[发明专利]用于语言模型个性化的系统和方法

权利要求书

1.一种方法，包括：

识别与一个或多个用户相关联的第一信息；

通过基于与所述一个或多个用户相关联的情境信息减少所述第一信息的量而获得第二信息；

基于所述第二信息获得一个或多个集群，所述一个或多个集群中的每个集群表示共享一部分所述第二信息的用户组的言语表达；以及

获得与所述一个或多个集群中的集群相对应的语言模型，所述语言模型表示与所述集群的所述用户组相关联的所述言语表达的概率排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一信息包括与一个或多个用户相关联的可观察特征集合，并且所述第二信息包括从所述可观察特征集合中获得的潜在特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，获得所述潜在特征包括：

基于所述可观察特征集合获得多维向量，所述多维向量的每个维度对应于所述可观察特征集合中的一个特征；以及

减少所述多维向量的维度的量以导出所述潜在特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，使用自动编码过程来减少所述多维向量的维度的量。

5.根据权利要求2所述的方法，还包括：

获得第一语言模型和第二语言模型，至少所述第一语言模型和所述第二语言模型中的每个语言模型分别对应于所述一个或多个集群中的一集群；并且

获得所述第一语言模型和所述第二语言模型包括：

识别所述一个或多个集群中的每个集群的质心；

基于与所述一个或多个集群中的一个集群相关联的第一用户组的言语表达构建第一数据库；

基于与所述一个或多个集群中的另一集群相关联的第二用户组的言语表达构建第二数据库；以及

在构建所述第一数据库和所述第二数据库之后，基于所述第一数据库获得所述第一语言模型并基于所述第二数据库获得所述第二语言模型。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述可观察特征集合包括至少一个典型特征和至少一个增强特征。

7.根据权利要求2所述的方法，还包括：

获得一个或多个语言模型，所述一个或多个语言模型中的每个语言模型对应于表示所述言语表达的所述一个或多个集群中的一个集群，并且

其中，所述方法还包括：

获得与新用户相关联的一个或多个可观察特征；

基于与所述新用户相关联的所述一个或多个可观察特征识别所述新用户的一个或多个潜在特征；

识别所述新用户的所述一个或多个潜在特征与分类后的潜在特征之间的相似性程度；以及

获得针对所述新用户的个性化加权语言模型，所述个性化加权语言模型基于所述新用户的所述一个或多个潜在特征与表示共享一部分所述潜在特征的用户组的言语表达的所述一个或多个集群之间的相似性程度。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

获得多个语言模型，并且

所述方法还包括：

识别低于所述新用户的所述一个或多个潜在特征和与所述一个或多个集群的子集相关联的所述潜在特征之间的相似性阈值的一个集群；以及

当生成针对所述新用户的所述个性化加权语言模型时，排除所述多个语言模型中的与低于所述相似性阈值的所述一个集群相关联的一个语言模型。

9.一种电子设备，包括：

存储器；以及

处理器，可操作地连接到所述存储器，所述处理器被配置为：

识别与一个或多个用户相关联的第一信息；

通过基于与所述一个或多个用户相关联的情境信息减少所述第一信息的量而获得第二信息；

基于所述第二信息获得一个或多个集群，所述一个或多个集群中的每个集群表示共享一部分所述第二信息的用户组的言语表达；以及

获得与所述一个或多个集群中的集群相对应的语言模型，所述语言模型表示与所述集群的所述用户组相关联的所述言语表达的概率排序。