專利名稱：：自適應(yīng)語義推理引擎的制作方法自適應(yīng)語義推理引擎背景人類語言是豐富且復(fù)雜的，并且包括數(shù)以百計的具有復(fù)雜語法和上下文含義的詞匯表。相同的問題、想法、意義等可以用多種方式來表達。由此，對人類語言的機器解釋是極其復(fù)雜的任務(wù)，并且通常，所產(chǎn)生的結(jié)果或動作不能準確地映射或?qū)?yīng)于用戶意圖。機器或軟件應(yīng)用程序或語言一般需要輸入遵循一特定格式或規(guī)則的數(shù)據(jù)。期望與機器交互的人通常由于這些嚴格規(guī)則以及對這些規(guī)則的不熟悉或缺乏了解而感到沮喪或無法有效地通信。向用戶提供在不需要學(xué)習(xí)機器專用語言或語法的情況下與自動化系統(tǒng)有效地通信的能力能提高系統(tǒng)可用性。然而，當(dāng)自動化系統(tǒng)和機器無法正確地解釋用戶輸入，從而可能產(chǎn)生非預(yù)期的結(jié)果、不合需要的結(jié)果和/或完全不產(chǎn)生結(jié)果時，用戶可能迅速變得感到沮喪。自然語言輸入對于各種各樣的應(yīng)用程序可能是有用的，這包括實際上人類與其交互的每一軟件應(yīng)用程序。通常，在自然語言處理期間，自然語言輸入被分隔成句元(token)，并被映射到由軟件應(yīng)用程序提供的一個或多個動作。每一軟件應(yīng)用程序可具有本質(zhì)上受某種程度的限制的一組獨特的動作。結(jié)果，對軟件開發(fā)者而言，起草解釋自然語言輸入并將該輸入映射到對每一應(yīng)用程序適當(dāng)?shù)膭幼鞯拇a是耗時且重復(fù)性的。因此，為克服上述缺陷，需要一種能容易地用于允許用戶和機器系統(tǒng)之間的自然交互的自適應(yīng)共享基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。還需要產(chǎn)生準確的意向一動作映射的交互式技術(shù)。另外，需要一種基于一個或多個用戶輸入、動作和/或狀態(tài)來學(xué)習(xí)和/或自適應(yīng)的自然語言接口。概述以下提出了一個或多個實施例的簡化概述以便提供這些實施例的某些方面的基本理解。本概述并不是一個或多個實施例的廣泛綜述，且并不旨在確定各實施例的關(guān)鍵或重要要素，也不旨在勾畫這些實施例的范圍。其唯一的目的是以簡化的形式提出所描述的實施例的某些概念，作為在以后提出的更詳細描述的序言。根據(jù)一個或多個實施例及其相應(yīng)的公開內(nèi)容，結(jié)合一自適應(yīng)語義推理引擎描述了各方面。所公開的是一種用于在許多層次上利用反饋來產(chǎn)生更準確的意向一動作映射的技術(shù)。該自適應(yīng)語義推理引擎可以是一目標平臺的子組件，并且可提供用于試圖結(jié)合自然用戶界面和理解的現(xiàn)有的和新的應(yīng)用程序的可擴展自適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動框架。根據(jù)某些實施例的是一種支持可用于構(gòu)造準確且自適應(yīng)的引擎的反饋友好技術(shù)的組合的體系結(jié)構(gòu)。這些技術(shù)可包括統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型(例如，用于語義槽填充的隱馬爾可夫模型(HMM)、用于信息檢索(IR)的單純貝葉斯模型、用于排名和/或查詢以及上下文一資產(chǎn)映射的最大熵最小發(fā)散(MEMD))?？衫脗鹘y(tǒng)的IR技術(shù)來構(gòu)造準確且自適應(yīng)的推理引擎。某些實施例采用了允許槽(slot)匹配和填充的排名算法。這些算法還可用自適應(yīng)的方式來組合特征評分組件。還可支持排名和分量化(componentized)槽填充體系結(jié)構(gòu)和技術(shù)實驗。作為替換或除此之外，可提供集成并支持分布式斷字、分層命名實體識別器以及任務(wù)框架的體系結(jié)構(gòu)來允許將用戶意向和反饋映射到動作。某些實施例可采用反饋和訓(xùn)練流程體系結(jié)構(gòu)來支持訓(xùn)練可使用推理引擎將意向映射到動作的各種組件和/或模型。為實現(xiàn)上述和相關(guān)目的，一個或多個實施例包括以下完整描述并在權(quán)利要求書中特別指出的特征。以下描述和附圖詳細闡明了一個或多個實施例的某些說明性方面。然而，這些方面僅指示了可采用各實施例的原理的各種方式中的幾種，并且所描述的實施例旨在包括所有這些方面及其等效方面。當(dāng)結(jié)合附圖考慮時，其它優(yōu)點和新穎特征將從以下詳細描述中變得顯而易見。附圖簡述圖l示出了用于將用戶意向映射到動作的自動化系統(tǒng)。圖2示出了用于將輸入映射到推薦的或自動實現(xiàn)的動作的自動化系統(tǒng)。圖3示出了用于基于自然語言詢問或請求來確定動作的系統(tǒng)。圖4示出了被配置成通過反饋機制來請求或接收信息的系統(tǒng)。圖5示出了所公開的實施例所利用的反饋技術(shù)的流程圖。圖6示出了可用于所公開的實施例的搜索任務(wù)用戶交互模型和反饋。圖7示出了采用便于自動化一個或多個根據(jù)此處所公開的實施例的特征的人工智能(AI)的系統(tǒng)。圖8示出了用于確定從自然語言請求中推斷的動作的方法。圖9示出了用于將自然語言句元分配給任務(wù)槽以便執(zhí)行所需動作的方法。圖10示出了用于接收自然語言動作請求并確定適當(dāng)?shù)膭幼饕约皥?zhí)行或推薦該動作的方法。圖11示出了可用于執(zhí)行所公開的實施例的計算機的框圖。圖12示出了可用于執(zhí)行所公開的實施例的示例性計算環(huán)境的示意性框圖。詳細描述現(xiàn)在參考附圖來描述各實施例，在全部附圖中，相同的標號表示相同或相應(yīng)的要素。在以下描述中，出于解釋的目的，闡明了眾多具體細節(jié)以便于提供對一個或多個方面的全面理解。然而，很明顯，各實施例可在沒有這些具體細節(jié)的情況下實施。在其它情況下，以框圖形式示出了公知的結(jié)構(gòu)和設(shè)備，以便于描述這些實施例。如本申請中所使用的，術(shù)語"組件"、"模塊"、"系統(tǒng)"等指的是計算機相關(guān)的實體，無論其是硬件、硬件和軟件的組合、軟件還是執(zhí)行中的軟件。例如，組件可以是，但不限于，運行在處理器上的進程、處理器、對象、可執(zhí)行碼、執(zhí)行的線程、程序和/或計算機。作為說明，運行在服務(wù)器上的應(yīng)用程序和服務(wù)器都可以是組件。一個或多個組件可駐留在進程和/或執(zhí)行的線程中，并且組件可位于一個計算機上和/或分布在兩個或多個計算機之間。此處使用的詞語"示例性"意味著用作示例、實例或說明。此處被描述為"示例性"的任何方面或設(shè)計不一定要被解釋為相對于其它方面或設(shè)計是優(yōu)選或有利的。數(shù)據(jù)捕捉的觀察中推出或推斷系統(tǒng)、環(huán)境和/或用戶的狀態(tài)的過程。例如，推斷可用于標識特定的上下文或動作，或可生成狀態(tài)的概率分布。推斷可以是概率性的—即，基于數(shù)據(jù)和事件的考慮計算感興趣的狀態(tài)的概率分布。推斷也可以指用于從一組事件和/或數(shù)據(jù)組成更高級事件的技術(shù)。這類推斷導(dǎo)致從一組觀察的事件和/或儲存的事件數(shù)據(jù)構(gòu)造新的事件或動作，無論事件是否在相鄰的時間上相關(guān)，也無論事件是來自一個還是若干個事件和數(shù)據(jù)源。此外，一個或多個實施例可使用標準編程和/或工程技術(shù)而被實現(xiàn)為方法、裝置或制品，這些技術(shù)產(chǎn)生控制計算機實現(xiàn)所公開的實施例的軟件、固件、硬件或其任何組合。