自適應語義平臺體系結構的製作方法

2023-09-18 15:19:35

專利名稱：：自適應語義平臺體系結構的製作方法自適應語義平臺體系結構祖旦冃豕人類語言是豐富且複雜的，包括數百個詞彙以及複雜的語法和上下文含義。作為示例，特定的陳述、問題、想法、意思等可用多種不同的方式表達。因此，人類語言的機器翻譯是極其複雜的任務。至少由於這個原因，由人類輸入所產生的結果或動作通常不能準確映射或對應於用戶的意圖。機器或軟體應用程式和語言通常需要數據根據特定的格式或規則輸入。期望與機器交互的人類有時由於嚴格的規則或不熟悉或缺乏對這樣的規則的了解而受到挫敗或不能有效地通信。向用戶提供能與自動化系統有效通信而無需學習機器專用語言或語法的能力增加了系統的可用性。然而，當自動化系統和機器無法正確翻譯用戶輸入時，可產生不期望的結果、不合需要的結果和/或根本不產生結果，用戶可能很快就會感到挫敗。自然語言輸入對各種應用程式而言是有用的，包括人類與之交互的幾乎每個軟體應用程式。一般，在自然語言處理期間，自然語言輸入被分成記號，並被映射到由軟體應用程式提供的一個或多個動作。每一軟體應用程式可具有唯一的一組動作，它們在本質上可能稍有限制。結果，軟體開發者起草代碼以翻譯自然語言輸入並將輸入映射到每一應用程式的適當動作可能是耗時且重複性的。概述以下提供了本發明的簡化概述以提供對本發明的某些方面的基本理解。本概述不是本發明的廣泛概觀。它並不旨在標識本發明的關鍵/重要的元素或描繪本發明的範圍。其唯一目的是以簡化的形式呈現本發明的一些概念，作為後面呈現的更加詳細的描述的序言。此處所述並要求保護的本發明在其一個方面中包括可容易地用於在用戶和機器系統之間啟用自然交互的自適應共享基礎架構。此外，本新穎的發明可提供基於用戶輸入產生正確的意圖到動作映射的交互式技術。此外，本發明可提供可創作資產(例如，文檔、動作)的新穎的機制。因此，可將可檢索的"資產"分為兩類"文檔"是靜態的資產，而"動作"是動態且可執行該動作的資產。創作機制可允許生成學習模型，使得系統可至少部分基於對用戶輸入的分析來推斷用戶意圖。響應於此，系統可發現資產或基於推斷的資產分組。而且，本發明可提供自然語言接口，它基於一個或多個用戶輸入、動作和/或狀態來學習和/或適應。本質上，在一個方面中，本新穎的本發明可包括具有使意圖與動作對準的能力且可從用戶的行為中學習以隨時間改進的基於統計的系統的體系結構。更具體地，該體系結構可涵蓋覆蓋以下內容的端對端系統資產的創作；確定用戶意將意圖映射到一個或一組資產；執行資產；獲取反饋；以及從反饋中學習。在其他方面中，本新穎的意圖到動作的系統可用來使人機之間的交互在各種情景中更自然，所述情景包括但不限於運行在伺服器上的語音應用程式、運行在行動電話上的較小的應用程式、運行在個人計算機上的桌面應用程式或運行在網際網路上的web服務。本體系結構可通過提供從創作到推理到反饋的通用的端對端基礎架構來顯著降低在應用程式中含有自然特徵的成本。本體系結構是通用的，且可應用於各情形中，包括但不限於語音、桌面、移動和web應用程式。而且，該體系結構可提供這樣做的簡單的應用程式接口(API)。根據一方面，可能存在三個主要的流程(邏輯和數據)圖。該體系結構支持三個列出的端對端流程，包括模型構造和管理流、用戶交互流以及反饋和分析流。在其又一方面中，提供一個採用概率和/或基於統計的分析以推斷用戶希望自動執行的意圖或動作的人工智慧組件。為了實現前述及相關目的，在這裡結合以下描述及附圖來描述本發明的某些說明性方面。然而，這些方面僅指示了可採用本發明的原理的各種方法中的少數幾種，且本發明旨在包括所有這樣的方面及其等效方式。當結合附圖考慮以下本發明的詳細描述時，本發明的其它優點和新穎特徵將變得顯而易見。附圖簡述圖1示出了根據本發明的一方面便於意圖到動作交互的系統。圖2示出了根據本發明的一方面便於基於用戶輸入確定任務的過程的示例性流程圖。圖3示出了根據本發明的一方面便於創作任務的過程的示例性流程圖。圖4示出了根據本發明的一方面的推理組件的框圖。圖5示出了根據本發明的一方面的創作/分析組件的框圖。圖6示出了根據本發明的一方面的便於維護資產信息的數據存儲的框圖。圖7示出了根據本發明的自適應語義平臺體系結構的替換框圖。圖8示出了根據本發明的一方面便於創作任務的示例性圖形用戶界面(GUI)任務嚮導。圖9示出了根據本發明的一方面的示例性電話目錄創作GUI。圖IO示出了根據本發明的一方面便於自動創作網頁相關任務的示例性文本提取器組件。圖11示出了根據本發明的一方面生成顯式反饋的示例性GUI表示。圖12示出了根據本發明的一方面生成隱式反饋的示例性GUI表示。圖13示出了可用於執行所公開的體系結構的計算機的框圖。圖14示出了根據本發明的示例性計算環境的示意性框圖。詳細描述現在參照附圖描述本發明，其中相同的附圖標記用於指代全文中相同的元素。在以下描述中，為說明起見，描繪了眾多具體細節以提供對本發明的徹底理解。然而，顯然，本發明可以在沒有這些具體細節的情況下實現。在其它情況下，以框圖形式示出了公知的結構和設備以便於描述本發明。如在本申請中所使用的，術語"組件"和"系統"旨在表示計算機相關的實體，它可以是硬體、硬體和軟體的結合、軟體、或者執行中的軟體。例如，組件可以是但不限於在處理器上運行的進程、處理器、對象、可執行代碼、執行的線程、程序和/或計算機。作為說明，運行在伺服器上的應用程式和伺服器都可以是組件。一個或多個組件可以駐留在進程和/或執行的線程內，而組件可以位於一臺計算機上/或分布在兩臺或更多的計算機之間。在此所用的術語"推斷"或"推論"通常是指從經由事件和/或數據捕捉的一組觀察結果中推斷或推理系統、環境和/或用戶的狀態的過程。例如，推斷可用於標識特定的上下文或動作，或可生成狀態的概率分布。推斷可以是概率性的—即，基於數據和事件的考慮來計算感興趣的狀態的概率分布。推斷也可以指用於從一組事件和/或數據來合成更高級事件的技術。這樣的推斷導致從一組觀察到的事件和/或儲存的事件數據構造新的事件或動作，無論這些事件是否在時間上緊密相關，也無論事件和數據是來自一個還是若干個事件和數據源。