KR101249663B1 - 사용자 입력의 예측 전환 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력을 다른 언어 또는 문자 집합으로 예측 전환하는 시스템들 및 방법들을 개시한다. 상기 방법은 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하는 단계, 및 근접 완성 모듈에 기초하여, 전환된 일부 사용자 입력의 근접 가능한 전환된 완성들을 연산하는 단계를 일반적으로 포함한다. 상기 전환 단계는 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 사전에 기초한다. 근접 완성 모듈은 데이터베이스, 또는 사용자 입력들의 데이터베이스 또는 그 부분 집합에 대해 통계적 분석을 수행하여 훈련된 모델이다. 사용자 입력들의 부분 집합은 특정 지리적 위치 또는 시간 주기 및/또는 사용자 또는 사용자의 현재 세션으로부터의 데이테베이스로부터 선택된다.
네트워크, 완성, 전환, 예측, 언어, 목적, 문자, 입력, 데이터베이스, 근접

Description

사용자 입력의 예측 전환 방법{PREDICTIVE CONVERSION OF USER INPUT}
본 발명은 일반적으로 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력을 다른 언어 또는 문자 집합으로 전환(Conversion)하는 것과 관련된다. 더 상세하게는, 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력을 다른 언어 또는 문자 집합으로 예측 전환하는 시스템들 및 방법들이 개시된다.
사용자가 키보드와 같은 비목적 언어 입력 장비들을 사용하여 컴퓨터 시스템에 텍스트를 직접 입력하는 것은 어렵거나 또는 불가능하다. 예를 들어, 사용자가 로마자 또는 알파벳 문자로 된 종래의 키보드를 사용하여 중국어, 일본어, 및 한국어(CJK)와 같은 비 로마자 기반 언어로 텍스트를 직접 입력하는 것은 어렵다. 대신에, 개별 전환 단계는 사용자의 알파벳 스트링(String) 입력을 목적 언어로 전환하는 전환 엔진에서 일반적으로 요구된다. 예를 들어, 중국어 텍스트를 입력하는 일반적 방법은 표음 입력, 예를 들어, 병음(Pinyin)을 사용한다. 병음은 알파벳 문자들을 사용하고 및 다음절 단어들의 형태로 나열된 어휘를 가진다. 병음 전환기는 병음으로 쓰여진 텍스트를 중국어로 전환할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 키보드 상의 로마자들을 사용하여 원하는 중국어 텍스트 입력의 병음식 표음 표현을 입력한다. 그리고나서, 병음 전환 엔진은 병음 입력을 중국어 텍스트로 전환한다. 적절한 중국어 텍스트는, 예를 들어, 워드 프로세싱(Processing) 애플리케이션(Application) 및/또는 검색 엔진과 같은 애플리케이션에 입력될 수 있다.
다른 예로서, 일본어 텍스트는 히라가나, 카타카나, 및 간지를 포함한 다양한 서로 다른 문자 집합들을 사용하여 표현될 수 있지만, 그 어느 것도 로마식 알파벳에 기초한 전형적인 ASCII 키보드를 사용하여 쉽게 입력할 수 없다. 일본어 텍스트를 입력하는 하나의 방법으로 표음, 일본어의 로마식-알파벳 표현인 로만지(Romanji)를 사용한다. 예를 들어, 사용자는 일본, 토쿠시마시에 있는 JustSystems 사의 이치타로(Ichitaro)와 같은 워드 프로세서(Processor)를 사용하여 로만지 텍스트 입력을 가타카나, 히라가나, 및/또는 간지로 전환할 수 있다. 그리고나서, 일본어 텍스트는, 예를 들어, 워드 프로세싱 애플리케이션 및/또는 검색 엔진과 같은 애플리케이션에 입력될 수 있다. 상업적으로 이용 가능한 전환 엔진 또는 프로그램의 다른 예로는 마이크로소프트의 다국어용 입력 방법 편집기(Input Method Editors)가 있다.
하지만, 전환 프로그램들은 일반적으로 사용자가 텍스트 입력의 전체 표현을 입력할 것을 요구한다. 추가적으로, 그러한 전환 프로그램들은 대체로 일측의 표음 로마식 표현과 타측의 모국어 또는 목적 텍스트 언어 사이에서 일대일 전환이 아니기 때문에 사용자가 사용하기 힘들다. 대신에, 사용자에 의해 입력된 대부분의 로마식 표현 입력은 모호하다. 다시 말해서, 대부분의 로마식 표현 사용자 입력들에 있어서, 전환 프로그램에 의해 만들어질 수 있는 하나 이상의 모국어 전환이 있다. 따라서, 전환 프로그램은, 예를 들어, 확률 순서로, 개별 윈도우 또는 드롭다운(Drop-down) 목록에서 다수의 가능한 전환들을 나열한다. 전환 엔진 및/또는 사용자는 가장 좋은 또는 정확한 전환을 선택할 수 있다. 명백하게, 사용자가 그러한 입력 방법을 사용하기 힘들고 시간이 많이 소요되는 이유 중 적어도 일부는 모호한 로마식 표현 사용자 입력이기 때문이다.
비목적 입력 언어 또는 문자 집합을 사용하여 입력 텍스트를 입력하고, 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환하는 더 효율적이고 및 사용자 친화적인 방법이 필요하다.
