在语义上融合上下文推断的制作方法
【专利说明】在语义上融合上下文推断
【背景技术】
[0001] 无线通信技术中的进步已极大地增加了当今无线通信装置的通用性。该些进步已 使得无线通信装置能够从简单的移动电话及寻呼机演变为能够具有广泛多种功能性的复 杂计算装置，所述广泛多种功能性例如多媒体记录及回放、事件日程安排、文字处理、电子 商务等。因此，当今的无线通信装置的用户能够通过单个便携式装置执行常规上需要多个 装置或更大的非便携式装备的广泛范围的任务。
【发明内容】
[0002] 一种用于在计算装置中执行上下文推断的实例方法，其包含；在计算装置处使用 来自与移动装置相关联的至少一个数据源的上下文相关数据确定第一上下文类别；及在所 述移动装置处基于所述第一上下文类别确定融合类别，所述融合类别与所述第一上下文类 别及不同于所述第一上下文类别的第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联。
[0003] 此类方法的实施方案可包含W下特征中的一或多者。所述融合类别具有相关联的 标签，其在语义上囊封所述第一上下文类别的标签及所述第二上下文类别的标签。所述方 法进一步包含获得与初始分类相关联的用W确定所述第一上下文类别的信息。获得与所述 初始分类相关联的所述信息包括获得与所述初始分类相关联的置信度值。确定所述融合类 别是响应于所述置信度值具有不合需要的值而执行。获得与所述初始分类相关联的所述信 息包括识别所述初始分类的可操作性质。确定所述融合类别包括是基于所述初始分类的所 述可操作性质。所述上下文相关数据为与第一时间相关联的第一上下文相关数据，所述方 法进一步包含使用与在所述第一时间之后的第二时间相关联的第二上下文相关数据确定 所述第二上下文类别，其中确定所述融合类别是基于所述第一上下文类别及所述第二上下 文类别。确定所述第一上下文类别包括从多个预定的可用上下文类别中选择所述第一上下 文类别。确定所述融合类别包括从多个预定的可用融合类别中选择所述融合类别。
[0004] 一种实例设备包含；用于使用来自与移动装置相关联的至少一个数据源的上下文 相关数据确定第一上下文类别的第一确定装置；及通信地禪合到所述第一确定装置的第二 确定装置，其用于基于所述第一上下文类别确定融合类别，所述融合类别与所述第一上下 文类别及不同于所述第一上下文类别的第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联。
[0005] 此类设备的实施方案可包含W下特征中的一或多者。所述融合类别具有相关联的 标签，其在语义上囊封所述第一上下文类别的标签及所述第二上下文类别的标签。所述第 一确定装置包括用于获得与初始分类相关联的用W确定所述第一上下文类别的信息的获 得装置。所述获得装置经配置W获得与所述初始分类相关联的置信度值。所述第二确定装 置经配置W响应于所述置信度值具有不合需要的值而确定所述融合类别。所述获得装置经 配置W识别所述初始分类的可操作性质。所述第二确定装置经配置W基于所述初始分类的 所述可操作性质确定所述融合类别。所述上下文相关数据为与第一时间相关联的第一上下 文相关数据，所述第二确定装置进一步用于使用与在所述第一时间之后的第二时间相关联 的第二上下文相关数据确定所述第二上下文类别，其中所述第二确定装置经配置W基于所 述第一上下文类别及所述第二上下文类别确定所述融合类别。所述第一确定装置经配置w通过从预定的可用上下文类别中选择所述第一上下文类别来确定所述第一上下文类别。所 述第二确定装置经配置W通过从预定的可用融合类别中选择所述融合类别来确定所述融 合类别。
[0006] 一种实例移动装置包含；至少一个数据源；目标状态分类器，其通信地禪合到所 述至少一个数据源且经配置W使用来自所述至少一个数据源的上下文相关数据确定第一 上下文类别；及融合分类器，其通信地禪合到所述目标状态分类器，其经配置W基于所述第 一上下文类别确定融合类别，所述融合类别与所述第一上下文类别及不同于所述第一上下 文类别的第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联。
[0007] 此类移动装置的实施方案可包含W下特征中的一或多者。所述融合类别具有相关 联的标签，其在语义上囊封所述第一上下文类别的标签及所述第二上下文类别的标签。所 述目标状态分类器经配置W获得与初始分类相关联的用W确定所述第一上下文类别的信 息。所述目标状态分类器经配置W获得与所述初始分类相关联的置信度值。所述融合分类 器经配置W响应于所述置信度值具有不合需要的值而确定所述融合类别。所述目标状态分 类器经配置W识别所述初始分类的可操作性质。所述融合分类器经配置W基于所述初始分 类的所述可操作性质确定所述融合类别。所述上下文相关数据为与第一时间相关联的第一 上下文相关数据，所述融合分类器经配置W使用与在所述第一时间之后的第二时间相关联 的第二上下文相关数据确定所述第二上下文类别，且所述融合分类器经配置W基于所述第 一上下文类别及所述第二上下文类别确定所述融合类别。所述目标状态分类器经配置W通 过从预定的可用上下文类别中选择所述第一上下文类别来确定所述第一上下文类别。所述 融合分类器经配置W通过从预定的可用融合类别中选择所述融合类别来确定所述融合类 别。
