第一期比较详细的揭晓了苹果AI助理Siri可以实现的功能，上期介绍了实现Siri功能的原件，那么这期咱们继续根据专利号为CN102792320的专利揭晓实现苹果AI助理Siri的各功能原件的工作原理-----主动输入引出组件1094的工作原理。
图1
如上图1所示，用于主动输入引出组件1094的方法包括：所述方法开始110，助理1002例如经由输入装置1206接收111部分文本输入。 部分文本输入可包含在文本输入字段中到现在为止已键入的字符。在任何时间， 用户可例如通过按压回车键来指示所接入输入完成112。如果未完成，那么建议产生器产 生114候选建议116。这些建议可为基于本文所述的信息或约束来源中的任一者的句法、语 义和/或其它种类的建议。如果选择118所述建议，那么将所述输入转变117为包含选定建议。所述建议可包含对当前输入的扩展。举例来说，对“rest” 的建议可为“restaurants”，或者还可以包含对当前输入的部分的替代，如对 “rest”的建议可为“吃饭的地方”。所述建议还可以包含替代和释义当前输入的部分，举例来说，如果当前输入为“寻找有风格的餐馆”，那么建议可为“意大利”，且当所述建议被选择时，整个 输入可重写为“寻找意大利餐馆”。
对返回的所得输入作注解119,使得关于在118中作出的选择的信息连同文本输入一起保存。这使得（例如）字符串潜在的语义概念或实体在返回时 能够与所述字符串相关联，这提高了后续语言解译的准确性。
图2
举例说明，如图2所示，屏幕1601描绘在用户已选择所建议完成1303中的一者之后的接续部分，主动引出通过提示用户进一步指定所要信息的类型，此处通过用户可从中 进行选择的许多分类符1602而继续。这些分类符由域、任务流和对话流模型产生。所述域为本地事件，其包含在位置中在若干日期发生的事件的类别，且具有事件名称和特征执行者。将这五个选项提供给用户的事实是从以下两者产生：指示应询问用户他们尚未输入的约束的对话流模型以及指示这五个约束为助理可用的本地事件服务的参数的服务模型。甚至对优选短语将用作分类符（例如“按类别”和“特征化”）的选择是从域词汇数据库产生。
图3
如图3所示，专利中还给出了一种更便于用户操作的用于语音或语音的主动输入引出的方法：方法开始221，助理1002接收121呈听觉信号的形式的话音或语音输入，语音-文本服务122或处理器产生听觉信号的一组候选文本解译124。
助理1002使用统计语言模型来产生语音输入121的候选文本解译 124，并调谐统计语言模型以寻找助理1002 的各种模型中的字、名称和短语，举例来说，统计语言模型为来自以下各者中的一些或全部的给定字、名称和短语：域模型1056（例如，与餐馆和用餐事件有关的字和短语）、任务流模型1086（例如，与规划一事件有关的字和短语）、对话流模 型1087（例如，与搜集用于餐馆预订的输入所需的约束有关的字或短语）、域实体数据库 1072（例如，餐馆的名称）、词汇数据库1058（例如，菜系名称）、服务模型1088（例如，服务名称提供（例如）打开表（OpenTable）），或与主动本体1050的任一节点相关联的任何 字、名称或短语。
还调谐统计语言模型以寻找来自长期个人存储器1054的字、名 称和短语。举例来说，统计语言模型可为来自待办事项项目、列表项目、个人便笺、日历条目、联系人/地址簿中的人名、联系人/地址簿中所提到的街道或城市名等的给定文本。分等级组件分析候选解译124且根据其与智能自动化助理1002的语法或语义模型的配合程度而对其进行分等级126。可使用对用户输入的任何约束源。举例来说，助理1002可根据解译在语法或语义意义上、域模型、任务流模型或对话模型和或类似物中解析的程度来对语音-文本解译器的输出进行分等级，助理1002 评估文本解译124中的字的各种组合将与主动本体1050及其相关联模型的概念、关系、实体和特性的配合程度。如果语音-文本服务122产生两个候选解译“午餐吃意大利食物”以及“午餐穿意大利鞋”，通过语义相关进行分等级可将“午餐吃意大利食物”分较高等级（如果其与节点助理1002的主动本体1050更匹配（例如，字“意大利”、“食物”和 “午餐”全部与本体1050中的节点匹配，且其全部是通过本体1050中的关系连接，而字“鞋” 并不与本体1050匹配或与不是外出就餐域网络的一部分的节点匹配））。
具体分等级方式为，如图3所示，助理1002可使用于解译文本输入的算法或程序对由语音-文本服务122产生的候选文本解译 124进行分等级和评分，如果分等级组件126确定128来自解译124的最高等级语音解 译分在指定阈值之上，那么可自动选择130最高等级解译。如果没有解译分在指定阈值之 上，那么向用户呈现132语音134的可能候选解译。用户可接着在所显示选择当中进行选择 136。
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未完待续。。。。
