推荐方法、装置和介质与流程

1.本发明实施例涉及输入技术领域，尤其涉及一种推荐方法、装置和介质。


背景技术：

2.输入法是指为了将字符输入计算机或其他设备(如手机、平板电脑等)而采用的编码方法，输入法可被应用于多种场景。例如，用户可以在即时通讯app(应用程序，application)中输入文字以与其他用户进行聊天。
3.联想功能是输入法的一种扩展功能，它的出现减少了用户主动输入的次数、按键的次数，并增加了输入法的智能性。目前，输入法可以针对用户的已上屏内容，推荐对应的联想候选。例如，针对用户的已上屏内容“晚安”，推荐“打工人”、“好梦”、“爱你”、“么么哒”等联想候选。
4.发明人在实施本发明实施例的过程中发现，在已上屏内容相同的情况下，目前通常在不同的聊天场景下推荐相同的联想候选；而用户在不同的聊天场景下通常具有不同的表达需求；因此，目前推荐的联想候选，可能不符合用户的表达需求，这使得联想候选的准确度较低。例如，在用户与长辈或同事进行聊天的场景下，使用“爱你”、“么么哒”的表达，通常是不合适的。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种推荐方法、装置和介质，可以提高推荐的准确度。
6.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种推荐方法，包括：
7.依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；
8.依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
9.另一方面，本发明实施例公开了一种推荐装置，包括：
10.特征确定模块，用于依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；以及
11.候选项推荐模块，用于依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
12.再一方面，本发明实施例公开了一种用于推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
13.依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；
14.依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
15.又一方面，本发明实施例公开了一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如前述一个或多个所述的推荐方法。
16.本发明实施例包括以下优点：
17.本发明实施例依据上文信息和聊天对象特征，对候选项进行推荐，可以提供与聊天对象特征相匹配的候选项，因此能够提高推荐的准确度。
18.并且，本发明实施例利用聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征。由于标注有聊天对象特征的聊天语料样本可以反映特定聊天对象特征对应的规律，因此，依据聊天语料样本得到的聊天对象特征能够依据上述规律，进行聊天对象特征的识别，进而能够提高聊天对象特征的准确度，从而能够进一步提高推荐的准确度。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1是本发明实施例的一种推荐方法的应用环境的示意；
21.图2是本发明的一种推荐方法实施例的步骤流程图；
22.图3是本发明的一种推荐装置实施例的结构框图；
23.图4是本发明的一种用于推荐的装置800的框图；及
24.图5是本发明的一些实施例中服务端的结构示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
26.本发明实施例可以在聊天场景下对候选项进行推荐。聊天场景可以包括：即时通讯场景、短消息场景等。候选项可用于作为向聊天对象发送的内容。
27.传统技术在不同的聊天场景下推荐相同的联想候选；而用户在不同的聊天场景下通常具有不同的表达需求。例如，用户在与不同的聊天对象进行聊天的情况下，使用的表达通常会有所差异。例如，与长辈聊天的情况下，通常采用比较恭敬的表达；又如，与工作对象聊天的情况下，通常采用工作术语；再如，与情侣聊天的情况下，通常采用可爱或甜蜜的表达；或者，与朋友聊天的情况下，通常采用幽默或怼人的表达。目前推荐的通用的联想候选，可能不符合用户的表达需求，这使得联想候选的准确度较低。
28.针对联想候选的准确度较低的技术问题，本发明实施例提供了一种推荐方案，该方案可以包括：依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；上述聊天对象识别模型可以为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；依据上述上文信息和上述聊天对象特征，对上述候选项进行推荐。
29.本发明实施例中，聊天对象特征可以是与用户进行聊天的聊天对象所具备的特征，或者，该聊天对象特征可以是聊天对象与用户之间的关系特征，或者，该聊天对象特征可以是聊天对象对应的身份特征，可以理解，本发明实施例对于具体的聊天对象特征不加
以限制。