儘管參考如屏幕截圖的各個附圖示出並描述了向用戶顯示信息的一些方式，但相關領域的技術人員可以認識到，可採用各種其他替換方案。術語"屏幕"、"網頁"和"頁面"在本文中一般可互換使用。頁面或屏幕作為顯示描述、作為圖形用戶界面或通過描繪屏幕(例如，無論是個人計算機、PDA、行動電話還是其他合適的設備)上的信息的其他方法被存儲和/或傳輸，其中要顯示在頁面上的布局和信息或內容被存儲在存儲器、資料庫或另一存儲設施中。首先參考附圖，圖1示出了便於用戶和機器之間的自然且直觀交互的系統100。一般，系統100可包括推理組件102、創作/分析組件104和數據存儲106。更具體地，系統100可從用戶(或應用程式)接收輸入查詢，之後通過採用推理組件102來處理該査詢。操作中，推理組件102可將輸入解析成可被處理並翻譯以便向用戶呈現適當任務的一組記號。創作/分析組件104和數據存儲106各自可用來響應於特定的用戶輸入建立並促進任務。在審閱之後的附圖時可理解，輸入查詢可以是任何形式的，包括但不限於文本和語音等。以下將更詳細地描述系統100的每一前述組件。儘管以下描述了特定的方面和示例，但可以理解不受限制的數目的輸入以及任務可應用於本發明的新穎性。因此，這些替換方面將被包括在本公開及所附權利要求書的範圍之內。如上所述，根據自然語言査詢確定用戶意圖是計算機科學領域中最難的問題之一。例如，用戶可搜索幫助文檔、類似工作的樣本、包含輸入信息的網站或甚至將執行該動作的某些事情。假定用戶試圖找到的信息量實際上是無限的，本發明將可檢索的"資產"或"任務"的類型歸為兩類"文檔"和"動作"。因此，"文檔"指的是靜態的資產，而"動作"是動態且可執行特定動作的資產。可以理解，常規系統所提出但未解決的一個問題是以某種方式找到匹配用戶"意圖"的資產。據此，本系統100的體系結構可如基於統計的系統執行，該系統具有使意圖與動作對準的能力且可從用戶的行為中學習以隨時間而改進並變得更加準確。作為示例並再次參考圖1，用戶可說出或鍵入表示他們想要做或定位的任何事物的輸入査詢。從而，在一個方面中，推理組件102可基於輸入查詢將指令分別映射到有用的文檔或映射到可在用戶機器上執行的動作。除動態地翻譯輸入査詢以外，本框架或體系結構(例如系統ioo)可包括創作/分析組件104，它可允許創作或創建可處理任意輸入的應用程式(例如，任務、動作)。而且，體系結構(系統100)可根據任意輸入來確定用戶偏好。可理解並領會，硬編碼的系統是很難更新和維護的。硬編碼系統要求每個可能的輸入具有對特定的任務、動作、文檔等的預定的映射。此外，當任意輸入改變時，硬編碼系統也必須被改變以便基於不斷改變的輸入範圍構建。與傳統的硬編碼系統相比，本發明是要求非常少(如果有)手動調節的基於統計的系統。換言之，本發明可基於用戶輸入和結果自動構建，因此消除了人類幹預和/或維護的任何需求。更具體地，系統100可利用大量可用數據，例如經由網際網路可用或位於呼叫中心內的數據。可利用該大量數據通過探索用戶輸入到動作的映射來了解用戶正在做什麼。如在審閱以下附圖之後將理解，本系統100可採用創作/分析組件104來實現新穎的基於反饋的系統。圖2示出了根據本發明的一方面的處理用戶輸入的方法。儘管出於解釋簡明的目的，此處例如以流程圖形式示出的一個或多個方法被示出並描述為一系列動作，但是可以理解和明白，本發明不受動作的次序的限制，因為根據本發明，某些動作可以按不同次序和/或與此處所示並描述的其它動作同時發生。例如，本領域技術人員將會明白並理解，可以選擇把方法表現為一系列相互關聯的狀態或事件，諸如以狀態圖的形式。而且，並非所有示出的動作都是實施根據本發明的方法所必需的。在202，可接收表示用戶查詢的輸入査詢。在一個方面中，輸入査詢可以是包括依據用戶詢問的搜索項的字母數字串。在另一方面中，輸入査詢可採取口頭査詢的形式。可理解，可採用任何輸入方法而不背離本發明的範圍。儘管輸入的方法可能不同，但可理解本發明的一個新穎的特徵是204處對輸入査詢的分析。因此，輸入査詢可被解析或分成記號(例如，搜索項)。在206可採用這些搜索項來根據輸入査詢確定相關任務。換言之，在204系統可分析輸入查詢，之後在206採用分析的結果來確定適當的任務。一旦任務被確定，在208可分析反饋以便於根據用戶意圖、歷史等進一步自動化任務的採用。作為示例，可採用空位自動填充以便於通過對於所選任務預先填充輸入框來動態地自動化推測用戶的意圖。一旦分析並適當實現反饋之後，在210可將任務呈現給用戶。可以理解，呈現任務和編譯反饋的過程可以是遞歸的過程，使得信息(例如，反饋)可被不斷聚集、存儲和利用，以便基於交互進行構建，從而增加系統的交互性和能力。現在轉向圖3，示出了根據本發明一個方面創作任務的方法。如將可被理解，圖1中所示的體系結構可促進從創作任務到確定用戶意圖並最終將意圖映射到特定資產或任務的過程。作為示例，資產可以是特定的文檔、對特定主題的幫助文檔或用戶想要執行的動作(例如，打開電子郵件或預載特定欄位)。據此，圖3中所示的方法示出了一開始創作任務的示例性過程流程。在302，可確定任務的類型。例如，可開發關聯於特定類型的動作(例如創建表)的任務。因此，在304生成任務的大體框架。一旦建立了框架，在306可將任務參數應用於框架。在一個更具體的示例中，假定任務是針對在文字處理文檔中創建表。因此，參數可以是諸如行數、列數、列寬等因素。最後，一旦創作之後，在308可在存儲中索引任務，使得任務可響應於用戶詢問在稍後日期時檢索。最後，到達停止框。再回到圖1所示的系統100體系結構，該系統能夠提供一種體系結構，它不僅選擇資產，而且根據用戶的輸入確定資產如何被執行。換言之，本發明能夠控制如何實現動作以及本發明在何處將控制移交給目標系統。因此，該信息能夠用於向系統提供反饋。可以理解，在本示例中反饋能夠被寬鬆地定義為用戶已經關於特定動作做了的的任何事情。在特定的示例中，可採用語音應用程式來翻譯用於訂航班的査詢，其中目的地城市可被自動填入(例如，匹茲堡)。