用于推荐车辆的功能的装置和方法与流程

本申请基于并要求在2017年11月7日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请第10-2017-0147438号的优先权，该申请的公开内容通过引用整体并入本文。

本公开涉及用于基于车辆的使用者的对话自动推荐任务的装置和方法。

背景技术：

随着汽车工业的发展，已开发出一种为驾驶员提供方便的用于识别车辆中的使用者的对话(例如，语音或符号)、基于所识别的对话确定他或她的意图并且自动推荐嵌入在车辆中的符合所述意图的功能的系统。嵌入在车辆中的功能(例如，路线引导功能)可以支持各种任务(例如，到点a的路线引导)。上述系统可以推荐与各种功能，例如路线引导、媒体播放、编制时间表或温度控制相关联的任务(例如，到a点的路线引导、特定类型的音乐的播放、指定日期的时间表的登记、空调的操作等)。所述系统可以基于他或她的对话中所包括的信息来预测使用者的动作，并且可以推荐与对应于预测动作的功能相关联的任务。

传统的基于对话的推荐系统可以识别出最后出现的关键词或者在对话中所包括的相同类型的关键词(例如，地点关键词)中最频繁出现的关键词，并且可以基于所识别的关键词来预测使用者的动作。然而，由于通过上述方式不能确保预测动作的准确性，因此很有可能推荐与使用者的意图不匹配的任务。

技术实现要素：

本公开用以解决现有技术中出现的上述问题，同时原封不动地保持现有技术所实现的优点。

本公开的一方面提供了一种用于推荐车辆的功能以提高基于使用者的对话确定使用者意图的准确性的装置和方法。

本发明构思要解决的技术问题不限于上述问题，并且本公开所属领域的技术人员应从以下描述中清楚地理解本文未提及的任何其他技术问题。

根据本公开的一方面，一种用于推荐车辆的功能的装置可以包括：用于检测多个使用者之间的对话的输入模块，用于存储与所述对话相关联的信息的存储器，输出模块，以及与所述输入模块、所述存储器和所述输出模块通信连接的处理器。所述处理器可以被配置为，通过分析所述对话中所包括的多个句子中的每个句子，获取指示与多个句子中的每个句子相关联的动作的意图信息，指示包括在所述多个句子中的每个句子中的肯定、中性或否定含义的细微差别信息，以及用于执行在车辆中嵌入的多个功能中的与意图信息相关联的功能的一个或多个关键词；基于所述意图信息、所述细微差别信息和所述一个或多个关键词确定与所述功能相关联的要推荐给所述多个使用者中的至少一些使用者的任务；并且当识别出所述对话的结束时，通过所述输出模块输出推荐任务的消息。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为使用所述输入模块从在车辆中进行的电话呼叫中获取多个句子。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为从所述输入模块接收到的文本中获取多个句子。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为使用所述输入模块从多个使用者的说话中获取多个句子，所述说话在所述车辆中进行。

在一个实施例中，处理器可以进一步被配置为通过将在所述多个句子中的每个句子中所包括的词语与存储在所述存储器中的数据库进行比较，获取表示与所述多个句子中的每个句子匹配的动作的所述意图信息。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为从所述多个句子中的每个句子中获取指示与前一句子的相关性的相关性信息，并且基于所述意图信息、所述细微差别信息、所述一个或多个关键词以及相关性信息确定所述任务。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为，从所述多个句子中的第一句子中获取意图信息，从所述多个句子中的第一句子之后的第二句子中获取意图信息，并且当从所述第一句子中获取的所述意图信息不同于从所述第二句子中获取的所述意图信息时，忽略或删除从所述第二句子之前的每个句子中获取的意图信息、细微差别信息以及一个或多个关键词。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为从所述多个句子中的每个句子中获取文本数据，通过分析所述文本数据获取关于所述多个句子中的每个句子的情绪信息，并且基于所述情绪信息获取所述细微差别信息。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为从所述多个句子中的每个句子中获取文本数据，并通过将所述文本数据与存储在所述存储器中的数据库进行比较来获取关于所述多个句子中的每个句子的所述细微差别信息。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为基于与由所述输入模块检测到的所述多个句子中的每个句子对应的语音的波形，获取关于所述多个句子中的每个句子的细微差别信息。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为确定与所述意图信息相映射的功能，从所述多个句子中的每个句子中获取用于执行与所述意图信息相映射的功能的所述一个或多个关键词，并基于所述细微差别信息和所述一个或多个关键词确定与所述功能相关联的任务。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为基于所述意图信息确定所述一个或多个关键词的类型。

