TWI660341B

TWI660341B - 一種搜尋方法以及一種應用該方法的電子裝置

Info

Publication number: TWI660341B
Application number: TW107111684A
Authority: TW
Inventors: 洪文彬
Original assignee: 和碩聯合科技股份有限公司
Priority date: 2018-04-02
Filing date: 2018-04-02
Publication date: 2019-05-21
Also published as: JP6625772B2; US20190303393A1; KR20190115405A; TW201942896A; JP2019185737A; CN110347901A; KR102140391B1; EP3550449A1

Abstract

本發明提供一種搜尋方法以及一種應用該方法的電子裝置。搜尋方法包含接收輸入字串；判斷輸入字串是否對應到電子裝置儲存有的預設規則；若是，則依據預設規則解析輸入字串為至少第一關鍵字串及第二關鍵字串；依照第一關鍵字串相關聯之預設條件，啟動透過網路進行的第二關鍵字串之搜尋。電子裝置包含用於儲存或讀取預設規則之規則模組以及用於透過網路以上述搜尋方法進行網路搜尋之搜尋系統。

Description

一種搜尋方法以及一種應用該方法的電子裝置

本發明係有關一種搜尋方法以及一種應用該方法的電子裝置；具體而言，本創作係關於一種可自動瞭解語句中意思並透過網路進行相對搜尋動作之搜尋方法以及應用此搜尋方法的電子裝置。

隨著越來越多科技朝向使用人工智慧的技術，各種產品的製造商也開始考慮要如何加入自然語意處理技術，在具有硬體功能較低階的產品上，其研發方向也漸漸開始朝向如何能在硬體功能上較低階的產品上提供自然語意處理的技術。

在人工智慧領域中，有至少兩大研究領域，分別為電腦視覺(Computer Vision)以及自然語意處理(Natural Language Processing)。其中，在自然語意處理上，相關的傳統作法有兩種：命令式及機器學習。

由於解析使用者的意思不容易，小規模的軟體或應用會使用命令式的方案。使用者必須要正確地說出(或輸出)軟體或機器有支援的命令，軟體或機器的功能才能被執行。軟體或機器只需要判斷使用者說的語句是否與支援的命令其中一個相符合，符合就會執行相對應的功能。但由於軟體或機器只識別相符合的命令，功能才被執行，使用者無法用自然地說話(輸入)方式下達指令。自然地說話(輸入)方式，是指使用者常會有很多" 綴字"在語句中，例如「能不能」、「有沒有」、「那個」、「這個」等等。當有"綴字"在語句中，就會跟軟體或機器原本支援的命令不符合，因此命令式的說話(輸入)方式就無法達成自然語意的處理。另外，使用者的語句中，往往是有資訊在其中的，例如：「我要看(電視)35台」、「冷氣調到15度」、「我要聽xxx的歌」。命令式輸入無法從使用者的語句中截取出資訊，也不可能把使用者所有的資訊都列成支援的命令。

在機器學習方面上，目前最熱門的是關於深度學習(Deep-Learning)的技術，其程式是模擬人類的神經元，建構成神經網路，來模擬學習的功能。由神經網路學習自然語意處理後的模型，可以有效地理解人類以自然地說話方式提出的需求或問題，並且執行相對應的功能。

神經網路學習後的模型，雖然可以了解使用者的語意，但訓練神經網路模型的成本卻太高。要訓練一個神經網路，讓它有聊天機器人(Chatbot)的功能，需要先搜集所有會用到的詞彙(可能有上萬的詞彙)，訓練成詞彙向量(Word Vector)。再藉由遞歸神經網絡(recurrent neural network)單元或類似變型的單元(例如：長短期記憶(Long Short-Term Memory，LSTM)、門循環單元(Gated Recurrent Units，GRUs))集結成多層的網路(可模擬大腦的記憶能力)，到訓練出一個可用的聊天機器人(ChatBot)，可能得花上幾天到一週的時間。而且使用的中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)或輔助運算的圖像處理單元(Graphics Processing Unit，GPU)，都是高規格的情況下，才有機會達成。這對終端使用者(End-user)手上的機器效能來說，要達到訓練神經網路有很大的難度。因此，一般而言，神經網路的自然語意處理，通常都是做成雲端上的服務，而擁有大數據的公司(例如：Google、Amazon、Microsoft)等才有能力維護這樣的規模，從而較有能力提供使用人工智慧技術的裝置。