這種自動空位填充可基於任何準則，包括但不限於以往用戶動作。繼續以上示例，響應於指示訂前往匹茲堡的航班的期望的用戶査詢，系統100可通過訪問特定的網際網路網站訂航班來自動執行任務。據此推理組件102可用於將目的地城市欄位自動填充為"匹茲堡"。此外，在反饋將結合相同或相似後續動作使用時，系統(經由創作/分析組件104)可記錄該信息(例如，訪問網站並填入目的地城市)。總而言之，系統可利用反饋來學習並變得更加先進並更易於對用戶輸入作出響應。如圖1中所示，系統100的體系結構可涵蓋包括以下的端對端系統資產的創作；確定用戶意將意圖映射到資產；資產的執行；獲取反饋；以及從反饋中學習。可以理解，"意圖到動作"是應用程式中的反覆的主題。無論運行在伺服器上的語音應用程式、運行在行動電話上的較小的應用程式、運行在個人計算機上的桌面應用程式還是運行在網際網路上的web服務，用戶持續示出想要與計算機更自然交互的期望——"意圖到動作"可便於達成這一目標。常規上，不存在將意圖轉換成動作以及就此監視反饋的框架或系統。此處所示的新穎的系統100可通過提供從創作到推理到反饋的通用的端對端基礎架構來顯著降低在應用程式中含有自然特徵的成本。系統100可由語音、桌面、移動和web應用程式使用，且可提供這樣做的簡單的應用程式編程接口(API)。有至少三個系統100體系結構所支持的主要流程(邏輯和數據)圖。可參考系統100的新穎的組件描述每一流程。圖4-6分別示出推理組件102、創作/分析組件104和數據存儲組件106的詳細框圖。如可以理解的，這些組件可實現以下描述的三個不同的流程。首先，系統100可便於模型構造和管理流程。一般，這是關於創建和管理資產——任務、文檔和分層結構(分類)的流程。更具體地，這是創建資產(例如，任務、文檔)、創建幫助推理系統的注釋、併入反饋數據以訓練學習模型以及創建中間和運行時索引(倒排索引、屬性存儲)的部分。在操作中，創作/分析組件104和數據存儲106可用來實現該流程。其次，系統100可便於用戶交互流程。一般，這是關於用戶與系統的交互的流程。更具體地，這是用選擇(例如，語音、文本)和上下文(例如，代碼或數據)的形式表達用戶交互的地方。在操作中，系統對"資產空間"進行推理，將排序語義解答提供給應用程式空間，應用程式演示協助用戶將其意圖映射到具有最高可能"顧客滿意度"的動作的支持用戶界面元素(例如，對話、重申、確認、端資產、執行序列)。此外，該流程是在應用程式通過API集與系統接口並取回導致執行或枚舉(基於資產類型)的數據結果集的地方。在操作中，推理組件102可用於促進該新穎的功能。第三，系統100可便於反饋和分析流程。這是關於聚集反饋，然後分析所聚集的反饋以創建更好的用戶和模型構造流程，以設法改進開發和交互體驗的流程。再一次，創作/分析組件104以及數據存儲106可用來實現流程的該部分。現在參考圖4，示出了推理組件102的示例性框圖。如圖所示，推理組件102可包括詞彙處理組件402、統計任務搜索組件404、統計空位填充組件406、排序組件408和結果演示組件410。這些組件中的每一個都將參考其新穎的功能在以下描述。儘管推理組件102被示出，並包括每一這些不同的組件，但可理解可從推理組件中略去這些組件的任何子集，而不背離本發明的總體新穎的功能。在操作中，推理組件102可通過任務執行處理輸入查詢。以下是針對旅行相關輸入查詢的具體示例的討論。儘管提供這些示例以對本發明添加上下文，但可以理解這些示例不旨在以任何方式限制本發明。相反，提供此處所述的示例以添加本發明的描述的全貌，且本領域的技術人員可以理解，存在要被包括在本公開及所附權利要求書的範圍內的不限數目的附加示例。在示例中，輸入査詢可以是口頭或鍵入的短語"我想從匹茲堡去西雅圖"。例如，該短語可被輸入到搜尋引擎中。在接收輸入之後，推理組件102可通過採用詞彙處理組件402來處理輸入。更具體地，詞彙處理組件402可將查詢解析成一組記號。換言之，詞彙處理組件402可在輸入之後執行斷詞過程。儘管這方面採用斷詞來解析輸入，但可理解，可使用各種工具來分開輸入的詞語。在斷詞之後，詞彙處理組件402可發現包括在輸入查詢內的指定的實體(例如，匹茲堡、西雅圖)。指定的實體要被理解成對特定域具有特定含義的詞語。作為進一步且更具體的示例，假定輸入是"我想要在2006年11月13日從匹茲堡去西雅圖"，則系統也可將日期/時間輸入識別為指定實體(例如，2006年11月13日)。可理解，指定示例可用於規範化用戶特徵。在以上示例中，所使用的數據格式可標識用戶關於日期的偏好，之後確定査詢的哪一區域是針對日期、城市等。一旦系統具有了來自斷詞的記號並具有了已識別的指定實體，系統就可採用統計任務搜索組件404。換言之，從給定査詢和所識別的指定實體最有可能的所有可用的動作和文檔，統計任務搜索組件404可用於發現最適當的一個或一組任務。為了達成該新穎的任務搜索，本發明可採用査詢分類器、信息檢索、內容分類器等。例如，今天，眾多搜尋引擎採用信息檢索機制來返回和呈現關於搜索査詢的結果。換言之，可以理解信息檢索機制確定如何將特定的一組詞語映射到特定的文檔。然而，這些信息檢索的常規使用是經調節的硬編碼系統，而不是基於如統計任務搜索組件404所採用的新穎的統計自適應的方法。另外，統計任務搜索組件404可採用確定什麼査詢返回了什麼結果的査詢分類器。參考前述示例，查詢分類器可發現査詢中的詞語"航班"最經常導致用戶選擇特定的網站。從而，査詢分類器可"學習"詞語"航班"與特定的一個或一組網站的名字相關聯。因此，可調整來自信息檢索系統的結果來基於該學習到的推理呈現不同的結果集或不同的排序結果集。另外，統計任務搜索組件404可採用可評估用戶動作的歷史並基於歷史數據來確定用戶偏好的上下文分類器。繼續以上示例，參考該査詢，上下文分類器可査看歷史動作以例如確定當用戶輸入特定査詢時，他們更有可能是查找航班而非旅館。為此，上下文分類器還可協助基於所聚集的統計數據縮小用戶偏好或意圖。總而言之，統計任務搜索組件404可返回經由對用戶輸入査詢的分析確定的動作和/或文檔的列表。