[发明专利]电子设备的文本输入系统及文本输入方法

权利要求书

1.一种在计算装置上生成文本输入的系统，包括：

文本预测引擎，包括至少一个预测器，用于接收用户输入所述计算装置中的输入文本，并使用所述预测器生成多条文本预测；

分类器，用于接收所述输入文本，并生成至少一个文本分类预测；

加权模块，用于接收所述文本预测和至少一个所述文本分类预测，并使用所述文本分类预测加权所述文本预测，以生成一个新的文本预测呈现给用户。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，根据文本源训练所述预测器。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，还包括多个根据独立文本源训练的预测器。

4.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，还包括：

特征向量生成器，用于通过从所述输入文本中提取特征，计算所述输入文本中每个特征的词条逆向文档频率并标准化结果向量为单位长度，来生成用以表示由用户输入至所述计算装置中的文本输入的特征向量。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述特征向量生成器还用于通过从所述文本源中提取一组特征，计算所述输入文本中每个特征的词条逆向文档频率并标准化结果向量为单位长度，来为所述文本源或每个独立文本源生成至少一个特征向量。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：

分类器训练模块，用于根据所述文本源生成的特征向量训练所述分类器。

7.根据权利要求2至3或权利要求5至6中任意一项所述的系统，其特征在于，所述文本源包括至少以一个代表分类预标记的文本数据。

8.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，还包括：多个同时生成文本预测的预测器。

9.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述分类器为时序聚集感知分类器。

10.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述分类器用于生成置信度向量，该置信度向量与至少一个分类相关联。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述加权模块用于根据所述置信度向量生成加权向量。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述加权模块通过将所述置信度向量中的最大正值设定为1，将所述置信度向量中的其他所有正值除以所述置信度向量中的最大正值与一常数因子之积，并将任意负置信度值设为0，来生成加权向量。

13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述加权模块用于使用所述加权向量甄选由所述文本预测引擎生成的文本预测，以生成新的文本预测。

14.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述加权模块用于将所述新的文本预测插入至多重映射结构；所述多重映射结构包括映射有概率值的文本预测，并返回p个最概然的新文本预测。

15.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述预测器为单语言模型、多语言模型或自适应预测系统中的一种。

16.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述文本预测引擎包括至少两个预测器；至少这两个预测器的其中之一为自适应预测系统。

17.根据权利要求16所述的系统，其特征在于，所述自适应系统包括：

第二文本预测引擎，包括至少一个预测器，用于接收输入文本并使用所述预测器生成文本预测；

第二分类器，用于接收输入文本并生成至少一个文本分类预测；

第二加权模块，用于接收来自于所述第二文本预测引擎的文本预测和来自于所述第二分类器的文本分类预测，并使用所述文本分类预测加权所述文本预测以生成新的文本预测。

18.根据前述任意一项权利要求所述的系统，其特征在于，所述计算装置为移动电话、个人电子助力或诸如台式电脑、笔记本电脑、平板电脑等电脑、移动网络设备、超级移动电脑、游戏机或车载系统中的一种。