在一个实施例中，所述处理器可以进一步被配置为从所述多个句子中的第一句子中获取细微差别信息和一个或多个关键词，从所述多个句子中的第一句子之后的第二句子中获取细微差别信息，当基于从所述第二句子中获取的所述细微差别信息确定所述第二句子具有肯定含义时，将从所述第一句子之前的句子中获取的一个或多个关键词替换为从所述第一句子中获取的一个或多个关键词，并且当基于从所述第二句子中获取的所述细微差别信息确定所述第二句子具有否定的含义时，忽略或删除从所述第一句子中获取的所述一个或多个关键词。

根据本公开的另一方面，一种用于推荐车辆的功能的方法可以包括：由处理器，通过分析多个使用者之间的对话中所包括的多个句子中的每个句子，获取指示与多个句子中的每个句子相关联的动作的意图信息，指示包括在所述多个句子中的每个句子中的肯定、中性或否定含义的细微差别信息，以及用于执行嵌入在所述车辆中的多个功能中的与意图信息相关联的功能的一个或多个关键词，所述对话由所述车辆检测；基于所述意图信息、所述细微差别信息和所述一个或多个关键词由所述处理器确定与所述功能相关联的要推荐给所述多个使用者中的至少一些使用者的任务；并且当识别出所述对话的结束时，由所述处理器输出推荐任务的消息。

在一个实施例中，所述方法可以进一步包括从在所述车辆中执行的电话呼叫或在所述车辆中发生的说话中获取所述多个句子。

在一个实施例中，所述获取可以包括：通过将在所述多个句子中的每个句子中所包括的词语与先前存储的数据库进行比较，获取表示与所述多个句子中的每个句子匹配的动作的所述意图信息。

在一个实施例中，所述方法可以进一步包括：从所述多个句子中的每个句子中获取表示与前一句子的相关性的相关性信息。所述确定可以包括基于所述意图信息、所述细微差别信息、所述一个或多个关键词以及所述相关性信息来确定所述任务。

在一个实施例中，所述获取可以包括：从所述多个句子中的第一句子中获取意图信息，从所述多个句子中的第一句子之后的第二句子中获取意图信息，并且当从所述第一句子中获取的所述意图信息不同于从所述第二句子中获取的所述意图信息时，忽略或删除从所述第二句子之前的每个句子中获取的意图信息、细微差别信息以及一个或多个关键词。

在一个实施例中，所述获取可以包括：从所述多个句子中的第一句子中获取细微差别信息和一个或多个关键词，从所述多个句子中的第一句子之后的第二句子中获取细微差别信息，当基于从所述第二句子中获取的所述细微差别信息确定所述第二句子具有肯定含义时，将从所述第一句子之前的句子中获取的一个或多个关键词替换为从所述第一句子中获取的一个或多个关键词，并且当基于从所述第二句子中获取的所述细微差别信息确定所述第二句子具有否定的含义时，忽略或删除从所述第一句子中获取的所述一个或多个关键词。

根据本公开的另一方面，一种用于推荐车辆的功能的装置可以包括：麦克风，所述麦克风被配置为检测一个或多个使用者的说话；存储器，所述存储器存储与所述说话相关联的信息；输出模块，所述输出模块被配置为至少包括扬声器或显示器的一部分；以及处理器，所述处理器与所述麦克风、所述存储器和所述输出模块通信连接。所述处理器可以被配置为：基于所述说话对包括在所述说话中的多个句子执行言语识别；通过分析与通过所述言语识别所获取的说话或文本数据相对应的波形数据，获取指示与所述多个句子中的每个句子相关联的动作的意图信息，指示包括在所述多个句子中的每个句子中的肯定、中性或否定含义的细微差别信息，以及用于执行嵌入在所述车辆中的多个功能中的与意图信息相关联的功能的一个或多个关键词；基于所述意图信息、所述细微差别信息和所述一个或多个关键词确定与所述功能相关联的要推荐给所述多个使用者中的至少一些使用者的任务；并且当识别出所述对话结束时，使用所述输出模块输出推荐任务的消息。