現在轉向統計空位填充組件406，該組件可執行所需參數和/或信息準則的自動填充。再次參考航班示例，空位填充組件406可自動填充諸如航班時間、到達城巿、目的地等準則，它們均可基於或根據用戶偏好或意圖。總而言之，統計空位填充組件406可基於輸入查詢自動填充特定的空位。據此，統計空位填充組件406可包括類模型組件、標記模型組件等。儘管公開了特定的空位填充機制，但可以理解並領會，可結合本發明採用替換的空位填充機制。這些替換算法機制將被包括在本公開及所附權利要求書的範圍之內。在操作中，系統可採用由統計任務搜索404標識的任務以便自動填充適當的空位。排序組件408可用於對所標識的任務排序。可以理解，任務可由各個源提供服務。例如，某些任務可源自一個網站，而其他任務可源自另一網站等等。從而，有可能適當地指出任務來源以便針對來自可用的最佳源的最佳任務而得到結果。從而，排序組件408可組合來自各個源的結果，之後向用戶演示最佳結果。結果演示組件410可按照各種方式呈現結果(例如，任務)。作為示例，結果演示可在簡單的搜索結果演示到語音激活的系統(例如，"按l訂航班"，"按2查詢航班狀態")的範圍之內變化。可以理解，演示可取決於多個變量，包括但不限於設備類型、形式(例如語音、文本)等。一旦用戶選擇了選項或連結之後，系統可進入任務執行階段。如可理解的，任務執行和輸入査詢是在應用程式一邊的。換言之，這些組件沒有綁定至執行處理並確定可能的任務、空位填充等的後端進程。換言之，應用程式確定它偏好如何呈現任務以及它應如何被執行(例如，實現)。在任務執行內，用戶可通過web表單、語音對話等。繼續航班示例，系統IOO可提示用戶輸入或確認出發城市、到達城市等。圖5和6分別示出了示例性創作/分析組件104和數據存儲組件106。一般，創作/分析組件104可包括訓練組件502和任務編輯器組件504。數據存儲組件106可包括任務索引組件602、任務屬性組件604、査詢模型組件606和空位模型組件608以及其他信息。以下將參考圖7，更詳細地描述這些組件中的每一個以及各個子組件。轉向圖7，示出了系統100的替換體系結構圖。更具體地，替換體系結構圖示出各個子組件，包括推理、創作/分析和數據存儲組件(102、104、106)。在操作中，系統IOO將反饋傳遞到系統中。該反饋的傳遞由從任務輸出(例如，執行)到訓練組件504的箭頭示出。該箭頭表示關於用戶做了什麼、査詢是什麼等的反饋。從而，該反饋可被傳回系統以構建統計模型。如圖7中所示，訓練組件504可對空位模型608和查詢模塊606反饋，這可經由統計任務搜索和空位填充組件(404、406)的使用以更新任務搜索和空位填充框。如圖所示，從任務示出到訓練組件504(模型構建器)再到空位模型608和查詢模型606可能存在反饋迴路，該迴路可分別與統計空位填充組件406和統計任務搜索組件404通信。該迴路示出系統100通過構建更好的模型(606、608)如何響應於更多數據，以及如何來隨時間構建信息。現在轉向任務編輯器組件502、任務屬性組件604和任務索引組件602的討論，一開始在有數據之前，可實現創作以便告知什麼域可以做或資產的範圍是什麼——這被稱為創作。換言之，創作可被認為是對於域創作該上下文。再次參考航班示例，第一步可以是創作用戶可以做什麼。例如，任務編輯器組件502可用於生成允許用戶訂航班、檢查航班狀態、與顧客服務代理談話、詢問定價等的任務。這些項目中的每一個可被包括在任務列表內。另外，任務編輯器組件502可用於為這些任務中的每一個定義參數。作為示例，訂航班可包括諸如目的地城市、到達城市、一天中的時間以及乘客數等參數。如所示，該信息可被存儲在數據存儲106中的任務屬性604內。而且，也可將任務索引602存儲在數據存儲106內。該存儲的信息可向系統100提供關於域以及用戶可採用以映射到這些域的查詢的類型的起始點。現在轉向關於創作/分析組件104的簡要的端對端走査。可以理解，提供該走査以提供本發明的全貌，而不旨在以任何方式限制本發明的範圍。在操作中，創作/分析組件104，更具體地是任務編輯器組件502，可用於對於任何形式(例如，語音、圖形用戶界面(GUI)文本)創作任務。圖8示出了根據本發明的創作方面的示例性GUI任務嚮導800。該任務嚮導可允許用戶創建作為具有參數的資產的任務(例如，訂航班)。如在示例性屏幕截圖800中所示的，正創作"createtable(創建表)"任務。該"createtable"任務可使得能在文字處理應用程式中創建表，這將參考以下附圖更詳細描述。據此，參數可以是行數、列數等。在操作中，任務嚮導800可指導用戶通過創建映射和任務(包括參數)的過程。基本上，本發明允許用戶創建任務，且允許用戶定義對於創建特定的任務系統如何響應於實際用戶反饋。創作/分析組件104綁定至如何創建任務以及一旦演示了數據，系統關於模型如何響應。可以理解，對語音呼叫流程，採用不同的創作範例。換言之，創作引導至諸如"歡迎來到ABC航空公司"之類的語音對話。儘管本公開描述了針對處理輸入査詢以得到任務的過程(以及與之相關聯的組件)，但可以理解，開發可在本體系結構IOO中由開發員在應用程式空間內創作"任務"(以及空位關聯)開始。據此，應用程式空間可以是web中心或桌面中心的，因為在一個方面中，系統IOO可經由XML表示任務。而且，從清單映射到代碼的一種方法是應用程式代碼域相關的(例如，web服務或CLR)。如圖8中所示，任務可使用"Task(任務)"創作工具來創作。換言之，創作/分析組件104基本上可以是幫助用其空位和識別符來構造任務方案的工具。從而，這些任務可通過web或CLR或COM接口展示，使這些任務有可能與本機代碼環境集成。現在參考圖9，示出了示例性電話目錄創作GUI。具體地，可將系統IOO設計成通過陳述"WelcometoConnect(歡迎來到連接中心)"來進行提示。接著，系統可提示輸入用戶希望聯繫的人的名字(firstname)。如果不可識別，則系統可提示用戶拼寫名字。如果仍不可用，則系統可提示另一描述性準則，諸如電子郵件別名。