、根据C16所述的装置，所述选择概率为预设值；或者

C18、根据C15至C17中任一所述的装置，所述对所述联想候选进行排序，包括：

依据所述联想候选的调整得分，对所述联想候选进行排序。

C19、根据C18所述的装置，所述候选类型包括：非文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选的选择概率得到。

C20、根据C18所述的装置，所述候选类型包括：文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。

C21、根据C15至C17中任一所述的装置，所述候选类型包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型。

本发明实施例公开了D22、一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如A1至A7中一个或多个所述的联想候选的处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

以上上述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上对本发明所提供的一种联想候选的处理方法、一种联想候选的处理装置和一种用于处理联想候选的装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上上述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims

1.一种联想候选的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选类型对应的排序权重，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择概率为预设值；或者

4.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述对所述联想候选进行排序，包括：

依据所述联想候选的调整得分，对所述联想候选进行排序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述候选类型包括：非文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选的选择概率得到。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述候选类型包括：文本候选类型，所述得分为依据所述联想候选在上下文的条件下的出现概率得到。

7.根据权利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于，所述候选类型包括：文本候选类型、表情候选类型和符号候选类型。

8.一种联想候选的处理装置，其特征在于，包括：

9.一种用于处理联想候选的装置，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

10.一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如权利要求1至7中一个或多个所述的联想候选的处理方法。