본 발명은 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력을 다른 언어 또는 문자 집합으로 전환하는 예측 전환 시스템들 및 방법들을 개시한다. 본 발명은 과정, 장치, 시스템, 장비, 방법, 또는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 프로그램 명령어들이 광 또는 전자 통신 회선들 상으로 전송되는 컴퓨터 네트워크를 포함하는 다양한 방식으로 구현될 수 있음이 이해된다. 본 발명의 여러 창조적 실시예를 이하에서 설명한다.
본 발명의 방법은 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하는 단계; 근접(Likely) 완성 모듈(Module)에 기초하여, 전환된 일부 사용자 입력의 근접 가능한(Likely Possible) 전환된 완성들을 연산하는 단계로서, 가능한 완성은 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 연산 단계; 및 하나 이상의 가능한 근접 가능한 전환된 완성들을 출력하는 단계를 포함한다. 전환 단계는 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 사전에 기초한다. 근접 완성 모듈은 사용자 입력들의 데이터베이스 또는 그 부분 집합이거나 또는 사용자 입력들의 데이터베이스 또는 그 부분 집합에 대한 통계적 분석을 수행함으로써 훈련된 모델이다. 사용자 입력들의 부분 집합은 미리 결정된 지리적 위치 또는 시간 주기 및/또는 사용자 또는 현재 세션(Session)으로부터의 사용자 입력들로부터 선택된다. 본 발명의 방법은 다수의 근접 완성 모듈들로부터 근접 완성 모듈을 선택하는 단계도 포함한다.
다른 실시예에서, 예측 전환 시스템은 일반적으로 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력으로부터 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 전환된 일부 사용자 입력을 생성하고, 근접 완성 모듈과 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 사전에 기초하여 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 전환된 일부 사용자 입력의 근접 가능한 완성들을 연산하도록 설정된 예측 전환 엔진을 포함한다. 사전은 예측 전환 엔진이 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하는 것을 용이하게 한다.
다른 실시예에서, 컴퓨터 시스템과 접속되어 사용하기 위한 컴퓨터 프로그램 장치는 컴퓨터 프로세서 상에서 실행 가능한 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함하고, 상기 명령어들은 일부 사용자 입력을 수신하는 단계로서, 상기 일부 사용자 입력은 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 상기 수신 단계; 전환된 일부 사용자 입력을 생성하기 위해 일부 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환하는 단계; 근접 완성 모듈에 기초하여, 전환된 일부 사용자 입력의 적어도 하나의 근접 가능한 완성을 연산하는 단계로서, 상기 가능한 완성은 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 상기 연산 단계; 및 적어도 하나의 가능한 근접 가능한 전환된 완성을 출력하는 단계를 일반적으로 포함한다.
본 발명의 이러한 및 다른 특성들과 장점들은 이하에서 상세한 설명 및 본 발명의 예시적 원리들을 도시하는 도면들을 참조하여 더 상세하게 제시된다.
본 발명은 유사한 참조 번호들이 유사한 구성 요소를 가리키는 첨부 도면들과 함께 이하의 상세한 설명에 의해 쉽게 이해된다.
도 1은 예측 사용자 입력 전환 시스템이 구현된 예시적 정보 탐색 시스템의 블록 다이어그램이다.
도 2는 예시적 예측 사용자 입력 전환 시스템을 구현하기 위한 도 1에 도시된 클라이언트(Client) 또는 서버와 같은 예시적 연산 시스템 또는 장비의 블록 다이어그램이다.
도 3은 예시적 예측 사용자 입력 전환 시스템을 더 상세히 도시한 블록 다이어그램이다.
도 4는 예측 사용자 입력 전환을 수행하기 위한 예시적 과정을 도시하는 순서도이다.
도 5는 예측 사용자 입력 전환기를 위한 근접 완성 모듈을 훈련시키기 위한 예시적 과정을 도시하는 순서도이다.
본 발명은 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력을 다른 언어 또는 문자 집합으로 예측 전환하는 시스템 및 방법을 개시한다. 예측 전환은 일반적으로 사용자 텍스트 입력의 예측 완성 및 비목적 언어 또는 문자 집합 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 예측 전환하는 것 모두를 말한다. 예를 들어, 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 입력 A는 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 X로 전환되고 및 XYZ로 예측 완성된다. 대체적으로, 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 입력 A는 ABC로 예측 완성되고 및 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 XYZ로 전환된다. 이하의 설명을 통해 당업자는 본 발명을 실행 및 사용 가능하다. 특정 실시예들 및 애플리케이션들에 대한 설명은 오직 예시로서 제공되며, 다양한 변경이 당업자에게 자명하다. 본 출원에서 정의된 일반 원리들은 본 발명의 핵심 및 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다른 실시예들 및 애플리케이션들에 적용된다. 따라서, 본 발명은 본 출원에 개시된 원리들 및 특징들과 일치하는 다수의 대체예, 수정들 및 균등물들을 포함하는 최광의 범위로 이해된다. 명확히 하기 위해서, 본 발명과 관련된 기술 분야에서 공지된 기술적 요소와 관련된 상세한 내용은 본 발명을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세하게 설명되지는 않았다.