30.本发明实施例依据上文信息和聊天对象特征，对候选项进行推荐，可以提供与聊天对象特征相匹配的候选项，因此能够提高推荐的准确度。
31.并且，本发明实施例利用聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征。由于标注有聊天对象特征的聊天语料样本可以反映特定聊天对象特征对应的规律，因此，依据聊天语料样本得到的聊天对象特征能够依据上述规律，进行聊天对象特征的识别，进而能够提高聊天对象特征的准确度。
32.例如，聊天的上文信息a为“哥们，晚上有空吗？”，依据上文信息a确定聊天对象特征为【朋友】，因此可以推荐语言风格特征与【朋友】相匹配的候选项，如“幽默”或“怼人”语言风格特征对应的候选项。
33.又如，聊天的上文信息b为“我爱你”、“我想你”等，依据上文信息b确定聊天对象特征为【情侣】，则在用户输入“晚安”的情况下，可以推荐语言风格特征与【情侣】相匹配的候选项，如“可爱”语言风格特征对应的候选项“么么哒”，或者“甜蜜”语言风格特征对应的候选项“爱你”等。
34.本发明实施例提供的推荐方法可应用于图1所示的应用环境中，如图1所示，客户端100与服务端200位于有线或无线网络中，通过该有线或无线网络，客户端100与服务端200进行数据交互。
35.可选地，客户端100可以运行在终端上，上述终端具体包括但不限于：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3(动态影像专家压缩标准音频层面3，moving picture experts group audio layer iii)播放器、mp4(动态影像专家压缩标准音频层面4，moving picture experts group audio layer iv)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等。客户端100可以对应于网站、或者app(应用程序，application)。客户端100可以对应有输入法app、即时通信app等应用程序。
36.本发明实施例的服务端可以为云服务端。云服务端是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。云服务端的资源信息具有动态性，使得其处理能力可弹性伸缩。
37.本发明实施例可应用于键盘符号、手写、语音等各种输入方式的输入法程序。以键盘符号输入方式为例，用户可以通过编码字符串进行文字输入，输入串可以指用户输入的编码字符串。在输入法领域，对于例如中文、日文、韩文、或者其它语言的输入法程序，通常可以把用户输入的输入串转换成相应语言的候选项。以下主要以中文为例进行说明，日文、韩文等其它语言相互参照即可。可以理解，上述中文输入法可以包括但不限于全拼、简拼、笔画、五笔等，本发明实施例对于某种语言对应的具体输入法程序不加以限制。
38.以中文的输入为例，编码字符串的类型可以包括：拼音串、字形串(如五笔串等)。以英文的输入为例，编码字符串的类型可以包括：字母字符串等。
39.在实际应用中，对于键盘符号的输入方式，用户可以通过实体键盘、或者虚拟键盘等输入上述输入串。例如，对于具有触摸屏的终端，其可以在输入界面中设置虚拟键盘，以通过触发上述虚拟键盘包括的虚拟按键进行输入串的输入。可选地，上述虚拟键盘的例子可以包括：9键键盘和26键键盘等。并且，可以理解，上述输入界面中除了设置有字母对应的虚拟按键之外，还可以设置有符号按键、数字按键、例如中英切换按键的功能按键，或者，还
可以设置有工具栏按键等，可以理解，本发明实施例对于输入界面所包含的具体按键不加以限制。
40.根据一些实施例，上述输入串可以包括但不限于：用户通过按键所输入的一个按键符号或多个按键符号的组合。上述按键符号具体可以包括：拼音、笔画、假名等。
41.本发明实施例中，候选项可用于表示输入法程序提供的待被用户选择的一个或多个字符。候选项可以为中文字符、英文字符、日文字符等语言的字符，候选项也可以为颜文字、图片等形式的符号组合。其中，上述颜文字包括但不限于线条、符号、文字所组成的图画，例如，上述颜文字的例子可以包括：“：p”、“:-o”、“:-)”等。
42.方法实施例一
43.参照图2，示出了本发明的一种推荐方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
44.步骤201、依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；上述聊天对象识别模型可以为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；
45.步骤202、依据上述上文信息和上述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
46.图2所示方法实施例可由客户端和/或服务端执行，可以理解，本发明实施例对于方法实施例的具体执行主体不加以限制。
47.步骤201中，聊天对象识别模型可表征输入数据(上文信息)和输出数据(聊天对象特征)之间的映射关系。分类模型的输出数据可以包括：聊天对象特征、或者上文信息属于某种聊天对象特征的概率。
