CN101432722A

CN101432722A - 用户词语和用户动作的上下文关系预测

Info

Publication number: CN101432722A
Application number: CNA2007800157010A
Authority: CN
Inventors: 伊桑·R·布拉德福德; 戴维·乔恩·凯; 迈克尔·朗格; 皮恩·范莫尔斯; 高拉夫·坦登
Original assignee: Tegic Communications Inc
Current assignee: Tegic Communications Inc
Priority date: 2006-04-21
Filing date: 2007-04-19
Publication date: 2009-05-13
Also published as: US9626355B2; EP2013761A2; WO2007124364B1; US20140372345A1; WO2007124364A2; WO2007124364A3; CN105528143A; EP2013761A4; EP2013761B1; US20060247915A1; US8938688B2

Abstract

一种操作顺序过程，用于手持计算设备管理该设备来自动检测描述设备环境的提示和用该设备执行的用户动作，获知哪些提示和提示组合是与预测用户动作相关的，随后响应于相关提示的出现，预测性地执行适当的用户动作或以用户动作的预期配置设备。

Description

用户词语和用户动作的上下文关系预测

技术领域

本发明涉及手持计算设备。更具体的，本发明与一种手持计算设备有关，其可操作以自动检测描述设备环境的提示和用设备执行的用户动作，获知哪些提示和提示组合是与预测用户动作相关的，并随后响应于相关提示的出现，预测性地执行适当的用户动作或以用户动作的预期配置设备。

背景技术

多年以来，便携式计算机变得越来越小。在无线产业中的极大增长已经产生了可靠、便利和几乎平常的移动设备，例如移动电话，个人数字助理(PDA)，全球定位系统(GPS)单元等。为了获得实际可用的便携式计算机，主要的尺寸限制部件是键盘。

为了在不具有标准键盘的便携式计算机上输入数据，人们已经研发了许多解决方案。一个此类方案是使用具有较少键的键盘(“简化键键盘”)。一些简化键盘使用了3乘4阵列的按键，比如按键式电话的布局。

作为完全不同的方案，一些小型设备使用了接收用户笔迹的数字化表面。这个方案允许用户自然地书写，尽管是在由便携式计算机的大小所允许的小区域中。基于用户与数字化表面的接触，笔迹识别算法分析用户输入的几何特性，以确定每一个字符或词。

作为另一个方案，用于在不具有全尺寸键盘的情况下用小型设备输入数据，存在触摸感应面板，在其上已经印刷了一些类型的键盘覆盖层，或者具有显示的键盘覆盖层的触摸感应屏。用户用手指或指示笔在与所希望的按键或字母相关的区域中与面板或显示屏交互作用。

除数据录入以外，一些便携式计算机补充这些技术，以使得用户可以执行超出数据录入之外的功能，例如操作菜单，配置应用程序和硬件，发出命令，及其它GUI功能。这些功能还可以进一步需要不同的硬件或软件设备，例如指定的按钮，触摸屏工作的菜单区，摇臂开关，手动光标等。

尽管没有普通的用户接口，如全尺寸键盘和鼠标，前述技术使得对于用户与减小尺寸的便携式计算机充分交互作用是非常切实可行的。尽管是可行的，由于小尺寸的用户接口，这个人机交互不可避免地具有更大的潜在延迟，误差和使用困难的麻烦。结果，设计者不断地寻找新技术来使得接口更迅速、准确和自然。

发明内容

广泛地来说，一种操作顺序过程管理手持计算设备来自动检测描述设备环境的提示和用设备执行的用户动作，获悉哪些提示和提示组合关于预测用户动作，随后响应相关提示的出现，预测性地执行适当的用户动作或以用户动作的预期配置设备。