本發明之一個目的在於提供一種搜尋方法，可提供自然語意處理之效能於較硬體功能較低階的產品上。

本發明之另一個目的在於提供一電子裝置，終端使用者可在電子裝置上實現本地端的自然語意處理之功能。

本發明的搜尋方法係應用於電子裝置透過網路進行搜尋，包含：接收輸入字串；判斷輸入字串是否對應到電子裝置儲存有的預設規則；若是，則依據預設規則解析輸入字串為至少第一關鍵字串及第二關鍵字串；依照第一關鍵字串相關聯之預設條件，啟動透過網路進行的第二關鍵字串之網路搜尋。

本發明的電子裝置包含用於儲存或讀取預設規則之規則模組以及用於透過網路進行搜尋之搜尋系統，搜尋系統包含：用於接收輸入字串資訊的輸入接收器；以及與資訊輸入接收器耦接的資訊處理器，用於判斷輸入字串是否對應到預設規則、依據預設規則解析該輸入字串以及依據預設條件啟動透過一網路進行的至少一字串之網路搜尋。

100‧‧‧搜尋系統

150‧‧‧資料處理裝置

200‧‧‧資訊輸入接收器

300‧‧‧規則模組

800‧‧‧電子裝置

SI‧‧‧輸入字串

A‧‧‧指令輸出

S100~S130‧‧‧步驟

圖1為本發明搜尋系統的一實施例的示意圖；圖2為本發明的搜尋方法的流程圖；圖3-5為不同輸入語句之處理的實施例的示意圖。

本發明針對上述情況，設計一個輕量型的自然語意解析系統，可提供在終端使用者的電子裝置執行本地端的自然語意解析，能夠為例如智慧音響(Smart-Speaker)、聊天機器人(Chatbot)等需要自然語意處理的應用程式提供較為簡便的解決方式。電子裝置包含為智慧音響、平板電腦、筆記型電腦、桌上型電腦、智慧型手機、個人數位助理、電子書、數位相框、數位隨身聽、電子辭典、全球定位系統導航機等。

圖1為本發明的一個實施例的示意圖。如圖1所示，本發明的電子裝置800包含用於儲存預設規則之規則模組300以及用於透過網路進行搜尋之搜尋系統100。搜尋系統100包含用於接收輸入字串資訊的輸入接收器200以及與資訊輸入接收器200耦接的資訊處理器150。在本實施例中，資訊輸入接收器200係用於接收使用者的輸入字串SI並產生對應輸入訊號。舉例而言，假如資訊輸入接收器200為一種語音感測器(例如數位麥克風)，資訊輸入接收器200可感測到使用者的聲音並產生對應的輸入訊號。然而，資訊輸入接收器200並非僅限於能感測或接收聲音的訊息。具體而言，在其他不同實施例中，資訊輸入接收器200亦可感測或接收到文字的訊息，例如資訊輸入接收器200可以為接收文字輸入字串的鍵盤或影像辨識器。進一步而言，使用者的輸入字串SI可以包含為語音或文字，資訊輸入接收器200可以為相對應的接收裝置。

在本實施例中，資訊輸入接收器200與資訊處理器150是形成於同一個實體的裝置中，例如形成於一個智慧音響中，其中智慧音響為電子裝置800，資訊輸入接收器200為內建麥克風，但不限於此。在其他不同實施例中，資訊輸入接收器200及資訊處理器150可分別位於不同實體的裝置中，並且彼此係訊號連接著。舉例而言，資訊輸入接收器200可為一種連接至作為電子裝置800的智慧型手機之外接式麥克風，其可接收使用者的語音指示或指令。在此情況下，資訊輸入接收器200與資訊處理器150訊號或電性連接著，並且資訊處理器150可藉由該訊號或電性連接從資訊輸入接收器200接收到對應於輸入字串SI所產生的資訊訊號。