如此處所使用的術(shù)語"制品"(或稱為"計算機程序產(chǎn)品")旨在包含可從任何計算機可讀設(shè)備、載波或介質(zhì)訪問的計算機程序。例如，計算機可讀介質(zhì)可包括但不限于，磁存儲設(shè)備(例如，硬盤、軟盤、磁帶……)、光盤(例如，緊致盤(CD)、數(shù)字多功能盤(DVD)……)、智能卡、以及閃存設(shè)備(例如，卡、棒)。另外，應(yīng)當(dāng)理解，載波可用于承載諸如在發(fā)送和接收電子郵件或訪問諸如因特網(wǎng)或局域網(wǎng)(LAN)等網(wǎng)絡(luò)時使用的那些計算機可讀電子數(shù)據(jù)。當(dāng)然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，可對此配置作出許多修改而不背離所公開的實施例的范圍或精神。最初參考圖l，所示是用于將用戶意向映射到動作的自動化系統(tǒng)100。系統(tǒng)100包括從用戶和/或?qū)嶓w(例如，因特網(wǎng)、另一系統(tǒng)、計算機……)接收輸入的接口組件102、將輸入映射到動作的自適應(yīng)推理引擎104。推理引擎104可包括支持對該推理引擎用于將用戶意向映射到所執(zhí)行的動作的各種組件/模塊的訓(xùn)練的反饋和訓(xùn)練流程和體系結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)100還包括將動作傳送到用戶和域?qū)嶓w(稱為"用戶")的輸出組件106?？梢岳斫?，此處所公開的系統(tǒng)可包括另外的組件，和/或可以不包括所討論和示出的全部組件。另外，也可使用所公開的方法的組合。輸入組件102被配置成接收或接受多種形式的用戶輸入(例如，語句、查詢、上下文……)，諸如鍵入、書寫、選擇、說話或其它交互式技術(shù)。用戶交互涉及理解用戶意向然后采取適當(dāng)?shù)膭幼?。輸入組件102可提供各種類型的用戶界面。圖形用戶界面(GUI)允許用戶通過直接操縱圖形對象來表達其意向。語音用戶界面(VUI)允許用戶通過直接操縱語音動作來表達其意向。GUI和VUI是用于以最有助于用戶映射、操縱、交互和實現(xiàn)其意向的形式來構(gòu)造和呈現(xiàn)"應(yīng)用程序語義空間"的技術(shù)。例如，可呈現(xiàn)向用戶提供對查詢、語句、請求等進行加載、導(dǎo)入、輸入等的區(qū)域或裝置的GUI，并且該GUI可包括呈現(xiàn)這些查詢等的結(jié)果的區(qū)域。這些區(qū)域可包括由對話框、靜態(tài)控件、下拉菜單、列表框、彈出菜單、以及編輯控件、組合框、單選按鈕、復(fù)選框、按鈕和圖形框組成的已知的文本和/或圖形區(qū)域。另外，可提供包括用于導(dǎo)航的垂直和/或水平滾動條的便于呈現(xiàn)結(jié)果或動作的工具，并且可采用確定一區(qū)域是否可被查看的工具欄按鈕。用戶可以通過向編輯控件輸入查詢或信息來與接口組件102交互。用戶也可例如通過諸如鼠標、滾球、鍵區(qū)、鍵盤、筆和/或語音激活等各種設(shè)備與接口組件102交互來選擇和提供信息。通常，諸如按鈕或鍵盤上的回車鍵等機制可隨后用于輸入信息以便啟動搜索。然而，可以理解，各實施例不限于此。例如，僅突出顯示一復(fù)選框可啟動信息傳送。在另一示例中，可采用命令行界面。例如，命令行界面可通過提供文本消息來提示(例如，通過顯示器上的文本消息和/或音頻音調(diào))用戶輸入信息。用戶然后可提供合適的信息，諸如對應(yīng)于界面提示中所提供的選項或?qū)μ崾局兴岢龅膯栴}的答復(fù)的字母數(shù)字輸入?？梢岳斫?，該命令行界面可以結(jié)合GUI和/或應(yīng)用程序接口(API)一起使用。另外，該命令行界面可結(jié)合具有有限圖形支持和/或低帶寬通信信道的硬件(例如，視頻卡)和/或顯示器(例如，黑白以及EGA)來使用。系統(tǒng)100可受這樣的原理的指導(dǎo)識別用戶意向是一個自適應(yīng)模式識別問題，其中要識別的模式是域?qū)嶓w和任務(wù)，因為表示最終應(yīng)指向在應(yīng)用程序中要完成的事情。系統(tǒng)100還可以受這樣的原理的指導(dǎo)高級模式識別應(yīng)用程序很少以單步完成，而是以涉及多個處理階段的方式來完成。推理引擎104被配置成接收輸入，并利用多種類型和來源的信息來實現(xiàn)推理、呈現(xiàn)和/或動作。推理引擎104可采用包括信息檢索(IR)、槽填充和學(xué)習(xí)(關(guān)于資產(chǎn)和槽等級的反饋)或其組合在內(nèi)的各種技術(shù)來將用戶意向映射到動作。推理引擎104提供了易于使用且允許用戶與機器(例如，計算機、計算設(shè)備、電子設(shè)備等)之間的自然交互的自適應(yīng)共享基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。例如，用戶可向接口組件102輸入意向、查詢、語句等，諸如"我想要找到從波士頓到西雅圖的航班。"推理引擎104將該語句映射到某一動作(例如，任務(wù)集)，結(jié)果是"出發(fā)地是波士頓"以及"到達地是西雅圖"。由此，系統(tǒng)ioo允許通過推理從自然語言查詢到基礎(chǔ)語義表示的轉(zhuǎn)換，并且可通過輸出組件106智能地呈現(xiàn)結(jié)果或采取動作。此外，借助于利用通過測量和/或?qū)W習(xí)技術(shù)的反饋，推理引擎104被配置成自適應(yīng)的。例如，參考以上示例，另一用戶可通過輸入"我想要去往波士頓的航班"來發(fā)起相同的査詢，而再一用戶可輸入"我想要朝向波士頓的航班。"系統(tǒng)IOO可接受這些輸入中的每一個，并獲知不同的用戶如何用短語來表達相同的意向或期望動作。推理引擎104可將該反饋應(yīng)用于各種統(tǒng)計模型。圖2示出了用于將輸入映射到推薦的或自動實現(xiàn)的動作的自動化系統(tǒng)200。系統(tǒng)200包括用戶用于輸入或請求意向或期望動作的輸入組件202、將該意向映射到期望動作的推理引擎204、以及執(zhí)行該動作或顯示該動作和/或該動作的結(jié)果的輸出組件206。推理引擎204可被配置成分析輸入、搜索并確定適當(dāng)?shù)娜蝿?wù)映射、以及對映射結(jié)果排序。為執(zhí)行這些動作，推理引擎204可包括詞匯處理器組件208、任務(wù)搜索組件210、槽填充器組件212、以及排序器組件214，或與這些組件接□。詞匯處理器組件208可被配置成通過接口組件202接收可以是自然語言格式的用戶輸入(例如，語句、查詢、請求等)，并將該輸入分解或劃分成句元或句元集。句元是一字符串。除此之外或作為替代，用戶輸入可包括上下文。上下文可以是最近的用戶動作(例如，點擊項目、在某處插入輸入……)、用戶計算機上活動的軟件應(yīng)用程序(例如，打開了表格、運行了某些應(yīng)用程序……)或指示用戶的狀態(tài)的其它信息的表示。描述應(yīng)用程序狀態(tài)或用戶執(zhí)行了什么動作的任何內(nèi)容都可以是上下文。例如，對于一給定輸入，用戶可能趨向于點擊某一文檔，并且該輸入中包括的詞語可以隨著時間改變，取決于用戶點擊或選擇了什么。該用戶上下文信息可以被連續(xù)或周期性地反饋給推理引擎204。為了將輸入劃分成句元或句元集，詞匯處理組件208可取語句"IwanttofindaflightfromBostontoSeattle(我希望找到從波士頓到西雅圖的航班)"，并將該語句劃分成句元，其中每一句元表示一個單詞(例如，"1"、"want"、"to"、"find"......)或短語("Iwanttofind"、"aflight"......)。詞匯處理器組件208可被配置成識別關(guān)鍵單詞、術(shù)語、短語等，這可被稱為命名實體識別。