附图说明

根据以下结合附图的详细描述，本公开的上述和其他目的、特征和优点将变得更加显而易见：

图1为示出根据本公开的实施例的操作用于推荐车辆的功能的装置的环境的附图；

图2为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的装置的配置的框图；

图3为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的装置中所包括的软件模块的配置的框图；

图4为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的方法的流程图；

图5为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的方法的流程图；

图6为示出根据本公开的实施例的由装置获取的意图信息与功能之间的校正的附图；

图7为示出根据本公开的实施例的由装置识别的句子和从这些句子中获取的示例性信息的附图；

图8为示出根据本公开的实施例的装置的示例性操作的附图；以及

图9为示出根据本公开的实施例的用于执行使用者输入处理方法的计算系统的配置的框图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本公开的实施例。在向每个附图的元件添加附图标记时，尽管在不同的附图上显示相同的元件，但需指出相同的元件具有相同的标记。另外，在描述本公开的实施例时，如果确定相关公知配置或功能的详细描述使本公开的实施例的要点模糊，则将其省略。

在描述本公开的实施例的元件时，本文可以使用术语第1、第2、第一、第二、a、b、(a)、(b)等。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区分开，但不限制相应的元件，这与相应元件的性质、转向或顺序无关。除非另外定义，否则本文使用的所有术语(包括技术或科学术语)具有与本公开所属领域的技术人员通常理解的含义相同的含义。在通常使用的字典中定义的那些术语应被解释为具有与相关领域中的上下文含义相同的含义，并且不应被解释为具有理想或过于正式的含义，除非明确定义为在当前的申请中具有此含义。

图1为示出根据本公开的实施例的操作用于推荐车辆的功能的装置的环境的附图。

参考图1，根据本公开的实施例的车辆100可以乘坐例如两个使用者10和20。乘坐在车辆100中的使用者10和20可以彼此交谈。

车辆100可以使用例如麦克风的输入模块识别出使用者10和20所说出的语音。例如，第一使用者10可以说“下周三下午如何？”，并且第二使用者20可以回答“不，周四对我来说更好？”。随后，第一使用者10可以回复“是的，好的”。

根据一个实施例，车辆100可以基于指示由第一使用者10说出的句子中所包括的时间“下周三下午”的词语、用于查询关于意图“怎么样”的词语等等来预测第一使用者10具有登记时间表的意图。车辆100可以从第一使用者10所说的句子中获取时间关键词“下周三下午”以登记时间表。

随后，车辆100可以基于第二使用者20说出的句子中所包括的表达他或她自己对与其说话的人的意见的意见的词语“否”、指示时间的词语“星期四”等来确定第二使用者20所说的句子与先前的句子(例如，第一使用者10所说的句子)相关联。基于词语“否”，车辆100可以确定第二使用者20所说的句子具有否定的细微差别。车辆100可以获取时间关键词“星期四”以从第二使用者20所说的句子登记时间表。

随后，车辆100可以基于由第一使用者10说出的第二句话中所包括的词语“是的”和“好的”来确定第一使用者10说出的句子具有肯定的细微差别。

车辆100可以使用从识别的对话获取的信息(例如，意图信息、相关性信息、细微差别信息、关键词等)来预测使用者的动作(例如，用于时间表登记的信息输入)并且可以推荐与预测动作相匹配的任务(例如，登记下周四的时间表)(例如，输出消息“你想要为下周四登记时间表”)。将参考图2至图8详细描述根据一个实施例的由车辆100执行的详细操作。

图2为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的装置的配置的框图。

参考图2，根据一个实施例的用于推荐车辆的功能的装置200可以包括输入模块210、存储器220、输出模块230和处理器240。在图2中，为了便于说明，实施例被示出为输入模块210、存储器220、输出模块230和处理器240中的每者配置有一个框。然而，实施例不限于此。例如，输入模块210、存储器220、输出模块230和处理器240中的至少一些可以以彼此集成或各自集成或者被分成两个或更多个部分的形式实现(这取决于实现方法)。

