[发明专利]电子装置及其控制方法有效
| 申请号: | 201780078439.8 | 申请日: | 2017-03-09 |
| 公开(公告)号: | CN110100244B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
| 发明(设计)人: | 潘大铉;朴佑镇;李圭行;林尚谆;韩成元 | 申请(专利权)人: | 三星电子株式会社 |
| 主分类号: | G06F40/20 | 分类号: | G06F40/20;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 张军;于翔 |
| 地址: | 韩国京畿*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电子 装置 及其 控制 方法 | ||
1.一种用于支持个性化服务的电子装置,所述电子装置包括:
存储器,存储基于用户的词典;
输入器,被配置为接收句子的输入,其中,所述句子包括用户特定词语和通过基于神经网络的语言模型学习的至少一个词语;
处理器,被配置为:
通过执行以下操作基于所输入的句子的语义信息识别所述用户特定词语的概念类别:
将所述用户特定词语投影到存储在基于神经网络的语言模型中的至少一个词语的概念类别矢量空间中,其中,所述至少一个词语被推荐为针对包括除了所述用户特定词语之外的词语的所输入的句子的至少一个自动补全词语,以及
在所述用户特定词语的矢量与所述至少一个自动补全词语的矢量之间的计算的相似度大于或等于相似度阈值的情况下,将所述用户特定词语的概念类别确定为所述至少一个自动补全词语的概念类别,
将所述用户特定词语添加到所述基于用户的词典以更新所述基于用户的词典,并且
当与学习的所述至少一个词语的语义信息相应的文本被输入时,将所述用户特定词语提供为在所述文本之后被输入的自动补全推荐词语。
2.如权利要求1所述的电子装置,其中,处理器还被配置为将所述用户特定词语连同从基于神经网络的语言模型推荐的至少一个词语一起提供为在所述文本之后被输入的所述自动补全推荐词语。
3.如权利要求2所述的电子装置,其中,处理器还被配置为将具有指定的优先级的上限数量的词语提供为所述自动补全推荐词语。
4.如权利要求3所述的电子装置,其中,处理器还被配置为:当所述用户特定词语的优先级基于所述识别的相似度被包括在所述指定的优先级中时,将所述用户特定词语提供为所述自动补全推荐词语。
5.如权利要求1所述的电子装置,还包括:通信器,被配置为与外部装置执行通信,
其中,处理器还被配置为:响应于来自另一终端装置的请求基于用户的词典信息的信号,通过通信器将所述基于用户的词典信息提供给所述另一终端装置。
6.如权利要求5所述的电子装置,其中,处理器还被配置为向从电子装置认证了的所述另一终端装置提供所述基于用户的词典信息。
7.如权利要求1所述的电子装置,其中,处理器还被配置为:当在指定的时间段期间所述用户特定词语的使用频率小于或等于指定次数时,从所述基于用户的词典删除所述用户特定词语。
8.一种用于支持电子装置的个性化服务的控制方法,所述控制方法包括:
接收句子的输入,其中,所述句子包括用户特定词语和通过基于神经网络的语言模型学习的至少一个词语;
通过执行以下步骤基于所输入的句子的语义信息识别所述用户特定词语的概念类别:
将所述用户特定词语投影到存储在基于神经网络的语言模型中的至少一个词语的概念类别矢量空间中,其中,所述至少一个词语被推荐为针对包括除了所述用户特定词语之外的词语的所输入的句子的至少一个自动补全词语,以及
在所述用户特定词语的矢量与所述至少一个自动补全词语的矢量之间的计算的相似度大于或等于相似度阈值的情况下,将所述用户特定词语的概念类别确定为所述至少一个自动补全词语的概念类别;
将所述用户特定词语添加到基于用户的词典以更新所述基于用户的词典;以及
当与学习的所述至少一个词语的语义信息相应的文本被输入时,将所述用户特定词语提供为自动补全推荐词语。
9.如权利要求8所述的控制方法,其中,所述提供步骤还包括将所述用户特定词语连同从基于神经网络的语言模型推荐的至少一个词语一起提供为在所述文本之后被输入的所述自动补全推荐词语。
10.如权利要求9所述的控制方法,其中,所述提供步骤包括将具有指定的优先级的上限数量的词语提供为所述自动补全推荐词语。
11.如权利要求8所述的控制方法,其中,所述提供步骤包括:当所述用户特定词语的优先级基于所述识别的相似度被包括在指定的优先级中时,将所述用户特定词语提供为所述自动补全推荐词语。
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