本公开内容的教导可以实现为方法，设备，逻辑电路，信号承载介质或其组合。本公开内容提供了多个其它优点和益处，由以下说明其会变得显而易见。

附图说明

图1是显示计算设备的平面外观图的框图。

图2是显示计算设备的硬件、软件和相互连接的框图。

图2A是数字数据处理机的框图。

图2B显示了示范性的信号承载介质。

图2C是示范性逻辑电路的透视图。

图3是显示下一词预测方法的流程图。

图4是显示在下一词语预测方法中的词语处理的流程图。

图5是用于计算设备的不同可操作实施例的流程图。

具体实施方式

介绍

本公开内容的一个方面与用户用输入设备将信息录入到系统中有关。提供了一个方案，其中在用户输入特定符号，例如空格符之后，预测用户要输入的整个词。如果此后用户按下不明确的键，而不是接受预测，就重新排序选择列表。例如，用户输入短语“Lets run to school.Better yet，lets drive to“.”””在用户按下空格后，在第一次输入词“to”的第二次出现后，基于用户过去在其中输入该词的上下文关系，系统预测用户将要输入词“school”。如果用户已经预先输入了具有相同上下文关系的文本(例如“to work”、“to camp”)，就可以获得其它预测。如果用户按下“next”键，就呈现这些预测；该键专门用于滚动列表。如果用户在空格后输入不明确的键，那么就重新排序词列表，来对匹配上下文关系的词给与优先权。例如，如果用户按下包含字母’a’，’b’和’c’的不明确的键，就在列表中给与词“camp”优先权。

公开的系统还可以关于其它形式的上下文关系做出预测，例如将要发送消息该其的人，写该消息的人，星期几，时刻等。在另一个实施例中，不是明确地定义上下文关系参数，例如发送者/接受者/电子邮件/SMS/回复/转发/新电子邮件等，由设备传送可以相关或不相关的一系列参数给系统，且系统获悉哪些参数对于预测是相关的，而哪些是不相关的。在其它实施例中，预测可以超出词而预测短语。预测还可以依赖于语法、语义学等。其它实施例设想了用户动作以及词和短语的预期，例如与菜单项有关的用户动作，或者与表格填写有关的用户动作。在进一步的实施例中，可以上传/下载和/或由服务器提供从用户模式获得的知识，以允许在设备与应用之间共享该信息。

论述

为了在此论述的目的，关于词的上下文关系实现，术语“下一词预测”(NWP)在其中包括：

1)输入空格字符后，预测用户想要输入的整个下一个词，及

2)如果用户按下不明确的键，不接受该预测，而是重新排序选择列表。

图1是设备14的示意性表示，其具有显示器10和用户信息输入机构12，并包含了在此公开的下一词预测技术。在图1中，用户输入短语“Lets run toschool.Better yet，letsdrive to.”。在输入词“to”之后，用户按下空格，系统基于用户过去在其中输入词“school”的上下文关系，预测用户接下来想要输入词“school”。在此情况下，只考虑以前上下文关系的词。用户最后一次输入词“to”，他紧接着在其后输入了词“school”。在图1的实例中，用户再次输入“to”，就呈现预测词“school”。例如，如果用户过去在词“to”之后输入了其它词，就在列表中也提供其它预测。在这个实例中，上下文信息仅来自在该消息中之前输入的文本。在一个实施例中，上下文信息还符合在前的消息/对话。

当在当前消息中的上下文关系与在用户以前输入的文本中的上下文关系相匹配时，就进行预测。上下文的概念可以是非常普遍的。上下文可以意味着输入的文本的本义。上下文关系还可以与其它上下文关系相结合，诸如：

a)要对其发送消息的人；

b)写该消息的人；

c)星期几；

d)时刻。

最后，预测系统可能不知道对于上下文关系是最重要的要素是什么，例如它们是：

·文本和消息接收者？；

·文本和消息书写者？；

·所有这三个？。

进一步的实施例从一组非常广泛的要素着手，并执行用户行为的动态要素分析，以确定作为上下文关系包括的最有效要素。这个系统不仅适于基于在前特定要素，例如记录的文本、接受者、作者、天的用户行为，还具有足够智能，以确定哪一个要素是最重要的，并强调它们。这允许实现更好的预测。

预测的另一个实例是基于时刻。例如，当在午餐时间输入消息“let’s meetfor”时，就自动将词“lunch”预测为短语中的下一个词。在这天较晚的时候就预测词“dinner”。存储的短语还可以使与它们相关的时间作为其一个属性。这在用户输入文本时可以用于决定哪一个短语是相关的。