하나의 언어 또는 형식으로 된 사용자 입력을 다른 언어 또는 형식으로 예측 전환하기 위한 시스템들 및 방법들은 사용자들이 비목적 언어 입력 방법들 또는 키보드와 같은 장비들을 사용하여 컴퓨터 시스템에 텍스트를 입력하는 것을 용이하게 한다. 예를 들어, 예측 사용자 입력 전환 시스템들 및 방법들은 사용자가 로마식 또는 알파벳 문자로 된 종래 키보드를 사용하여 중국어, 일본어, 및 한국어(CJK)와 같은 비 로마식 기반 언어들로 된 텍스트를 입력하는 것을 용이하게 하도록 적응된다. 사용자는 표음 입력(예를 들어, 병음 또는 로만지)인 제 1 언어 또는 문자 집합으로 된 부분 입력(예를 들어, 단어 또는 문자의 일부 표현)을 입력하고, 예측 전환 시스템은 이 입력을 목적 언어 또는 문자 집합(예를 들어, 중국어 문자 또는 카타카나, 히라가나, 및/또는 간지)로 예측 전환하고, 하나 이상의 예측 추천 전환들을 사용자에게 제시한다. 본 출원에 제시된 도시예들에 설명된 것처럼, 예측 전환 시스템들 및 방법들은 사용자의 알파벳 스트링 검색 입력을 목적 언어로 예측 전환하기 위한 검색 엔진 또는 정보 탐색 시스템에서 구현된다. 예측 전환된 사용자 입력은, 예를 들어, 관련 문서들을 검색하기 위해 사용된다. 하지만, 예측 전환 시스템들 및 방법들은 텍스트 입력을 요구하는 워드 프로세싱 애플리케이션 또는 다른 애플리케이션들과 같은 다양한 다른 적절한 애플리케이션들에서 구현됨이 이해된다.
도 1은 예측 사용자 입력 전환 시스템이 구현된 예시적 정보 탐색 시스템(100)의 블록 다이어그램이다. 시스템(100)은 네트워크(106)를 거쳐 다수의 서버들(104,105)에 연결된 다수의 클라이언트 장비들(102)을 포함한다. 클라이언트 장비들(102)은 사용자 입력을 수용하고, 및 네트워크(106)를 통해 다른 시스템들(102,104,105)로부터 수신된 정보를 디스플레이하기 위한 브라우저(110,Browser)를 포함한다. 서버들(104,105)은 네트워크(106)를 통해 송신된 사용자 쿼리(Query)들을 수용하고, 문서들의 데이터베이스를 검색하며, 및 결과들을 사용자에게 되돌려주기 위한 검색 엔진(112)을 포함한다. 네트워크(106)는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), VPN(Virtual Private Network), PSTN(Public Switched Telephone Network)과 같은 전화 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 또는 네트워크들의 결합을 포함한다. 단순히 도시를 위한, 도 1에 도시된 정보 탐색 시스템(100)은 3 개의 클라이언트 장비들(102) 및 네트워크(106)를 거쳐 연결된 2 개의 서버들(104,105)을 포함한다. 하지만, 경험으로 더 많은 또는 더 적은 클라이언트 장비들, 서버들, 및/또는 일부 클라이언트 장비들도 서버의 적어도 일부 기능을 수행하고 및 일부 서버들도 클라이언트의 적어도 일부 기능들을 수행하는 네트워크들이 있음이 이해된다.
도 2는 예측 사용자 입력 전환 시스템을 구현하기 위해 도 1에 도시된 클라이언트(102) 또는 서버(104,105)와 같은 예시적 연산 시스템 또는 장비(200)의 블록 다이어그램이다. 실시예에서, 시스템(200)은 개인용 컴퓨터, 랩톱, 메인프레임(Mainframe), PDA(Personal Digital Assistant), 휴대폰, 및/또는 동종물과 같은 컴퓨터 장비를 포함한다. 시스템(200)은 전형적으로 프로세서(202), 메모리(204), 사용자 인터페이스(206), 착탈가능한(Removable) 저장 미디어(208)를 수용하기 위한 입력/출력 포트(207), 네트워크 인터페이스(210), 및 상기한 요소들을 연결하기 위한 버스(212)를 포함한다.
시스템(200)의 동작은 전형적으로 메모리(204)에 저장된 프로그램들의 지침 하에서 동작하는 프로세서(202)에 의해 제어된다. 메모리(204)는 고속 RAM, 및 ROM, 자기 디스크, 디스크 어레이(Array), 및/또는 테이프 어레이 같은 비휘발성 메모리와 같은 컴퓨터 판독 가능 미디어의 몇 가지 조합을 일반적으로 포함한다. 입력/출력 포트(207)는 플로피 디스켓, CD-ROM, DVD, 메모리 카드, 자기 테잎, 또는 동종물과 같은 컴퓨터 판독 가능 미디어를 수용하기 위한 디스크 드라이브 또는 메모리 슬롯(Slot)을 포함한다. 사용자 인터페이스(206)는, 예를 들어, 정보를 입력하기 위한 키보드, 마우스, 펜, 또는 음성 인식 메카니즘, 및 정보를 사용자에게 제시하기 위한 디스플레이, 프린터, 스피커, 및/또는 동종물과 같은 하나 이상의 메카니즘들을 포함한다. 네트워크 인터페이스(210)는 전형적으로 유선, 무선, 광, 및/또는 다른 연결을 거쳐 시스템(200)과 다른 시스템들(및/또는 네트워크들,220) 사이의 연결을 제공 가능하다.