输入模块210可以为用于从外部(例如，车辆的使用者)接收输入的设备。输入模块210可以包括例如麦克风211和/或接口212(例如，按钮、触摸屏、屏幕、用于从外部接收数据的电路径等)。根据一个实施例，输入模块210可以检测一个或多个使用者之间的对话。使用者之间的所述对话可以使用例如语音或文本来执行。例如，输入模块210可以接收乘客在车辆中说出的语音、被叫方的语音、通过车辆的扬声器232输出的语音等。又例如，输入模块210可以从外部装置(例如，乘客的移动电话)接收语音信号(例如，移动电话接收到的被叫方的语音信号)。又例如，输入模块210可以接收由使用者的外部装置(例如，移动电话)发起或接收的文本数据(例如，文本消息)。

存储器220可以包括易失性存储器和/或非易失性存储器。存储器220可以存储由装置200的元件用于在车辆中推荐功能的数据。根据一个实施例，存储器220可以存储与对话相关联的信息。存储器220可以存储以下各项中的至少一部分：语音波形、从语音所识别的文本数据、从消息获取的文本数据或者通过分析语音波形和/或文本数据获取的信息。存储器220可以存储用于执行由处理器240执行的操作的指令和/或数据库。

输出模块230可以为用于向外部输出各种感觉上可识别的信息的设备。输出模块230可以包括例如扬声器232和/或显示器231。根据一个实施例，输出模块230可以输出用于向使用者推荐任务的语音消息和/或文本消息。

处理器240可以与输入模块210、存储器220和输出模块230通信连接。处理器240可以控制输入模块210、存储器220和输出模块230，并且可以执行各种数据处理和各种算术运算。处理器240为执行软件指令的电路，从而执行下文描述的各种功能。

根据一个实施例，处理器240可以获取对话中所包括的多个句子。处理器240可以分析由输入模块210检测到的对话，并且可以基于分析结果划分每个句子的对话以获取对话中所包括的多个句子。根据一个实施例，处理器240可以使用输入模块210接收一个或多个使用者的语音数据，并且可以基于接收到的语音数据执行言语识别以获取对话中所包括的多个句子。例如，处理器240可以使用输入模块210从在车辆中执行的电话呼叫中获取多个句子。又例如，处理器240可以使用输入模块210从在车辆中发生的一个或多个使用者的说话获取多个句子。根据一个实施例，处理器240可以通过分析由一个或多个使用者使用输入模块210发起或接收到的文本数据来获取对话中所包括的多个句子。例如，处理器240可以从输入模块210接收到的文本(例如，文本消息)获取多个句子。

根据一个实施例，处理器240可以通过分析对话中所包括的多个句子中的每个句子，来获取与多个句子中的每个句子相关联的、指示使用者的动作的意图信息。根据一个实施例，处理器240可以通过将在所述多个句子中的每个句子中所包括的词语与存储在存储器220中的数据库进行比较，获取指示与所述多个句子中的每个句子匹配的动作的意图信息。例如，处理器240可以将句子中所包括的词语与字典数据库进行比较，以用于确定使用者的意图。当句子中所包括的词语与第一词典数据库匹配时，处理器240可以确定说出该句子的使用者具有与第一词典数据库相对应的意图。使用者的意图可以对应于例如路线引导、地点搜索、音乐播放、时间表登记、温度升高、温度降低等。

根据一个实施例，处理器240可以从多个句子中的每个句子中获取指示与前一句子的相关性的相关性信息。例如，当句子包括指示与前一句子的相关性的词语(例如，答复、指示代词等)时，处理器240可以确定该句子与前一句子具有相关性。例如，当句子中所包括的词语与包括指示与前一句子的相关性的词语的第二字典数据库匹配时，处理器240可以确定该句子与前一句子具有相关性。

根据一个实施例，处理器240可以获取指示在多个句子中的每个句子中所包括的肯定、中性或否定含义的细微差别信息。例如，处理器240可以从多个句子中的每个句子中获取文本数据，并且可以通过分析所述文本数据来获取关于多个句子中的每个句子的情绪信息，从而基于所述情绪信息获取细微差别信息。处理器240可以使用机器学习识别整个句子的情绪，并且可以计算所述情绪的分数。处理器240可以使用例如alecradford、rafaljozefowicz和ilyasutskever的“学习以生成评论并发现情绪(2017年4月6日)”中描述的方法来识别句子中所包括的情绪。然而，实施例不限于此。例如，处理器240可以使用各种方法来识别情绪。处理器240可以通过将阈值与分数进行比较来获取细微差别信息。当所述分数在指定范围内时，处理器240可以确定对应句子具有中性细微差别。当分数大于指定值(例如，指定范围中的最大值)时，处理器240可以确定该句子具有肯定细微差别。当分数大于指定值(例如，指定范围中的最小值)时，处理器240可以确定该句子具有否定的细微差别。