詞匯處理可以通過利用斷字和/或命名實體識別體系結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。例如，詞匯處理器組件208可被配置成根據(jù)查詢輸入以及要執(zhí)行的特定映射來識別城市名稱、州、日期、時間或其它詞語。系統(tǒng)200也可利用其它技術(shù)。例如，系統(tǒng)200可集成并支持分布式斷字技術(shù)、分層命名實體識別器技術(shù)、和/或映射用戶意向、執(zhí)行動作和/或提供反饋的任務(wù)框架技術(shù)。任務(wù)搜索組件210可被配置成利用句元和/或上下文來找到或返回最佳任務(wù)或文檔，并且確定要利用的適當(dāng)數(shù)據(jù)庫。存在可被任務(wù)搜索組件210檢索的眾多任務(wù)，并且這些任務(wù)應(yīng)被編輯或縮減為可管理數(shù)量的任務(wù)。為執(zhí)行其各種功能，任務(wù)搜索組件210可采用各種技術(shù)，包括查詢分類、信息檢索、和/或上下文分類器來找出并確定哪一個是最佳數(shù)據(jù)庫。例如，這可通過在給定一查詢和一組上下文時檢索前N個資產(chǎn)來實現(xiàn)，其中N是大于或等于O的整數(shù)。一個示例是通過創(chuàng)建可包括內(nèi)容、圖片或其它信息的表來檢索多個結(jié)果，諸如結(jié)果#1:創(chuàng)建表結(jié)果#2:創(chuàng)建內(nèi)容表結(jié)果#3:創(chuàng)建圖片表……一旦選擇了一個或多個數(shù)據(jù)庫，槽填充器組件或引擎212可填充與該數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)的槽。槽提供了關(guān)于如何進行任務(wù)或其它動作的信息，并且是用于可從自然語言輸入中檢索的各段數(shù)據(jù)和/或信息的保持器。槽填充器組件212可填入用于潛在任務(wù)的參數(shù)。槽填充可利用多種算法方法和/或技術(shù)在結(jié)構(gòu)化資產(chǎn)上執(zhí)行?？衫媒y(tǒng)一排序來組合資產(chǎn)檢索和槽填充。例如，航線保留系統(tǒng)可包括"預(yù)訂航班(BookFlight)"任務(wù)，該任務(wù)包括用于到達城市、出發(fā)城市、到達日期/時間、出發(fā)日期/時間、乘客數(shù)等的槽。要插入到每一槽中的信息可從自然語言輸入(例如，"IwantaflightfromNewYorktoSanDiegowith2passengersleavingonFebruary5,2006，andreturningonFebruary21,2006(我想要從紐約到圣地亞哥的、2006年2月5日出發(fā)、2006年2月21日返回的航班，有兩個乘客"))中檢索。在另一示例中，文字處理應(yīng)用程序可包括"創(chuàng)建表(CreateTable)"任務(wù)，該任務(wù)具有用于行數(shù)、列數(shù)、線樣式等的槽。槽可接收來自自然語言輸入(例如，"Inserta4by7tablew他dashedlines(插入4乘7的虛線表)")的值。確定從自然語言輸入到適當(dāng)任務(wù)槽的可能映射可例如利用諸如隱馬爾可夫模型(HMM)等各種不同的數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)習(xí)技術(shù)來求解。排序組件214可被配置成分析槽填充安排或槽填充優(yōu)度。該分析可通過各種算法(例如，最終排序算法)、方法和/或技術(shù)來實現(xiàn)。結(jié)果可以取決于包括槽填充優(yōu)度在內(nèi)的各種因素來不同地(重新)排序?？衫媒M合了資產(chǎn)檢索和槽填充、信息檢索(IR)、查詢分類器、槽填充排序器等統(tǒng)一(全局)排序。槽填充優(yōu)度將參考以下示例來描述。一查詢被輸入到系統(tǒng)200中，并且例如找到形式(IR部分)。確定要以已排序形式來呈現(xiàn)哪一形式(查詢分類器部分)。生成兩個得分，一個得分用于IR部分，另一個得分用于査詢分類器部分。接著，審閱該結(jié)構(gòu)，并且對該結(jié)構(gòu)執(zhí)行排序，從而產(chǎn)生另一得分。每一部分產(chǎn)生其認為與初始查詢相關(guān)的得分。在該過程的結(jié)束，系統(tǒng)200組合這些得分，并且基于每一部分的輸入確定一最終得分。該最終排序或得分可被反饋以改善該用戶以及其它用戶的將來查詢的性能。最終排序可組合來自傳統(tǒng)IR、査詢分類器和槽填充的排序得分。可利用若干選項，包括使用MEMD模型來學(xué)習(xí)各個得分的權(quán)重、交錯、和/或簡單的相加/相乘。系統(tǒng)200還可利用用戶交互流程方法來進行反饋啟動和學(xué)習(xí)?？商峁┯糜讷@取用戶顯式和/或隱式反饋的機制(例如，接口、流程……)。顯式反饋例如可以通過諸如用戶分級、形式和/或?qū)υ挼扔脩艚缑鎭硖峁?。隱式反饋可通過點進(click-through)或用戶選擇來提供。隱式反饋的示例包括用戶是否點擊(例如，選擇)前一或下一任務(wù)列表標記，或用戶是否點擊最可能的任務(wù)/語義解。其它示例可包括對提示(例如，"所有相關(guān)的任務(wù)槽都被填充了嗎？")的響應(yīng)、用戶是否填入了缺失的槽、用戶是否選擇"ok"來執(zhí)行任務(wù)或取消任務(wù)等。系統(tǒng)200可通過機器學(xué)習(xí)、人工智能等來從該反饋(顯式和/或隱式的)中學(xué)習(xí)以改進系統(tǒng)200的性能和能力。從所收集的反饋中，還可確定系統(tǒng)200的準確性、經(jīng)度和査全率。由此，系統(tǒng)200包括用于獲取用戶反饋以及從反饋中學(xué)習(xí)的機制(接口)?，F(xiàn)在參考圖3，所示的用于基于自然語言詢問或請求來確定動作的系統(tǒng)300。系統(tǒng)300包括接受或接收自然語言詢問的接口組件302，以及處理該查詢并將輸入映射到動作的推理引擎304，該映射通過輸出組件306來輸出或?qū)崿F(xiàn)。應(yīng)當(dāng)理解，盡管接口組件302和輸出組件306被示為與推理引擎304分開，但是根據(jù)各實施例，組件302和306中的任一個或兩者可以是推理引擎304的組件。推理引擎304可包括從自然語言詢問中確定句元或句元集的詞匯處理器組件308。任務(wù)搜索組件310可被配置成利用該句元和/或上下文對最佳任務(wù)或文檔進行尋找、搜索、檢索等，并確定要利用的適當(dāng)數(shù)據(jù)庫。任務(wù)搜索組件310可從數(shù)據(jù)庫或其它存儲裝置316中對信息進行接收、請求、搜索、獲得等，該數(shù)據(jù)庫或其它存儲裝置可包括任務(wù)索引318和/或查詢模塊320。也搜索或參考任務(wù)特性322，它可包括關(guān)于特定任務(wù)、數(shù)據(jù)庫等的信息。任務(wù)搜索組件310被配置成檢索與査詢或請求相關(guān)的任務(wù)，而無需首先考慮或匹配槽。它還可縮小用于槽匹配的候選列表?？蓪θ蝿?wù)搜索和發(fā)現(xiàn)利用各種技術(shù)，諸如IR系統(tǒng)、査詢分類器、上下文分類器和/或這些技術(shù)的組合。存在可由這些技術(shù)利用的各種排序系統(tǒng)。例如，IR系統(tǒng)可利用基于Okapi的排序系統(tǒng)，查詢分類器(查詢一資產(chǎn)映射)可利用單純貝葉斯模型，而組合的查詢和上下文可利用最大熵最小發(fā)散(線性辨別)模型。推理引擎304還可包括可填充與數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)的槽的槽或任務(wù)填充器組件或引擎312。槽填充器組件312可從與數(shù)據(jù)庫存儲316相關(guān)聯(lián)的槽模塊324中對信息進行接收、請求、搜索、獲取等。