用户动作的预测

预测还可以应用于其它概念，例如菜单和用户动作。当用户点击菜单时，向上下文关系模块提供用于该菜单的关键词，作为预测的上下文关系词。上下文关系模块随后产生以前从该菜单选择的条目，因为它们在上下文关系数据库中作为关键词之前的条目，可以将这些词重新排序到菜单顶部。当选择一个菜单条目时，上下文关系模块就自动以菜单标记将该菜单条目注释为作为上下文关系已经出现的，用于下一次重新排序到前面。

例如，当用户点击“Edit”菜单时，提供给上下文关系模块“Edit”作为上下文关系。如果用户最后一次点击“Edit”时用户选择“Find”，那么就在菜单前面显示“Find”。如果用户越过它到了“Replace”，那么就在“Edit：”的上下文关系中标记“Replace”的使用，以便下一次用户选择“Edit”菜单时，“Replace”变为第一个条目，其之后是“Find”及其它较少使用的条目。

注意对于具有有限屏幕空间的移动电话，将通常使用的条目移动到菜单前面会使得它们可以立即可见，而当相反情况下如果不滚动时就不会见到它们。

在一个实施例中，在简化上下文关系和重新排序情况下，使用了学习，来预测用户想要执行的下一个宏指令级的用户界面(UI)行为。代替重新排序基于过去的使用菜单，通过重新排序用于用户希望前往的下一个状态/应用的最接近的选项，完全取代了正常菜单格式，如果有需要，可以自动执行最有可能的选项。

例如，考虑这样的情况，其中系统知道无论何时用户在电话的设定模式中，且他们选择输入法或语言时，他们很有可能之后移动到其最喜欢的消息发送应用程序。于是，代替呈现给用户前往消息发送应用程序的正常菜单树，系统：

a)自动进入那里，或者如果发现是不可行的；

b)与下一个最有可能的选项一起，在设定窗口中此处将其显示为可见的突出选项。

最后的选项可以是“go to standard menu tree”。这样，呈现给用户最有可能的下一个结束状态，而不是直接由此而来的最有可能的行为，在普通电话中它会是返回到菜单树。用户根本不必导航菜单树，而只是一次点击(或者不必点击)来进入下一个任务。

额外的实施例可用于上下文关系，例如提出以下任意问题：

·紧接着消息发送应用程序后，用户最有可能处于的结束状态是什么？

·在电话簿中输入某些东西后，用户最有可能处于的结束状态是什么？

·给定用户在上述两种情况，用户最有可能处于的结束状态是什么？

·给出时刻？

·是否要执行动态要素分析，来隔离决定下一个举动应是什么所涉及的最相关的要素？

表格

表格填充是另一个有用的功能，其可以由所公开的系统来执行。通过字段属性，例如日期的上下文灵敏度仅预测月份，天，且转换为数值模式等。这可以类似的用于表格输入。浏览器或其它表格输入软件可以为输入单元提供提示，作为用于该单元的文本条目的上下文关系。这样，例如，当表格提示“姓名：”时，用很少的几次键击甚至无需键击就可以获得用户的姓名，他可以填入表格的其它姓名也会变得易于输入。

上下文关系词语在Tegic T9技术中的实施

作为一个实例，根据本公开内容的下一词预测可以用于Tegic Corporation的

技术。概括的说，T9技术将在输入设备的每个按键上，例如每个电话按键，发现的字母的组与词的快速访问字典相结合，并随着其打字，辩认用户想要输入作为文本的是什么。T9技术对于默认输入的每个按键顺序提供了最常用的词，却随后用一次或多次按压“NEXT”或空格键，让用户访问其它选择。在以下参考文献中说明了Tegic的T9技术的一些基本特点，完全包括它们以作为参考：美国专利NO.6,011,554和5,818,437。

以下论述对“T9”技术和“T9”系统做了大量引用。尽管T9是商标，某些产品和较早专利包含以此商标标记的特征，但本公开内容对“T9”的引用涉及表示该技术的新的实施，即在现有T9技术的上下文关系中引入特定新特征。因此，“T9”不是用作公认的现有技术的引用。