이하에서 더 상세히 설명될 것처럼, 시스템(200)은 하나의 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 텍스트 입력들을 다른 언어 또는 문자 집합으로 예측 전환을 수행하도록 설정된다. 이러한 동작들은 전형적으로 메모리(204)와 같은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하는 프로세서(202)에 대응하여 수행된다. 소프트웨어 명령어들은 데이터 저장 장비(208)와 같은 다른 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 다른 장비들로부터 네트워크 인터페이스(210) 또는 입력/출력 포트(207)를 거쳐 메모리(204)에서 판독된다. 도 2에 도시된 것처럼, 메모리(204)는 시스템(200)의 동작을 제어하고 및 이하에서 상세히 설명될 예측 전환, 최적 검색 및 탐색 기술들을 수행하기 위한 다양한 프로그램들 및 모듈들을 포함한다. 예를 들어, 메모리(204)는 예측 사용자 입력 전환 애플리케이션(229), 사용자 입력 데이터베이스(230), 및 소스(비목적) 언어를 목적 언어로 매핑하는 사전(231)을 포함한다. 소스 언어를 목적 언어로 매핑하는 사전(231)은 예측 사용자 입력 전환 애플리케이션(229)이 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력들을 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환하는 것을 용이하게 한다.
시스템(200)이, 예를 들어, 도 1에 도시된 서버(105)와 같은, 검색 엔진을 위한 서버라면, 메모리(204)는 문서 데이터베이스 및 대응 색인(232)을 포함한다. 문서 데이터베이스(232)는 웹 전집(Corpus)이고 및 사용자 입력 데이터베이스(230)는 쿼리 로그이다. 메모리(204)는 사용자 인터페이스(206)를 거쳐 수신된 쿼리 및/또는 네트워크(220)를 통해 사용자로부터 원격 수신된 쿼리에 기초하여 문서 데이터베이스(232)를 검색하기 위한 쿼리 검색 엔진(233)도 포함한다. 도 2에 도시된 것처럼, 메모리(204)는 이하에서 상세히 설명할 기술들을 사용하여 사용자 쿼리 입력들을 예측 전환하기 위한 하나 이상의 프로그램들, 및 사용자 인터페이스(206)를 동작시키기 위한 및/또는 웹 페이지들을 네트워크를 통해 원격 사용자들에게 서비스하기 위한 사용자 인터페이스 애플리케이션(234)을 포함한다. 비록 도 2는 우선적으로 소프트웨어에 기초한 시스템을 도시하지만, 다른 실시예들에서는 전용 회로가 본 발명에 따르는 과정들을 구현하기 위한 소프트웨어 명령어들을 대신하여, 또는 조합하여 사용됨이 이해된다. 따라서, 본 발명은 하드웨어 및 소프트웨어의 특정 조합에 한정되지 않는다.
본 발명의 시스템들 및 방법들은 도 1 및 도 2에 도시된 구성요소들의 일부가 없는 및/또는 도시되지 않은 다른 구성요소들이 있는 장비들 및/또는 구조들로 개시될 수 있음이 이해된다. 따라서, 도 1 및 도 2는 도시의 목적으로 제공되고, 본 발명의 범위를 한정하기 않음이 이해된다. 예를 들어, 도시의 목적으로, 시스 템(200)은 개인용 컴퓨터 또는 네트워크 서버와 같은 단일, 범용 연산 장비로서 기술되지만, 다른 실시예들에서 시스템(200)은 분산된 연산 기술들을 사용하여 함께 동작하는 하나 이상의 그러한 시스템들을 포함한다. 그러한 실시예들에서, 도 2에 기술된 구성요소 기능의 일부 또는 모두는 다중 시스템의 다수 위치에 전개되고 및/또는 다수 집단(Party)들에 의해 동작된다. 예를 들어, 예측 사용자 입력 전환 애플리케이션(229), 및 사용자 입력 데이터베이스(230)와 소스(입력)언어를 목적 언어로 매핑하는 사전(231)을 포함하는 애플리케이션의 관련 구성요소들은 문서 데이터베이스(232)가 호스트(Host)되는 시스템과 개별적인 시스템 상에서 구현된다. 예측 사용자 입력 전환 애플리케이션(229)은, 일부 실시예들에서, 서버보다는 클라이언트 상에서 실행된다. 도 1 및 도 2에 도시된 도면들에 대하여 본 발명의 원리를 벗어나지 않는 한도 내에서 많은 유사한 변형들이 만들어 질 수 있음은 명백하다.
상기한 것처럼, 도 1 및 도 2에 도시된 시스템들은 일부 사용자 입력의 예측 전환을 용이하게 하기 위해 사용될 수 있다. 도 3은 예측 사용자 입력 전환 시스템(250)을 도시하는 블록 다이어그램이다. 도시된 것처럼, 예측 사용자 입력 전환 시스템(250)은 소스(비목적) 언어를 목적 언어로 매핑하는 사전(231) 및 사용자 입력 데이터베이스(230)와 통신하는 예측 사용자 입력 전환 엔진(229)을 포함한다. 예측 사용자 입력 전환 엔진(229)은 근접 완성을 위한 모듈(235)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 근접 완성을 위한 모듈(235)은 사용자 입력 또는 그 부분 집합의 데이터베이스이다. 다른 예로서, 모듈은, 예를 들어, 사용자 입력 데이터베이스(230; 예를 들어, 쿼리 로그), 또는 그 부분 집합을 사용하여 훈련된 모델이다. 근접 완 성 모듈(235)은 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 근접 완성된 입력 스트링들 및 그에 대응하는 확률들을 제공한다.
