[发明专利]输入信息的预测方法、系统、服务器及电子设备

说明书

本申请实施例公开了一种输入信息的预测方法、系统、服务器、终端设备、电子设备及存储介质，涉及深度学习、云计算技术领域。具体实现方案为：获取终端设备的初始输入信息，根据预先训练的预测模型，生成与初始输入信息对应的目标输入信息，其中，预测模型是基于目标参数梯度生成的，目标参数梯度是终端设备基于，终端设备的私有输入信息和预先设置的初始模型生成的，通过终端设备基于私有输入信息实现对预测模型的相关参数的训练，可以提高训练的个性化，从而提高预测模型的个性化预测和针对性预测，进而提高预测的准确性和可靠性的技术效果，并提高用户的输入体验。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、云计算技术领域，具体涉及一种输入信息的预测方法、系统、服务器、终端设备、电子设备及存储介质。

背景技术

随着终端设备的应用普及，提高应用于终端设备的输入法的智能化成了亟待解决的问题。

在现有技术中，可以由服务器对各终端设备的输入信息进行采集，并基于神经网络模型对输入信息进行训练，生成用于对输入信息进行预测的预测模型，并由服务器对输入信息进行预测。

然而发明人在实现本申请的过程中，发现至少存在如下问题：既由服务器进行预测模型的训练，又由服务器进行输入信息的预测，可能造成服务器的计算资源消耗较大等问题。

发明内容

提供了一种用于降低计算资源消耗的输入信息的预测方法、系统、服务器、终端设备、电子设备及存储介质。

根据第一方面，提供了一种输入信息的预测方法，所述方法应用于服务器，包括：

获取终端设备的初始输入信息；

根据预先训练的预测模型，生成与所述初始输入信息对应的目标输入信息，其中，所述预测模型是基于目标参数梯度生成的，所述目标参数梯度是所述终端设备基于，所述终端设备的私有输入信息和预先设置的初始模型生成的。

根据第二方面，本申请实施例提供了一种输入信息的预测方法，所述方法应用于终端设备，包括：

接收服务器发送的初始模型；

根据所述初始模型和所述终端设备的私有输入信息，生成目标参数梯度；

将所述目标参数梯度发送至所述服务器。

根据第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：

第一获取模块，用于获取终端设备的初始输入信息；

预测模块，用于根据预先训练的预测模型，生成与所述初始输入信息对应的目标输入信息，其中，所述预测模型是基于目标参数梯度生成的，所述目标参数梯度是所述终端设备基于，所述终端设备的私有输入信息和预先设置的初始模型生成的。

根据第四方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括：

第一接收模块，用于接收服务器发送的初始模型；

第二生成模块，用于根据所述初始模型和所述终端设备的私有输入信息，生成目标参数梯度；

第一发送模块，用于将所述目标参数梯度发送至所述服务器。

根据第五方面，本申请实施例提供了一种输入信息的预测系统，包括：

如上任一实施例所述的服务器；

如上任一实施例所述的终端设备。

根据第六方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，