图2显示了手持计算设备101的各种子部件和相互连接的框图。在一个实例中，设备101可以实现为简化的键盘消除歧义系统。用户输入54和显示器53通过适当的接口电路连接到处理器100。可选的，扬声器102也可以连接到处理器。

另一可选部件包括一个或多个传感器55，其类似地连接到CPU 100。传感器55可以包括以下的一些或全部：红外和/或可见光计量表，加速度计，触摸或压力传感器，GPS引擎，二氧化碳传感器，温度测量设备，声音测量设备，及任何其它设备，以确定可以表示用户操作设备所处的环境的任何可测量物理特性的量、模式、频率、种类或其它特性。适当的接口电路被包括在传感器55或CPU 100中，或者在它们之间，一些实例包括一个或多个模数转换器、放大器、多路复用器等。各种传感器55可以被集成在设备101中，位于设备101之外并连接到它，可移去地连接到设备101，或者这些的组合，或其它选择。

用户输入54包括键盘、电话或其它类型键盘、软键盘、屏幕覆盖层键盘、鼠标、跟踪球、手写数字化表面，或用于用户将输入传输到机器101中的任何其它装置。没有任何有意的限制，随后的论述使用了一个实例，其中输入设备54是键盘。在这个实施例中，处理器100从键盘接收输入，并管理到显示器和扬声器的全部输出。处理器100连接到数字数据存储器104。存储器104包括临时存储介质，例如随机存取存储器(RAM)，和永久存储介质，例如只读存储器(ROM)，软盘，硬盘，或CD-ROM的组合。存储器104包含管理系统工作所必需的所有软件程序。在一个实例中，存储器包含操作系统106，消除歧义软件108，不明确文本条目的相关过滤软件和/或扩充和解释软件110，和上下文关系数据库116，后者在下面额外地加以详细论述。存储器还包括词汇数据库30。可选的，存储器可以包含一个或多个应用程序112、114。应用程序的实例包括词处理器，软件字典，和外语翻译器。还可以提供语音合成软件作为应用程序，从而允许简化的键盘消除歧义系统起到通信辅助设备的作用。因此，在此情况下，可以将输出从扬声器以声音方式输出。

在特定实施例中，存储器104包括提示123、动作125和二者之间的映射124。概括的说，提示123说明了设备101的环境，及用户执行的配置设备及操作其应用程序的动作。动作125表示涉及设备101的相关的用户动作。以下结合图2的系统的详细操作来更详细地说明提示123和动作125的种类、意义和特性。提示123和动作125具体表现为一个或多个关联列表、表格、关系数据库、字母数字数据流、磁盘扇区、文件、物理或逻辑存储设备，或任何其它有用的存储结构。如以下更详细论述的，提示123和动作125与自动检测设备的环境的提示和用该设备执行的用户动作的处理相关，该处理还学习哪一个提示和提示组合是相关的以预测用户动作，随后响应于相关提示的出现，预测性地执行适当的用户动作或以用户动作的预期配置设备。

在此的论述的一个方面与符号和符号顺序有关，且在组合时，成为对象或部分对象。符号的典型实例是任何语言的字符，例如字母、数字、标点符号，或来自语言的任何其它符号。对象或部分对象的典型实例是词或词的一部分。然而，在此的论述同样用于日文假名和韩文基本语素。此外，应注意对象不必是语言的，如在此所要求保护的消除歧义系统可以用于预测图标、电话号码，或目录记录，只要呈现了某类符号串表示。因此，应当认识到诸如字母、词、词干等之类的术语的使用不仅限于这些应用，并且可用来促进容易地阅读和理解这里的论述。

为了在此的论述，T9系统至少包括三个组件：

·综合层。这个组件包含用户界面(UI)，并管理在设备与T9内核之间的通信。通信可以通过基于事件的或基于功能的API来进行，以下论述。

·内核引擎，例如已知为T9内核的内核引擎，其由Tegic提供。

·一个或多个语言数据库(LDB)。每一个LDB都包含与特定语言有关的信息。T9使用该信息来为该语言产生词列表。LDB例如可以包括按字母顺序的T9 LDB，中文T9 LDB，及韩文T9 LDB中的任何一个。