도 4는 예측 사용자 입력 전환을 수행하기 위한 과정(260)을 도시하는 순서도이다. 과정(260)은 예를 들어, 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 각각의 문자, 단어, 또는 문구에 대한 주어진 세션에서 일련의 사용자 입력들에 대하여 반복될 수 있다. 블록(262)에서, 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 적어도 일부 사용자 입력, 예를 들어, 접두사가 수신된다. 상기한 것처럼, 일부 사용자 입력은 목적 언어 또는 문자 집합(예를 들어, 중국 문자)과는 다른 제 1 비목적 언어 또는 문자 집합(예를 들어, 로마식 또는 알파벳 문자)으로 되어 있다. 예측 전환 엔진은 블록(264 및 266)에서 일부 사용자 입력을 사용하여 예측 전환의 수행을 시도한다. 더 상세하게는, 블록(264)에서, 제 1 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력이 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 가능한 전환들을 생성하기 위해 사용된다. 예를 들어, 제 1 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 사전이 블록(264)의 수행에 사용된다. 블록(266)에서, 일부 사용자 입력의 가능한 전환들의 가능한 완성들이 생성된다. 주목할 점은 블록(266)에서, 예측 전환 엔진은 또한 완성된 예측들에 대하여, 예측 전환들의 확률에 기초하여 등급을 매긴다는 것이다. 확률은 사용자 입력들, 예를 들어, 쿼리 로그의 데이터베이스에 기초하여 결정되고, 이는 이하에서 보다 상세하게 설명한다. 특히, 근접 완성 모듈은 블록(266)의 수행에 사용될 수 있다.
도시된 예에서, 과정은 먼저 블록(264)에서 목적 언어 또는 문자 집합에 대한 일부 사용자 입력의 가능한 전환들을 생성하고, 다음으로 블록(266)에서 전환된 일부 사용자 입력의 가능한 완성들을 생성한다. 블록(266)은 블록(264)보다 앞서 수행될 수 있음이 이해된다. 특히, 과정(260)은 블록(266)에서 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력의 가능한 완성들을 생성하고, 블록(264)에서 가능한 완성들을 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환한다. 다른 예로서, 블록(264 및 266)은 단일 통합 예측 전환 과정으로 결합된다. 특히, 과정(260)은 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 일부 사용자 입력을 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 예측 전환으로 매핑하는 것을 포함하는 통합 예측 전환 데이터 구조 또는 데이터베이스를 사용한다. 데이터베이스는 매핑을 위한 빈도(Frequncy) 또는 다른 통계적 또는 확률적 정보도 포함한다. 그러한 구성에 있어서, 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 사전은 예측 전환 데이터베이스로 통합된다.
하나 이상의 파라미터들이 블록(264 및 266)의 동작(또는 상기한 그 변형들)에 영향을 미치기 위해 사용된다. 예를 들어, 하나의 파라미터는 더 긴 또는 더 짧은 예측 완성들을 위한 선호도를 나타낸다. 각각의 파라미터는 시스템 또는 과정에 의해 자동으로 설정되거나, 기본 값으로 설정되거나, 및/또는 사용자에 의해 설정된다.
주목할 점은 예측 전환 엔진은, 일부 실시예들에서, 사용자가 하나 이상의 예측 전환들을 생성하기에 충분한 일부 입력을 입력하면 예측 전환 엔진이 예측 전환을 수행하기 위해, 사용자가 입력할 때 블록(262)에서 일부 사용자 입력의 정도를 쌍방향으로 감시한다는 점이다. 예를 들어, 사용자 입력이 병음이면, 예측 전환 엔진이 예측 전환들을 생성하기 전에 사용자는 적어도 하나의 중국어 문자를 위한 병음을 입력한다. 언제 사용자 입력이 의미있는 및/또는 유용한 예측 전환들을 생성하기에 충분한가의 결정은, 예를 들어, 특정 사용자 입력, 및 일부 사용자 입력의 가능한 전환들의 확률 및/또는 가능한 전환들의 가능한 완성들의 확률에 기초한다.
다음으로, 블록(268)에서, 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 하나 이상의 예측 전환들이 사용자에게 출력된다. 실시예에서, 예측 전환들의 확률에 기초한 상위 N 개(예를 들어, 5 개) 예측 전환들의 집합이 사용자에게 출력된다. 다른 실시예에서, 가장 높은 확률의 예측 전환만이 사용자에게 출력된다. 사용자에게 출력되는 예측 전환의 수는 예측 전환들의 확률에 기초하여 동적으로 결정된다. 예를 들어, 예측 전환 엔진은, 예를 들어, 최근접 예측 전환이 미리 결정된 임계치보다 큰 확률 및/또는 미리 결정된 다수의 다음 근접 예측 전환보다 큰 확률을 갖는 경우에만 최근접 예측 전환을 출력하도록 설정된다. 결정 블록(270)에서, 사용자가 사용자에게 출력되는 예측 전환들 중 하나를 선택하면, 선택된 예측 전환은 사용자가 원하는 전환으로 채택되고, 예측 사용자 입력 전환을 위한 과정(260)이 완료된다. 하지만, 사용자가 결정 블록(270)에서 블록(268)의 예측 전환 출력으로부터 선택을 결정하지 않으면, 과정(260)은 블록 (272)에서 사용자 입력을 더 수신하도록 계속되고, 추가적인 사용자 입력이 예측 전환을 수행하기 위하여 예측 사용자 입력 전환 엔진에 의해 사용될 수 있다. 과정(260)은 추가적인 사용자 입력을 사용하여 예측 전환을 수행하기 위한 블록(264)으로 되돌아간다.
