括RAM (Random Access Memory,随机存储器)、ROM (Read Only Memory,只读内存)、EEPROM (Electrical Iy Erasable Programmable ReadOnly Memory,电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory,即只读光盘)或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外，任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL(Digital Subscriber Line,数字用户专线)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘和碟包括⑶(Compact Disc,压缩光碟)、激光碟、光碟、DVD碟(Digital Versatile Disc,数字通用光)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
[0176]以上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1.一种回复信息推荐方法，其特征在于，包括: 获取用户收到的待回复信息和所述用户输入的对应所述待回复信息的预回复信息； 对所述待回复信息进行分割处理得到分割处理结果； 学习存储的所述用户的文字交互历史集得出回复模型，所述文字交互历史集包括所述用户历史收到的至少一个历史待回复信息以及与所述至少一个历史待回复信息对应的回复信息，所述回复模型包括至少一组历史待回复信息和回复信息的对应关系； 结合对所述待回复信息的分割处理结果和所述回复模型得出候选回复信息； 结合所述候选回复信息和所述预回复信息计算出推荐回复信息的集合。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待回复信息进行分割处理得到分割处理结果，包括: 对所述待回复信息按照字、词、短语或句子的层次进行分割得到分割处理结果。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，结合所述候选回复信息和所述预回复信息计算出推荐回复信息的集合，包括: 根据所述候选回复信息产生针对所述待回复信息的多元语法信息集，所述多元语法信息集包括与所述待回复信息对应的至少一个候选回复信息，以及所述至少一个候选回复信息中的每个候选回复信息被用作推荐回复信息的优先级； 将所述预回复信息和所述多元语法信息集进行合并，产生至少一个第一推荐回复信息； 对所述预回复信息和所述候选回复信息进行语义匹配，产生至少一个第二推荐回复信息； 对所述预回复信息和所述候选回复信息进行模糊字串匹配，产生至少一个第三推荐回复信息； 依据所述多元语法信息集计算出条件概率模型，所述条件概率模型包括所述至少一个候选回复信息和所述至少一个候选回复信息中的每个候选回复信息的使用频率； 根据所述条件概率模型对所述第一推荐回复信息、所述第二推荐回复信息和所述第三推荐回复信息进行综合排序，得出推荐回复信息的集合，所述推荐回复信息的集合包含至少一种表达方式的推荐回复信息，以便所述用户择一使用所述推荐回复信息对所述待回复信息进行回复。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述多元语法信息集计算出条件概率模型，所述条件概率模型包括所述至少一个候选回复信息和所述至少一个候选回复信息中的每个候选回复信息的使用频率，包括: 依据所述多元语法信息集及存储的所述用户的个人语言模型计算出条件概率模型，所述个人语言模型包括所述用户历史发出的回复信息的统计结果。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述第一推荐回复信息包括:推荐字和推荐词中的至少一种。6.根据权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第二推荐回复信息包括:推荐短语和推荐句子中的至少一种。7.根据权利要求3-6任一项所述的方法，其特征在于，所述第三推荐回复信息包括:推荐短语和推荐句子中的至少一种。8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述候选回复信息包括:候选字、候选词、候选短语和候选句子中的至少一种。9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述推荐回复信息包括:推荐字、推荐词、推荐短语和推荐句子中的至少一种。10.一种回复信息推荐装置，其特征在于，包括: 获取单元，用于获取用户收到的待回复信息和所述用户输入的对应所述待回复信息的预回复信息； 分割单元，用于对所述获取单元获取的所述待回复信息进行分割处理得到分割处理结果; 学习单元，用于学习存储的所述用户的文字交互历史集得出回复模型，所述文字交互历史集包括所述用户历史收到的至少一个历史待回复信息以及与所述至少一个历史待回复信息对应的回复信息，所述回复模型包括至少一组历史待回复信息和回复信息的对应关系; 候选单元，用于结合所述分割单元对所述待回复信息的分割处理结果和所述学习单元得出的所述回复模型得出候选回复信息； 推荐单元，用于结合所述候选单元得出的所述候选回复信息和所述获取单元获取的所述预回复信息计算出推荐回复信息的集合。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述分割单元具体用于:对所述获取单元获取的待回复信息按照字、词、短语或句子的层次进行分割得到分割处理结果。12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述推荐单元包括: 多元语法子单元，用于根据所述候选单元得出的所述候选回复信息产生针对所述待回复信息的多元语法信息集，所述多元语法信息集包括与所述待回复信息对应的至少一个候选回复信息，以及所述至少一个候选回复信息中的每个候选回复信息被用作推荐回复信息的优先级； 字词子单元，用于结合所述获取单元获取的所述预回复信息和所述多元语法子单元产生的所述多元语法信息集来产生至少一个第一推荐回复信息； 相似度匹配子单元，用于将所述获取单元获取的所述预回复信息和所述候选单元得出的所述候选回复信息进行语义相似度匹配，产生至少一个第二推荐回复信息； 模糊匹配子单元，用于将所述获取单元获取的所述预回复信息和所述候选单元得出的所述候选回复信息进行模糊字串匹配，产生至少一个第三推荐回复信息； 合并子单元，用于依据所述多元语法子单元产生的所述多元语法信息集计算出条件概率模型，所述条件概率模型包括所述至少一个候选回复信息和所述至少一个候选回复信息中的每个候选回复信息的使用频率； 排序子单元，用于根据所述合并子单元产生的所述条件概率模型对所述字词子单元产生的所述第一推荐回复信息、所述相似度匹配子单元产生的所述第二推荐回复信息和所述模糊匹配子单元产生的所述第三推荐回复信息进行综合排序，得出推荐回复信息的集合，所述推荐回复信息的集合包含至少一种表达方式的推荐回复信息，以便所述用户择一使用所述推荐回复信息对所述待回复信息进行回复。13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，合并子单元具体用于:依据所述多元语法子单元产生的所述多元语法信息集和存储的个人语言模型计算出条件概率模型，所述个人语言模型包括所述用户历史发出的回复信息的统计结果。14.根据权利要求12或13所述的装置，其特征在于，所述第一推荐回复信息包括:推荐字和推荐词中的至少一种。15.根据权利要求12-14任一项所述的装置，其特征在于，所述第二推荐回复信息包括:推荐短语和推荐句子中的至少一种。16.根据权利要求12-15任一项所述的装置，其特征在于，所述第三推荐回复信息包括:推荐短语和推荐句子中的至少一种。17.根据权利要求10-16任一项所述的装置，其特征在于，所述候选回复信息包括:候选字、候选词、候选短语和候选句子中的至少一种。18.根据权利要求10-17任一项所述的装置，其特征在于，所述推荐回复信息包括:推荐字、推荐词、推荐短语和推荐句子中的至少一种。
【专利摘要】本发明实施例公开了一种回复信息推荐方法及装置，涉及数据库领域，能在用户回复信息时快速准确的计算出切合语境的推荐回复信息。具体方案为：获取用户收到的待回复信息和所述用户输入的对应所述待回复信息的预回复信息；对所述待回复信息进行分割处理得到分割处理结果；学习存储的所述用户的文字交互历史集得出回复模型；结合对所述待回复信息的分割处理结果和所述回复模型得出候选回复信息；结合所述候选回复信息和所述预回复信息计算出推荐回复信息的集合。本发明的实施例用于回复信息推荐。
【IPC分类】G06F17/30, G06F17/27
【公开号】CN105095182
【申请号】CN201410217040
【发明人】吕正东, 张轶博, 李航
【申请人】华为技术有限公司
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2014年5月22日
【公告号】WO2015176518A1