48.本发明实施例中，标注有聊天对象特征的聊天语料样本可用于作为聊天对象识别模型的训练数据。可选地，可基于训练数据对数学模型进行训练，以得到聊天对象识别模型。聊天对象识别模型可以对标注有聊天对象特征的聊天语料样本进行学习，以得到聊天对象特征在文本方面的规律，由此可以具备上文到聊天对象特征的识别规律。
49.数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型，数学模型是针对参照某种事物系统的特征或数量依存关系，采用数学语言，概括地或近似地表述出的一种数学结构，这种数学结构是借助于数学符号刻画出来的关系结构。数学模型可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程、积分方程或统计学方程及其组合，通过这些方程定量地或定性地描述系统各变量之间的相互关系或因果关系。除了用方程描述的数学模型外，还有用其他数学工具，如代数、几何、拓扑、数理逻辑等描述的模型。其中，数学模型描述的是系统的行为和特征而不是系统的实际结构。其中，可采用机器学习、深度学习方法等方法进行数学模型的训练，机器学习方法可包括：线性回归、决策树、随机森林等，深度学习方法可包括：卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)、长短期记忆网络(long short-term memory，lstm)、门控循环单元(gated recurrent unit，gru)等。
50.本发明实施例中，可选的是，可以提供聊天语料样本的如下获取方式：
51.获取方式1、对聊天语料进行聊天对象特征的标注，以得到聊天语料样本；和/或
52.获取方式2、根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，挖掘得到聊天语料样本。
53.获取方式1中，聊天语料可以为用户在聊天场景下的语料。输入法app可以采集用户在聊天场景下的聊天语料，或者，即时通讯app可以采集用户在聊天场景下的聊天语料。上述聊天语料样本对应的语言单位可以为：词、短语或句子等。
54.本发明实施例可以对聊天语料样本进行聊天对象特征的标注。例如，为聊天语料样本a“晚安老公”标注聊天对象特征【老公】，为聊天语料样本b“我明天无法上课，想请个假，请批准”标注聊天对象特征【老师】，或者，为聊天语料样本c“明天家里有事，我想请个假，请批准”标注聊天对象特征【老师】或【工作对象】，其中，【工作对象】可以包括：【同事】或【领导】等。
55.获取方式2中，可以根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，进行聊天语料样本的挖掘，以增加聊天语料样本的范围。
56.本领域技术人员可以根据实际应用需求，确定预设聊天对象特征对应的预设关键词。例如，预设聊天对象特征【老公】对应的预设关键词包括：“老公”、“回家吃饭”，预设聊天对象特征【老婆】对应的预设关键词包括：“老婆”、“回家吃饭”，预设聊天对象特征【工作对象】对应的预设关键词包括：“请假”、“单位”，预设聊天对象特征【长辈】对应的预设关键词包括：“注意身体”、“健康长寿”等。
57.本发明实施例可以在互联网文本中挖掘包含预设关键词的聊天语料样本。可选地，可以利用网页爬取的方式、或者网站合作的方式，获取互联网文本，本发明实施例对于互联网文本的具体获取方式不加以限制。
58.聊天的上文信息可以指输入光标之外的聊天内容。该上文内容可以包括：用户的已上屏内容、和/或、聊天对象发送的内容。用户的已上屏内容可以包括：已向聊天对象发送的部分、和/或、输入框中未向聊天对象发送的部分。上文信息的类型可以包括：文本、表情和图片等。可以理解，本发明实施例对于具体的上文信息不加以限制。
59.本发明实施例中，可以将聊天的上文信息输入聊天对象识别模型，可以得到聊天对象识别模型输出的、上文信息对应的聊天对象特征；或者，可以依据聊天对象识别模型输出的上文信息属于聊天对象特征的概率，得到上文信息对应的聊天对象特征。
60.步骤202中，候选项可以为输入过程中的候选项，候选项可用于帮助用户输入。
61.本发明实施例依据上述上文信息和上述聊天对象特征，对候选项进行推荐，可以向用户推荐与聊天对象特征相匹配的候选项，由此可以提高候选项推荐的准确度。
62.本发明实施例中，可选的是，候选项的类型可以包括：文本、表情或图片等。
63.本发明实施例中，可选的是，候选项可以包括：联想候选。联想候选对应的语言单位可以包括：字、词、短语或句子等。联想候选可以为针对上文信息对应的候选项。
64.下面对联想候选的确定过程进行说明。
65.根据一种实施例，可以根据上文信息，查询多元关系数据，以获取联想候选。多元关系，又称n-gram，用于表示n-个元素相继出现的概率。元素可以包括：字、词、字母、符号或表情等。
66.在本发明的一种可选实施例中，可以通过联想模型表征多元关系数据。联想模型的类型可以包括但不限于：语言模型、神经网络模型等。上述数据模型可以提供p(任意元素|上文信息，
…
)，即一定上文信息等条件下，任意元素的概率。根据这个概率，可以确定上文信息对应的命中元，由此可以得到联想候选。其中，联想模型所采用的语料可以包括：在上文信息等条件下的语料。
67.本发明实施例中，可选的是，可以利用句子语料训练得到句联想模型，以使句联想模型具有句子级别的联想功能；并且，服务端依据句联想模型，针对完整性较高的上文信