槽填充器組件312可利用各種算法、方法、技術(shù)等來便于槽填充判定。槽填充器組件312可由諸如注釋和/或樣本查詢等已創(chuàng)作數(shù)據(jù)來引導(dǎo)。它然后可使用反饋數(shù)據(jù)來改進其自身。槽填充器組件312可包括，例如映射器和點陣構(gòu)建器技術(shù)、解碼器組件、以及評分器組件。例如，可利用諸如HMM等統(tǒng)計學(xué)習(xí)模塊來進行語義槽填充。槽填充器組件312可取一組句元，并構(gòu)造表示輸入査詢到某一預(yù)先指定的結(jié)構(gòu)的最佳映射的語義解。例如，槽填充器組件312可將查詢"IwantaflightonXYZAirlineleavingtomorrowmorningfromBostonorManchesterandarrivinginSeattleorPortland(我想要明天早上從波士頓或曼徹斯特出發(fā)并到達西雅圖或波特蘭的XYZ航空公司的航班)"轉(zhuǎn)換成諸如以下的語義表示BookFlight[airline="American",DepartureTime=Tomorrow-Morning,DepartureCity=("Boston，，or"Manchester"),ArrivalCity=("Seattle，，or"Portland")]槽由排序器組件314排序，該組件能夠以與推理引擎304最初排序的不同次序?qū)Σ圻M行排序或重新排序，以實現(xiàn)類似于如在自然語言詢問中傳達的期望意向的動作或輸出。排序器組件314可利用各種算法、方法、技術(shù)(例如，用于總體排序的MEMD)等來執(zhí)行排序功能。用戶意向的映射可作為自適應(yīng)模式識別問題來對待，并且可施加推理模型(生成/辨別)來實現(xiàn)正確的映射和/或自適應(yīng)。對于一特定任務(wù)，可利用多種排序機制(例如，IR、查詢和上下文分類器、結(jié)構(gòu)化槽填充等)。管理來自各個特征的得分的組合以產(chǎn)生單個排序可由全局排序器技術(shù)來解決。除此之外或作為替代，系統(tǒng)300可對査詢加上下文利用MEMD來執(zhí)行資產(chǎn)或意向一動作映射。可利用允許槽匹配和填充的排序算法、方法和/或技術(shù)。這些排序算法還可用一自適應(yīng)方法(例如，全局排序)來組合特征評分組件。槽填充和排序是可涉及IR、點進查詢分類器(CTM)、點進上下文分類器(CXM)和/或槽填充系統(tǒng)的多級系統(tǒng)。圖4示出了被配置成通過反饋機制來請求或接收信息的系統(tǒng)400。該系統(tǒng)類似于參考上述各圖所示和描述的系統(tǒng)100、200和300。系統(tǒng)400的輸出組件406可包括結(jié)果呈現(xiàn)模塊426和/或任務(wù)執(zhí)行模塊428。結(jié)果呈現(xiàn)模塊426可向用戶呈現(xiàn)映射的動作的結(jié)果，并且在某些實施例中，可以作為推理引擎404的一部分而被包括。任務(wù)執(zhí)行模塊428可自動地或通過用戶交互來執(zhí)行任務(wù)。例如，任務(wù)執(zhí)行模塊428可自動執(zhí)行任務(wù)，并通過結(jié)果呈現(xiàn)模塊426向用戶呈現(xiàn)任務(wù)的結(jié)果。根據(jù)其它實施例，輸出組件406可通過結(jié)果呈現(xiàn)模塊426向用戶呈現(xiàn)結(jié)果，并通過接口組件402提示用戶，例如用戶是否希望該任務(wù)被執(zhí)行。如果用戶希望該任務(wù)被執(zhí)行，則任務(wù)執(zhí)行模塊428可實現(xiàn)該動作。如果用戶不希望該任務(wù)被執(zhí)行，則用戶可取消該任務(wù)，并輸入另一詢問或執(zhí)行其它動作。結(jié)果呈現(xiàn)模塊426可通過授權(quán)/分析組件430向推理引擎404傳送或反饋信息。與授權(quán)/分析組件430相關(guān)聯(lián)的是創(chuàng)作(任務(wù)編輯器)432和訓(xùn)練(模型構(gòu)建器)434。圖5示出了所公開的實施例所利用的反饋技術(shù)的流程圖500。流程圖500描繪了到達最終實例(執(zhí)行)的兩個層次以及每一層次所生成的反饋。任務(wù)定義利用該流程圖500，而搜索任務(wù)利用將參考圖6討論的流程圖。接收可包括查詢和上下文的信號502?；谒邮盏男盘?02，確定預(yù)測的經(jīng)槽填充的任務(wù)的排序次序504。可以有從1到N個預(yù)測任務(wù)(例如，預(yù)測任務(wù)#1、預(yù)測任務(wù)#2、……、預(yù)測任務(wù)弁N)，其中N是大于或等于1的整數(shù)。在這一層(502)上，每一預(yù)測任務(wù)是最高語義解(例如，最佳槽填充解)。預(yù)測的次序(排序)以及每一預(yù)測的相關(guān)性與其它候選預(yù)測進行比較。對任務(wù)集的反饋506被包括在包含信號502的輸入中。該反饋可以通過點進作為最佳槽填充解(如由用戶確定和/或由系統(tǒng)自主確定的)預(yù)測任務(wù)(例如，所選任務(wù))來提供。用戶可基于相關(guān)標題、概述或其它準則來點進?？上蛉蝿?wù)映射預(yù)測次序提供關(guān)于用戶對于輸入信號502的滿意水平的分級、比較和/或反/,rh饋。一旦選擇了一個任務(wù)，就對每一任務(wù)排序經(jīng)槽填充的語義解的次序。該排序可包括數(shù)量從1到N個的預(yù)測的槽填充解(例如，預(yù)測的槽填充解#1、預(yù)測的槽填充解#2、……、預(yù)測的槽填充解弁N)，其中N是大于或等于1的整數(shù)。每一預(yù)測的語義解的次序可被排序。對每一槽填充解的預(yù)測次序(排序)及其與其它候選預(yù)測相比的準確度進行評估。關(guān)于語義集的反饋510被發(fā)送并被包括在包含信號502的輸入中。用戶可在確定了語義解的重述的相關(guān)性之后點進。基于可視化和/或執(zhí)行提供關(guān)于對語義解預(yù)測的輸入的滿意水平的分級和/或比較反饋。此時，執(zhí)行語義解，并執(zhí)行對話、規(guī)劃和/或動作作為經(jīng)槽填充的任務(wù)動作512?？梢杂胁糠值酵暾牟厶畛?如果是部分對話到完整槽填充)。如果任務(wù)被部分地槽填充，則它仍應(yīng)具有話語。如果任務(wù)被完整地槽填充，則它已經(jīng)準備好執(zhí)行。對槽填充準確性和/或所選語義解的準確性進行評估，并將其與其它槽填充進行比較。對動作的反饋514被發(fā)送并被包括在包含信號502的輸入中。該反饋通過槽重新填充或執(zhí)行反饋來提供。例如，用戶可基于槽填充重述的相關(guān)性來點進。分級和/或比較基于對來自語義解的執(zhí)行的結(jié)果對比其它語義解的滿意水平。圖6示出了可用于所公開的實施例的搜索任務(wù)用戶交互模型和反饋600。"搜索任務(wù)"包括作為執(zhí)行結(jié)果的附加間接層，這是結(jié)果項目。可接收可包括自然語言査詢、語句、請求等和/或上下文的信號602，或可將其輸入到自適應(yīng)推理引擎中。創(chuàng)建包括預(yù)測的經(jīng)槽填充的任務(wù)的已排序次序的已排序動作列表604。可以有從1到N個(例如預(yù)測任務(wù)#1、預(yù)測任務(wù)#2、……、預(yù)測任務(wù)弁N)，其中N是大于或等于1的整數(shù)。每一預(yù)測任務(wù)可以是最高語義解(例如，最佳槽填充解)。將預(yù)測次序(排序)以及每一預(yù)測的相關(guān)性與其它候選預(yù)測進行比較。對任務(wù)集的反饋606通過點進預(yù)測任務(wù)來提供，該任務(wù)是用戶點進的最佳槽填充解。