仪)、扬声器、打印机、触觉响应设备等等。计算设备1202可进一步包括用于实现有线和无线通信的各种组件，包括例如用于网络通信的网络接口卡和/或用于支持无线和/或移动通信的各个天线。设想了各种不同类型的天线，包括但不限于一个或多个W1-Fi天线、全球导航卫星系统(GNSS)或全球定位系统(GPS)天线、蜂窝天线、近场通信(NFC)214天线、和/或蓝牙天线等等。因此，计算设备1202可以下面进一步描述的各种方式来配置以支持用户交互。
[0115]此处可以在软件、硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。一般而言，此类模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、组件、数据结构等等。本文使用的术语“模块”、“功能”和“组件”一般表示软件、固件、硬件或其组合。本文描述的技术的各特征是平台无关的，从而意味着该技术可在具有各种处理器的各种商用计算平台上实现。
[0116]所描述的模块和技术的实现可以被存储在某种形式的计算机可读介质上或跨某种形式的计算机可读介质传输。计算机可读介质可包括可由计算设备1202访问的各种介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可包括“计算机可读存储介质”和“通信介质”。
[0117]“计算机可读存储介质”指相对于仅信号传输、载波、或信号本身而言，允许对信息的存储的介质和/或设备。因此，计算机可读存储介质不包括信号承载介质或信号本身。计算机可读存储介质包括以适合于存储如计算机可读指令、数据结构、程序模块、逻辑元件/电路、或其他数据等的方法或技术来实现的诸如易失性和非易失性、可移动和不可移动介质和/或存储设备的硬件。该计算机可读存储介质的示例包括但不限于，RAM、R0M、EEPR0M、闪存或其它存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其它光存储、硬盘、磁带盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备、或者可适用于存储所需信息并可由计算机访问的其它存储设备、有形介质或制品。
[0118]“通信介质”指的是被配置为诸如经由网络向计算设备1202的硬件传输指令的信号承载介质。通信介质通常用诸如载波、数据信号、或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。通信介质还包括任何信息传送介质。术语“已调制数据信号”是指使得以在信号中编码信息的方式来设置或改变其一个或多个特性的信号。作为示例而非限制，通信介质包括有线介质，诸如有线网络或直接线路连接，以及无线介质，诸如声学、RF、红外线和其他无线介质。
[0119]如先前所描述的，硬件元件1210和计算机可读介质1206代表以硬件形式实现的指令、模块、可编程器件逻辑和/或固定器件逻辑，其可在某些实施例中被采用来实现此处描述的技术的至少某些方面。硬件元件可包括集成电路或片上系统、应用专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)，和用硅或其它硬件设备实现的组件。在此上下文中，硬件元件可以充当处理设备，该处理设备执行由该硬件元件以及用于存储供执行的指令的硬件设备(例如前面描述的计算机可读存储介质)所体现的指令、模块和/或逻辑所定义的程序任务。
[0120]前面的组合也可被采用来实现本文所述的各种技术。从而，软件、硬件、或程序模块(包括文本预测引擎122、自适应语言模型128、以及其它程序模块)可被实现为体现在某种形式的计算机可读介质和/或由一个或多个硬件元件1210体现的一个或多个指令和/或逻辑。计算设备1202可被配置成实现对应于软件和/或硬件模块的特定指令和/或功能。因此，将模块实现为可由计算设备1202执行为软件的模块可至少部分以硬件完成，例如，通过使用计算机可读存储介质和/或处理系统的硬件元件1210。指令和/或功能可以是一个或多个制品(例如，一个或多个计算设备1202和/或处理系统1204)可执行/可操作的，以实现此处描述的技术、模块、以及示例。
[0121]如在图12中进一步例示的，示例系统1200使得用于当在个人计算机(PC)、电视设备和/或移动设备上运行应用时的无缝用户体验的普遍存在的环境成为可能。服务和应用在所有三个环境中基本相似地运行，以便当使用应用、玩视频游戏、看视频等时在从一个设备转换到下一设备时得到共同的用户体验。
[0122]在示例系统1200中，多个设备通过中央计算设备互连。中央计算设备对于多个设备可以是本地的，或者可以位于多个设备的远程。在一个实施例中，中央计算设备可以是通过网络、因特网或其他数据通信链路连接到多个设备的一个或多个服务器计算机的云。
[0123]在一个实施例中，该互连架构使得功能能够跨多个设备来递送以向多个设备的用户提供共同且无缝的体验。多个设备的每一个可具有不同的物理要求和能力，且中央计算设备使用一平台来使得为设备定制且又对所有设备共同的体验能被递送到设备。在一个实施例中，创建目标设备的类，且使体验适应于设备的通用类。设备类可由设备的物理特征、用途类型或其他共同特性来定义。
[0124]在各种实现中，计算设备1202可采取各种各样不同的配置，诸如用于计算机1214、移动设备1216和电视机1218用途。这些配置中的每一个包括可具有一般不同的构造和能力的设备，并且因而计算设备1202可根据不同的设备类中的一个或多个来配置。例如，计算设备1202可被实现为计算机1214类的设备，该类包括个人计算机、台式计算机、多屏幕计算机、膝上型计算机、上网本等。