根据一个实施例，处理器240可以从多个句子中的每个句子中获取文本数据，并将所述文本数据与存储在存储器220中的数据库进行比较，以获取关于所述多个句子中的每个句子的细微差别信息。例如，处理器240可以将句子中所包括的一个或多个词语与包括具有肯定细微差别的词语的第三字典数据库进行比较。当所述一个或多个词语与第三字典数据库匹配时，处理器240可以确定该句子具有肯定细微差别。

根据一个实施例，处理器240可以基于与输入模块210检测到的多个句子中的每个句子相对应的语音的波形来获取关于所述多个句子中的每个句子的细微差别信息。例如，处理器240可以基于在语音的波形上所指示的语音的重音、音调等来识别句子所包含的情绪。

根据一个实施例，处理器240可以使用全部或一些上述方法来获取细微差别信息。

根据一个实施例，处理器240可以获取用于执行与在车辆中嵌入的多个功能中的意图信息相关联的功能的一个或多个关键词。在车辆中嵌入的多个功能可以对应于安装在所述车辆中的多个应用(例如，路线引导应用、媒体播放应用、编制时间表应用、温度控制应用等)。例如，处理器240可以基于意图信息确定要获取的关键词的类型。例如，当使用者具有搜索路线的意图时，处理器240可以从句子中获取位置关键词，并且当使用者具有登记时间表的意图时，处理器240可以从句子中获取时间关键词。处理器240可以生成用于填充确定类型的关键词的槽。处理器240可以在所生成的槽中填充所获取的关键词。当在句子中包括指示代词时，处理器240可以获取作为关键词的指示代词，并且可以将所获取的关键词视为与包括指示代词的句子的前一句子的关键词相同。

根据一个实施例，处理器240可以基于意图信息、校正信息、细微差别信息和/或一个或多个关键词来确定与功能相关联的要向一个或多个使用者中的至少一些使用者推荐的任务。

根据一个实施例，处理器240可以确定与意图信息相映射的功能，并且可以从多个句子中的每个句子中获取用于执行与意图信息映射的功能的一个或多个关键词，从而基于该细微差别信息和至少一个或多个关键词确定与所述功能相关联的任务。例如，处理器240可以基于数据库确定与意图信息(例如，路线引导)相映射的功能(例如，导航)。处理器240可以获取用于执行所映射的功能的关键词(例如，位置关键词)。处理器240可以从对话中所包括的多个句子中获取多个关键词(例如，位置a和b)。处理器240可以考虑到细微差别信息来确定与多个关键词中的对话流相匹配的关键词(例如，位置a)，并且可以基于所确定的关键词确定与功能相关联的任务(例如，至位置a的路线引导)。说明书中的术语“功能”可以为嵌入在车辆中的功能，并且可以指的是例如导航功能、媒体播放功能、编制时间表功能、温度控制功能等。说明书中的术语“任务”可以指的是可在特定功能中执行的操作。例如，导航功能可以包括例如至特定位置的路线引导和特定位置的搜索之类的任务。

根据一个实施例，处理器240可以从多个句子中的第一句子中获取意图信息，并且可以从所述多个句子中的第一句子之后的第二句子中获取意图信息。当从第一句子中获取的意图信息不同于从第二句子中获取的意图信息时，处理器240可以忽略或删除从第二句子之前的每个句子中获取的意图信息、细微差别信息以及一个或多个关键词。例如，当在第一句子和第二句子中的每个句子中所包括的意图信息指示路线搜索并且当第三句子中所包括的意图信息指示时间表登记时，处理器240可以忽略或删除从第一句子和第二句子中获取的意图信息、细微差别信息以及关键词。

