一种词频调整及信息推荐方法、装置和电子设备与流程

1.本发明涉及输入法技术领域，特别是涉及一种词频调整及信息推荐方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，诸如手机、平板电脑等电子设备越来越普及，给人们的生活、学习、工作带来了极大的便利。这些电子设备通常安装有输入法应用程序(简称输入法)，使得用户可使用该输入法进行信息输入。
3.在用户输入过程中，输入法会从系统词库中筛选出匹配的词条作为候选，并为用户推荐筛选出的词条，以提高用户效率。由于不同用户输入习惯不同，因此输入法采用用户经常输入的词条建立用户词库；在用户输入过程中，还从用户词库筛选出匹配的词条进行推荐，以为用户进行个性化推荐。
4.然而用户词库中词条的数量是有限的，且从用户词库中仅能为用户推荐用户曾经输入过的词；也就是说现有输入法为用户进行个性推荐的词条是较为局限的，无法很好的满足个性化需求，输入效率低。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种词频调整及信息推荐方法，以提高输入效率。
6.相应的，本发明实施例还提供了一种词频调整及信息推荐装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。
7.为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种词频调整方法，具体包括：获取用户的历史输入信息；依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
8.可选地，所述依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息，包括：将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
9.可选地，所述基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
10.可选地，所述依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
11.可选地，所述依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离，调整所述预设词库中各词条对应的词频，包括：针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进
行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
12.本发明实施例还公开了一种词频调整装置，具体包括：第一获取模块，用于获取用户的历史输入信息；第一确定模块，用于依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；调整模块，用于基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
13.可选地，所述第一确定模块，用于将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
14.可选地，所述调整模块，包括：向量获取子模块，用于获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；词频调整子模块，用于依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
15.可选地，所述词频调整子模块，用于分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
16.可选地，所述词频调整子模块，用于针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
17.本发明实施例还公开了一种电子设备，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：获取用户的历史输入信息；依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
18.可选地，所述依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息，包括：将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
19.可选地，所述基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
20.可选地，所述依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
21.可选地，所述依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离，调整所述预设词库中各词条对应的词频，包括：针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
22.本发明实施例公开了一种信息推荐方法，具体包括：获取用户的当前输入信息；基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息
匹配的词条进行推荐。
23.本发明实施例还公开了一种信息推荐装置，具体包括：第二获取模块，用于获取用户的当前输入信息；第二确定模块，用于基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；推荐模块，用于基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
24.本发明实施例还公开了一种电子设备，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：获取用户的当前输入信息；基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
25.本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的方法。
26.本发明实施例包括以下优点：
27.本发明实施例中，可以获取用户的历史输入信息，并依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；然后基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，进而实现按照用户个性化的信息对用户对应预设词库中词条的词频进行个性化；进而后续基于预设词库能够为用户进行个性化推荐，从而推荐满足用户需求的候选，提高用户输入效率。
附图说明
28.图1是本发明的一种词频调整方法实施例的步骤流程图；
29.图2是本发明的一种词频调整方法可选实施例的步骤流程图；
30.图3是本发明的一种信息推荐方法实施例的步骤流程图；
31.图4是本发明的一种词频调整装置实施例的结构框图；
32.图5是本发明的一种词频调整装置可选实施例的结构框图；
33.图6是本发明的一种信息推荐装置实施例的结构框图；
34.图7根据一示例性实施例示出的一种用于词频调整和/或信息推荐的电子设备的结构框图；
35.图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于词频调整和/或信息推荐的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
36.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