[000引一种实例处理器可读存储媒体，其包含经配置W致使处理器进行W下操作的处理 器可读指令；使用来自与移动装置相关联的至少一个数据源的上下文相关数据确定第一上 下文类别；及基于所述第一上下文类别确定融合类别，所述融合类别与所述第一上下文类 别及不同于所述第一上下文类别的第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联。
[0009]此类储存媒体的实施方案可包含W下特征中的一或多者。所述融合类别具有相关 联的标签，其在语义上囊封所述第一上下文类别的标签及所述第二上下文类别的标签。所 述存储媒体进一步包含经配置W致使所述处理器获得与初始分类相关联的用W确定所述 第一上下文类别的信息的指令。经配置W致使所述处理器获得与所述初始分类相关联的所 述信息的所述指令包括经配置W致使所述处理器获得与所述初始分类相关联的置信度值 的指令。经配置W致使所述处理器确定所述融合类别的所述指令经配置W致使所述处理器 响应于所述置信度值具有不合需要的值而确定所述融合类别。经配置W致使所述处理器获 得与所述初始分类相关联的所述信息的所述指令包括经配置W致使所述处理器识别所述 初始分类的可操作性质的指令。经配置W致使所述处理器确定所述融合类别的所述指令经 配置W致使所述处理器基于所述初始分类的所述可操作性质确定所述融合类别。所述上下 文相关数据为与第一时间相关联的第一上下文相关数据，所述存储媒体进一步包含经配置 W致使所述处理器使用与在所述第一时间之后的第二时间相关联的第二上下文相关数据 确定所述第二上下文类别的指令，其中经配置W致使所述处理器确定所述融合类别的所述 指令经配置w致使所述处理器基于所述第一上下文类别及所述第二上下文类别确定所述 融合类别。经配置W致使所述处理器确定所述第一上下文类别的所述指令经配置W致使所 述处理器从预定的可用上下文类别中选择所述第一上下文类别。经配置W致使所述处理器 确定所述融合类别的所述指令经配置W致使所述处理器从预定的可用融合类别中选择所 述融合类别。
[0010] 本文所描述的项目及/或技术可提供W下能力中的一或多者，及/或有可能提供 未提及的一或多个其它能力。从移动装置数据传感器收集的数据可指示目标上下文状态。 目标状态分类器可经训练W检测目标上下文状态。目标上下文状态可与归因于特定目标上 下文状态之间的不明确性而产生的低置信度值相关联。融合分类器可在语义上融合一组目 标分类器，因此，通过融合分类进行的上下文推断可能比从所述所检测到的目标上下文状 态进行的上下文推断更准确。可提供其它能力，且不是根据本发明的每个实施方案都必须 提供所论述的能力中的任一者，更不用说全部。另外，可能有可能通过除了所提到的手段W 外的手段来实现上文所提及的效果，且所提到的项目/技术可能未必产生所提到的效果。
【附图说明】
[0011] 图1为移动计算装置的组件的框图。
[0012] 图2为上下文推断及分类系统的框图。
[0013] 图3为可供图2中所展示的系统使用的状态分类的说明性视图。
[0014] 图4到5为关于计算装置执行上下文推断的相应过程的框流程图。
[0015] 图6说明计算机系统的实施例的框图。
【具体实施方式】
[0016] 本文描述用于融合与计算装置相关联的上下文推断的技术。本文所描述的技术可 用W辅助进行用于装置的上下文确定，所述装置例如智能电话、膝上型计算机或平板计算 机、个人数字助理（PDA)等，W及目前现有或未来存在的任何其它计算装置。其它使用也可 能为有可能的。虽然下文描述中所给出的各种实例设及移动计算装置，但本文所描述的技 术可应用于其中需要进行上下文推断的任何装置。
[0017] 移动装置技术的进步已带给移动装置在执行及定制装置的功能中检测及使用装 置及用户上下文信息的能力，所述信息例如装置的位置、在装置的区域中发生的事件等。可 使移动装置感知到其用户的上下文的一种方式是识别环境音频流中的对话。举例来说，装 置可监视装置及其用户附近的周围音频环境且确定会话何时发生。可接着使用此信息来触 发更详细的推断，例如说话者及/或用户辨识、年龄及/或性别估计、会话参与者的数目的 估计等。替代地，识别会话的动作自身可用作上下文确定中的辅助动作。举例来说，所检测 到的会话可用W确定位于其办公室的用户是在独自工作还是在会见其它人，此情形可影响 所述用户的可中断性。
[0018] 另外，移动上下文感知的目标是让装置推断其用户正在做什么。此情形可沿着多 个维度进行评估，例如通过用户所位于的地点的类型（例如，办公室、会议室、阶梯教室、 家、体育馆、餐馆、咖啡店、酒吧等）或用户处于的情形的类型（例如，会议、独自工作、驾驶、 吃午饭、锻炼、睡觉等）。每一个此类维度在本文中被称作上下文，通过推断用户上下文，促 进一系列应用，例如（但不限于）w下各者：
[0019] 1)使装置功能性自动化，例如当用户不可中断时将呼叫转向到话音邮件或对文本 消息做出响应、基于环境调整响铃音量、当用户将迟到时通知会议参与者等。
[0020] 2)使社交联网交互自动化，例如登记、当用户在附近时通知朋友等。
[0021] 3)提供医疗保健信息，例如燃烧的卡路里、走过的英里数、工作对玩乐花费的时间 等。
[002引 4)促进例如对于餐馆、商店、消费品、汽油等的准确且及时的推荐。
[0023] 利用上下文感知服务的应用分成两个种类：利用确定性推断的种类，及仅利用统 计推断的种类。使用确定性推断的应用程序的实例为检测器，当上下文感知服务检测到用 户正驾驶时，所述感测器提出基于驾驶的用户接口扣I)，例如，具有大型按钮、速度计警报 等。仅使用统计推断的应