息，确定对应的句联想候选，能够提高句联想候选与输入内容之间的相关性，进而能够提高输入效率和提升用户体验。
68.在本发明的一种可选实施例中，联想候选的确定过程，具体可以包括：确定上文信息对应的目标语言风格；利用上述目标语言风格对应的句联想模型，确定上述上文信息对应的句联想候选。
69.本发明实施例可以针对不同的目标语言风格，设置不同的句联想模型。这样，可以利用上述目标语言风格对应的句联想模型，确定上述上文信息对应的句联想候选。
70.在本发明的另一种可选实施例中，上述句联想模型确定上述上文信息对应的目标语言风格，并依据上述目标语言风格确定上述上文信息对应的句联想候选。本发明实施例可以不针对目标语言风格对句联想模型进行区分，而是由句联想模型在对上文信息的处理过程中，首先确定上述上文信息对应的目标语言风格，然后依据上述目标语言风格确定上述上文信息对应的句联想候选。
71.在本发明的一种可选实施例中，上述句联想模型可以包括：第二向量与句联想候选之间的映射关系；
72.则句联想候选的确定方式可以包括：确定上文信息对应的第一向量；依据所述第一向量，在第二向量与句联想候选之间的映射关系中进行检索，以得到所述第一向量对应的句联想候选；所述映射关系可以为依据句子语料得到，所述句子语料可以包括：上文信息样本和句联想候选，所述第二向量与上文信息相应。
73.本发明实施例基于向量检索，得到上文信息对应的句联想候选；能够基于第一向量与第二向量在空间中的距离，对第一向量与第二向量进行匹配，并将与第一向量相匹配的第二向量对应的句联想候选，作为上文信息对应的句联想候选。这样，不要求第一向量与第二向量在文本方面严格一致，因此能够增加句联想候选的覆盖范围。
74.例如，句子语料包括：上文信息样本a“可以和你语音吗”和句联想候选“我想听你的声音”，则在用户上文a为“能和你语音吗”的情况下，本发明实施例可以基于第一向量与第二向量的空间距离，确定第一向量与第二向量相匹配，进而提供对应的句联想候选“我想听你的声音”。
75.根据一种实施例，可以将第一向量与所有句子语料对应的所有第二向量进行匹配。具体地，可以计算第一向量与所有第二向量之间的距离，并将距离小于第一距离阈值的第二向量，作为与第一向量相匹配的第二向量。
76.向量之间距离的度量方法可以包括：欧氏距离、夹角余弦、汉明距离、或者杰卡德相似系数等。可以理解，本发明实施例对于向量之间距离的具体度量方法不加以限制。
77.根据另一种实施例，上述在第二向量与句联想候选对应的映射关系中进行检索，具体包括：依据上述第一向量与上述第二向量的索引，确定上述第一向量对应的目标索引；依据上述第一向量和上述目标索引对应的第二向量，确定上述第一向量对应的句联想候选。
78.本发明实施例可以预先建立第二向量的索引；这样，在向量检索过程中，可以首先确定第一向量对应的目标索引，然后，对第一向量与目标索引对应的第二向量进行匹配。由于可以节省非目标索引对应的第二向量的匹配运算，因此能够提高向量检索效率。
79.在此提供一种建立第二向量的索引的示例。该示例具体包括：对多个第二向量进
行聚类，以得到多个向量类别；依据上述向量类别的信息，建立上述向量类别内第二向量的索引。
80.向量类别的信息可以包括：向量类别的中心向量。相应地，上述确定上述第一向量对应的目标索引，具体包括：依据上述第一向量与上述向量类别对应的中心向量之间的距离，确定上述第一向量对应的目标向量类别。可选地，可以将距离小于第二距离阈值的向量类别，作为第一向量对应的目标向量类别，目标向量类别与目标索引相应。
81.需要说明的是，聊天对象识别模型所使用的上文信息和候选项的获取所使用的上文信息可以相同或不同。例如，聊天的上文信息包括：n(n可以为大于1的自然数)个语言单位。则聊天对象识别模型所使用的上文信息可以包括：n个语言单位中的全部或部分，候选项的获取所使用的上文信息可以包括：n个语言单位中的全部或部分，例如，候选项的获取所使用的上文信息可以包括：时间最近的m(m可以为大于0的自然数)个语言单位。可以依据输入时间或接收时间从前到后的顺序，对n个语言单位进行排序，以得到时间最近的m个语言单位。
82.本发明实施例可以提供对上述候选项进行推荐的如下技术方案：
83.技术方案1、
84.技术方案1中，上述对上述候选项进行推荐，具体可以包括：确定所述上文信息对应的第一候选项；依据所述第一候选项的标签与所述聊天对象特征之间的匹配信息，对所述第一候选项进行推荐。
85.技术方案1可以首先确定所述上文信息对应的第一候选项，然后依据聊天对象特征，对第一候选项进行推荐，以提高推荐的准确度。
86.本发明实施例针对候选项添加标签，标签与聊天对象特征之间的匹配信息，可以表征候选项与聊天对象特征之间的匹配信息，这样，可以优先推荐与聊天对象特征相匹配的候选项。
87.在聊天场景下，候选项对于用户的一个作用是：作为向聊天对象发送的聊天内容，用户期望的候选项通常需要满足用户的表达需求。因此，本发明实施例可以根据实际应用需求，针对候选项添加表达需求对应的标签。
88.可选地，上述标签可以包括：聊天对象标签、和/或、语言风格标签。
89.其中，聊天对象标签可以表征与用户进行聊天的聊天对象所具备的特征，或者，可以表征聊天对象与用户之间的关系特征。
90.语言风格标签可用于表征候选项所使用语言的风格。语言风格的例子可以包括：可爱风格、活泼风格、严肃风格、甜蜜风格、二次元风格、怼人风格、直男风格、书香风格等。
