[发明专利]粘贴数据的或涉及粘贴数据的改进有效

专利信息
申请号: 201280029038.0 申请日: 2012-06-14
公开(公告)号: CN103608779B 公开(公告)日: 2018-03-06
发明(设计)人: P-J·雷斯曼;T·皮尔森;J·米卡埃良;E·埃斯基;G·福尔诺尔斯 申请(专利权)人: 阿玛得斯两合公司
主分类号: G06F9/54 分类号: G06F9/54
代理公司: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所11038 代理人: 蒋世迅
地址: 法国*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 粘贴 数据 涉及 改进
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种方法和系统,用于尤其是但不排他地,在不同应用之间改进信息或数据的粘贴。

背景技术

在许多情况下,从一个地点复制数据或信息,并把它粘贴到另一个地点是普通的实践。这通常是在与计算机有关的环境中完成的,其中在不同应用、文件等等之间复制和粘贴数据。

在旅行行业中,颇大量的不同应用(application)存在于许多不同上下文中。例如在预订的情形下,可以有前台办公应用、中央办公应用、用于开票和支付的应用、或任何其他适当类型的应用。无论什么环境,应用都变得越来越综合化,且把数据从一个应用转移到另一个应用的需求继续增长。

内部系统可以在该系统的所有相关产品中,给予许多独立应用的无缝综合。然而,大多数系统必需与外部应用通信,并常常需要把来自外部应用的数据交换到内部应用,反之亦然。

在所有应用之间的完全综合不总是可能的,而人工作用或干预可能被要求。这常常能够意味着,用户必需进行大量的复制和粘贴操作,以在应用之间共享要求的信息。这样将要求系统使用剪贴板类型特征,提取从外部应用复制的数据,并把它粘贴进强化应用中,例如在特定文本区段中预填充确定的数字。

使用用于数据转移的粘贴功能,不是新的概念,且有许多不同产品做这种工作。例如,把文本数据从Microsoft Access Database粘贴进Microsoft Excel电子表格中是可能的。在另一个已知系统中,导入(import)文本格式的矢量图形用于计算机辅助设计程序是可能的。

这些已知系统使用粘贴功能,借助把图形表示粘贴进他们自己的用户接口中,把输入文本数据分析(parse)成为各种格式。然而,没有系统能在基于表格(form)的格式,诸如旅行行业中要求的那些格式的基础上,实现粘贴功能。

US6,192,380(INTEL公司)公开一种方法和系统,用于在与存储用户数据的数据库关联的网页的表格中,自动地填充。该系统包括:表格识别单元,用于确定数据输入是否要求表格;标记(tag)识别单元,用于确定哪一种数据被要求;匹配单元,用于在数据库中查找和检索匹配数据;以及学习子单元,用于根据由用户人工输入的数据,更新数据库。

US2006/0059274(IBM公司)公开一种方法,用于在与本机存储器存储的用户文本文件有关的网页的表格中,自动地填充。该系统包括:扫描模块,用于扫描被存储的文本文件,以鉴别文本标记;以及模式识别控制器,用于扫描网页的源代码,以鉴别该文本标记,并其后从存储的文本文件中检索匹配的文本标记。

上述专利和申请未能解决与不同应用之间的复制和粘贴功能有关的许多问题,这些问题例如在旅行行业可以遇到。

本发明的目的

本发明的目的,是要克服至少一些与现有技术相关联的问题。

本发明的又一个目的,是提供一种系统和方法,用于改进不同应用之间的粘贴功能。

发明内容

本发明提供一种如在所附权利要求书中阐明的方法和系统。

按照本发明的第一方面,是提供一种从源应用把文本和图形数据粘贴到目标应用(destination application)的方法,其中源应用和目标应用不是相同的;该方法包括步骤:鉴别该数据是文本还是图形数据类型,并且如果被鉴别为文本数据类型,则选择文本输入处理器(handler),而如果被鉴别为图形数据类型,则选择图形输入处理器;根据被鉴别的数据类型,使用文本或图形输入处理器,把该数据转换到用于粘贴的标准格式;确定用于粘贴的标准格式的数据的语义关系(semantics)以及该数据要被粘贴到的目标应用中的用户位置(location);根据被确定的数据的语义关系和目标应用中的用户位置,确定数据的哪些部分,要被粘贴到目标应用中的被确定的位置的哪些区域;以及把数据粘贴到目标应用的相应区域。

任选地,用户位置的确定,是通过使用上下文映像(context map)被执行的,该上下文映像识别用户已经在目标应用中选定的哪一页面(page)、屏蔽(mask)、屏面(panel)和/或区段(field)。

任选地,该方法还包括步骤:从建议引擎获得潜在地适合的粘贴操作的列表;根据数据的语义关系和目标应用中的用户位置,向用户呈现该列表,用于选择;以及按照用户的选择进行粘贴操作。

任选地,该方法还包括通过仿真学习机制(artificial learning mechanism),监控和处理用户的选择,以便适应由建议引擎维护的列表。

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