37.本发明实施例的核心构思之一是，可以将预设词库中词条的词频进行个性化，由于预设词库中词条的词频可以影响为用户推荐词条的排列顺序，进而后续基于词条的词频
个性化后的预设词库，能够为用户进行个性化推荐，从而更好的满足用户个性需求，提高输入效率。
38.基于上述构思，本发明提供了一种词频调整方法和一种信息推荐方法；以下先对本发明实施例提供的一种词频调整方法进行说明。
39.其中，预设词库可以是各种词库，如系统词库、细胞词库等；可以依据需求确定，本发明实施例对此不作限制。
40.参照图1，示出了本发明的一种词频调整方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
41.步骤102、获取用户的历史输入信息。
42.其中，每个用户可以存在对应的预设词库。
43.本发明实施例中，在用户使用输入法输入的过程中，可以获取用户历史输入所对应的输入信息；然后基于用户历史输入所对应的输入信息，对该用户对应预设词库中词条的词频进行个性化。
44.其中，所述输入信息可以包括所有与输入相关的信息，可以包括输入内容和输入关联信息，所述输入内容可以包括用户输入的信息，如输入序列、已上屏信息、已发送信息等；所述输入关联信息可以包括与输入的信息关联的信息，如输入时间，输入位置，当前使用输入法的应用程序的信息，聊天场景中接收到的对端发送的信息等等，本发明实施例对此不作限制。所述历史输入信息可以是指历史输入信息的过程中，与输入相关的信息。其中，在用户本次输入之前的每一次输入，均可以称为历史输入；可以将用户从输入语音/输入序列开始，至上屏对应候选为止，称为一次输入。
45.其中，为了便于说明，可以将用户历史输入所对应的输入信息称为历史输入信息；所述历史输入信息均在用户允许后获取。
46.步骤104、依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息。
47.然后可以根据所述历史输入信息进行分析，从用户的历史输入信息中分析出用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息可以用于描述用户画像，可以是指体现用户个性化的信息。
48.步骤106、基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
49.本发明的一个实施例中，对用户对应预设词库中词条的词频进行个性化可以是指，根据用户的用户特征信息，调整预设词库中词条的词频；进而使得预设词库中的词频具有个性化。
50.其中，可以基于用户特征信息，确定该用户对应预设词库中各词条与该用户的相关度；然后可以根据该用户的预设词库中各词条与该用户的相关度，来调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，进而实现对用户对应预设词库中词条的词频进行个性化；后续基于预设词库，能够为用户进行个性化推荐，从而能够推荐满足用户需求的候选，提高用户输入效率。
51.综上，本发明实施例中，可以获取用户的历史输入信息，并依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；然后基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，进而实现按照用户个性化的信息对用户对应预设词库中词条的词频进行个性化；进而后续基于预设词库能够为用户进行个性化推荐，从而推荐满足用户需求的
候选，提高用户输入效率。
52.以下对如何调整预设词库中词条的词频的方法进行说明。
53.参照图2，示出了本发明的一种词频调整方法可选实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
54.步骤202、获取用户的历史输入信息。
55.本发明实施例中，可以在用户历史每输入一次之后，获取对应的历史输入信息；然后执行步骤202～步骤208；进而在用户输入次数较少时，也可以确定用户特征信息，并对预设词库中词条的词频进行个性化，且后续也可以为用户进行个性推荐；相对于现有技术仅将用户多次输入的字词添加至用户词库而言，本发明实施例无需多次输入累积，冷启动更快。
56.其中，依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息的方式可以参照步骤204：
57.步骤204、将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
58.本发明实施例中，可以预先训练一预设模型，所述训练后的预设模型可以用于预测用户的用户特征信息。其中，所述用户特征信息可以包括用户特征向量，所述用户特征向量可以包括多个维度；可以由一个维度表示一个特征，也可以由多个维度表示一个特征，本发明实施例对此不作限制。
59.一个示例中，在每获取一次历史输入信息后，可以将本次获取的历史输入信息输入至训练好的预设模型中，由预设模型对本次获取的历史输入信息进行映射，并输出该用户的用户特征向量。
60.另一个示例中，在每获取一次历史输入信息后，可以将本次获取的历史输入信息和本次之前获取的历史输入信息输入至训练好的预设模型中，由预设模型对历史输入信息进行映射，并输出该用户的用户特征向量。本次之前获取的历史输入信息可以包括本次获取历史输入信息之前的预设次数获取的历史输入信息，也可以包括本次获取历史输入信息之前预设时长内获取的历史输入信息，本发明实施例对此不作限制。所述预设次数和预设时长均可以按照需求设置，本发明实施例对此不作限制。
61.然后可以基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，可以参照步骤206～步骤208：
62.步骤206、获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量。
63.本发明的一个实施例中，可以预先对该预设词库中各词条分别进行映射，得到各词条对应的词向量。进而在依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息后，可以直接获取预先确定的预设词库中各词条对应的词向量。
64.本发明的一个实施例中，也可以在依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息后，对该预设词库中各词条分别进行映射，得到各词条对应的词向量。
65.步骤208、依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中各词条对应的词频。
66.本发明实施例中，所述词向量的维度与用户特征向量的维度是对应的；也就是说，词向量的维度与用户特征向量的维度的数量是相同的，且每个维度对应表征的特征是相同
的。
67.进而可以基于所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，确定该用户的预设词库中各词条与该用户的相关度；再基于该用户的预设词库中各词条与该用户的相关度，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
68.其中，所述依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频的一种实现方式，可以参照子步骤s22～子步骤s24：
69.子步骤s22、分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息。
70.子步骤s24、依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