91.本发明实施例可以预先为候选项的来源数据库中的条目添加标签。本发明实施例可以依据上文信息和/或输入串，在来源数据库中进行查找，以得到候选项。候选项的来源数据库可以包括：词库、或者表情数据库等。词库可以包括：系统词库、用户词库、细胞词库、云词库等。例如，可以预先为词库中的词条添加标签，或者，可以预先为表情数据库中的表情添加标签等。
92.例如，候选项x“老公，你干嘛呢”能够表示聊天对象的“男性”特征、以及用户关系“夫妻或情侣”。因此，本发明实施例可以针对候选项x“老公，你干嘛呢”，添加如下标签：【男性】和【情侣】。
93.本发明实施例中，可以采用人工方式或机器方式，为输入法提供的候选项添加标签。
94.在本发明的一种可选实施例中，上述为输入法提供的候选项添加标签，所采用的添加方式具体可以包括：
95.添加方式1、依据候选项对应的语义信息，确定所述候选项对应的标签；和/或
96.添加方式2、依据标签对应的分类模型，确定候选项对应的标签；和/或
97.添加方式3、依据候选项与标签之间的映射关系，确定候选项对应的标签。
98.对于添加方式1，语义信息中可以包含或隐含标签的信息，故本发明实施例可以依据语义信息，确定候选项对应的标签。
99.本发明实施例可以利用自然语言理解方法，确定语义信息。自然语言理解方法可以包括：关键词提取方法、句法分析方法、机器学习方法等，可以理解，本发明实施例对于具体的自然语言理解方法不加以限制。
100.例如，可以基于自然语言理解，确定候选项x“老公，你干嘛呢”对应的聊天对象为“男性”、以及用户关系为“情侣”，由此可以得到对应的标签。
101.又如，可以基于自然语言理解，确定候选项y“老婆，我爱你”对应的聊天对象为“女性”、以及用户关系为“情侣”，由此可以得到对应的标签。
102.再如，可以基于自然语言理解，确定候选项z“工作对象，我错了”对应的聊天对象为“领导”，由此可以得到对应的标签。
103.对于添加方式2，分类模型可以具备标签对应类别的分类能力。分类模型可以为两类分类模型、或多类分类模型。
104.两类分类模型用于识别候选项属于目标类别或非目标类别。
105.多类分类模型用于识别候选项属于多个目标类别中的哪一种。多类分类模型对应的多个目标类别可以包括：多个标签对应的类别，如“女性”类别、“男性”类别、“可爱风格”类别、“活泼风格”类别、“严肃风格”类别、“甜蜜风格”类别等。
106.本发明实施例中，可选的是，可以依据标签与聊天对象特征之间的映射关系，确定上述匹配信息；或者，可以首先确定聊天对象特征对应的语言风格特征，然后依据标签与语言风格特征之间的匹配情况，确定上述匹配信息。
107.本发明实施例可以预设聊天对象特征与语言风格特征之间的映射关系，例如，聊天对象特征“朋友”对应的语言风格特征具体包括：“怼人”、“幽默”等；又如，聊天对象特征“朋友”对应的语言风格特征具体包括：“同事”、“严肃”等。
108.本发明实施中，可以优先推荐与聊天对象特征相匹配的第一候选。例如，可以将与聊天对象特征相匹配的第一候选的展示位置提前，或者，可以仅仅展示与聊天对象特征相匹配的第一候选，而可以不展示与聊天对象特征不匹配的第一候选。
109.在本发明的一种应用示例中，用户正在与老公聊天，本发明实施例依据聊天的上文信息确定聊天对象特征【情侣】和“男性”，假设得到的第一候选包括：候选项a1“老婆，我爱你”、候选项a2“老公，我爱你”、候选项a3“工作对象，我错了”等，其中，候选项a1和候选项a3与聊天对象特征不匹配，候选项a2与聊天对象特征匹配，因此可以将候选项a2的展示位置提前。可以将候选项a1和候选项a3过滤掉，或者，将候选项a1和候选项a3的展示位置往后调整。
110.技术方案2、
111.技术方案2中，上述对候选项进行推荐，具体可以包括：从所述聊天对象特征和所述上文信息对应的内容库中，确定出第二候选项；对所述第二候选项进行推荐。
112.本发明实施例可以针对聊天对象特征和上文信息，构建对应的内容库，这样，可以依据聊天对象特征和上文，在内容库中进行查找，以得到第二候选项，第二候选项可以为与聊天对象特征和上文相匹配的候选项。
113.上述内容库中内容的确定方式具体可以包括如下方式中的至少一种；
114.确定方式1、依据预设聊天对象特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
115.确定方式2、依据预设聊天对象特征对应的语言风格特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
116.确定方式3、依据第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征，构造第二语言风格特征对应的第二内容。
117.确定方式1可以在相同的预设上文的情况下，针对不同的预设聊天对象特征，构造不同的内容。例如，上文为“晚安”，则可以针对聊天对象特征【情侣】，构造内容“么么哒”；或者，可以针对聊天对象特征【朋友】，构造内容“好梦”；或者，可以针对聊天对象特征【长辈】，构造内容“您注意身体”等。
118.确定方式2可以对预设聊天对象特征对应的语言风格特征进行细化，并在相同的预设上文的情况下，针对不同的语言风格特征，构造不同的内容，由此可以提高内容在语言风格特征方面的覆盖率。
