[发明专利]数据驱动的自然语言事件检测和分类

说明书

本发明提供了一种用于操作数字助理的系统和过程。根据一个或多个示例，方法包括在具有存储器和一个或多个处理器的用户设备处从至少一个用户接收非结构化自然语言信息。该方法还包括响应于接收到该非结构化自然语言信息，确定事件信息是否存在于该非结构化自然语言信息中。该方法进一步包括根据确定事件信息存在于该非结构化自然语言信息内，确定对事件的协定是否存在于该非结构化自然语言信息中。该方法进一步包括根据确定对事件的协定存在，确定该事件的事件类型并基于该事件类型来提供事件描述。

相关专利申请的交叉引用

本专利申请要求于2016年6月11日提交的标题为“Data Driven NaturalLanguage Event Detection and Classification”的美国临时申请序列号62/348,898、于2016年9月19日提交的标题为“Data Driven Natural Language Event Detection andClassification”的美国非临时申请序列号15/269,721、以及于2016年7月25日提交的标题为“Data Driven Natural Language Event Detection and Classification”的丹麦专利申请序列号PA 2016 70552的优先权。这些专利申请中的每个专利申请的内容据此全文以引用方式并入以用于所有目的。

技术领域

本公开整体涉及自然语言处理，并且更具体地涉及使用非结构化自然语言信息来对事件进行检测和分类。

背景

事件信息可被包括在非结构化自然语言信息中。例如，两个用户可使用文本消息来安排午餐事件。一旦用户就该事件达成一致，他们便可能希望针对该事件来创建日历条目。通常，为了创建日历条目，需要用户将事件信息从非结构化自然语言诸如文本消息手动传输到日历条目。手动传输事件信息通常需要多次复制和粘贴操作或繁琐的手动输入。因此手动创建日历条目的过程是麻烦且耗时的。因此，需要用于基于非结构化自然语言信息来对事件进行检测和分类的更有效的方法。

发明内容

用于检测事件的一些技术使用HTML格式的结构化消息(例如，来自航空公司、酒店、或旅行社的计算机生成的电子邮件)。由于消息是结构化的，因此检测是相对简单的。由于自然语言的固有歧义性，对非结构化自然语言信息中的事件进行检测和分类更具挑战性。非结构化自然语言信息包括例如用户生成的文本消息、电子邮件、语音邮件、即时消息、会话等。非结构化自然语言被广泛使用，并且因此基于非结构化自然语言信息来对事件进行检测和分类是重要和期望的。

提供了一种用于操作数字助理的系统和过程。根据一个或多个示例，方法包括在具有存储器和一个或多个处理器的用户设备处从至少一个用户接收非结构化自然语言信息。该方法还包括响应于接收到非结构化自然语言信息，确定事件信息是否存在于非结构化自然语言信息中。该方法还包括根据确定事件信息存在于非结构化自然语言信息中，确定对事件的协定是否存在于非结构化自然语言信息中。该方法还包括根据确定对事件的协定存在，确定事件的事件类型并且基于该事件类型提供事件描述。

用于执行这些功能的可执行指令任选地被包括在被配置用于由一个或多个处理器执行的非暂态计算机可读存储介质或其他计算机程序产品中。用于执行这些功能的可执行指令任选地被包括在被配置用于由一个或多个处理器执行的暂态计算机可读存储介质或其他计算机程序产品中。

附图说明

为了更好地理解各种所述实施方案，应结合以下附图参考下面的实施方案的描述，在附图中，类似的附图标号在所有附图中指示对应的部件。

图1为示出根据各种示例的用于实现数字助理的系统和环境的框图。

图2A为示出根据一些实施方案的实现数字助理的客户端侧部分的便携式多功能设备的框图。

图2B为示出根据各种示例的用于事件处理的示例性部件的框图。