如圖所示，可將系統編程為繼續級聯向下以提取信息，直到作出了肯定的匹配。語音呼叫流程。在為語音應用程式創作的情況中，用戶可具有基於任務框架構建但演示一個不同的"視覺"流程形式的另一工具。這不同的"視覺"流程形式可被引導朝向支持對話流程、提示設計、語法生成以及混合和指向的進取。在該語音流程方面中，開發仍以端任務開始，但空位被演示為對話元素。對初始提示、有向空位對話、混合進取的支持、級聯和錯誤提示設計可能存在適當的UI設計。另外，在要被綁回應用程式代碼空間中的事件句柄的呼叫設計流程中，可能有綁定每一"狀態"轉移的能力。該關係向應用程式提供了主動"管理"文本輸入以幫助合成的能力。另外，一旦管理了對話流程,就可能存在取輸入並將其映射到語音格式(例如SRGS)的工具(例如，創作/分析組件104)。另外，該工具也可對於每一對話元素生成相關聯的識別語法。該工具的一個新穎的特徵在於，文本訓練可被應用於該對話流程/提示設計工具，因為這兩個空間都是對文本(或語音)進行訓練的。在另一方面中且如圖IO所示，創作/分析組件102可包括文本提取器組件1000。文本提取器組件102可便於分析網頁，並在之後考慮用戶輸入關於該網站生成任務。在操作中，系統可用於指向網站並自動生成任務。作為示例，用戶可前往ABC旅行網站，且文本提取器組件1000可將ABC旅行標識為任務。在該任務內，參數(例如，輸入框)可被自動檢測和配置。例如，目的地城市、到達城市等可被自動配置為輸入框。如圖10中所示，可以理解並領會，這些參數可例如使用爬尋器來自動發現。基本上，對於輸入搜索査詢並定義相關聯任務的用戶，本新穎的發明包括基本上跟隨用戶直到用戶遇到表單並用匹配初始査詢的信息來填寫的系統(例如，瀏覽器插件)。基於該結果，創作/分析組件102可自動提交站點作為"新任務"。如上所述並如圖10中所示，在後臺中，可採用網際網路爬尋器102來爬尋站點，並使用各種特徵，諸如HTML標題、描述、關鍵字等提取"語義信息"(欄位和欄位值)。對於在數據存儲106內註冊的任務，創作/分析組件104可採用初始示例査詢來訓練"新任務"。任務提取器1000的一個用途在於從給定種子網站自動提取任務。此處，系統可將任務的定義限於啟用表單的任務，例如具有表單作為其輸入參數的任務。任務提取器組件1000的輸出是寫到任務存儲(例如數據存儲106)的任務對象(.TSK)，該存儲還可由創作/分析組件104(例如，任務嚮導)利用。由於任務對象要求關鍵字的各欄位以及任務的描述，任務提取器1000中的最重要和困難的部分之一可能是發現關於任務的語義信息，即該任務對最終用戶的功能。進一步地，任務提取器組件1000可定義當用戶想要執行特定任務時他們會輸入的描述。據此，該映射可按眾多方式解決。在一個示例中，系統可從HTML表單及其上下文中發現信息。在另一方法中，系統可對數據存儲106應用査詢探測技術。給定種子網站，它事先被標識為包含常見任務，爬尋器1002可首先爬尋該種子網站下的網頁，然後將其寫入資料庫(例如，數據存儲106)。而且，出於對網頁的連結可歸納網頁上的任務的一些語義信息的理由，爬尋器1002可將不同網頁之間的連結或映射記錄在另一表中。表單過濾器1004和方案探測器1006可採用資料庫中的網頁信息作為輸入。表單過濾器1004的一個功能是經由HTML解析器1008從HTML原始文本提取HTML表單。而且，如有可能，表單過濾器應過濾掉具有相同功能或指向同一動作(同一網站下的網頁往往如此)的表單。該情形的簡單的示例有可能存在具有GoogleTM搜索表單的眾多頁面，但是在我們的任務存儲中僅需要單個任務對象。然而，該問題對於駐留在不同網站中的相同任務更為困難。表單過濾器1004可將經過濾的表單傳遞給HTML解析器1008，然後HTML解析器1008可提取表單的結構化信息，包括動作URI、方法、輸入類型等。而且，HTML表單中INPUT(輸入)的默認值可提供關於空位實體的信息。上下文語義提取器1010可捕捉除HTML標記以外的信息。可以理解，系統可捕捉空位級信息以及任務級信息兩者。例如，正好出現在INPUT元素前方的詞語很有可能為其帶來空位級信息。另一方面，網頁的標題或正好在表單之前或之後的詞語可提供任務級信息。然而，在某種上下文情況中，僅提取信息不能示出良好的性能。在這種情況中，系統可使用網頁上的所有數據作為更豐富的上下文，這同時可能帶來某些不期望的噪聲。可引入對同一網頁上數據的加權重要性模型，以解決該噪聲過濾/相關信息提取問題。重要性可取決於離表單的距離、或該詞語的IDF等。方案探測器1006的一個特徵是提供關於空位的實體的更多信息。通常難以僅通過爬尋網頁來獲得每一空位的實體，因為空位的值在網頁中不存在。來自種子網站的日誌可協助緩解該問題。可任選方案探測組件1006可自動生成査詢並獲取反饋或關於空位實體的更多描述。最後，對每一表單，任務對象生成器1012可從HTML解析器1008、上下文語義提取器1010和可任選方案探測器1006收集所有的任務信息，以創建可被存儲在任務存儲或數據存儲106中的任務對象。..如上所述，用戶輸入可通過語音用戶界面(VUI)或圖形用戶界面(GUI)(有時被稱為自然用戶界面(NUI))來促進。首先參考VUI方面，在一個方面中，用戶可通過話筒(或PDA電話等)交互以在應用程式空間內實現創作任務(以及與此相關的空位關聯)的啟動。在操作中，應用程式可加載如在呼叫流程創作時確定的所識別和評估的模型。輸入可通過與識別對象接口相關聯的語音接口對象流過該系統。然後可從識別引擎將輸入變為語音文本網格，從該引擎中選擇了最有可能的網格翻譯。這然後可供給到以下定義的NUI輸入接口。然後由應用程式空間定義交互模型，且該模型由任務執行空間及其呼叫路由和對話流程實現管控。可操縱該實現和交互以用於反饋——隱式和顯式兩者。現在轉向GUI創作示例，圖11和12示出了創建表的走查的屏幕截圖。圖11示出了根據本發明的一方面關於創建表的顯式反饋的示例。具體地，走査以創建2x3表開始。