119.确定方式3可以利用风格特征迁移方法，在已知第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征的情况下，构造第二语言风格特征对应的第二内容。第一内容与第二内容可以对应相同或相似的表达意图，但对应不同的语言风格特征。例如，对于表达意图“安慰”，“严肃风格特征”对应的第一内容可以为“安慰”，“可爱风格特征”对应的第二内容可以为“么么哒”。
120.在构造第二语言风格特征对应的第二内容的情况下，可以结合预设上文。例如，预设上文为“我睡觉了”，则在“活泼风格特征”的情况下，对应的内容可以为“不要睡，起来嗨”；在“严肃风格特征”的情况下，对应的内容可以为“晚安”。
121.在本技术的一个可选实施例中，可基于训练数据对数学模型进行训练，以得到风格特征迁移模型，风格特征迁移模型可表征输入数据(第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征)和输出数据(第二内容)之间的映射关系。风格特征迁移模型可用于将第一内容对应的表达从第一语言风格特征迁移至第二语言风格特征，由此可以得到符合第二语言风格特征的第二内容。
122.可以理解，本发明实施例可以采用确定方式1至确定方式3中的任一或组合，构建聊天对象特征和上文对应的内容库。例如，可以针对预设上文和预设聊天对象特征对应的第一语言风格特征，构造第一内容，然后，依据风格特征迁移模型，将第一内容从第一语言风格特征迁移至第二语言风格特征、第三语言风格特征等其他语言风格特征，由此可以实现内容库的扩充，以及可以提高内容的丰富性。
123.风格特征迁移模型对应的训练数据可以包括：第一语言风格特征及其对应的第一内容样本、以及第二语言风格特征对应的第二内容样本。可以基于训练数据的学习，使风格
特征迁移模型具备风格特征迁移能力。
124.本发明实施例可以对候选项进行展示，以供用户选择和上屏。本发明实施例可以将用户选择的候选项输出至聊天的输入框中，以供用户向聊天对象发送输入框中的内容。
125.综上，本发明实施例的推荐方法，依据上文信息和聊天对象特征，对候选项进行推荐，可以提供与聊天对象特征相匹配的候选项，因此能够提高推荐的准确度。
126.并且，本发明实施例利用聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征。由于标注有聊天对象特征的聊天语料样本可以反映特定聊天对象特征对应的规律，因此，依据聊天语料样本得到的聊天对象特征能够依据上述规律，进行聊天对象特征的识别，进而能够提高聊天对象特征的准确度。
127.需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的运动动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的运动动作并不一定是本发明实施例所必须的。
128.装置实施例
129.参照图3，示出了本发明的一种推荐装置实施例的结构框图，具体可以包括：
130.特征确定模块301，用于依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；以及
131.候选项推荐模块302，用于依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
132.可选地，上述装置还可以可以包括：
133.第一样本确定模块，用于对聊天语料进行聊天对象特征的标注，以得到聊天语料样本；和/或
134.第二样本确定模块，用于根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，挖掘得到聊天语料样本。
135.可选地，上述候选项带有标签，候选项推荐模块302可以包括：
136.第一候选项确定模块，用于确定上述上文信息对应的第一候选项；
137.第一推荐模块，用于依据上述第一候选项的标签与上述聊天对象特征之间的匹配信息，对上述第一候选项进行推荐。
138.可选地，上述标签可以包括：聊天对象标签、和/或、语言风格标签。
139.可选地，候选项推荐模块302可以包括：
140.第二候选项确定模块，用于从上述聊天对象特征和上述上文信息对应的内容库中，确定出第二候选项；
141.第二推荐模块，用于对上述第二候选项进行推荐。
142.可选地，上述内容库中内容的确定方式可以包括如下方式中的至少一种；
143.依据预设聊天对象特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
144.依据预设聊天对象特征对应的语言风格特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
145.依据第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征，构造第二语言风格特征对应的第二内容。
146.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
147.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
148.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