71.本发明实施例中，针对预设词库中每个词条，可以计算该词条的词向量与用户特征向量之间的距离信息；然后根据该词条的词向量与用户特征向量之间的距离信息，调整该词条的词频。其中，预设词库中每个词条与用户特征向量之间的距离信息可以表征该用户的预设词库中各词条与该用户的相关度。
72.其中，计算该词条的词向量与用户特征向量之间的距离信息对应的方式包括多种，可以计算该词条的词向量与用户特征向量之间的欧式距离，作为距离信息；也可以计算该词条的词向量与用户特征向量之间的余弦距离，作为距离信息；还可以计算该词条的词向量与用户特征向量之间的曼哈顿距离，作为距离信息；等等；本发明实施例对此不作限制。
73.其中，所述子步骤s24可以包括如下子步骤s242～子步骤244：
74.子步骤s242、针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算。
75.子步骤s244、依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
76.本发明实施例中，预设词库中包括词条和词条的词频；可以基于预设词库中词条的词频，为用户进行词条的推荐。在初始生成预设词库时，可以将词条的预设频次，作为词条的词频；所述预设频次可以是指全网用户输入词条的频次。每个用户的初始预设词库可以是相同的。
77.本发明实施例中，在个性化用户的预设词库的过程中，可以基于各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整词条对应的词频。
78.其中，针对所述预设词库中的一个词条，可以获取该词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息所对应的权重，和该词条对应词频的预设频次所对应的权重。然后依据该词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息所对应的权重，和该词条对应词频的预设频次所对应的权重，对该词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应词频的预设频次进行加权计算，得到加权计算的结果。然后可以依据加权计算的结果，确定该词条对应的词频。一个示例中，可以将该加权计算的结果，作为该词条对应的词频。其中，该词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息所对应的权重，和该词条对应词频的预设频次所对应的权重，均可以按照需求设置，本发明实施例对此不作限制。
79.例如，老师或者学生会经常输入“方程”、“整除”等词条；因此在获取到用户上屏了“方程”、“整除”等词条后，可以确定出表征用户是老师或学生的用户特征信息。在得到这个用户的用户特征向量后，可以将预设词库中与数学相关的词条的词频增大。
80.综上，本发明实施例中，可以将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征向量，即采用用户特征向量来表征用户特征信息；然后获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量，并依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量和词条的词向量；进而能够将用户输入信息对应的某一类的词条或与用户输入信息相关的某几类的词条的词频进行调整，相对于现有技术仅能将用户输入过的词作为用户词而言，个性化预设词库中词条的泛化能力强。
81.其次，本发明实施例中，可以分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；然后依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频；进而能够提高确定预设词库中词条与用户特征信息相关度的准确性，从而后续基于预设词库能够为用户提供更满足个性化需求的候选，进一步提高输入效率。
82.进一步，本发明实施例中，针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算，然后依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频；所述预设频次可以是指全网用户输入对应词条的频次，进而在保留全网用户的通用使用习惯的基础上，增加词条的个性化，从而后续基于预设词库能够为用户提供更满足个性化需求的候选，进一步提高输入效率。
83.其中，上述步骤102～步骤106，以及步骤202～步骤208可以由服务器执行，也可以由客户端执行，本发明实施例对此不作限制。其中，当步骤102～步骤106，以及步骤202～步骤208由服务器执行时，可以由客户端获取用户的历史输入信息并发送至服务器，进而服务器可以获取到用户的历史输入信息。
84.以下对本发明实施例提供的一种信息推荐方法进行说明。
85.参照图3，示出了本发明的一种信息推荐方法实施例的步骤流程图。
86.步骤302、获取用户的当前输入信息。
87.步骤304、基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的。
88.步骤306、基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
89.本发明实施例中，在用户使用输入法输入的过程中，可以获取与用户当前输入对应的输入信息；然后依据与用户当前输入对应的输入信息，为用户进行信息推荐，以提高用户的输入效率。其中，为了便于与上述历史输入信息进行区分，可以将与用户当前输入对应的输入信息称为当前输入信息。
90.本发明实施例中，可以基于当前输入信息查找上述调整词频后的预设词库，从调整词频后的预设词库中查找与当前输入信息匹配的词条，以及确定与当前输入信息匹配的词条的词频。然后可以基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐；其中，可以将词频高的词条，排在词频低的词条之前展示；进而能够为用户推荐更满足用户个性化的候选，提高用户的输入效率。
91.一个示例中，在基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库的过程中，还可以确定与所述当前输入信息匹配的词条对应的匹配度；然后可以将匹配度高的词条，排在匹配度低的词条之前。针对匹配度相同的多个词条，可以将词频高的词条，排在词频低的词条之前展示；进而能够为用户推荐更满足用户个性化的候选，提高用户的输入效率。
92.例如，在上述实施例的基础上，用户为老师或学生，则用户在输入拼音串“yushu”之后，当采用未进行个性化的预设词库为用户进行推荐，候选“余数”排在第13位；此时该候选在候选栏(九键键盘)的第三屏展示。当采用进行个性化的预设词库为用户进行推荐时，候选“余数”排在第2位，此时该候选在候选栏(九键键盘)的首屏展示；可见本发明实施例能够提高用户的输入效率。
93.综上，本发明实施例中，获取用户的当前输入信息后，可以基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的，能够体现用户个性化特征；进而后续基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐；能够为用户推荐更满足用户个性化的候选，从而提高用户的输入效率。
94.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，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
95.参照图4，示出了本发明的一种词频调整装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