根据一个实施例，处理器240可以从多个句子中的第一句子中获取细微差别信息和一个或多个关键词，并且可以从第一句子之后的第二句子中获取细微差别信息。当基于从第二句子中获取的细微差别信息确定所述第二句子具有肯定含义时，处理器240可以被配置为用从第一句子获取的一个或多个关键词替换从所述第一句子之前的句子中获取的一个或多个关键词。当基于从第二句子中获取的细微差别信息确定所述第二句子具有否定含义时，处理器240可以被配置为忽略或删除从第一句子中获取的一个或多个关键词。例如，处理器240可以从第一句子中获取第一关键词。处理器240可以从第一句子之后的第二句子中获取细微差别信息。当第二句子具有肯定细微差别时，由于在对话流中将使用第一关键词的可能性很高，处理器240可以存储第一关键词。当第二句子具有否定的细微差别时，由于在对话流中将使用第一关键词的可能性较低，因此处理器240可以忽略或删除第一关键词。处理器240可以从第二句子中获取第二关键词，并且可以基于第三句子的细微差别信息来存储、忽略或删除第二关键词。

根据一个实施例，当识别出对话结束时，处理器240可以使用输出模块230输出推荐任务的消息。处理器240可以针对对话中所包括的多个句子中的每个句子重复上述处理。处理器240可以使用输出模块230输出推荐确定的任务的语音消息或文本消息。

图3为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的装置中所包括的软件模块的配置的框图。

参考图3，根据实施例的用于推荐车辆的功能的装置可以包括发送和接收模块310、言语识别引擎320、任务推荐模块330和输出模块340。处理器240执行模块310、320、330和340的各种功能。下面描述的模块310、320、330和340用在处理器240上执行的软件指令来实现。

发送和接收模块310可以从车辆乘客的被叫方的设备获取语音数据。发送和接收模块310可以将获取的语音数据发送到言语识别引擎320。

言语识别引擎320可以获取由发送和接收模块310获取的从车辆的乘客获取的语音数据和被叫方的语音数据。言语识别引擎320可以基于所获取的语音数据执行言语识别，并且基于言语识别的结果从所述语音数据获取文本数据。

任务推荐模块330可以包括意图确定模块331、相关性确定模块332、细微差别确定模块333和关键词更新模块334。意图确定模块331可以从文本数据确定使用者的意图。相关性确定模块332可以从文本数据确定与前一句子的相关性。细微差别确定模块333可以识别句子所包含的肯定细微差别、中性细微差别或否定细微差别。关键词更新模块334可以获取句子中所包括的关键词，并且可以基于意图信息、相关性信息和细微差别信息来存储或更新关键词中与使用者的预测动作相匹配的关键词。

输出模块340可以输出推荐与所存储的关键词相对应的任务的消息。

图4为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的方法的流程图。

在下文中，可以假设图2的装置200执行图4的过程。此外，在图4的描述中，被描述为由装置执行的操作可以被理解为由装置200的处理器240控制。

参考图4，在操作410中，所述装置可以检测使用者的对话。例如，所述装置可以检测包括第一使用者的第一句子“下周三下午如何？”，第二使用者的第二句子“不，周四对我来说更好？”和第一使用者的第三句子“是的，好吧”的对话。

在操作420中，所述装置可以分析对话中所包括的多个句子中的每个句子。例如，所述装置可以通过基于所述对话执行言语识别来识别来自所述对话的多个句子。

在操作430中，所述装置可以获取指示与多个句子中的每个句子相关联的动作的意图信息，指示包括在所述多个句子中的每个句子中的肯定、中性或否定含义的细微差别信息，以及用于执行在车辆中嵌入的多个功能中的与意图信息相关联的功能的一个或多个关键词。例如，所述装置可以从第一句子中确定“登记时间表”的意图，并且可以获取时间关键词“下周三下午”。该装置可以从第二句子确定“否定的细微差别”并且可以获取时间关键词“星期四”(或“下周四下午”)。当确定第二句子的“否定细微差别”时，所述装置可以忽略或删除从第一句子中获取的时间关键词“下周三下午”。所述装置可以从第三句子确定“肯定细微差别”并且可以存储时间关键词“星期四”(或“下周四下午”)。

在操作440中，所述装置可以基于所述意图信息、所述细微差别信息和所述一个或多个关键词来确定与所述功能相关联的要向使用者推荐的任务。例如，所述装置可以基于所述意图信息将要推荐给使用者的功能确定为“时间表登记”，并且可以将要推荐给使用者的任务确定为“下周四下午的时间表登记”。