补充数据库

按字母顺序的T9和中文T9实施可以包括以下补充数据库：

·用户数据库(按字母顺序的T9)。按字母顺序的T9 UDB包含由用户输入的惯用词。传统地，这些是不能由LDB产生的词，例如姓名、电子邮件地址和即时消息发送ID。数据库还包含与用户选择词—惯用词和来自LDB的词—的频繁程度有关的信息。

·上下文关系数据库(按字母顺序的T9)。按字母顺序的T9 CDB包含与用户以前输入的词有关的信息。T9需要该信息用于其下一词预测和CDB词完成特征。上下文关系数据库包含近来输入的词。按字母顺序的T9使用该信息来在选择列表中提供预测的和完成的词，并在选择列表中重新排序完整和完成的词。

·制造商数据库(按字母顺序的T9)。按字母顺序的T9 MDB包含想要对T9用户可用，但通常不能由LDB产生的词。MDB条目可以包括地理位置，证券报价机符号和URL。

·中文用户数据库(中文T9)。中文T9 CUDB包含用户输入的字符短语，即一起构成短语的中文字符串。

·中文自动记录用户数据库(中文T9)。中文T9 CAUDB包含近来输入的来自中文T9 LDB的字符。

产生选择列表词

当用户输入有效的按键序列时，按字母顺序的T9检查其数据库(LDB，UDB，CDB和MDB)，寻找匹配该按键序列的词。

设计按字母顺序的T9选择列表用于提供用户最有可能想要的词，其基于1)用户输入该词的频率，2)在该语言中这个词的常用程度，及3)以前的其中输入了这些键的上下文关系，以使得这些词出现在选择列表的开头。

选择列表项的相对顺序取决于允许实施哪些数据库，和允许实施哪些特征，例如选择列表重新排序和词完成及词预测。

在按字母顺序的T9的选择列表中的第一个词是默认激活的。术语激活的词指的是当前激活的选择列表词。

以下给出选择列表顺序的实例。其假设已经输入了这些键，且没有禁用任何T9数据库或数据库特征。

1)按键序列长度的CDB词。

2)按键序列长度的重新排序的(经常使用的)LDB和惯用用户词。

3)按键序列长度的顶端LDB词。

4)按键序列长度的不经常使用的惯用词。

5)按键序列长度的不经常使用的制造商(MDB)词。

6)按键序列长度的剩余LDB词。

7)比输入的按键序列长的CDB词(这些由T9完成)。

8)比输入的按键序列长的惯用的和制造商词(这些由T9完成)。

9)多个数据库查询的结果的词。这些试图匹配URL及其它长序列。

处理接受的词

当用户通过将光标从词移去(按下对应于T9按键值T9KEYRIGHT或T9KEYLEFT的键)来接受激活的词时，按字母顺序的T9：

·如果其在UDB中作为惯用词，就调整该词的选择频率值。

·如果其在LDB中，且没有禁用按字母顺序的T9的选择列表重新排序特征，调整该词的选择频率值。

当用户通过输入空格(按下对应于T9按键值T9KEYSPACE的键)来接受激活的词时，按字母顺序的T9执行以上动作，以及以下动作：

·如果UDB和LDB还没有包含这个词，将在新近输入的空格与其之前的空格之间的全部字符添加到UDB作为惯用词。

·将在新近输入的空格与其之前空格之间的全部字符添加到CDB。

数据处理部件

如上所述，本公开内容的一些硬件的方面与图1的设备和图2的系统有关。在图2-3的每一个中，有各种子部件，其每个都可以通过一个或多个硬件设备、软件设备、一个或多个硬件或软件设备的一部分，或前述的组合来实现。以下参照示范性数字数据处理设备、逻辑电路和信号承载介质，更详细地说明这些子部件的组成。