該點進可基于標題、概述或其它準則的相關(guān)性。比較對任務(wù)映射預(yù)測次序的滿意水平，并對其提供反饋。選擇該所選的任務(wù)，并執(zhí)行重述"搜索任務(wù)"608，并將所選任務(wù)結(jié)合到每一任務(wù)的經(jīng)槽填充的語義解的已排序次序中?？梢杂袛?shù)量從1到N個預(yù)測的槽填充解(例如，預(yù)測的槽填充解#1、預(yù)測的槽填充解#2、……、預(yù)測的槽填充解#>0，其中N是大于或等于1的整數(shù)。預(yù)測的次序或排序可以基于每一槽填充解及其與其它候選預(yù)測相比的準確度來評估。反饋610借助點進已排序槽填充解來提供。反饋或點進可通過將對輸入的滿意水平與基于可視化和/或執(zhí)行的語義解預(yù)測進行比較來提供。這導(dǎo)致已執(zhí)行的語義解。提供包括結(jié)果列表的已排序次序的搜索結(jié)果列表(集)612，該列表包括數(shù)量從1到N個實例(例如，實例#1、實例#2、……、實例弁N)，其中N是大于或等于1的整數(shù)。任務(wù)被槽填充，并準備好搜索執(zhí)行。評估包括槽填充準確性以及所選語義解相比其它語義解的準確性。對結(jié)果集的反饋614通過槽重新填充或完整的結(jié)果集反饋(例如，執(zhí)行反饋)來提供。用戶可基于例如結(jié)果的相關(guān)標題、概述等來點進實例。對從執(zhí)行該語義解所得的作為結(jié)果的整個結(jié)果集的滿意水平與其它結(jié)果集進行比較。結(jié)果集反饋可以包括任務(wù)的預(yù)執(zhí)行和后執(zhí)行。構(gòu)造后執(zhí)行的邏輯被應(yīng)用于整個結(jié)果集(語義解執(zhí)行的輸出)。當(dāng)用戶點進時，導(dǎo)致選擇搜索結(jié)果616。搜索結(jié)果616可包括包含內(nèi)容信息的項目(例如，項目#1)，該內(nèi)容信息包括結(jié)果的內(nèi)容。對內(nèi)容以及相對于輸入602的相關(guān)度進行評估。發(fā)送對結(jié)果的顯式和/或隱式滿意度618，以及對結(jié)果的滿意水平與其它結(jié)果的比較。可利用結(jié)果滿意度來對結(jié)果集滿意度進行分級，這便于比較其它語義解結(jié)果集。這是增加的間接層。例如，關(guān)于特定查詢的映像，系統(tǒng)嘗試將搜索結(jié)果的質(zhì)量與由另一系統(tǒng)、程序等執(zhí)行的搜索結(jié)果進行比較。該比較可在后執(zhí)行狀態(tài)期間執(zhí)行。用戶可通過粗看結(jié)果的標題、概述等來對結(jié)果集進行審閱并分級。用戶可更深度地審閱信息，并且可在需要時判斷結(jié)果集的相關(guān)性。應(yīng)當(dāng)注意，反饋后向傳播，以幫助比較和對比每一級的輸出。圖7示出了采用便于自動化根據(jù)此處所公開的實施例的一個或多個特征的人工智能(AI)的系統(tǒng)700。AI可通過所示的AI組件706來實現(xiàn)，或者作為替代或補充，可通過基于規(guī)則的邏輯組件來實現(xiàn)。各實施例(例如，結(jié)合將自然語言請求映射到執(zhí)行的動作)可采用各種基于AI的方案來實現(xiàn)其各方面。例如，用于確定特定用戶是否作出相似的請求或其它用戶是否作出相似的請求的過程可通過自動分類器系統(tǒng)和過程來促進。此外，在采用具有相同或相似資源的多個數(shù)據(jù)庫的情況下，可采用分類器來確定在特定情形中要采用哪一數(shù)據(jù)庫。分類器是將輸入屬性矢量x=(xl,x2，x3,x4,x")映射到該輸入屬于一個類的置信度的函數(shù)，即/(^-co"/Wewce(c/^m)。這一分類可釆用基于概率和/或基于統(tǒng)計的分析(例如，分解成分析效用和成本)來預(yù)測或推斷用戶期望自動執(zhí)行的動作。例如，在自然語言系統(tǒng)的情況下，屬性可以是單詞或短語，或從單詞中導(dǎo)出的其它數(shù)據(jù)專用屬性(例如，數(shù)據(jù)庫表、關(guān)鍵項的存在)，而類是感興趣的類別或區(qū)域(例如，優(yōu)先級別)。支持矢量機(SVM)是可采用的分類器的一個示例。SVM通過找出可能輸入空間中的超曲面(hypersurface)來操作，其中，超曲面試圖將觸發(fā)準則從非觸發(fā)事件中分離出來。直觀上，這使得分類對于接近但不等同于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的測試數(shù)據(jù)正確?？刹捎闷渌邢蚝头怯邢蚰Ｐ头诸惙椒ò?，例如，單純貝葉斯、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯模型以及提供不同獨立性模式的概率分類模型。此處所使用的分類也包括用于開發(fā)優(yōu)先級模型的統(tǒng)計回歸。如可以從本說明書中容易地理解的，所公開的實施例可采用顯式訓(xùn)練的(例如，通過通用訓(xùn)練數(shù)據(jù))以及隱式訓(xùn)練的(例如，通過觀察用戶行為、接收外來信息)的分類器。例如，SVM可通過分類器構(gòu)造器和特征選擇模塊中的學(xué)習(xí)或訓(xùn)練階段來配置。由此，分類器可用于自動學(xué)習(xí)并執(zhí)行多個功能，包括但不限于，根據(jù)預(yù)訂準則來確定何時授予訪問、要執(zhí)行哪一存儲過程等。準則可包括，但不限于，要通過調(diào)用訪問的數(shù)據(jù)或資源的量、數(shù)據(jù)的類型、數(shù)據(jù)的重要性等等。鑒于以上所示并描述的示例性系統(tǒng)，參考圖8-10的圖示可以更好地理解可根據(jù)所公開的實施例的一個或多個方面來實現(xiàn)的方法。盡管出于簡化解釋的目的，方法被示出并描述為一系列動作(或功能框)，但是可以理解和明白，方法不受動作次序的限制，因為根據(jù)這些方法，某些動作可以按不同次序和/或與此處所示并描述的其它動作同時發(fā)生。此外，并非所有示出的動作都是實現(xiàn)根據(jù)所公開的實施例的一個或多個方面的方法所必需的。可以理解，各種動作可以由軟件、硬件、其組合或用于執(zhí)行與這些動作相關(guān)聯(lián)的功能的任何其它適當(dāng)?shù)难b置(例如，設(shè)備、系統(tǒng)、進程、組件)來實現(xiàn)。還可以理解，這些動作僅僅以簡化形式示出了此處所提出的某些方面，并且這些方面可以通過更少和/或更多的動作來示出。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解和明白，方法可被替換地表示為諸如狀態(tài)圖中的一系列相互關(guān)連的狀態(tài)或事件。最初參考圖8，所示是用于確定從自然語言請求中推斷的動作的方法800。在802處，接收查詢、語句、請求等。該查詢可以采用多種形式(例如，書寫的、鍵入的、口述的……)，并且可以采用自然語言的形式。輸入可以包括上下文或用戶狀態(tài)、用戶動作、或包括來自先前的查詢的信息反饋的其它準則。該自然語言査詢被分解成句元或字符串。在804處，將句元分配給任務(wù)槽。槽填充確定來自自然語言輸入的句元列表與任務(wù)參數(shù)的最佳匹配。槽填充還被配置成用各種映射、解碼和評分算法來方便實驗。在806處，確定槽填充優(yōu)度，并且該確定可以基于方法800的不同部分的評分的累積。槽填充優(yōu)度可以考慮在槽填充期間的槽的排序或次序以及槽次序的重新排序或改變。在808處，可通過例如用戶可接受然后要執(zhí)行的動作的提示將推薦的動作輸出給用戶。在其它實施例中，自動執(zhí)行動作而無需進一步的用戶交互?，F(xiàn)在參考圖9，所示的是用于將自然語言句元分配給任務(wù)槽以便執(zhí)行所需動作的方法900。