96.第一获取模块402，用于获取用户的历史输入信息；
97.第一确定模块404，用于依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；
98.调整模块406，用于基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
99.参照图5，示出了本发明的一种词频调整装置可选实施例的结构框图。
100.本发明一个可选的实施例中，所述第一确定模块404，用于将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
101.本发明一个可选的实施例中，所述调整模块406，包括：
102.向量获取子模块4062，用于获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；
103.词频调整子模块4064，用于依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
104.本发明一个可选的实施例中，所述词频调整子模块4064，用于分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
105.本发明一个可选的实施例中，所述词频调整子模块4064，用于针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条
对应的预设频次进行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
106.综上，本发明实施例中，可以获取用户的历史输入信息，并依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；然后基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，进而实现按照用户个性化的信息对用户对应预设词库中词条的词频进行个性化；进而后续基于预设词库能够为用户进行个性化推荐，从而推荐满足用户需求的候选，提高用户输入效率。
107.参照图6，示出了本发明的一种信息推荐装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
108.第二获取模块602，用于获取用户的当前输入信息；
109.第二确定模块604，用于基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；
110.推荐模块606，用于基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
111.综上，本发明实施例中，获取用户的当前输入信息后，可以基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的，能够体现用户个性化特征；进而后续基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐；能够为用户推荐更满足用户个性化的候选，从而提高用户的输入效率。
112.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。
113.图7是根据一示例性实施例示出的一种用于词频调整和/或信息推荐的电子设备700的结构框图。例如，电子设备700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。
114.参照图7，电子设备700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电力组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(i/o)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
115.处理组件702通常控制电子设备700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702可以包括一个或多个处理器720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702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理部件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
116.存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备700的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备700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704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。
117.电力组件706为电子设备700的各种组件提供电力。电力组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备700生成、管理和分配电力相关联的组件。
118.多媒体组件708包括在所述电子设备700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708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备700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。
119.音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(mic)，当电子设备700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，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704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
120.i/o接口712为处理组件702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。
121.传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为电子设备700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到电子设备700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测电子设备700或电子设备700一个组件的位置改变，用户与电子设备700接触的存在或不存在，电子设备700方位或加速/减速和电子设备700的温度变化。传感器组件714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714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714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。