149.本发明实施例提供了一种用于推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
150.图4是根据一示例性实施例示出的一种用于推荐的装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
151.参照图4，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
152.处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
153.存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
154.电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。
155.多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
156.音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音输入模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
157.i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
158.传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
159.通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid，radio frequency identification)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
160.在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
161.在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
162.图5是本发明的一些实施例中服务器的结构示意图。该服务器1900可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，cpu)1922(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1932，一个或一个以上存储应用程序1942或数据1944的存储介质1930(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1932和存储介质1930可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1930的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1922可以设置为与存储介质1930通信，在服务器1900上执行存储介质1930中的一系列指令操作。
163.服务器1900还可以包括一个或一个以上电源1926，一个或一个以上有线或无线网络接口1950，一个或一个以上输入输出接口1958，一个或一个以上键盘1956，和/或，一个或一个以上操作系统1941，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm
等等。
164.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行图2所示的推荐方法。
165.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置(服务器或者终端)的处理器执行时，使得装置能够执行一种推荐方法，所述方法包括：依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
166.本发明实施例公开了a1、一种推荐方法，所述方法包括：
167.依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；
168.依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
169.a2、根据a1所述的方法，所述方法还包括：
170.对聊天语料进行聊天对象特征的标注，以得到聊天语料样本；和/或
171.根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，挖掘得到聊天语料样本。
172.a3、根据a1所述的方法，所述候选项带有标签，所述对候选项进行推荐，包括：
173.确定所述上文信息对应的第一候选项；
174.依据所述第一候选项的标签与所述聊天对象特征之间的匹配信息，对所述第一候选项进行推荐。
175.a4、根据a3所述的方法，所述标签包括：聊天对象标签、和/或、语言风格标签。
176.a5、根据a1所述的方法，所述对候选项进行推荐，包括：
177.从所述聊天对象特征和所述上文信息对应的内容库中，确定出第二候选项；
178.对所述第二候选项进行推荐。