在操作中，用戶鍵入"createtwobythreetable(創建2x3表)"作為輸入查詢。系統可採用詞彙處理組件，例如圖4的402，從而分析査詢輸入並將查詢分成記號，"create(創建)""two(2)""by(x)""three(3)"和"table(表)"。從而，系統可使用指定實體機制來識別"two"和"three"是整數。接著，系統可通過採用例如圖4的404的統計任務搜索組件來找到可用的最佳任務。例如，並如圖ll中所示，系統可返回、創建表、創建表的內容等。此處，用戶可點擊打開插入表對話的"createatable"連結。如圖所示，系統可基於空位填充結果(例如，圖4的統計空位填充406)自動填充框。當用戶通過按下"OK"來確認時，特定的動作可發回用戶結合初始輸入查詢做的意圖分組或"顯式反饋"。在這種情況中，輸入查詢是"createtwobythreetable",列數為3而行數為2。作為結果，系統可學習"twobythree"映射到行x列。給定多個用戶，系統可訓練基於與之相關聯的概率權重起作用的模型。在圖11的方面中，用戶可鍵入或點擊幫助提供所需輸入以導航或命令應用程式空間的GUI元素。可以理解，輸入可經由任何合適的設備實現，包括但不限於滑鼠點擊(例如，選擇/取消選擇)或鍵盤輸入(例如，控制鍵或文本輸入)。在替換方面中並參考圖12，如圖所示，任務結果可使用可任選空位填充替換方式向用戶演示。再一次，由應用程式找出結果像什麼以及它演示什麼信息。如圖所示，可顯示2x3含義的替換假設。在用戶點擊了選項之後，GUI元素可在行和列自動填入的情況下打開。而且，"隱式反饋"以按照意圖分組的形式發回，該意圖分組標識相比2列3行，用戶更偏好3列2行。可以理解，隱式反饋不如圖11的顯式反饋確定，在圖11中用戶按下"OK"來確認自動空位填充。相反，在圖12的各方面中，系統在呈現GUI對話元素的同時發送隱式反饋。換言之，反饋在用戶審閱插入表對話框中的自動填充信息之前發送。根據替換方面，系統100可採用人工智慧(AI)組件，人工智慧(AI)組件促進根據本發明的一個或多個特徵的自動化。本發明(例如，結合任務選擇)可採用各種基於AI的方案來實現其各個方面。例如，可以經由自動分類器系統和過程來促進用於基於輸入查詢確定要選擇哪一任務的過程。分類器是將輸入屬性矢量x=(xl,x2,x3,x4,x")映射到該輸入屬於一個類的置信度的函數，即/^:co"/^"ce(c/a^)。這一分類可採用基於概率和/或基於統計的分析(例如，分解成分析效用和成本)來預測或推斷用戶期望自動執行的動作。在資料庫系統的情況中，例如屬性可以是詞語或短語或從詞語得到的其他數據專用屬性(例如，資料庫表、鍵項的存在性)，類可以是類別或感興趣的領域(例如，優先級)。支持矢量機(SVM)是可釆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來操作，其中超曲面試圖將觸發準則從非觸發事件中分離出來。直觀上，這使得分類對於接近但不等同於訓練數據的測試數據正確。可採用其它定向和非定向模型分類方法，包括，例如，樸素貝葉斯、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡、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於開發優先級模型的統計回歸。如從本說明書中可以容易地理解，本發明可以使用顯式訓練(例如，經由一般訓練數據)以及隱式訓練(例如，經由觀察用戶行為、接收外來信息)的分類器。例如，SVM經由分類器構造器和特徵選擇模塊內的學習或訓練階段配置。因此，分類器可用於自動學習和執行多個功能，包括但不限於根據預定準則確定何時映射到特定任務、選擇哪一任務。現在參考圖B，示出了可用於執行所公開的自適應語義平臺體系結構的計算機的框圖。為了向本發明的各個方面提供附加上下文，圖13及以下討論旨在提供其中可實現本發明各個方面的合適的計算環境1300的簡要、一般描述。儘管以上本發明是在可在一個或多個計算機上運行的計算機可執行指令的一般上下文中進行描述的，但是本領域的技術人員將認識到，本發明也可結合其它程序模塊和/或作為硬體和軟體的組合來實現。一般而言，程序模塊包括執行特定任務或實現特定抽象數據類型的例程、程序、組件、數據結構等等。此外，本領域的技術人員可以理解，本發明的方法可用其它計算機系統配置來實施，包括單處理器或多處理器計算機系統、小型機、大型計算機、以及個人計算機、手持式計算設備、基於微處理器的或可編程消費電子產品等，其中每一個都可操作上耦合到一個或多個相關聯的設備。所示的本發明的各方面也可在分布式計算環境中實施，其中某些任務由通過通信網絡連結的遠程處理設備來執行。在分布式計算環境中，程序模塊可以位於本地和遠程存儲器存儲設備中。計算機通常包括各種計算機可讀介質。計算機可讀介質可以是可由計算機訪問且包括易失性和非易失性介質、可移動和不可移動介質的任何可用介質。作為示例，而非限制，計算機可讀介質可以包括計算機存儲介質和通信介質。計算機存儲介質包括以用於存儲諸如計算機可讀指令、數據結構、程序模塊或其他數據的信息的任何方法和技術實現的易失性和非易失性、可移動和不可移動介質。計算機存儲介質包括但不限於，RAM、ROM、EEPROM、快閃記憶體或其它存儲器技術、CD-ROM、數字多功能盤(DVD)或其它光碟存儲、磁盒、磁帶、磁碟存儲或其它磁存儲設備、或可以用來儲存所期望的信息並可由計算機訪問的任一其它介質。通信介質通常以諸如載波或其它傳輸機制等己調製數據信號來體現計算機可讀指令、數據結構、程序模塊或其它數據，且包含任何信息傳遞介質。術語"已調製數據信號"指的是其一個或多個特徵以在信號中編碼信息的方式被設定或更改的信號。作為示例，而非限制，通信介質包括有線介質，諸如有線網絡或直接線連接，以及無線介質，諸如聲學、RF、紅外線和其它無線介質。以上的任何組合也應包括在計算機可讀介質的範圍之內。