在卯2處，從用戶接收查詢(例如，問題、期望動作、語句……)和/或上下文，并且該查詢可以是自然語言格式。在904處，將該自然語言輸入劃分成句元或句元集。在906處執(zhí)行任務(wù)搜索，并檢索一個或多個任務(wù)列表。任務(wù)列表可以從數(shù)據(jù)存儲、存儲器或其它存儲組件中檢索。在908處，將每一任務(wù)分配給一個槽。在901處，可對任務(wù)一槽分配的結(jié)果排序，以確定槽填充優(yōu)度(例如，該方法有多好地分配任務(wù)以實現(xiàn)用戶期望的動作)。該信息可被反饋到902并連同下一查詢一起接收?，F(xiàn)在參考圖10，所示是用于接收自然語言動作請求并確定適當(dāng)?shù)膭幼髑覉?zhí)行或推薦該動作的方法1000。在1002處，接收自然語言查詢和/或上下文。自然語言查詢可以是對特定動作的請求(例如，"我希望從達拉斯飛到底特律")。連同該自然語言查詢一起，可接收上下文。該上下文可以包括用戶狀態(tài)、用戶動作和/或與用戶狀態(tài)和/或用戶動作有關(guān)的其它準則。在1004處，將該査詢劃分成句元或字符串。該查詢可被劃分成關(guān)鍵術(shù)語、單詞、短語等。在1006處執(zhí)行任務(wù)搜索。任務(wù)搜索可以導(dǎo)致檢索到大量任務(wù)列表。在1008處，將這些任務(wù)列表縮減到可管理數(shù)量的任務(wù)列表。在1010處用句元或句元集填充該任務(wù)列表中包括的槽。在1012處對任務(wù)搜索評分，以確定該搜索是否導(dǎo)致提供所請求的動作。評分可包括累積對每一過程的各個評分。在1014處，可按與槽填充過程所確定的次序不同的次序?qū)Y(jié)果重新排序或排序。在1016處，可將結(jié)果或動作輸出給用戶或執(zhí)行該結(jié)果或動作。例如，可向用戶發(fā)送或提示推薦的動作。用戶可取決于所推薦的動作是否匹配用戶請求來接受或取消該動作。該信息可在1002處作為上下文反饋。上下文可以是用戶是否接受該動作或用戶是否拒絕該動作和/或與用戶相關(guān)聯(lián)的其它動作、請求、狀態(tài)等。在其它實施例中，在1016處，系統(tǒng)自動執(zhí)行任務(wù)或動作。在這一情況下，對1002的上下文反饋將是在執(zhí)行任務(wù)之后發(fā)生的用戶動作、狀態(tài)等(例如，用戶接下來做什么？)現(xiàn)在參考圖11，示出了可用于執(zhí)行所公開的體系結(jié)構(gòu)的計算機的框圖。為了提供用于此處所公開的各方面的附加上下文，圖11和以下討論旨在提供其中可實現(xiàn)各方面的合適的計算環(huán)境1100的簡要、概括描述。盡管以上在可在一個或多個計算機上執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令的一般上下文中描述了一個或多個實施例，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認識到，各實施例也可結(jié)合其它程序模塊和/或作為硬件和軟件的組合來實現(xiàn)。一般而言，程序模塊包括執(zhí)行特定的任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定的抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、組件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，本發(fā)明的方法可以用其它計算機系統(tǒng)配置來實施，包括單處理器或多處理器計算機系統(tǒng)、小型機、大型計算機、以及個人計算機、手持式計算設(shè)備、基于微處理器的或可編程消費電子產(chǎn)品等等，其各自都可以操作上耦合到一個或多個相關(guān)聯(lián)的設(shè)備。所示的各方面還可以在其中某些任務(wù)由通過通信網(wǎng)絡(luò)鏈接的遠程處理設(shè)備來執(zhí)行的分布式計算環(huán)境中實施。在分布式計算環(huán)境中，程序模塊可以位于本地和遠程存儲器存儲設(shè)備中。計算機通常包括各種計算機可讀介質(zhì)。計算機可讀介質(zhì)可以是可由計算機訪問的任一可用介質(zhì)，包括易失性和非易失性介質(zhì)、可移動和不可移動介質(zhì)。作為示例而非局限，計算機可讀介質(zhì)包括計算機存儲介質(zhì)和通信介質(zhì)。計算機存儲介質(zhì)包括以用于儲存諸如計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊或其它數(shù)據(jù)等信息的任一方法或技術(shù)實現(xiàn)的易失性和非易失性，可移動和不可移動介質(zhì)。計算機存儲介質(zhì)包括但不限于，RAM、ROM、EEPROM、閃存或其它存儲器技術(shù)、CD-ROM、數(shù)字視頻盤(DVD)或其它光盤存儲、磁盒、磁帶、磁盤存儲或其它磁存儲設(shè)備、或可以用來儲存所期望的信息并可由計算機訪問的任一其它介質(zhì)。通信介質(zhì)通常以諸如載波或其它傳輸機制等已調(diào)制數(shù)據(jù)信號來體現(xiàn)計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序模塊或其它數(shù)據(jù)，并包括任一信息傳送介質(zhì)。術(shù)語"己調(diào)制數(shù)據(jù)信號"指以對信號中的信息進行編碼的方式設(shè)置或改變其一個或多個特征的信號。作為示例而非局限，通信介質(zhì)包括有線介質(zhì)，如有線網(wǎng)絡(luò)或直接連線連接，以及無線介質(zhì)，如聲學(xué)、RF、紅外和其它無線介質(zhì)。上述任一的組合也應(yīng)當(dāng)包括在計算機可讀介質(zhì)的范圍之內(nèi)。參考圖11，用于實現(xiàn)本發(fā)明的各方面的示例性環(huán)境1100包括計算機1102，計算機1102包括處理單元1104、系統(tǒng)存儲器1106和系統(tǒng)總線1108。系統(tǒng)總線1108將包括但不限于系統(tǒng)存儲器1106的系統(tǒng)組件耦合至處理單元1104。處理單元1104可以是各種市場上可購買的處理器的任一種。雙微處理器和其它多處理器體系結(jié)構(gòu)也可用作處理單元1104。系統(tǒng)總線1108可以是若干種總線結(jié)構(gòu)類型的任一種，它可進一步互連到存儲器總線(帶有或不帶存儲器控制器)、外圍總線、以及使用各類市場上可購買的總線體系結(jié)構(gòu)的任一種的局部總線。系統(tǒng)存儲器1106包括只讀存儲器(ROM)1110和隨機存取存儲器(RAM)1112?；据斎?輸出系統(tǒng)(BIOS)儲存在諸如ROM、EPROM、EEPROM等非易失性存儲器1110中，該BOIS包括如在啟動時幫助在計算機1102內(nèi)的元件之間傳輸信息的基本例程。RAM1112也可包括諸如靜態(tài)RAM等高速RAM，用于高速緩存數(shù)據(jù)。計算機1102還包括內(nèi)部硬盤驅(qū)動器(HDD)1114(例如，EIDE、SATA)，該內(nèi)部硬盤驅(qū)動器1114也可被配置成在合適的機殼(未示出)中供外部使用；磁軟盤驅(qū)動器(FDD)1116(例如，對可移動磁盤1118進行讀寫)；以及光盤驅(qū)動器1120(例如，讀CD-ROM盤1122或?qū)χT如DVD等其它高容量光學(xué)介質(zhì)進行讀寫)。硬盤驅(qū)動器1114、磁盤驅(qū)動器1116和光盤驅(qū)動器1120可以分別通過硬盤驅(qū)動器接口1124、磁盤驅(qū)動器接口1126和光驅(qū)接口1128連接到系統(tǒng)總線1108。