在本實施例中，資訊處理器150可為一種電腦處理器或微處理器。在其他不同實施例中，資訊處理器150亦可為一種積體電路或嵌入式電路。舉例而言，假如電子裝置800係以智慧型手機實施呈現，資訊處理器150可為該智慧型手機中的積體電路或微處理器，例如高通公司或安謀控股公司的微處理器。

規則模組300可儲存或讀取一或多個預設設定或組態設定的預設規則。此些預設設定或組態設定係用於定義搜尋系統100如何處理接收到的輸入訊號以及相對於輸入訊號要如何採取行動。在一實施例中，規則模組300可為電子裝置800中的一個資料儲存裝置，例如一個資料庫或記憶體，用於儲存預設規則；然而，在其他不同實施例中，規則模組300可為電子裝置800中的一個資料讀取裝置，用於讀取儲存在一個雲端儲存空間或其他相關的遠端儲存器的預設規則。

在本實施例中，資訊處理器150係用於啟動及/或驅動搜尋系統100所指定的透過網路搜尋的至少一搜尋對象的裝置。舉例而言，假如搜尋系統100指定要對網路上的Youtube服務平台進行某個關鍵字字串的搜尋，資訊處理器150會啟動與Youtube相關聯的電腦或服務組件進行該關鍵字字串的網路搜尋。

圖2為可用於電子裝置800的搜尋方法的一實施例的流程圖。如圖2所示，本發明的搜尋方法包含步驟S100至S130，其更詳細說明如下：

步驟S100包含接收一輸入字串。具體而言，在本實施例中，搜尋系統100的資訊輸入接收器200會接收到輸入字串SI。假如資訊輸入接收器200為一種聲音或語音感測器，資訊輸入接收器200所接收到的輸入字串SI可為其所偵測到使用者語音輸入字串；但不限於此，在其他不同實施例中，輸入字串SI可為一文字輸入字串，例如使用者所發出的文字字串。舉例而言，假如搜尋系統100係應用於一聊天機器(Chatbot)中，使用者可對聊天機器發出字串的指令，例如「請播放五月天的溫柔」等字串指令。

步驟S110包含判斷該輸入字串是否對應到規則模組300儲存或可讀取的的預設規則。其中，預設規則大致上會有如下所示的架構。

<call name="TextToVoice">machine-speaking</call>

</REGX>

在如上列的規則架構中：「name=“grammer”」是指定語法的名字，此名字“grammer”是指此“<REGX>...</REGX>”括號內的一組規則的名稱。

「expr=“specified characteristics”」是指定本發明的自然語意處理引擎是要用什麼特徵來找尋使用者說的語句中的關鍵字串。

「<call name=“grammer_next_level1”>！arg2$</call>」中的！arg2$是指本發明的自然語意處理引擎依照指定的上述特徵(expr=“...)切割輸入字串SI的語句字串後，在特徵字串前面的字串(亦即，前詞字串)。下一層的「“grammer_next_level1”」可以繼續分析切割後的前詞字串。

「<call name=“grammer_next_level2”>！arg3$</call>」中的！arg3$是指本發明的自然語意處理引擎依照指定的上述特徵(expr=“...)切割輸入字串SI的語句字串後，在特徵字串後的後面的字串(亦即，後詞字串)。

「<call name=“TextToVoice”>machine-speaking</call>」：當本發明的自然語意處理引擎看到語法的名字為“TextToVoice”時，會將後面的字串“machine-speaking”用系統的Text-To-Speech(TTS)的合成語音功能回應給使用者。