再次參考圖13，用於實現本發明的各方面的示例性環境1300包括計算機1302，計算機1302包括處理單元1304、系統存儲器1306和系統總線1308。系統總線1308把包括但不限於系統存儲器1306的系統組件耦合到處理單元1304。處理單元1304可以是各種市場上可購買到的處理器中的任意一種。雙微處理器和其它多處理器體系結構也可用作處理單元1304。系統總線1308可以是若干種總線結構中的任一種，這些總線結構還可互連到存儲器總線(帶有或沒有存儲器控制器)、外圍總線、以及使用各類市場上可購買到的總線體系結構中的任一種的局部總線。系統存儲器1306包括只讀存儲器(ROM)1310和隨機存取存儲器(RAM)1312。基本輸入/輸出系統(BIOS)儲存在諸如ROM、EPROM、EEPROM等非易失性存儲器1310中，其中BIOS包含幫助諸如在啟動期間在計算機1302內的元件之間傳輸信息的基本例程。RAM1312還可包括諸如靜態RAM等高速RAM用於高速緩存數據。計算機1302還包括內部硬碟驅動器(HDD)1314(例如，EIDE、SATA)，該內部硬碟驅動器1314還可被配置成在合適的機殼(未示出)中外部使用；磁軟盤驅動器(FDD)1316(例如，從可移動磁碟1318中讀取或向其寫入)；以及光碟驅動器1320(例如，從CD-ROM盤1322中讀取，或從諸如DVD等高容量光學介質中讀取或向其寫入)。硬碟驅動器1314、磁碟驅動器1316和光碟驅動器B20可分別通過硬碟驅動器接口1324、磁碟驅動器接口1326和光碟驅動器接口1328連接到系統總線1308。用於外部驅動器實現的接口1324包括通用串行總線(USB)和IEEE1394接口技術中的至少一種或兩者。其它外部驅動器連接技術在本發明所考慮的範圍之內。驅動器及其相關聯的計算機可讀介質提供了對數據、數據結構、計算機可執行指令等的非易失性存儲。對於計算機1302，驅動器和介質容納適當的數字格式的任何數據的存儲。儘管以上對計算機可讀介質的描述涉及HDD、可移動磁碟以及諸如CD或DVD等可移動光學介質，但是本領域的技術人員應當理解，示例性操作環境中也可使用可由計算機讀取的任何其它類型的介質，諸如zip驅動器、磁帶盒、快閃記憶體卡、盒式磁帶等等，並且任何這樣的介質可包含用於執行本發明的方法的計算機可執行指令。多個程序模塊可儲存在驅動器和RAM1312中，包括作業系統1330、一個或多個應用程式1332、其它程序模塊1334和程序數據1336。所有或部分作業系統、應用程式、模塊和/或數據也可被高速緩存在RAM1312中。可以理解，本發明可用各種市場上可購得的作業系統或作業系統的組合來實現。用戶可以通過一個或多個有線/無線輸入設備，例如鍵盤1338和諸如滑鼠1340等定點設備將命令和信息輸入到計算機1302中。其它輸入設備(未示出)可包括話筒、IR遙控器、操縱杆、遊戲手柄、指示筆、觸控螢幕等等。這些和其它輸入設備通常通過耦合到系統總線1308的輸入設備接口1342連接到處理單元1304，但也可通過其它接口連接，如並行埠、正EE1394串行埠、遊戲埠、USB埠、IR接口等等。監視器1344或其它類型的顯示設備也經由接口，諸如視頻適配器1346連接至系統總線1308。除了監視器1344之外，計算機通常包括諸如揚聲器和印表機等的其它外圍輸出設備(未示出)。計算機1302可使用經由有線和/或無線通信至一個或多個遠程計算機，諸如遠程計算機1348的邏輯連接在網絡化環境中操作。遠程計算機1348可以是工作站、伺服器計算機、路由器、個人計算機、可攜式計算機、基於微處理器的娛樂設備、對等設備或其它常見的網絡節點，並且通常包括以上相對於計算機1302描述的許多或所有元件，儘管為簡明起見僅示出了存儲器/存儲設備1350。所描繪的邏輯連接包括到區域網(LAN)1352和/或例如廣域網(WAN)1354等更大的網絡的有線/無線連接。這一LAN和WAN聯網環境常見於辦公室和公司，並且方便了諸如內聯網等企業範圍計算機網絡，所有這些都可連接到例如網際網路等全球通信網絡。當在LAN網絡環境中使用時，計算機1302通過有線和/或無線通信網絡接口或適配器1356連接到區域網1352。適配器1356可以方便到LAN1352的有線或無線通信，並且還可包括其上設置的用於與無線適配器1356通信的無線接入點。當在WAN網絡環境中使用時，計算機1302可包括數據機1358，或連接到WAN1354上的通信伺服器，或具有用於通過WAN1354，諸如通過網際網路建立通信的其它裝置。或為內置或為外置的數據機1358以及有線或無線設備經由串行埠接口1342連接到系統總線1308。在網絡化環境中，相對於計算機1302所描述的程序模塊或其部分可以存儲在遠程存儲器/存儲設備1350中。應該理解，所示網絡連接是示例性的，並且可以使用在計算機之間建立通信鏈路的其它手段。計算機1302可用於與操作上設置在無線通信中的任何無線設備或實體通信，這些設備或實體例如有印表機、掃描儀、臺式和/或可攜式計算機、可攜式數據助理、通信衛星、與無線可檢測標籤相關聯的任何一個設備或位置(例如，公用電話亭、報亭、休息室)，以及電話。這至少包括Wi-Fi和藍牙TM無線技術。由此，通信可以如對於常規網絡那樣是預定義結構，或者僅僅是至少兩個設備之間的自組織(adhoc)通信。Wi-Fi，或無線保真，允許從家裡沙發、酒店房間的床上或工作的會議室連接到網際網路而不需要線纜。Wi-Fi是一種類似蜂窩電話中使用的無線技術，它使得諸如計算機等設備能夠在室內和室外，在基站範圍內的任何地方發送和接收數據。Wi-Fi網絡使用稱為IEEE802.11(a、b、g等等)的無線電技術來提供安全、可靠、快速的無線連接。Wi-Fi網絡可用於將計算機彼此連接、連接到網際網路以及連接到有線網絡(使用正EE802.3或乙太網)。Wi-Fi網絡在未許可的2.4和5GHz無線電波段內操作，例如以11Mbps(802.1la)或54Mbps(802.1b)數據速率操作，或者具有包含兩個波段(雙波段)的產品，因此該網絡可提供類似於許多辦公室中使用的基本10BaseT有線乙太網的真實性能。