用于外部驅(qū)動器實現(xiàn)的接口1124包括通用串行總線(USB)和IEEE1394接口技術(shù)中的至少一個或兩者。其它外部驅(qū)動器連接技術(shù)也在一個或多個實施例的預(yù)想之內(nèi)。驅(qū)動器及其相關(guān)聯(lián)的計算機可讀介質(zhì)提供了對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計算機可執(zhí)行指令等的非易失性存儲。對于計算機1102，驅(qū)動器和介質(zhì)容納合適數(shù)字格式的任何數(shù)據(jù)的存儲。盡管以上對計算機可讀介質(zhì)的描述涉及HDD、可移動磁盤以及諸如CD或DVD等可移動光學(xué)介質(zhì)，然而本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解，計算機可讀的其它類型的介質(zhì)，諸如zip驅(qū)動器、磁帶盒、閃存卡、盒式磁帶等，也可用于示例性操作環(huán)境中，并且此外，任何這類介質(zhì)可包含用于執(zhí)行本發(fā)明的方法的計算機可執(zhí)行指令。多個程序模塊可儲存在驅(qū)動器和RAM1112中，包括操作系統(tǒng)1130、一個或多個應(yīng)用程序1132、其它程序模塊1134和程序數(shù)據(jù)1136。操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、模塊和/或數(shù)據(jù)的全部或部分可被高速緩存在RAM1112中。可以理解，各實施例可以用各種市場上可購買的操作系統(tǒng)或操作系統(tǒng)的組合來實現(xiàn)。用戶可通過一個或多個有線和/或無線輸入設(shè)備，例如鍵盤1138和諸如鼠標1140等定位設(shè)備將命令和信息輸入到計算機1102中。其它輸入設(shè)備(未示出)可包括話筒、遙控器、操縱桿、游戲手柄、輸入筆、觸摸屏等等。這些和其它輸入設(shè)備通常通過耦合到系統(tǒng)總線1108的輸入設(shè)備接口1142連接到處理單元1104，但也可通過其它接口連接，如并行端口、IEEE1394串行端口、游戲端口、USB端口、接口等等。監(jiān)視器1144或其它類型的顯示設(shè)備也通過諸如視頻適配器1146等接口連接到系統(tǒng)總線1108。除監(jiān)視器1144之外，計算機通常包括其它外圍輸出設(shè)備(未示出)，諸如揚聲器、打印機等等。計算機1102可以使用通過有線和/或無線通信到一個或多個遠程計算機，如遠程計算機1148的邏輯連接在網(wǎng)絡(luò)化環(huán)境中操作。遠程計算機1148可以是工作站、服務(wù)器計算機、路由器、個人計算機、便攜式計算機、基于微處理器的娛樂設(shè)備、對等設(shè)備或其它普通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，并通常包括相對于計算機1102所描述的許多或所有元件，盡管為簡明性目的，僅示出了存儲器存儲設(shè)備1150。所描繪的的邏輯連接包括到局域網(wǎng)(LAN)1152和/或更大的網(wǎng)絡(luò)，如廣域網(wǎng)(WAN)1154的有線/無線連接。該LAN和WAN聯(lián)網(wǎng)環(huán)境常見于辦公室和公司，并促進了諸如內(nèi)聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)范圍的計算機網(wǎng)絡(luò)，所有這些都可連接到全球通信網(wǎng)絡(luò)，如因特網(wǎng)。當(dāng)在LAN聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中使用時，計算機1102通過有線和/或無線通信網(wǎng)絡(luò)接口或適配器1156連接到局域網(wǎng)1152。適配器1156可促進與LAN1152的有線或無線通信，它也可包括布置在其上的無線接入點，用于與無線適配器1156通信。當(dāng)在WAN聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中使用時，計算機1102可包括調(diào)制解調(diào)器1158，或連接到WAN1154上的通信服務(wù)器，或具有用于通過WAN1154，如通過因特網(wǎng)建立通信的其它裝置。調(diào)制解調(diào)器1158可以是內(nèi)置或外置、有線或無線的設(shè)備，它通過串行端口接口1142連接到系統(tǒng)總線1108。在聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，相對于計算機1102或其各部分描述的程序模塊可儲存在遠程存儲器/存儲設(shè)備1150中。可以理解，所示的網(wǎng)絡(luò)連接是示例性的，可以使用在計算機之間建立通信鏈路的其它手段。計算機1102用于操作上布置在無線通信中的任何無線設(shè)備或?qū)嶓w通信，如打印機、掃描儀、臺式和/或便攜式計算機、便攜式數(shù)據(jù)助理、通信衛(wèi)星、與無線可檢測標簽相關(guān)聯(lián)的任何一個設(shè)備或位置(例如，電話亭、報亭、休息室)以及電話。這至少包括Wi-Fi和Bluetooth(藍牙)無線技術(shù)。由此，通信可以是如同常規(guī)網(wǎng)絡(luò)一樣的預(yù)定義結(jié)構(gòu)，或簡單地為至少兩個設(shè)備之間的特別通信。Wi-Fi，即無線保真，允許從家里、酒店房間的床上或工作的會議室連接到因特網(wǎng)而不需要線纜。Wi-Fi是一種類似蜂窩電話的無線技術(shù)，它使得諸如計算機等這類設(shè)備能夠在室內(nèi)和室外，在基站范圍內(nèi)的任何地方發(fā)送和接收數(shù)據(jù)。Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)使用稱為IEEE802.11(a、b、g等等)的無線電技術(shù)來提供安全、可靠、快速的無線連接。Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)可用于將計算機彼此連接、連接到因特網(wǎng)以及連接到有線網(wǎng)絡(luò)(使用IEEE802.3或以太網(wǎng))。Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)在未許可的2.4和5GHz無線電波段內(nèi)操作，例如以11Mbps(802.11a)或54Mbps(802.11b)數(shù)據(jù)速率操作，或者具有包含兩個波段(雙波段)的產(chǎn)品，因此該網(wǎng)絡(luò)可提供類似于許多辦公室中使用的基本lOBaseT有線以太網(wǎng)的真實性能。現(xiàn)在參考圖12，示出了根據(jù)各實施例的示例性計算環(huán)境1200的示意框圖。系統(tǒng)1200包括一個或多個客戶機1202?？蛻魴C1202可以是硬件和/或軟件(如，線程、進程、計算設(shè)備)?？蛻魴C1202例如可以通過采用各實施例來容納cookie和/或相關(guān)聯(lián)的上下文信息。系統(tǒng)1200還包括一個或多個服務(wù)器1204。服務(wù)器1204也可以是硬件和/或軟件(如，線程、進程、計算設(shè)備)。例如，服務(wù)器1230可通過使用本發(fā)明容納執(zhí)行變換的線程?？蛻魴C1202和服務(wù)器1204之間的一個可能的通信可以是適用于在兩個或多個計算機進程之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分組的形式。數(shù)據(jù)分組可包括例如cookie和/或相關(guān)聯(lián)的上下文信息。