在本實施例中，當搜尋系統100執行步驟S110時，資訊處理器150會從資訊輸入接收器200接收輸入字串SI相關聯的資訊訊號。在本實施例中，資訊輸入接收器200會將輸入字串SI轉變成相對應的語句字串，並以資訊訊號傳輸至資訊處理器150。此時，資訊處理器150會將此語句字串與規則模組300儲存或讀取的一或多組預設規則進行判斷，並且當有發現到語句字串中有包含到某組預設規則中指定的特徵(expr=“...)，或未配對到任何一組預設規則的特徵時，資訊處理器150會根據配對的結果產生該判斷結果。

舉例而言，假如規則模組300中的預設規則為：<REGX name=“play_song_by_searching_Youtube_English”expr=“(some)？Song(s)？of”>

<call name=“search_Youtue_by_Keyword”>！arg3$</call>

</REGX>

以圖3的實施例為舉例，假設輸入字串SI的語句字串為「give me some song of bonjovi thank you」，依照上述步驟S110，資訊處理器150會先將此語句字串與上述預設規則進行判斷，並且在判斷過程中會發現此語句字串中具有規則中指定的「some song of」之特徵，亦即語句字串有對應到預設規則。

步驟S120包含依據預設規則解析該輸入字串為至少一第一關鍵字串及一第二關鍵字串。具體而言，當比較結果表示輸入字串SI的語句字串有對應至一組規則時，資訊處理器150會根據該組規則所指定的條件進行語句字串的解析。以上述圖3的實施例為舉例，資訊處理器150會對語句字串進行解析，定義語句字串中的特徵關鍵字串為第一關鍵字串(亦即，第一關鍵字串會是「some song of」)。接著，資訊處理器150會將語句字串中在第一關鍵字串前面的字串解析為一前詞字串(「give me」)，以及語句字串在第一關鍵字串後面的字串解析為一後詞字串(「bonjovi thank you」)。在此實施例中，由於上述配對到的該組規則有使用！arg3$的標籤，後詞字串的「bonjovi thank you」會被設定為第二關鍵字串。

在一實施例中，在執行步驟S120後，資訊處理器150可以對第二關鍵字串執行一個過濾的步驟。舉例而言，以圖3的實施例而言，資訊處理器150可以根據一預設過濾條件將第二關鍵字串中的贅字消除。例如，假設「thank you」、「ok」、「all right」被定義為贅字，資訊處理器150可以執行去除第二關鍵字串中的「thank you」之動作。換言之，第二關鍵字串最終會是設定為「bonjovi」。

步驟S130包含依照第一關鍵字串相關聯之預設條件，啟動透過網路進行的第二關鍵字串之網路搜尋。其中，預設條件包含使用的媒體平台及搜尋引擎。具體而言，同樣以上述圖3的實施例為舉例，搜尋系統100的資訊處理器150會依據預設條件啟動透過網路進行的第二關鍵字串的網路搜尋之作業。在本實施例中，資訊處理器150可包含一或多個不同的電腦或程式組件，用於與各種不同媒體平台、搜尋引擎、音樂/影像平台進行溝通。在本實施例中，第一關鍵字串「some song of」是與呼叫程式碼“search_Youtube_by_Keyword”相關聯。當資訊處理器150得到第二關鍵字串後，依照預設規則中的上述呼叫程式碼名稱，資訊處理器150會將第二關鍵字串「bonjovi」傳送至該些程式組件其中之一與Youtube相關的程式組件進行第二關鍵字串「bonjovi」的搜尋。換言之，該Youtube相關的程式組件會被資訊處理器150啟動，並且會被資訊處理器150驅動以連接至Youtube的平台並且會依據「bonjovi」的第二關鍵字串在Youtube的平台上進行搜尋。在一實施例中，若搜尋未進行，行動裝置可藉由發送一指令使資訊輸入接收器再次接收輸入字串，亦即重回到步驟S100。