122.通信组件716被配置为便于电子设备700和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备700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，通信部件714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，所述通信部件714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)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。
123.在示例性实施例中，电子设备700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。
124.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704，上述指令可由电子设备700的处理器720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。
125.一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电子设备的处理
器执行时，使得电子设备能够执行一种词频调整方法，所述方法包括：获取用户的历史输入信息；依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
126.可选地，所述依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息，包括：将所述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
127.可选地，所述基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
128.可选地，所述依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
129.可选地，所述依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离，调整所述预设词库中各词条对应的词频，包括：针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
130.一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电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种信息推荐方法，所述方法包括：获取用户的当前输入信息；基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
131.图8是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于词频调整和/或信息推荐的电子设备800的结构示意图。该电子设备800可以是服务器，该服务器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)822(例如，一个或一个以上处理器)和存储器832，一个或一个以上存储应用程序842或数据844的存储介质830(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器832和存储介质830可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质830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822可以设置为与存储介质830通信，在服务器上执行存储介质830中的一系列指令操作。
132.服务器还可以包括一个或一个以上电源826，一个或一个以上有线或无线网络接口850，一个或一个以上输入输出接口858，一个或一个以上键盘856，和/或，一个或一个以上操作系统841，例如windows servertm，mac os xtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm等等。
133.在示例性实施例中，服务器经配置以由一个或者一个以上中央处理器822执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取用户的历史输入信息；依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息；基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
134.可选地，所述依据所述历史输入信息，确定所述用户的用户特征信息，包括：将所
述历史输入信息输入至预设模型中，得到所述预设模型输出的所述用户的用户特征信息；其中，所述用户特征信息包括用户特征向量。
135.可选地，所述基于所述用户特征信息，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：获取所述用户的预设词库中各词条对应的词向量；依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频。
136.可选地，所述依据所述用户特征向量与预设词库中各词条对应的词向量，调整所述用户的预设词库中词条对应的词频，包括：分别确定所述用户特征向量与预设词库中各词条对应词向量之间的距离信息；依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，调整所述预设词库中各词条对应的词频。
137.可选地，所述依据所述预设词库中各词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离，调整所述预设词库中各词条对应的词频，包括：针对所述预设词库中的一个词条，对所述词条对应词向量与所述用户特征向量之间的距离信息，和所述词条对应的预设频次进行加权计算；依据所述加权计算的结果，调整所述词条对应的词频。
138.在示例性实施例中，服务器经配置以由一个或者一个以上中央处理器822执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
139.获取用户的当前输入信息；基于所述当前输入信息查找所述用户的预设词库，确定与所述当前输入信息匹配的词条和所述词条的词频，其中，所述预设词库中词条的词频是依据所述用户的用户特征信息进行调整的；基于所述与所述当前输入信息匹配的词条对应的词频，对所述与所述当前输入信息匹配的词条进行推荐。
140.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。
141.本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
142.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
143.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
144.尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
145.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
146.以上对本发明所提供的一种词频调整及信息推荐方法、一种词频调整及信息推荐装置和一种电子设备，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。