상기한 것처럼, 예측 전환들의 확률은 근접 완성 모듈을 사용하여 예측 전환 엔진에 의해 연산된다. 일부 실시예들에서, 근접 완성을 위한 모듈은 수동으로 생성되거나 또는 미리 결정된다. 더 전형적으로, 근접 완성 모듈은 사용자 입력들의 데이터베이스 및 그에 대응하는 완성된 전환들을 사용하여 훈련된 근접 완성 모델이다. 근접 완성을 위한 데이터베이스는 애플리케이션 및/또는 사용자를 위해 적절하게 제작된다. 예를 들어, 텍스트를 검색 엔진에 입력하는 사용자를 위해, 예측 전환들의 확률은 모든 사용자들을 위한 쿼리 로그, 또는 동일한 또는 유사한 지리적 위치 및/또는 동일한 또는 유사한 시간 주기에 있는 사용자들을 위한 쿼리 로그를 사용하여 연산된다. 다른 실시예로서, 예측 전환 엔진은 사용자의 고유한 입력들 또는 검색들, 예를 들어, 사용자의 현재 검색 세션 또는 사용자의 과거 검색 세션들만을 사용하여 개인화된다.
도 5는 예측 사용자 입력 전환기를 위한 근접 완성의 모듈을 생성하기 위한 예시적 과정(280)을 도시하는 순서도이다. 블록(282)에서, 목적 언어 또는 문자 집합으로 된 사용자 입력들의 로그는 사용자 입력 데이터베이스를 구축하기 위해 유지된다. 상기한 것처럼, 사용자 입력 데이터베이스는 검색 엔진과 관련된 쿼리 또는 검색 로그들이다. 데이터베이스는 예측된 완성 전환들의 근접도(Likelihood) 결정을 용이하게 한다. 블록(284)에서, 사용자 데이터베이스 또는 그 부분 집합은 근접 완성 모듈을 생성하기 위해 사용된다. 특히, 사용자 데이터베이스의 부분 집합은 특정 특징들이 있는 모듈 생성하기 위해, 예를 들어, 애플리케이션 및/또는 사용자에게 적절한 모듈을 제작하기 위해 선택된다. 예를 들어, 사용자 데이터베이스 의 부분 집합은 특정 시간 주기로부터, 특정 지리적 위치의 사용자들로부터, 동일한 사용자로부터, 특정 세션에 있는 동일한 사용자로부터, 및/또는 다양한 다른 적절한 기준으로부터 수집된 입력들에 기초하여 선택된다. 블록(286)에서, 근접 입력 스트링 및 근접 완성의 모듈(예를 들어, 검색)은 블록(284)에서 선택된 데이터베이스 또는 그 부분 집합에 대한 통계적 분석을 수행함으로써 생성된다. 근접 완성 모듈을 훈련하기 위한 과정은 데이터베이스가 업데이트됨에 따라 주기적으로 수행되고, 및/또는 애플리케이션 및/또는 사용자에게 적절한 각각의 모델을 제작하기 위해 다양한 모델들을 생성하도록 반복된다.
상기한 것처럼, 예측 전환 엔진은 검색 엔진으로 통합될 수 있다. 통합은 다양한 방식으로 이루어진다. 예를 들어, 예측 전환 엔진은 검색 엔진 서버의 일부로 구현되어, 사용자는 예를 들어, 로마식 표현에 있어서 접두사 또는 다른 일부 쿼리만을 입력하고, 서버는 일부 쿼리를 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환하고 하나 이상의 전환의 근접 완성을 생성한다(또는, 상기한 것처럼, 일부 쿼리의 근접 완성을 생성하고 근접 완성을 목적 언어 또는 문자 집합으로 전환함). 서버는 사용자가 검색을 수행하기 위해 선택할 수 있는 최근접 완성 전환들의 목록, 예를 들어, 5 개 혹은 10 개의 최근접 완성 전환들의 목록을 되돌려준다. 대안적으로 또는 추가적으로, 서버는 최근접 완성 전환에 기초하여 검색을 수행하고 검색 결과들을 사용자에게 되돌려줄 수 있다.
서버 측에 예측 전환 엔진을 제공하는 대신에, 예측 전환 엔진은 사용자의 클라이언트 프로그램 예를 들어, 웹 브라우저와 같은 인터페이스 애플리케이션을 위한 툴바와 같은 클라이언트 측에서 유사하게 구현될 수 있다. 그러한 구성에 있어서, 사용자는 로마식 문자로 된 쿼리와 같은 일부 입력을 시작하고, 및 클라이언트 측 예측 전환 엔진은 사용자의 입력을 감시하고 사용자가 충분한 양의 정보를 제공할 때 하나 이상의 가능한 완성된 전환들을 연산한다. 대안적으로, 사용자는 입력을 하고, 및 수동으로 또는 다른 방식으로 예측 전환 엔진이 하나 이상의 가능한 완성된 전환들을 예측 연산하도록 한다. 예를 들어, 출력이 팝업 윈도우 또는 드롭다운 목록으로 제공되면, 그로부터 사용자는 가능한 완성된 전환들 중 하나를 선택한다.
명백하게, 예측 전환 엔진 또는 시스템은, 서버 측 또는 클라이언트 측에 설치된 경우 모두, 사용자가 비목적 언어로 된 원하는 입력의 일부 표현만을 입력하도록 함으로써 사용자의 입력을 용이하게 한다. 다시 말해서, 사용자는 시작 문자열, 접두사, 또는 비목적 언어로 된 원하는 입력의 다른 일부 표현만을 입력하면 되고 예측 전환 시스템이 목적 언어로의 전환뿐만 아니라 전환된 일부 입력의 예측 완성까지 수행한다.