現在參見圖14，示出了根據本發明的示例性的計算環境1400的示意性框圖。系統1400包括一個或多個客戶機1402。(諸)客戶機1402可以是硬體和/或軟體(例如，線程、進程、計算設備)。客戶機"02可例如通過本發明而容納cookie和/或相關聯的上下文信息。系統1400也包括一個或多個伺服器1404。(諸)伺服器1404也可以是硬體和/或軟體(例如，線程、進程、計算設備)。伺服器1404可以例如通過使用本發明來容納線程以執行變換。客戶機1402和伺服器1404之間的一種可能的通信能夠以適合在兩個或多個計算機進程之間傳輸的數據分組的形式進行。數據分組可包括例如cookie和/或相關聯的上下文信息。系統1400包括可以用來使客戶機1402和伺服器1404之間通信更容易的通信框架1406(例如，諸如網際網路等全球通信網絡)。通信可經由有線(包括光纖)和/或無線技術來促進。客戶機1402操作上被連接到一個或多個可以用來存儲對客戶機1402本地的信息(例如，cookie和/或相關聯的上下文信息)的客戶機數據存儲1408。類似地，伺服器1404可被連接到一個或多個可以用來存儲對伺服器1404本地的信息的伺服器存儲1410。以上描述的包括本發明的示例。當然，出於描述本發明的目的而描述每一個可以想到的組件或方法的組合是不可能的，但本領域內的普通技術人員應該認識到，本發明的許多進一步的組合和排列都是可能的。因此，本發明旨在涵蓋所有這些落入所附權利要求書的精神和範圍內的更改、修改和變化。此外，就在說明書或權利要求書中使用術語"包括"而言，這一術語旨在以與術語"包含"在用作權利要求書中的過渡詞時所解釋的相似的方式是包含性的。權利要求1.一種便於人類和機器之間直觀交互的系統，包括創作/分析組件(104)，便於生成各自具有映射到輸入準則的多個參數的多個資產；以及推理組件(102)，統計上分析所述輸入準則並至少部分基於所述輸入準則來呈現資產。2.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述創作/分析組件(104)至少部分基於所述輸入和所呈現的資產來聚集反饋。3.如權利要求2所述的系統，其特徵在於，所述創作/分析組件(104)從所述反饋中學習，並至少部分基於所述反饋來推斷用戶意圖。4.如權利要求3所述的系統，其特徵在於，所述推理組件(102)至少部分基於對所述用戶意圖的分析來選擇所述資產。5.如權利要求4所述的系統，其特徵在於，所述資產是文檔和動作的至少其中之一。6.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述創作/分析組件(104)包括任務編輯器組件(502)，允許生成所述資產以及建立協助所述推理組件分析所述輸入準則的多個注釋；以及訓練組件(504)，包括反饋數據、訓練學習模型並生成協助所述推理組件選擇所述資產的索引。7.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述任務編輯器(502)包括基於對網頁的分析自動生成所述資產的文本提取器(1000)。8.如權利要求7所述的系統，其特徵在於，所述文本提取器(1000)包括爬尋器(1002)，所述爬尋器分析所述網頁並提取便於自動生成與所述網頁相關聯的資產的語義信息。9.如權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述索引包括任務索引(602)和任務屬性(604)的至少其中之一。10.如權利要求7所述的系統，其特徵在於，所述學習模型包括查詢模型(606)和空位模型(608)的至少其中之一。11.如權利要求1所述的系統，其特徵在於，還包括人工智慧(AI)組件，它採用推斷用戶意圖並至少部分基於所述用戶意圖來選擇所述資產的基於統計的分析。12.—種對用戶輸入作出反應的計算機實現的方法，包括創作資產；關於所述用戶輸入確定用戶意圖；至少部分基於所述用戶意圖將所述資產映射到所述用戶輸入；執行所述資產；獲取反饋；以及從所述反饋中學習。13.如權利要求12所述的計算機實現的方法，其特徵在於，還包括呈現所述資產。14.如權利要求13所述的計算機實現的方法，其特徵在於，所述創作資產的動作包括生成文檔和動作的至少其中之一。15.如權利要求12所述的計算機實現的方法，其特徵在於，所述創作資產的動作包括生成任務框架。16.如權利要求15所述的計算機實現的方法，其特徵在於，所述創作資產的動作還包括將多個參數應用於所述任務框架。17.如權利要求15所述的計算機實現的方法，其特徵在於，還包括為所述資產生成索引，所述索引將所述資產映射到所述用戶輸入的特徵。18.—種便於基於統計的交互的計算機可執行系統，包括用於創作多個資產的裝置；基於用戶輸入確定用戶意圖的裝置；至少部分基於所述用戶意圖將所述多個資產的子集映射到所述用戶輸入的裝置；19.如權利要求18所述的計算機可執行系統，其特徵在於，還包括至少部分基於所述多個資產的子集來編譯反饋的裝置。20.如權利要求19所述的計算機可執行系統，其特徵在於，還包括用於從所述反饋生成知識的裝置；以及用於應用所述知識以將所述多個資產的子集映射到完全不同的用戶輸入全文摘要提供了可易用於在用戶和機器系統之間啟用自然交互的自適應共享基礎架構。此外，本新穎的發明可提供基於用戶輸入產生正確的意圖到動作映射的交互式技術。此外，本發明可提供可創作資產(例如，文檔、動作)的新穎的機制。創作機制可允許生成學習模型，使得系統可至少部分基於對用戶輸入的分析來推斷用戶意圖。響應於此，系統可發現資產或基於推斷的資產分組。而且，本發明可提供自然語言接口，它基於一個或多個用戶輸入、動作和/或狀態來學習和/或適應。文檔編號G06F15/16GK101395600SQ200780007007公開日2009年3月25日申請日期2007年2月13日優先權日2006年2月28日發明者J·劉,J·高,Q·姚,S·卡塔利亞,W·D·拉姆瑟,Z·陳申請人:微軟公司