用于文本预测的绘文字的制作方法
【专利说明】用于文本预测的绘文字
[0001 ] 背景
[0002]诸如移动电话、便携式和平板接收机、娱乐设备、手持导航设备等之类的计算设备被普遍实现为具有屏幕上键盘(例如，软键盘)，屏幕上键盘可被用于文本输入和/或与计算设备的其它交互。当用户将文本字符输入到文本框中、编辑文本、或以其它方式使用屏幕上键盘或类似输入设备来输入字符时，计算设备可应用自动纠正来自动地纠正误拼写和/或进行文本预测来基于输入字符预测和提供候选单词/短语。如今，用户越来越多地在网页、电子邮件、文本消息、以及其它通信中使用绘文字(emoji)。如此处所使用的绘文字指的是表意文字、笑容符、象形文字、表情图示、以及被用于替代文本单词或短语的其它的图形字符/表示。
[0003]在传统方法中，自动纠正和文本预测是使用关注于单词和短语的语言模型来生成的。传统语言模型不包括绘文字或适配于用户对于绘文字的使用。
[0004]因此，使用传统技术提供的文本预测候选不包括绘文字，这使得希望使用绘文字的用户更难以使用绘文字。由于用于浏览和为消息插入绘文字的现有技术可能是困难和耗时的，因此用户可能选择完全不在他们的消息中使用绘文字。另外，不正确或无意输入的绘文字不会被自动纠正工具识别或纠正。
[0005]概述
[0006]此处描述了用于将绘文字用于文本预测的技术。在一个或多个实现中，在与设备交互期间检测字符的输入。根据被配置成在考虑单词和短语的同时还考虑绘文字的语言模型来生成对应于检测到的字符的预测候选。该语言模型可利用将多个绘文字映射到对应单词的映射表。该映射表使得文本预测引擎能提供绘文字作为匹配单词的替代。另外地或替代地，文本预测引擎可被配置成将绘文字作为模型内的单词来进行分析并且为包括绘文字和单词两者的预测生成概率和候选排名。因用户而异的绘文字使用也可通过监视用户的键入活动来学习以将预测适配于用户对绘文字的特定使用。
[0007]提供本概述以便以简化的形式介绍以下在详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并非旨在标识出要求保护的主题的关键特征或必要特征，亦非旨在用作辅助确定要求保护的主题的范围。
[0008]附图简述
[0009]参考附图来描述【具体实施方式】。在附图中，附图标记最左边的数字标识该附图标记首次出现的附图。在说明书和附图的不同实例中使用相同的附图标记可指示相似或相同的项目。
[0010]图1解说了其中可以实现用于文本预测的绘文字的各方面的示例操作环境。
[0011]图2解说了根据一个或多个实现的示例用户界面。
[0012]图3解说了根据一个或多个实现的包括绘文字的示例预测场景。
[0013]图4A解说了根据一个或多个实现的支持绘文字的语言模型的示例表示。
[0014]图4B解说了根据一个或多个实现的在多个语言模型词典之间的示例关系的表示。
[0015]图5描绘了根据一个或多个实现的其中提供了包括绘文字的文本预测的示例过程。
[0016]图6描绘了根据一个或多个实现的其中包括绘文字的文本预测被生成并经由用户界面呈现的示例过程。
[0017]图7描绘了包含了用于文本预测的绘文字的用户界面的示例。
[0018]图8描绘了用于与作为预测候选提供的绘文字交互的示例场景。
[0019]图9描绘了用于在单词和对应的绘文字之间来回切换的交互的示例场景。
[0020]图10描绘了用于根据需要显示与预测候选相关联的绘文字的交互的示例场景。
[0021]图11描绘了根据一个或多个实现的其中使用来自多个词典的评分数据的加权组合来选择包括绘文字的文本预测的示例过程。
[0022]图12描绘了可使用在包括绘文字的文本预测的一个或多个实现中的示例系统和设备。
[0023]详细描述
[0024]概览
[0025]传统地，自动纠正和文本预测是使用关注于单词和短语并且不包括绘文字或者适配于用户对绘文字的使用的语言模型来生成的。因此，使用传统技术提供的文本预测候选和自动纠正工具不考虑绘文字，这使得用户更难以在他们的通信中使用绘文字。
[0026]此处描述了用于将绘文字用于文本预测的技术。在一个或多个实现中，在与设备交互期间检测字符输入。根据被配置成在考虑单词和短语的同时还考虑绘文字的语言模型来生成对应于检测到的字符的预测候选。该语言模型可利用将多个绘文字映射到对应单词和短语的映射表。该映射表使得文本预测引擎能提供绘文字作为匹配单词的替代。另外地或替代地，文本预测引擎可被配置成将绘文字作为模型内的单词来进行分析并且为包括绘文字和单词两者的预测生成概率和候选排名。因用户而异的绘文字使用也可通过监视用户的键入活动来学习以将预测适配于用户对绘文字的特定使用。
[0027]在以下的讨论中，题为“操作环境”的章节描述了可根据针对文本预测的自适应语言模型的一个或多个实现来采用的示例环境和示例用户界面。题为“语言模型细节”的章节描述了支持绘文字的语言模型的示例细节。接着，题为“用于文本预测的绘文字细节”的章节描述了根据一个或多个实现的示例过程和用户界面。最后，题为“示例系统”的章节描述了可被用于针对包括绘文字的文本预测的一个或多个实现的示例系统和设备。
[0028]操作环境