본 발명의 예시적 실시예들이 설명 및 도시되었지만, 이들은 단순히 도시하기 위한 것이고 본 발명의 핵심 및 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 이 실시예들에 대한 수정들이 가해질 수 있음이 이해된다. 따라서, 본 발명의 범위는 보정될 이하의 청구항들에 의해서만 정의됨을 의도하고, 각각의 청구항은 본 발명의 실시예로서 특정 실시예들의 설명에 명확하게 포함된다.

Claims (32)

  1. 일부 사용자 입력(partial user input)을 예측 전환하는 방법으로서,
    상기 일부 사용자 입력을 사용자로부터 수신하는 단계로서, 상기 일부 사용자 입력은 비목적(Non-target) 언어 또는 문자 집합으로 되고, 상기 비목적 언어 또는 문자 집합은 로마자로 표현되는 상기 수신 단계;
    상기 일부 사용자 입력의 적어도 하나의 가능한 전환된 완성을 생성하기 위해, 상기 일부 사용자 입력의 예측 전환을 근접 완성 모듈(likely completions module)에 기초하여 수행하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 가능한 전환된 완성은 목적 언어 또는 문자 집합으로 되고, 상기 목적 언어 또는 문자 집합은 비로마자(non-Roman characters)로 표현되는 상기 수행 단계; 및
    상기 적어도 하나의 가능한 전환된 완성(possible converted completion) 중 하나 이상을 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 수행 단계는
    로마자의 상기 일부 사용자 입력을 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하는 단계로서, 상기 전환된 일부 사용자 입력은 로마자의 상기 사용자 입력으로 표현되는 제1 비로마자인 상기 전환 단계;
    비로마 문자의 상기 전환된 일부 사용자 입력으로부터 가능한 완성들을 생성하는 단계로서, 각 가능한 완성은 상기 제1 비로마자와 제2 비로마자를 포함하고, 상기 제1 비로마자는 상기 제2 로마자에 대한 접두사(prefix)이고, 상기 제2 비로마자는 상기 일부 사용자 입력으로 표현되지 않는 비로마자인 상기 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 수행 단계는 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑(Mapping)하는 사전에 더 기초하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    사용자 입력들의 데이터베이스에 기초하여 상기 근접 완성 모듈을 훈련하는(Training) 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들은 상기 목적 언어 또는 문자 집합 및 상기 비목적 언어 또는 문자 집합 중 하나로 된 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 훈련 단계는 상기 일부 사용자 입력들의 근접 완성들을 결정하기 위해, 상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들의 적어도 일부분에 대해 통계적 분석을 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자가 하나 이상의 예측 전환을 생성하기에 충분한 일부 입력을 입력할 때, 상기 예측 전환을 수행하기 위해, 상기 사용자가 상기 입력들을 입력할 때 상기 일부 사용자 입력의 한도(extent)를 모니터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 훈련 단계는 상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들의 부분 집합에 기초하고, 상기 사용자 입력들의 상기 부분 집합은 지리적 위치, 시간 주기, 및 상기 일부 사용자 입력이 수신된 상기 사용자 중 적어도 하나와 관련되는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    다수의 근접 완성 모듈로부터 상기 근접 완성 모듈을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 일부 사용자 입력은 검색 엔진에 대한 일부 사용자 쿼리인 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 가능한 전환된 완성들의 확률에 기초하여, 가능한 전환된 완성들의 부분 집합을 선택하는 단계를 더 포함하고, 상기 출력 단계는 상기 가능한 전환된 완성들의 상기 부분 집합을 출력하는 것을 특징으로 하는 일부 사용자 입력을 예측 전환하는 방법.
  10. 예측 전환 시스템으로서,
    일부 사용자 입력의 적어도 하나의 가능한 전환된 완성을 생성하기 위해, 비목적 언어 또는 문자 집합으로 된 상기 일부 사용자 입력의 예측 전환을 근접 완성 모듈에 기초하여 수행하도록 설정된 예측 전환 실행 모듈로서, 상기 적어도 하나의 가능한 전환된 완성은 목적 언어 또는 문자 집합으로 되고, 상기 비목적 언어 또는 문자 집합은 로마자로 표현되고, 상기 목적 언어 또는 문자 집합은 비로마 문자로 표현되는 상기 예측 전환 실행 모듈; 및
    목적 언어 또는 문자 집합에 대한 비목적 언어 또는 문자 집합의 매핑들을 포함하는 매핑 모듈로서, 상기 예측 전환 실행 모듈이 상기 비목적 언어 또는 문자 집합을 상기 목적 언어 또는 문자 집합으로 용이하게 전환하도록 하는 상기 매핑 모듈을 포함하고,
    상기 매핑 모듈을 이용하여, 상기 예측 전환 실행 모듈은 로마자의 상기 일부 사용자 입력을 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하고 ―상기 전환된 일부 사용자 입력은 로마자의 상기 사용자 입력으로 표현되는 제1 비로마자임―, 비로마 문자의 상기 전환된 일부 사용자 입력으로부터 가능한 완성들을 생성하고, 각 가능한 완성은 상기 제1 비로마자와 제2 비로마자를 포함하고, 상기 제1 비로마자는 상기 제2 비로마자에 대한 접두사이고, 상기 제2 비로마자는 상기 일부 사용자 입력으로 표현되지 않는 비로마자인 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    사용자 입력들의 데이터베이스에 기초하여 상기 근접 완성 모듈을 훈련하도록 설정된 훈련 실행 모듈(training execution module)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들은 상기 목적 언어 또는 문자 집합 및 상기 비목적 언어 또는 문자 집합 중 하나로 된 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 훈련 실행 모듈은 상기 일부 사용자 입력들의 근접 완성들을 결정하기 위해, 상기 데이터 베이스에 있는 상기 사용자 입력들의 적어도 일부분에 대해 통계적 분석을 수행하도록 더 설정되고,
    상기 예측 전환 실행 모듈은 상기 사용자가 하나 이상의 예측 전환을 생성하기에 충분한 일부 입력을 입력할 때, 예측 전환을 수행하기 위해, 상기 사용자가 상기 입력들을 입력할 때 상기 일부 사용자 입력의 한도를 모니터링하는 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 훈련 실행 모듈은 상기 데이터 베이스에 있는 상기 사용자 입력들의 부분 집합에 기초하여 상기 근접 완성 모듈을 훈련하도록 더 설정되고, 상기 사용자 입력들의 상기 부분 집합은 지리적 위치, 시간 주기, 및 사용자 중 하나 이상과 관련된 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  15. 청구항 10에 있어서,
    상기 예측 전환 실행 모듈은 다수의 근접 완성 모듈로부터 상기 근접 완성 모듈을 선택하도록 더 설정된 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  16. 청구항 10에 있어서,
    상기 일부 사용자 입력은 검색 엔진에 대한 일부 사용자 쿼리인 것을 특징으로 하는 예측 전환 시스템.