系統(tǒng)1200包括可用于便于在客戶機1202和服務(wù)器1204之間通信的通信框架1206(例如，諸如因特網(wǎng)等全球通信網(wǎng)絡(luò))。通信可通過有線(包括光纖)和/或無線技術(shù)來促進?？蛻魴C1202操作上連接至可用于儲存對客戶機1202本地的信息(例如，cookie和/或相關(guān)聯(lián)的上下文信息)的一個或多個客戶機數(shù)據(jù)存儲1208。類似地，服務(wù)器1204操作上連接至可用于儲存對服務(wù)器1204本地的信息的一個或多個服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲1210。以上所描述的包括各實施例的示例。當(dāng)然，不可能為了描述各實施例而描述組件或方法的每一可想到的組合，但是本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以認識到，許多其它的組合和置換都是可能的。因此，本說明書旨在包含落入所附權(quán)利要求書的精神和范圍內(nèi)的所有這些更改、修改和變型。特別地，關(guān)于上述組件、設(shè)備、電路、系統(tǒng)等執(zhí)行的各種功能，除非另外指明，否則用于描述這些組件的術(shù)語(包括對"裝置"的敘述)旨在對應(yīng)于執(zhí)行所描述的執(zhí)行此處所示的示例性方面中的功能的組件的指定功能(例如，功能上等效)的任何組件，即使結(jié)構(gòu)上不等效于所公開的結(jié)構(gòu)。在這一點上，還將認識到，各方面包括系統(tǒng)以及具有用于執(zhí)行各種方法的動作和/或事件的計算機可執(zhí)行指令的計算機可讀介質(zhì)。另外，盡管僅參考若干實現(xiàn)中的一種公開了一具體特征，但是這一特征可以在需要時且在對任何給定或特定應(yīng)用有利時與其它實現(xiàn)的一個或多個其它特征相結(jié)合。此外，就在說明書或權(quán)利要求書中使用術(shù)語"包括"和"含有"及其變體而言，這些術(shù)語旨在以類似于術(shù)語"包含"類似的方式是包含性的。權(quán)利要求1.一種促進意向-動作映射的系統(tǒng)，包括接收自然語言輸入和上下文的接口組件；處理所接收的輸入并至少部分地基于所述自然語言輸入和所述上下文將所述輸入映射到一動作的推理引擎；以及輸出所映射的動作的輸出組件，所映射的動作被反饋給所述推理引擎。2.如權(quán)利要求l所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述推理引擎包括將所述輸入分解成至少一個句元集的詞匯處理組件；以及對所述至少一個句元集執(zhí)行任務(wù)搜索以檢索多個任務(wù)列表的任務(wù)搜索組件。3.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述任務(wù)搜索組件將所述多個任務(wù)列表縮減為可管理數(shù)目的任務(wù)列表。4.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述推理引擎還包括用所述任務(wù)列表信息填充槽的槽填充組件。5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述槽填充組件利用排序算法來實現(xiàn)槽匹配和填充。6.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述推理引擎還包括評出任務(wù)得分或?qū)θ蝿?wù)列表信息排序的排序組件。7.如權(quán)利要求l所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述推理引擎利用隱馬爾可夫模型(HMM)、最大熵最小發(fā)散(MEMD)和IR技術(shù)中的一種。8.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括訓(xùn)練所述推理引擎來映射動作的反饋和訓(xùn)練流程。9.一種用于基于自然語言輸入來推理動作的方法，包括接收查詢；將與所述查詢相關(guān)聯(lián)的句元分配給槽；確定所分配的槽的合適度；以及輸出所分配的槽結(jié)果。10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，在接收査詢之后，還包括將所述查詢劃分成至少兩個句元；檢索任務(wù)列表；以及縮減所述任務(wù)列表。11.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，確定所分配的槽的合適度還包括從所分配的句元中檢索任務(wù)搜索結(jié)果；以及對所述任務(wù)搜索結(jié)果評分。12.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，確定所分配的槽的合適度還包括查明所述搜索結(jié)果的原始排序的合適度。13.如權(quán)利要求12所述的方法，其特征在于，還包括在所述原始排序不合適的情況下對所述搜索結(jié)果進行不同的排序。14.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，還包括在輸出所述結(jié)果之后接收與用戶動作相關(guān)聯(lián)的上下文。15.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，還包括在下一查詢接收期間反饋所述用戶動作。16.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，還包括利用隱馬爾可夫模型、單純貝葉斯模型、最大熵最小發(fā)散以及IR技術(shù)中的一種來構(gòu)造自適應(yīng)推理引擎。17.—種將自然語言輸入轉(zhuǎn)換成執(zhí)行的動作的系統(tǒng)，包括用于接收自然語言詢問以及與所述詢問相關(guān)聯(lián)的上下文的裝置；用于填充槽的裝置；用于査明所填充的槽的總體排序的裝置；用于確定資產(chǎn)映射的裝置；以及用于執(zhí)行所述動作的裝置。18.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于將所述詢問劃分成至少一個句元的裝置。19.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于獲取用戶反饋的裝置；以及用于從所述用戶反饋中學(xué)習(xí)的裝置。20.如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括用于利用反饋技術(shù)來構(gòu)造準確且自適應(yīng)的推理引擎的裝置。全文摘要所提供的是接收自然語言查詢的自適應(yīng)語義推理引擎，該查詢可包含一個或多個上下文。該查詢可被分解成句元或句元集?？蓪υ摼湓蚓湓瘓?zhí)行任務(wù)搜索以對特定查詢和/或上下文進行分類并檢索一個或多個任務(wù)。該句元或句元集可被映射到槽以檢索一個或多個任務(wù)結(jié)果?？纱_定槽填充優(yōu)度，這可包括對每一任務(wù)搜索結(jié)果評分和/或以與檢索任務(wù)的次序不同的次序?qū)Y(jié)果排序。句元或句元集、檢索的任務(wù)、槽填充優(yōu)度、自然語言查詢、上下文、搜索結(jié)果得分和/或結(jié)果排序可被反饋給推理引擎以供進一步的處理和/或機器學(xué)習(xí)。文檔編號G06F17/20GK101356525SQ200680044813公開日2009年1月28日申請日期2006年11月15日優(yōu)先權(quán)日2005年11月30日發(fā)明者J·劉,Q·S·姚,S·卡塔利亞,W·D·拉姆塞,高劍峰申請人:微軟公司