[发明专利]一种聊天表情输入的方法和装置

权利要求书

1.一种聊天表情输入的方法，其特征在于，包括：

预设字符序列和/或字词序列与各表情之间的对应关系；

接收用户输入的输入序列；

根据所述对应关系针对所述输入序列进行分析，将所述输入序列与所述字符序列和/或字词序列进行匹配，以获得所述字符序列和/或字词序列对应的各主题的表情；

将各主题的表情进行排序，并作为候选项在客户端进行展示。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设字符序列和/或字词序列与各表情之间的对应关系包括：

通过收集语聊资源数据和各主题的表情资源数据，利用所述语聊资源数据对所述表情资源数据按表情类别构建字所述字符序列和/或字词序列与各表情之间的对应关系；

或者通过所述字符序列和/或字词序列的近义词和所述近义词分别在各主题对应的表情构建所述字符序列和/或字词序列与各表情之间的对应关系。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预设字符序列和/或字词序列与各表情之间的对应关系，包括:

获取语聊资源数据和各主题的表情资源数据；所述语聊资源数据包括第二表情及其对应的文本内容；

结合所述语聊资源数据包括的对应第二表情的文本内容，对所述各主题的表情资源数据中的每个第一表情分别进行分类，构建字符序列和/或字词序列与每个主题的各种表情之间的对应关系。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合所述语聊资源数据包括的对应第二表情的文本内容，对所述各主题的表情资源数据中的每个第一表情分别进行分类，包括：

根据所述语聊资源数据包括的第二表情及其文本内容，分别挖掘所述表情资源数据中每个主题的各个第一表情对应的各第一关键词；

根据所述第一关键词和预置的对应每个表情类别的各第二关键词，对所述各第一表情分别进行分类。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述语聊资源数据包括的第二表情及其文本内容，分别挖掘所述表情资源数据中每个主题的各个第一表情对应的各第一关键词，包括：

使用符号匹配规则和图片内容判断规则从所述语聊资源数据中提取所述第二表情和所述第二表情对应的文本内容；

在所述各主题的表情资源数据中，分别将所述第一表情与提取的第二表情进行匹配，匹配成功则分别将第一表情与第二表情的文本内容进行关联，并从所述文本内容中挖掘各第一关键词与第一表情进行对应。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一关键词和预置的每个表情类别下的各第二关键词，对所述各第一表情分别进行分类，包括：

针对匹配上的各第一表情，基于每个表情类别下的各第二关键词，以该第一表情下的各第一关键词进行情感分类预测，确定所述第一表情的表情类别；

针对未匹配上的各第一表情，基于每个表情类别下的各第二关键词，将所述第一表情标注为具体的表情类别。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建字符序列和/或字词序列与每个主题的各种表情之间的对应关系包括：

针对每个主题的第一表情，将其对应的第一关键词和第二关键词合并为所述第一表情的标签词汇；

根据所述第一表情与对应的各标签词汇、所述第一表情所属的表情类别之间的对应关系，基于所述各标签词汇构建字符序列和/或字词序列与每个主题的各表情之间的对应关系。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述各标签词汇构建字符序列和/或字词序列与每个主题的各表情之间的对应关系包括：

将每个第一表情的各标签词汇构建为该第一表情的文本特征向量；

利用所述文本特征向量对每个主题的第一表情进行聚类，获得包含各主题的相关表情的簇并记录簇关系，将所述簇关系作为字符序列和/或字词序列与每个主题的各表情标签之间的对应关系。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各主题的表情进行排序包括：

针对每个表情类别下的各第一表情，根据所述第一表情在语聊资源数据中的出现次数和/或用户的个性化信息对相应的各主题的表情进行排序。