179.a6、根据a5所述的方法，所述内容库中内容的确定方式包括如下方式中的至少一种；
180.依据预设聊天对象特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
181.依据预设聊天对象特征对应的语言风格特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
182.依据第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征，构造第二语言风格特征对应的第二内容。
183.本发明实施例公开了b7、一种推荐装置，包括：
184.特征确定模块，用于依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；以及
185.候选项推荐模块，用于依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
186.b8、根据b7所述的装置，所述装置还包括：
187.第一样本确定模块，用于对聊天语料进行聊天对象特征的标注，以得到聊天语料样本；和/或
188.第二样本确定模块，用于根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，挖掘得到聊天语料样本。
189.b9、根据b7所述的装置，所述候选项带有标签，所述候选项推荐模块包括：
190.第一候选项确定模块，用于确定所述上文信息对应的第一候选项；
191.第一推荐模块，用于依据所述第一候选项的标签与所述聊天对象特征之间的匹配信息，对所述第一候选项进行推荐。
192.b10、根据b9所述的装置，所述标签包括：聊天对象标签、和/或、语言风格标签。
193.b11、根据b7所述的装置，所述候选项推荐模块包括：
194.第二候选项确定模块，用于从所述聊天对象特征和所述上文信息对应的内容库中，确定出第二候选项；
195.第二推荐模块，用于对所述第二候选项进行推荐。
196.b12、根据b11所述的装置，所述内容库中内容的确定方式包括如下方式中的至少一种；
197.依据预设聊天对象特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
198.依据预设聊天对象特征对应的语言风格特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
199.依据第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征，构造第二语言风格特征对应的第二内容。
200.本发明实施例公开了c13、一种用于推荐的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
201.依据聊天对象识别模型，确定聊天的上文信息对应的聊天对象特征；所述聊天对象识别模型为依据标注有聊天对象特征的聊天语料样本得到；
202.依据所述上文信息和所述聊天对象特征，对候选项进行推荐。
203.c14、根据c13所述的装置，所述装置还经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
204.对聊天语料进行聊天对象特征的标注，以得到聊天语料样本；和/或
205.根据预设聊天对象特征对应的预设关键词，挖掘得到聊天语料样本。
206.c15、根据c13所述的装置，所述候选项带有标签，所述对候选项进行推荐，包括：
207.确定所述上文信息对应的第一候选项；
208.依据所述第一候选项的标签与所述聊天对象特征之间的匹配信息，对所述第一候选项进行推荐。
209.c16、根据c15所述的装置，所述标签包括：聊天对象标签、和/或、语言风格标签。
210.c17、根据c13所述的装置，所述对候选项进行推荐，包括：
211.从所述聊天对象特征和所述上文信息对应的内容库中，确定出第二候选项；
212.对所述第二候选项进行推荐。
213.c18、根据c17所述的装置，所述内容库中内容的确定方式包括如下方式中的至少一种；
214.依据预设聊天对象特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
215.依据预设聊天对象特征对应的语言风格特征和预设上文，构造对应的内容；和/或
216.依据第一语言风格特征及其对应的第一内容、以及第二语言风格特征，构造第二语言风格特征对应的第二内容。
217.本发明实施例公开了d19、一种机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得装置执行如a1至a6中一个或多个所述的推荐方法。
218.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
219.应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
220.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
221.以上对本发明所提供的一种推荐方法、一种推荐装置和一种用于推荐的装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。