在一實施例中，預設規則包含至少一動詞關鍵字，資訊處理器150根據此至少一動詞關鍵字，解析語句為前詞字串、第一關鍵字串及後詞字串。其中，資訊處理器150判斷輸入字串具有動詞關鍵字時，即輸入字串對應預設規則。如圖3所示實施例，動詞關鍵字為「give」，資訊處理器150將語句字串解析為前詞字串「me」、第一關鍵字串「some song of」以及後詞字串「bonjovi thank you」。在一實施例中，本發明搜尋方法進一步包含判斷第一關鍵字串與前詞字串、後詞字串的前後順序，並根據其判斷產生動詞順序結果。進一步而言，資訊處理器150依據輸入字串及動詞關鍵字以產生動詞順序結果。

在一實施例中，預設規則具有語言設定。語言設定進一步與第一關鍵字串、前詞字串及後詞字串之順序相關聯。判斷步驟進一步包含依據動詞順序結果以及語言設定，設定第二關鍵字串為前詞字串或後詞字串。其中，資訊處理器150依據動詞順序結果以及語言設定取得透過網路進行搜尋的字串。具體而言，如圖4所示的另一實施例示意圖，相對於圖3的實施例，在本實施例中，搜尋系統100所配對到的預設規則有指定以中文的語言進行搜尋，亦即具有中文的語言設定。假如使用者的語句為「點播一首五月天的溫柔吧」，資訊處理器150在規則模組300中配對到的一組預設規則可能為：<REGX name=“play_song_by_searching_Youtube_Chinese”expr=“(點播|播放|想(要)？聽|來)((一)(首|手|點)？”>

<call name=“search_Youtue_by_Keyword”>！arg3$</call>

</REGX>

在此情況下，根據「Youtube_Chinese」，此組預設規則的語言設定為「中文」，且其相關的語句特徵也是中文的字串。在本實施例中，預設規則中指定的特徵(expr=“...)為任何與「點播」、「播放」、「想」、「想要」、「聽」及「來」相關的開頭字串加上「一」字以及「首」、「手」或「點」的結尾字串。例如，「點播一首」具有開頭字串「點播」加上「一」字以及結尾字串的「首」。根據第一關鍵字串的「點播一首」，資訊處理器150會判斷在語句「點播一首五月天的溫柔吧」中僅只以第一關鍵字串的「點播一首」及後詞字串的「五月天的溫柔」所組合(亦即，沒有前詞字串)，且由於預設規則使用了！arg3$的標籤，資訊處理器150會將後詞字串的「五月天的溫柔」設定為第二關鍵字串。再經過去除例如「吧」、「好嗎」、「可以嗎」等綴字，資訊處理器150將啟動透過網路進行後續的第二關鍵字串之網路搜尋。資訊處理器150可依據動詞關鍵字對應的預設條件，啟動透過網路進行的字串的網路搜尋。其中預設條件包含使用的媒體平台及搜尋引擎。

圖5為另一個實施例的示意圖。如圖5所示，本發明的搜尋系統100也可應用於日文的語句上。具體而言，假如預設規則為：<REGX name=“play_song_by_searching_Youtube_Japanese”expr=“ (歌|曲)( )？”>

<call name=“search_Youtue_by_Keyword”>！arg2$</call>

</REGX>

資訊處理器150會偵測到預設規則中的語言設定為「日文」，且其所使用的！arg2$是指定將第一關鍵字串的「歌|曲」的前詞字串「安室奈美惠」設定為第二關鍵字串。在此情況下，資訊處理器150會啟動透過網路進行「安室奈美惠」的第二關鍵字串後續的網路搜尋動作。

藉由本發明的搜尋系統及方法，本發明可迎合使用者的使用習慣之改變，或流行的專有名詞的改變，並且可支援多國語言，以及可以被快速的客制化並且應用於各種不同電子產品上。且由於本發明的預設規則之機制及架構比任何目前的程式語言(例如C、C++、C#、Java等等)為更高階的描述語言，使得設計自然語意解析(Natural Language Processing)變成即使不是軟體工程師，也能把這個任務做的很好。尤其是一般業務通常為各種語言的專家(英文、日文、韓文等等)，但業務並不是軟體工程師，無法使用程式語言設計自然語意解析。經由語法更高階且簡潔的本案發明之自然語意解析之預設規則的架構設計，甚至連業務單位都能投入自然語意解析的工作。

