；
[0059]图5是本发明提供的终端的另一实施例示意图。
【具体实施方式】
[0060]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]如图1所示，本发明实施例提供一种服务推荐方法，可以应用于手机、平板电脑等终端，其包括:
[0062]101、获取终端内的短消息。
[0063]所述短消息可以是终端获取的文本信息，该文本信息包括但不限于微博、即时通讯软件交互的信息、短信、通知等。
[0064]102、将所述短消息进行语言解析，获得所述短消息对应的用户的潜在意图。
[0065]所述语言解析可以包括词法解析、句法解析。将所述短消息进行语言解析，可以解析出所述短消息所要表达的意思，从而获得所述短消息对应的用户的潜在意图。
[0066]103、根据所述用户的潜在意图，获取与所述用户的潜在意图对应的服务。
[0067]与所述用户的潜在意图对应的服务可以是网络上提供的服务，也可以是终端上安装的应用提供的服务。
[0068]本实施例提供的服务推荐的方法，通过将所述短消息进行语言解析，能够准确获得所述短消息对应的用户的潜在意图，获取与所述用户的潜在意图对应的服务，从而使获取的服务符合用户的需求。
[0069]为了更好的理解本发明的技术方案，以下列举更详细的实施例进行说明。
[0070]如图2所示，本发明实施例还提供一种服务推荐的方法，其具体包括:
[0071 ] 201、获取终端内的短消息；
[0072]所述短消息可以是终端获取的文本信息，其包括但不限于微博、即时通讯软件交互的信息、短信、通知等。
[0073]202、词法解析所述短消息，获取短消息中词语的概念、属性，根据词语的概念或属性确定短消息内的词语对应的命名实体；
[0074]具体的，将所述短消息中的一个或多个句子，切分成一个或多个词语，获取短消息中词语的概念、属性以及词语之间的逻辑关系，根据词语的概念或属性确定词语对应的命名实体，根据命名实体与词语之间的逻辑关系，确定短消息对应的用户的潜在意图。
[0075]例如短消息内容“明天离开四川”，分词的结果可以输出“明天”“离开”“四川”。根据词语的概念、属性等确定短消息中的词语对应的命名实体，命名实体的结果可以输出“明天-时间”、“四川-地点(或省份)”等。终端还可以根据词法解析模型和词库，对短消息中的词语进行规范，确定它们与命名实体之间的对应关系。例如短消息“下午4点去星巴克坐坐”中的“下午4点”规范化成XX年XX月XX日(今天的日期)16:00,对应的命名实体为“时间”，“星巴克”对应命名实体为“餐厅名称”、“地点名称”、“音乐名称”，“坐坐”对应命名实体为“就餐事件”，然后根据命名实体与词语之间的逻辑关系，确定短消息对应的用户的潜在意图。
[0076]203、确定短消息内词语的词性，根据词语的词性识别短消息的句法结构；
[0077]具体实现中，可以对短消息先进行分词，识别出短消息中每个词语的词性，词性包括动词、名词、形容词、量词、代词、副词等等，以根据词语的词性识别短消息的句法结构。例如短消息“下午4点去星巴克坐坐”，“ROOT-〉去(动词)，去(状语)_>下午4点(时间名词)，去(宾语)_>星巴克(地点名词)，去(并列关系)_>坐坐”。
[0078]204、根据所述命名实体、所述词语之间的逻辑关系以及短消息的句法结构，确定短消息对应的用户的潜在意图；
[0079]需要说明的是，在步骤203识别出短消息内的词语对应的命名实体后，可以根据命名实体与词语之间的逻辑关系，确定短消息对应的用户的潜在意图。如果根据命名实体与词语之间的逻辑关系不能确定短消息对应的用户的潜在意图，则在步骤204确定短消息的句法结构后，根据命名实体、词语之间的逻辑关系以及短消息的句法结构，共同确定短消息对应的用户的潜在意图。
[0080]205、根据用户的历史操作数据，利用机器学习法对用户的历史操作数据进行训练，获取意图模型；
[0081]本实施例中，可根据用户的历史操作数据，结合自然语言的语义结构、社会和用户个人的生活习惯，利用机器学习法对用户的历史操作数据进行训练，获取意图模型。例如，对于“苹果”一词，可以指水果，也可能指电子产品商标名。当终端内的短消息是“今天买了个苹果”时，单看这句话，无法确定用户说的“苹果”是水果还是电子产品，此时就需要根据用户的历史操作数据，利用机器学习法来确定。例如，当这句话中的“苹果”指的是水果时，在用户的历史操作数据中，可能出现对水果的重量(“两斤”，“五斤”)、水果的品种(红富士、金冠)等进行限定的词，根据这些限定词就可以确定用户的真实意图；而当这句话中的“苹果”指的是电子产品时，在用户的历史操作数据中可能出现对电子产品的型号，配置等参数进行限定的词。再例如短消息内容“下午去星巴克坐坐吧”，根据用户的历史操作数据，例如平常终端中出现“坐坐”这个词时，用户会查找就餐地点，由此可知，此处的“坐坐”更倾向于用户要去就餐，另外也可以参考自然语言表达习惯得知此处的“坐坐”多指就餐，这样就能准确获知用户的真实意图，从而得到意图模型。