在操作450中，所述装置可以输出推荐所述任务的消息。例如，所述装置可以输出语音消息或文本消息“你想要为下周四下午登记时间表吗？”。

图5为示出根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的方法的流程图。

在下文中，可以假设图2的装置200执行图5的过程。此外，在图5的描述中，被描述为由装置执行的操作可以被理解为由装置200的处理器240控制。

参考图5，在操作510中，所述装置可以检测对话的发起。在操作520中，所述装置可以识别对话中所包括的句子。在操作530中，所述装置可以获取该句子的意图信息。在操作540中，所述装置可以获取与意图信息相对应的关键词。当在操作520中识别的句子中不包括与意图信息相对应的关键词时，可以省略操作540。在操作550中，所述装置可以获取关于与前一句子的相关性的信息。当在操作520中识别的句子为对话中的初始句子时，可以省略操作550。在操作560中，所述装置可以获取该句子的细微差别信息。在操作570中，所述装置可以更新所述意图信息和所述关键词。在操作580中，所述装置可以确定对话是否结束。当所述对话没有结束时，即，当说出下一句子时，所述装置可以对下一句子重复操作520到570。在操作590中，所述装置可以推荐任务。

图6为示出根据本公开的实施例的由装置获取的意图信息与功能之间的校正的附图。

参考图6，根据实施例的装置(例如，用于推荐车辆的功能的装置220)可以从包括在对话中的句子中确定使用者的意图。例如，所述装置可以获取意图信息，例如移动、使用导航、目的地或地点。当获取了该意图信息时，所述装置可以确定使用者想要的功能为导航功能。又例如，所述装置可以获取意图信息，例如听音乐或唱歌。当获取了该意图信息时，所述装置可以确定使用者想要的功能为媒体播放功能。又例如，所述装置可以获取意图信息，例如承诺、时间表预约或会议。当获取了该意图信息时，所述装置可以确定使用者想要的功能为编制时间表功能。又例如，所述装置可以获取例如冷或热的意图信息。当获取了该意图时，所述装置可以确定使用者想要的功能为温度控制功能。

图7为示出根据本公开的实施例的由装置识别的句子和从该句子中获取的示例性信息的附图。

参考图7，根据实施例的装置(例如，用于推荐车辆的功能的装置200)可以从两个使用者之间的对话中获取各种信息。例如，所述装置可以从第一句子中获取意图信息“路线引导”、地点关键词“咖啡馆a”、细微差别信息“中性”。所述装置可以从第二句子中获取相关性信息“y”、地点关键词“那个地点(咖啡馆a)”和细微差别信息“否定”。所述装置可以从第三句子中获取相关性信息“y”、地点关键词“咖啡馆b”和细微差别信息“肯定”。所述装置可以从第四句子中获取相关性信息“y”、地点关键词“咖啡馆b”和细微差别信息“肯定”。所述装置可以从第五句子中获取相关性信息“y”、地点关键词“咖啡馆c”和细微差别信息“中性”。所述装置可以从第六句子中获取相关性信息“y”、地点关键词“那个地点(咖啡馆c)”和细微差别信息“否定”。所述装置可以从第七句子中识别出对话的结束。虽然上面没有描述，但是所述装置可以进一步基于语音的波形获取说话者信息和时间信息。根据实施例的装置可以使用所获取的信息来推荐任务。下面将参考图8给出使用图7中所示的信息推荐任务的详细操作的描述。

图8为示出根据本公开的实施例的装置的示例性操作的附图。

参考图8，根据实施例的装置(例如，用于推荐车辆的功能的装置200)可以从第一句子810中获取意图信息“路线引导”。所述装置可以生成用于存储用于执行包括在“导航”功能中的任务的地点信息的槽(地点)，该“导航”功能为与意图“路线引导”相对应的功能，存储时间信息的槽(时间)，预先存储地点信息的槽(地点(更新))和预先存储时间信息的槽(时间(更新))。

所述装置可以从第一句子810中获取说话者信息“1”、地点信息“咖啡馆a”、时间信息“现在”和细微差别信息“中性”。当第一句子810的细微差别信息为“中性”时，所述装置可以将地点信息“咖啡馆a”存储在地点(更新)槽中，并且可以将时间信息“现在”存储在时间(更新)槽中。