具體實施方案的前述描述將全面揭示本文所述實施方案的一般性質，在應用目前掌握的知識後，本發明的實施方案可以在不脫離本創作的精神和範圍的情況下進行修改，因此修改時應當全面理解本發明實施方案等同形式的含義和範圍。應當理解，本文所採用的措辭或術語僅作描述用，並非局限性。因此，在描述具體實施方案的同時，所屬領域技術人員將瞭解，本文所述實施方案在實施時可以在不脫離本創作的精神和範圍的情況下進行修改。

Claims

一種搜尋方法，係應用於一電子裝置透過一網路進行搜尋，包含：接收一輸入字串；判斷該輸入字串是否對應到該電子裝置儲存的一預設規則；若是，則依據該預設規則解析該輸入字串為至少一第一關鍵字串及一第二關鍵字串；依照該第一關鍵字串相關聯之一預設條件，啟動透過該網路進行的該第二關鍵字串之搜尋；其中，根據該預設規則解析該輸入字串為一前詞字串、該第一關鍵字串及一後詞字串，該第二關鍵字串為該前詞字串或該後詞字串。
如申請專利範圍第1項所述搜尋方法，其中該輸入字串為語音或文字。
如申請專利範圍第1項所述搜尋方法，其中該輸入字串為一語句，該預設規則包含至少一動詞關鍵字，該判斷該輸入字串與該預設規則之步驟進一步包含：根據該至少一動詞關鍵字，解析該語句為該前詞字串、該第一關鍵字串及該後詞字串。
如申請專利範圍第3項所述搜尋方法，進一步包含：判斷該第一關鍵字串與該前詞字串、該後詞字串的前後順序，並根據其判斷產生一動詞順序結果。
如申請專利範圍第4項所述搜尋方法，其中該預設規則具有與該第一關鍵字串、該前詞字串及該後詞字串之順序相關聯的一語言設定，該判斷步驟進一步包含：依據該動詞順序結果以及該預設規則中的一語言設定，設定該第二關鍵字串為該前詞字串或該後詞字串。
如申請專利範圍第5項所述搜尋方法，其中該預設條件包含使用的媒體平台及搜尋引擎。
一種電子裝置，該電子裝置包含一規則模組，用於儲存或讀取一預設規則；以及一搜尋系統，用於透過一網路進行一搜尋，其包含：一資訊輸入接收器，用於接收一輸入字串；一資訊處理器，與該資訊輸入接收器耦接，用於判斷該輸入字串是否對應到該預設規則、依據該預設規則解析該輸入字串以及依據一第一關鍵字串相關聯之一預設條件啟動透過該網路進行的至少一字串之網路搜尋；其中，根據該預設規則解析該輸入字串為一前詞字串、該第一關鍵字串及一後詞字串，該至少一字串為該前詞字串或該後詞字串。
如申請專利範圍第7項所述之電子裝置，其中該預設規則包含至少一動詞關鍵字，該資訊處理器判斷該輸入字串具有該動詞關鍵字時，即該輸入字串對應該預設規則。
如申請專利範圍第8項所述之電子裝置，其中該資訊處理器依據該輸入字串及該動詞關鍵字以產生一動詞順序結果。
如申請專利範圍第9項所述之電子裝置，其中該預設規則具有一語言設定，該資訊處理器依據該動詞順序結果以及該語言設定取得透過該網路進行搜尋的該字串。
如申請專利範圍第8項所述之電子裝置，其中該資訊處理器依據該動詞關鍵字對應的該預設條件，啟動透過網路進行的該輸入字串的網路搜尋。
如申請專利範圍第8項所述之電子裝置，其中該預設條件包含使用的媒體平台及搜尋引擎。
如申請專利範圍第8項所述之電子裝置，其中該資訊輸入接收器接收語音或文字轉換為該輸入字串。