[0082]206、根据意图模型，获取每个潜在意图对应的概率，根据每个潜在意图对应的概率，获取预设数量的潜在意图；
[0083]例如，当短消息内容为“下午去星巴克坐坐吧”，根据步骤202至204确定的用户的潜在意图可能有“获取星巴克的优惠券”，“查看星巴克的菜单”，“查询去星巴克的路线”等等，而根据意图模型，当终端上每次出现上述消息时，用户都会申请星巴克的优惠券，有时还会查看一下星巴克的菜单，那么每个潜在意图对应的概率将是:“推荐优惠券-星巴克”〉“推荐菜单-星巴克”〉“推荐路线-星巴克”。
[0084]如果一个短消息对应的潜在意图数量较多，那么可以根据每个潜在意图对应的概率，只获取预设数量的概率较高的潜在意图，以使所获取的潜在意图更贴近用户的真实需求。
[0085]207、获取短消息的上下文情景，根据上下文情景生成与所述潜在意图对应的推荐说明；
[0086]当确定短消息对应的用户的潜在意图后，确定获取与用户的潜在意图对应的服务所需的参数，根据所需的参数获取短消息的上下文情景，根据短消息的上下文情景生成对应的推荐说明。例如，当为用户推荐的服务为去某地的线路时，就需要确定为用户推荐该服务所需的参数，具体在当前的例子中，参数至少包括出发地和目的地。本实施例中，短消息的上下文情景可以是短消息中的关键词语，也可以是与短消息的内容相关的其他的用户信息，也可以是提示用户输入的信息。例如当短消息为“下午6点在星巴克门口等我”时，确定的用户的潜在意图有“设置提醒-下午6点在星巴克门口等xx”、“查询去星巴克的线路”。对于潜在意图“设置提醒-下午6点在星巴克门口等XX”，可提取短消息中的关键词语“下午6点”、“星巴克”、“等XX”，然后结合终端自身显示的当天的年、月、日等时间信息生成与该潜在意图对应的推荐说明“为您设置XX年XX月XX日下午6点在星巴克等XX的事件提醒”;对于潜在意图“查询去星巴克的线路”，则短消息的上下文情景可以是用户当前的位置信息XX，该位置信息可以通过用户终端的GPS定位获取，也可以从用户根据提示输入的信息中获取，所生成的与该潜在意图对应的推荐说明为“为您查询从XX到星巴克的路线”。
[0087]另外，当短消息的上下文情景为与短消息的内容相关的其他的用户信息时，该用户信息还可以是保存在终端内存或者存储设备上的用户数据，包括但不限于其他短消息，通讯录，备忘录，提醒事项，照片，应用，视频，音频，邮件，书签，网页浏览记录，商品/服务的购买记录，酒店预订记录，机票购买记录，用户的一些偏好设置等，另外用户信息还可以是用户使用的终端的相关信息，例如终端的硬件信息及软件信息，包括但不限于日期和时钟信息，位置信息(例如GPS、国家、城市等)，通过传感器产生的信息，终端的操作系统和终端上运行的软件，进程、服务的状态和事件等。
[0088]208、根据用户选择的推荐说明，获取与用户的潜在意图对应的服务；
[0089]本实施例中，可以将短消息中用于生成推荐说明的关键词语做特殊显示，每个关键词语对应一个或多个潜在意图，每个潜在意图有对应的推荐说明，当用户关注某一关键词语时，就为用户显示对应的推荐说明。
[0090]例如，对于短消息“下午6点在星巴克门口等我”，将短消息中的关键词语做特殊显示可以为“下午6点在星巴克门口等我”，其中“下午6点”对应用户的潜在意图“设置提醒”，“星巴克”对应用户的潜在意图“查询去星巴克的路线”、“查询星巴克的菜单”、“查询星巴克的优惠券”等。终端可监测用户的行为，当监测到用户点选预设的某一关键词语例如“星巴克”时，为用户显示对应的推荐说明。具体在当前的例子中，当用户点选“星巴克”时，将为用户显示与上述三个潜在意图对应的推荐说明，该推荐说明的显示可按每个意图对应的概率大小先后显示。
[0091]当用户选择某一推荐说明后，获取与该推荐说明对应的潜在意图对应的服务。
[0092]该服务可以是调用终端自身的一些应用，例如终端上的提醒应用，闹钟应用，或者备忘录应用等，也可以是从第三方获取，例如服务器，其他终端等。
[0093]当然，在上面的例子中，也可以不用用户选择推荐说明，当推荐说明停留在终端显示界面上预置的时间后，自动获取与所有推荐说明对应的服务。
[0094]209、将获取的服务进行合并，获得第一服务集合，从第一服务集合中获取预设数量的服务，并将预设数量的服务显示在界面上以供用户选择。
[0095]获取与用户的潜在意图对应的服务后，可对服务内容进行合并得到第一服务集合，这样做的目的是去除重复的服务，然后可将第一服务集合中的服务按照与所述短消息的贴合度排序后进行排序后显示在终端的界面上以供用户选择。
[0096]服务与短消息的贴合度可以是服务与短消息中的关键词语的贴合度，例如，当短消息为“晚上到上地附近来吃饭吧”，这里面有一个关键词语“上地附近”，与用户的潜在意图对应的服务可能有为用户推荐的上地附近的餐厅，那么距离上地越近的餐厅与短消息的贴合度就越高，因此，可按照与短消息的贴合度从高到低的顺序将服务排序后显示在终