示范性数字数据处理设备

如上所述，可以以各种方式来实现本公开内容的数据处理实体。一个实例是借助于图2A的数字数据处理设备200的硬件部件和相互连接来作为示例的数字数据处理设备。

设备200包括连接到数字数据存储器204的处理器200，例如微处理器、个人计算机、工作站、控制器、微控制器、状态机或其它处理机。在提供的实例中，存储器204包括快速访问存储器206，以及非易失性存储器208。快速访问存储器206可以包括随机存取存储器(“RAM”)，并可以用于存储由处理器202执行的编程指令。非易失性存储器208可以包括，例如，电池后备RAM、EEPROM、闪存PROM，一个或多个磁性数据存储盘，例如“硬盘”、磁带驱动器或任何其它适合的存储设备。设备200还包括输入/输出210，例如线、总线、电缆、电磁链路，或用于处理器200与在设备200外部的其它硬件交换数据的其它装置。

尽管有前面特定的描述，普通技术人员(得益于本公开内容)会认识到在不脱离本发明的范围的情况下，可以在不同结构的机器中实现上述设备。作为特定实例，可以去除部件206、208中的一个；而且，可以在处理器202的板上提供存储器204、206和/或208，或甚至在设备200之外提供。

信号承载介质

在执行本公开内容的数据处理方面时，这些中的许多个都可以使用一个或多个计算机可读的信号承载介质。这种介质确实的具体表现可由如下所述的数字处理设备执行的机器可读指令的程序。在一个实例中，可以执行机器可读指令，来实施与本公开内容有关的各种功能。例如以下更详细说明的操作。在另一个实例中，在执行时，指令用于将软件程序安装在计算机上，其中可以独立地执行这种软件程序，来完成与本公开内容有关的其它功能，例如以下所述的操作。

在任何情况下，信号承载介质都可以采取不同形式。在图2A的背景下，这个信号承载介质可以包括，例如存储器204或另一信号承载介质，例如图2B的光存储器250，其可由处理器202直接或间接地访问。无论是被包含在存储器206、磁盘250或其它位置中，指令都可以被存储在各种机器可读的数据存储介质上。一些实例包括直接访问存储器(例如常规的“硬盘”，廉价磁盘冗余阵列(“RAID”)，或另一直接访问存储设备(“DASD”))，串行访问存储器，例如磁带或光带，电子非易失性存储器(例如，ROM、EPROM、闪存PROM，或EEPROM)，电池后备RAM，光存储器(例如CD-ROM，WORM，DVD，数字光带)，或者其它适合的机器可读的信号承载介质。

逻辑电路

与上述的信号承载介质和数字数据处理设备相比，一个本公开内容的不同实施例使用了逻辑电路来代替计算机执行的指令以实现各种处理方面。图2C显示了集成电路260形式的逻辑电路的实例。

取决于应用在速度、费用、加工成本等方面的具体要求，可以通过构建包含数以千计的微型集成晶体管的专用集成电路(ASIC)来实现这个逻辑装置。可以用CMOS、TTL、VLSI或另一适合的结构来实现这个ASIC。其它备选方案包括数字信号处理芯片(DSP)、分立电路(例如电阻、电容器、二极管、电感器和晶体管)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、可编程逻辑器件(PLD)等。

操作

已经说明了本公开内容的各种结构特征，现在将说明本公开内容的操作方面。

预测下一词

图3是显示示范性下一词预测方法的流程图。随着输入文本，将词按用户输入其的顺序存储在CDB中。当用户输入一词(300)时，如果这个实施方案包括CDB，按字母顺序的T9尝试预测所希望的下一词(302)。按字母顺序的T9在CDB中搜索(304)最近输入的词的第一次在前出现。如果按字母顺序的T9找到该词(306)，将在数据库中出现在其之后的任何词提供给用户，作为预测的词(308)。如果没有找到该词(306)，处理完成，T9等待下一按键输入(314)。如果用户接受预测的词(310)，就处理该词；T9记录该词的使用(316)。如果用户不接受该词(310)，但按下“下一个”键(312)，就在CDB中搜索刚输入的词的下一个最近出现(318)。如果找到，就将在数据库中其之后的词呈现为预测(306和308)。如果用户不接受该词(310)，又没有按下下一个键，就没有完成任何处理，T9等待下一个按键输入(314)，如与图4相关联而进一步说明的。

按字母顺序的T9创建预测词的选择列表。在选择列表中的预测词的最大数量取决于#定义常数T9MAXCDBMATCHES的文字值。将这个常数设定为6，除非指定了不同的值。