所述装置可以从第二句子820中获取相关性信息“y”、说话者信息“2”、地点信息“那个地点(咖啡馆a)”和细微差别信息“否定”。由于相关性信息为“y”，因此所述装置可以保持所生成的槽。由于第二句子820对于地点信息“那个地点(咖啡馆a)”具有否定的细微差别，因此所述装置可以删除存储在地点(更新)槽中的信息。由于第二句子820没有时间信息“现在”的细微差别，所以所述装置可以将存储在时间(更新)槽中的“现在”移动到所述时间槽。

所述装置可以从第三句子830中获取相关性信息“y”、说话者信息“2”、地点信息“咖啡馆b”和细微差别信息“肯定”。当第三句子830的细微差别信息为“肯定”时，所述装置可以将地点信息“咖啡馆b”存储在地点(更新)槽中。由于时间信息不包括在第三句子830中，因此所述装置可以保持存储在所述时间槽和时间(更新)槽中的信息。

所述装置可以从第四句子840中获取相关性信息“y”、说话者信息“1”、地点信息“咖啡馆b”和细微差别信息“否定”。由于第四句子840对于地点信息“咖啡馆b”具有肯定的细微差别，所以所述装置可以将存储在地点(更新)槽中的“咖啡馆b”移动到地点槽。

所述装置可以从第五句子850中获取说话者信息“2”、地点信息“咖啡馆c”和细微差别信息“中性”。当第五句子850的细微差别信息为“中性”时，所述装置可以将地点信息“咖啡馆c”存储在地点(更新)槽中。

所述装置可以从第六句子860中获取相关性信息“y”、说话者信息“1”、地点信息“那个地点(咖啡馆c)”和细微差别信息“否定”。由于第六句子860对于地点信息“那个地点(咖啡馆c)”具有否定的细微差别，因此所述装置可以删除存储在地点(更新)槽中的信息。

当对话结束时，所述装置可以基于存储在地点槽和时间槽中的信息输出推荐的消息。例如，所述装置可以基于存储在这些槽中的信息输出语音消息“你想要现在开始路线引导到咖啡馆b吗？”。

图9为示出根据本公开的实施例的用于执行使用者输入处理方法的计算系统的配置的框图。

参考图9，可以通过计算系统来实现根据本公开的实施例的上述使用者输入处理方法。计算系统1000可以包括至少一个处理器1100、存储器1300、用户界面输入设备1400、用户界面输出设备1500、存储设备1600和网络接口1700，它们经由总线1200彼此连接。

处理器1100可以为中央处理单元(cpu)或半导体器件，其用于执行存储在存储器1300和/或存储设备1600中的指令的处理。存储器1300和存储设备1600中的每者可以包括各种类型的易失性或非易失性存储介质。例如，存储器1300可以包括只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)。

因此，结合说明书中公开的实施例描述的方法或算法的操作可以直接用处理器1100执行的硬件模块、软件模块或其组合来实现。所述软件模块可以驻留在存储介质(即，存储器1300和/或存储设备1600)，例如ram、闪存、rom、可擦除和可编程rom(eprom)、电eprom(eeprom)、寄存器、硬盘、可移动光盘或压缩光盘-rom(cd-rom)上。示例性存储介质可以联接到处理器1100。处理器1100可以从存储介质中读出信息并且可以在存储介质中写入信息。另选地，存储介质可以与处理器1100集成在一起。处理器和存储介质可以驻留在专用集成电路(asic)中。asic可以驻留在使用者终端中。另选地，处理器和存储介质可以作为使用者终端的单独部件。

根据本公开的实施例的用于推荐车辆的功能的装置和方法可以通过基于从对话中获取的意图信息、细微差别信息、一个或多个关键词等预测使用者的动作来增强推荐与对话匹配的任务的概率。

另外，可以提供通过本公开间接或直接确定的各种效果。

虽然已经参考示例性实施例描述了本公开，但是对于本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以进行各种改变和修改。

因此，本公开的示例性实施例不是限制性的而是说明性的，并且本公开的精神和范围不限于此。本发明的精神和范围以及本公开应该由所附权利要求来解释，应当理解，与本公开等同的所有技术构思均包括在本公开的精神和范围内。