[0029]图1解说了其中可以实现支持用于文本预测的绘文字的技术的各实施例的示例系统100。该示例系统100包括计算设备102，计算设备102可以是任何一个固定或移动设备或其组合，并且采用消费设备、计算机设备、便携式设备、通信设备、导航设备、媒体回放设备、娱乐设备、游戏设备、和/或电子设备等任何形式。例如，计算设备102可被实现为电视机客户端设备104、计算机106和/或连接到显示设备110以显示媒体内容的游戏系统108。替代地，计算设备可以是任何类型的便携式计算机、移动电话、或包括集成显示器114的便携式设备112。可以用各种组件来实现这些计算设备中的任一个，诸如处理器和存储设备、以及如下面参考图12所示的示例设备进一步描述的不同组件的任意组合。
[0030]计算设备102的集成显示器114或显示器设备110可以是触摸屏显示器，该触摸屏显示器被实现成感测触摸和手势输入，诸如显示在触摸屏显示器上的用户界面中的用户发起的字符、键、敲击、或选择符输入。替代地或附加地，计算设备的示例可包括其它各种输入机制和设备，诸如键盘、鼠标、屏幕上键盘、远程控制鼠标、游戏控制器、或任何其它类型的用户发起的和/或用户可选择的输入设备。
[0031]在各实现中，计算设备102可包括输入模块116，输入模块116检测和/或识别与各种不同类型的输入有关的输入传感器数据118，输入诸如屏幕上键盘字符输入、触摸输入和手势、基于相机的手势、控制器输入、以及其它用户选择的输入。输入模块116表示标识触摸输入和/或手势并使对应于该触摸输入和/或手势的操作被执行的功能。例如，输入模块116可被配置成识别所检测到的通过由用户的手(例如，使用触摸屏功能)与触摸屏显示器的交互而作出的手势。附加地或替代地，输入模块116可被配置成识别相机所检测到的手势，诸如用户的手的挥动、抓的手势、手臂位置、或其它经定义的手势。因此，触摸输入、手势、以及其它输入还可通过输入传感器数据118被识别为包括可用于区分输入模块116所识别的不同输入的属性(例如，移动、选择点、位置、速度、朝向等)。这一区分然后可用作从输入中标识手势并因此基于对手势的标识来标识要执行的操作的基础。
[0032]计算设备包括键盘输入模块120，键盘输入模块120可被实现为计算机可执行指令，诸如由一个或多个处理器执行以实现此处描述的各个实施例的软件应用或模块。键盘输入模块120表示用于提供和管理用于与计算设备120的键盘交互的屏幕上键盘。键盘输入模块120可被配置成导致屏幕上键盘的表示被选择性地在不同时间呈现，诸如在文本输入框、搜索控件、或其它文本输入控件被激活时。屏幕上键盘可被提供用于显示在外部显示器(诸如显示器设备110)上或集成显示器(诸如集成显示器114)上。另外，需要注意，硬件键盘/输入设备也可实现具有至少一些适用于此处所描述的技术的软键的可适配的“屏幕上”键盘。例如，作为外部设备提供或与计算设备102集成的硬件键盘可包含可被用于实现此处所描述的文本预测键的显示器设备、触摸键、和/或触摸屏。在这种情况下，键盘输入模块120可被提供作为硬件键盘/输入设备的设备驱动的组件。
[0033]键盘输入模块120可包括或以其它方式利用文本预测引擎122，文本预测引擎122表示用于处理和解释字符输入124以形成和提供对于对应于字符输入124的候选单词的预测。例如，屏幕上键盘可被选择性地展示在不同交互情形中供在文本输入框、口令输入框、搜索控件、数据表格、消息对话、或用户界面126的其它文本输入控件(诸如表格、HTML页面、应用U1、或促进用户输入字符输入124(例如，字母、数字、和/或其它字母数字字符以及绘文字)的文档)。
[0034]总的来说，文本预测引擎122确定最接近地匹配于被输入的字符输入124的一个或多个可能的候选。以此方式，文本预测引擎122可通过提供响应于用户所输入的字符输入124而被确定的一个或多个预测性单词或绘文字来促进文本输入。例如，文本预测引擎122所预测的单词/绘文字可被用于执行输入文本的自动校正、呈现一个或多个单词作为供用户选择来完成的候选、修改或改正输入文本、自动地改变对应于所预测的单词的屏幕上键盘的键的触摸敲击面积等等。
[0035]根据此处所描述的各技术，文本预测引擎122可被配置成包括或利用以上和以下所描述的一个或多个语言模型128。此外，一个或多个语言模型128可被配置成使用单词130和绘文字132两者来用于预测和自动纠正。在一种方法中，绘文字132可被映射到对应的单词并被展示或提供作为匹配单词的替代。另外地或替代地，文本预测引擎122可利用底层的支持绘文字的语言模型来在推导预测时作出包括作为候选的绘文字和/或考虑输入串中的绘文字的预测。
[0036]语言模型128还表示将文本预测引擎122所作的预测个别地适配以符合不同用户键入的不同方式的功能。另外，语言模型128可监视和收集关于设备的用户所作出的文本和/或绘文字输入的数据。监视和数据收集可跨设备地在不同交互场景中进行，其中可涉及不同应用、人(例如，联系人或目标)、文本输入机制、以及用于交互的其它上下文因素。在一种方法中，语言模型128被设计成将多个语言模型词典利用为可被用于基于字符输入124