[发明专利]用于汇总内容的电子设备和方法

说明书

提供了一种示例电子设备以及一种用于汇总电子设备的内容的示例方法。该示例方法包括：在显示器上显示内容；基于接收到用于内容汇总的用户输入，将显示器上没有显示的内容区域之中的、与显示器上的检测到用户输入的位置对应的内容区域确定为内容汇总范围；根据内容的类型来汇总内容汇总范围内的内容；以及显示经汇总内容以及所显示的内容。该示例电子设备和示例方法可以通过使用基于规则的算法或人工智能(AI)算法来汇总内容。

技术领域

本公开总体上涉及一种用于汇总内容的电子设备和方法，并且更具体地，涉及一种汇总内容并提供经汇总内容以及所述内容的电子设备，以及一种相应的方法。

本公开总体上还涉及一种通过使用机器学习算法来模拟人脑的认知或判定功能的人工智能(AI)系统以及其应用。

背景技术

随着近来内容的增加，用户无法检查所有的内容。因此，期望为用户汇总内容使得用户可以检查更多的内容。

近来，已经开发出用于汇总内容的不同方法以便用户更快速且更方便地检查大量内容。然而，根据常规方法，不方便之处在于应汇总整个内容，或者用户应逐个地指定内容汇总范围。

此外，根据常规方法，不论内容的类型如何都要汇总内容，这降低了内容的可读性。

同时，近年来已经在各个领域中使用了实现人工智能的AI系统。一般来说，AI系统的特征在于，不同于现有的基于规则的智能系统，机器独立地学习、确定并变得更智能。在用户使用AI系统时，AI系统提供更好的识别率并且更好地理解用户的趣味和兴趣。就这点而言，现有的基于规则的智能系统正在被基于深度学习的AI系统代替。

AI技术包括机器学习(例如，深度学习)和使用机器学习的元素技术。

机器学习是指机器将用于其本身的输入数据分类并学习输入数据的特征的算法技术。元素技术是指通过使用诸如深度学习的机器学习算法来模拟人脑的认知或判定功能的技术，并且可以分成语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表示和操作控制领域。

AI技术可以应用于各种领域。语言理解是指用于识别、应用和处理人的口头/书面语言的技术，并且包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问答以及语音识别/合成。视觉理解是指用于识别和处理人类的视角中的对象的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解和图像改进。推理/预测是指用于确定信息并执行逻辑推理和预测的技术，并且包括基于知识/可能性的推理、优化预测、基于偏好的计划以及推荐。知识表示是指用于将人类经验信息处理成自动化知识数据的技术，并且包括知识构建(生成/分类数据)和知识管理(利用数据)。操作控制是指用于控制车辆的自动化驾驶和机器人的运动的技术，并且包括运动控制(导航、碰撞、驾驶)和操纵控制(行为控制)。

发明内容

【技术问题】

本公开的示例方面提供了一种根据用户输入来确定内容汇总范围并基于内容的类型来汇总所述内容汇总范围内的内容的电子设备，以及一种用于汇总电子设备的内容的方法。

【问题解决方案】

根据本公开的示例实施方式，一种用于汇总电子设备的内容的方法包括：显示内容；基于接收到用于内容汇总的用户输入，根据检测到用户输入的位置从显示器上没有显示的内容区域之中确定内容汇总范围；根据内容的类型来汇总内容汇总范围内的内容；以及将经汇总内容与该内容一起显示。

根据本公开的示例另一实施方式，一种电子设备包括：显示器；输入单元，其配置成接收用户输入；以及处理器，其配置成在显示器上显示内容，基于通过输入单元接收到用于内容汇总的用户输入，根据检测到用户输入的位置从显示器上没有显示的内容区域之中确定内容汇总范围；根据内容的类型来汇总内容汇总范围内的内容，以及控制显示器在该内容上显示经汇总内容。