  17. 청구항 10에 있어서,
    상기 예측 전환 실행 모듈은 상기 가능한 전환된 완성들의 확률에 기초하여, 가능한 전환된 완성들의 부분 집합을 출력으로서 선택하도록 더 설정된 예측 전환 시스템.
  18. 컴퓨터 프로세서 상에서 실행가능한 명령어들이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령어들은,
    일부 사용자 입력을 수신하는 단계로서, 상기 일부 사용자 입력은 비목적 언어 또는 문자 집합으로 되고, 상기 비목적 언어 또는 문자 집합은 로마자로 표현되는 상기 수신 단계; 및
    상기 일부 사용자 입력의 적어도 하나의 가능한 전환된 완성을 생성하기 위해, 근접 완성 모듈에 기초하여 상기 일부 사용자 입력의 예측 전환을 수행하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 가능한 전환된 완성은 목적 언어 또는 문자 집합으로 되고, 상기 목적 언어 또는 문자 세트는 비로마자로 표현되는 상기 생성 단계를 포함하고,
    상기 예측 전환을 수행하는 단계는,
    로마자의 상기 일부 사용자 입력을 전환된 일부 사용자 입력으로 전환하는 단계로서, 상기 전환된 일부 사용자 입력은 로마자의 상기 사용자 입력으로 표현되는 제1 비로마자인 상기 전환 단계;
    비로마 문자의 상기 전환된 일부 사용자 입력으로부터 가능한 완성들을 생성하는 단계로서, 각 가능한 완성은 상기 제1 비로마자와 제2 비로마자를 포함하고, 상기 제1 비로마자는 상기 제2 로마자에 대한 접두사이고, 상기 제2 비로마자는 상기 일부 사용자 입력으로 표현되지 않는 비로마자인 상기 생성 단계; 및
    상기 적어도 하나의 가능한 전환된 완성 중 하나 이상을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 수행 단계는 비목적 언어 또는 문자 집합을 목적 언어 또는 문자 집합으로 매핑하는 매핑 모듈에 더 기초하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 청구항 18에 있어서,
    상기 명령어들은 사용자 입력들의 데이터베이스에 기초하여 상기 근접 완성 모듈을 훈련하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  21. 청구항 20에 있어서,
    상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들은 상기 목적 언어 또는 문자 집합 및 상기 비목적 언어 또는 문자 집합 중 하나로 된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  22. 청구항 20에 있어서,
    상기 훈련 단계는 전환된 일부 사용자 입력들의 근접 완성을 결정하기 위해, 상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력의 적어도 일부분에 대해 통계적 분석을 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 명령어들은 상기 사용자가 하나 이상의 예측 전환을 생성하기에 충분한 일부 입력을 입력할 때, 상기 예측 전환을 수행하기 위해, 상기 사용자가 상기 입력들을 입력할 때 상기 일부 사용자 입력의 한도를 모니터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  23. 청구항 20에 있어서,
    상기 훈련 단계는 상기 데이터베이스에 있는 상기 사용자 입력들의 부분 집합에 기초하고, 상기 사용자 입력들의 부분 집합은 지리적 위치, 시간 주기, 및 상기 일부 사용자 입력이 수신된 상기 사용자 중 적어도 하나와 관련된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  24. 청구항 18에 있어서,
    상기 명령어들은 다수의 근접 완성 모듈로부터 상기 근접 완성 모듈을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  25. 청구항 18에 있어서,
    상기 일부 사용자 입력은 검색 엔진에 대한 일부 사용자 쿼리인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  26. 청구항 18에 있어서,
    상기 명령어들은 상기 가능한 전환된 완성들의 확률에 기초하여, 가능한 전환된 완성들의 부분 집합을 선택하는 단계를 더 포함하고, 상기 출력 단계는 상기 가능한 전환된 완성들의 상기 부분 집합을 출력하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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