[0125]计算设备1202还可被实现为移动设备1216类的设备，该类包括诸如移动电话、便携式音乐播放器、便携式游戏设备、平板计算机、多屏幕计算机等移动设备。计算设备1202还可被实现为电视机1218类的设备，该类包括在休闲观看环境中具有或连接到通常更大的屏幕的设备。这些设备包括电视机、机顶盒、游戏控制台等。
[0126]本文所描述的技术可由计算设备1202的这些各种配置来支持，且不限于在本文描述的各具体示例。这是通过在计算设备1202上包括文本预测模块122来示出的。文本预测模块122和其他模块的功能也可被全部或部分通过分布式系统的使用(诸如如下所述的经由平台1222通过“云”1220)来实现。
[0127]云1220包括和/或代表资源1222的平台1224。平台1222抽象云1220的硬件(如，月艮务器)和软件资源的底层功能。资源1224可包括可在计算机处理在位于计算设备1202远程的服务器上执行时使用的应用和/或数据。资源1224也可包括在因特网上和/或通过诸如蜂窝或W1-Fi网络之类的订户网络上提供的服务。
[0128]平台1222可抽象资源和功能以将计算设备1202与其他计算设备相连接。平台1222还可用于抽象资源的缩放以向经由平台1224实现的资源1222所遇到的需求提供对应的缩放级别。因此，在互联设备的实施例中，本文描述的功能的实现可分布在系统1200上。例如，该功能可部分地在计算设备1202上以及经由抽象云1222的功能的平台1220来实现。
[0129]结语
[0130]尽管已经用对结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本技术，但可以理解，所附权利要求书中的主题不必受公开的这些具体特征或动作的限制。相反，这些具体特征和动作是作为实现所要求保护的主题内容的示例形式而公开的。
【主权项】
1.一种方法，包括: 检测与设备的交互期间的字符的输入； 根据语言模型生成对应于检测到的字符的包括一个或多个预测的绘文字的一个或多个预测候选；以及 采用所述一个或多个预测候选来促进进一步的字符输入以供与所述设备的交互。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语言模型被配置成在个体的基础上将文本预测引擎所作出的预测适配于用户的键入风格，所述键入风格包括因用户而异的绘文字使用。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语言模型被设计成利用多个语言模型词典作为单词、绘文字、以及对应的评分数据的源，所述评分数据基于对一群用户的总体的键入活动的单词和绘文字使用数据的收集和分析来调节。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成一个或多个预测候选包括计算与包含在与所述语言模型相关联的多个词典中的单词和绘文字相关联的评分数据的加权组合以计算所述预测候选的评分。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，生成一个或多个文本预测候选包括基于所计算的评分对包括单词和绘文字的预测候选逐一排名。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括因用户而异地收集关于绘文字使用的数据以为所述语言模型创建反映绘文字使用的因用户而异的词典。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，生成一个或多个预测候选包括基于所述语言模型的直接将绘文字映射到单词的映射表来将对应于预测的单词的一个或多个绘文字标识为预测候选。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括允许基于与所述语言模型相关联的直接将绘文字映射到单词的映射表来在与所述设备的交互期间在绘文字和单词之间切换，包括: 响应于对用于引起切换的特定单词的选择而在特定单词和对应的绘文字之间切换；以及 响应于对用于引起切换的特定绘文字的选择而在特定绘文字和对应的单词之间切换。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述一个或多个预测候选包括经由所述设备的用户界面呈现一个或多个预测候选的表示以供用户选择以自动地插入被选择的候选以通过替换或在检测到的字符后插入来修改检测到的字符。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用一个或多个预测候选包括经由连同所述设备的屏幕上键盘一起展示的预测条来呈现一个或多个预测候选的表示以供用户选择。
【专利摘要】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。
【IPC分类】G06F3/023, G06F17/27
【公开号】CN105683874
【申请号】
【发明人】J·A·格里夫斯, I·阿尔莫格, E·N·巴杰, J·H·库克, 菲埃罗 M·加西亚
【申请人】微软技术许可有限责任公司
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2014年10月1日