用户使用在T9中选择并接受一词所用的相同过程选择并接受预测词。在用户接受了预测词之后(310)，按字母顺序的T9处理该词(312)。本领域技术人员能够认可所公开的系统可以用于与T9不同的其它消除歧义系统，以及与按字母顺序的T9之外的T9的其它形式。

处理词

图4是显示在示范性的下一词预测方法中的词处理的流程图。当用户按下空格键(400)以指示新词的开始时，按字母顺序的T9：

·如果UDB和LDB还没有包含该词(402)，就将在新近输入的空格与其之前的空格之间的全部字符添加到UDB作为惯用词(404)。

·将在新近输入的空格与其之前的空格之间的全部字符添加到CDB(406)。

·如果其在UDB中作为惯用词(408)，就调整该词的选择频率值(410)。

·如果其在UDB中作为LDB的重新排序的词(414)，就调整该词的选择频率值(410)。

·如果其在LDB中，且没有禁用按字母顺序的T9的选择列表重新排序或LDB词完成特征(412)，就作为LDB重新排序的词，将该词添加到UDB(416)。

按字母顺序的T9上下文关系数据库

以下论述说明如何执行并操作按字母顺序的T9上下文关系数据库(CDB)的实例。CDB包含与近来输入的词有关的信息。按字母顺序的T9使用该信息来在选择列表中包括预测的和完成的词。尽管按字母顺序的T9仅对于符合当前激活的按键序列的词检查它的其它数据库，按字母顺序的T9还检查CDB，用于最近接受的词，即最近输入的非激活的词。CDB词不必必须与激活的词相匹配，以被包含在选择列表中。对于其仅在不存在激活的按键序列时出现(在一个实施例中)的预测的词，CDB匹配取决于在激活的词之前的词。对于完成的CDB词，该匹配取决于在激活的词之前的词和激活的词的按键序列。

如果按字母顺序的T9在CDB中找到用户已输入的词，按字母顺序的T9就建议将在CDB中紧接着的词作为预测的词。例如，如果CDB包含词对“textmessage”，且用户输入了词“text”，并随后按下空格键，按字母顺序的T9就将“message”放在选择列表中作为预测的词。

此外，如果按字母顺序的T9在CDB中找到用户已输入的词，如果该词与激活的按键序列相匹配的话，，按字母顺序的T9就建议将在CDB中紧接着的词作为完成的词，尽管完成的词包含额外的字符。例如，如果CDB包含词对“text message”，且用户输入了词“text”，添加了空格，随后输入按键序列6-3-7-7，其对应于词“message”中的前四个字母，按字母顺序的T9就将“message”放在选择列表中作为完成的词。

在一个实施例中，CDB词完成操作独立于UDB惯用词完成，LDB词完成和MDB词完成。

实现CDB

为了实现按字母顺序的T9CDB，综合层应：

1、为数据库分配永久存储器。

2、调用T9AWCdbActivative来激活CDB。

3、指明CDB的大小。

4、如果有需要，复位数据库。

5、如果有必要，指示综合层将数据写入到数据库。

6、如果有需要，禁用下一词预测。

7、如果有需要，禁用CDB词完成。

8、处理由T9提交的请求。

9、在T9终止后，将数据库复制到永久存储器。

上述实现过程假设CDB被存储在非易失性存储器中，且在激活CDB操作之前，将CDB数据复制到RAM。如果使用了不同的存储型号，可以不使用以上一些步骤。

分配永久存储器

综合层必须分配永久存储器来存储CDB。当综合层通过调用T9AWCdbActivate来激活CDB操作时，其将CDB从永久存储器复制到RAM。参考该数据库作为CDB数据结构的实例(T9AWCdbInfo)。

激活CDB操作

如果不存在现有的CDB，例如在设备上首次激活CDB操作，综合层就必须将全部T9AWCdbInfo结构字段值初始化为0。如果综合层已经从永久存储器将现有CDB复制到RAM，其就不应修改任何T9AWCdbInfo结构字段值。

综合层通过调用T9AWCdbActivate来激活CDB操作。当综合层调用该函数时，其将指针提供给CDB数据结构的实例(T9AWCdbInfo)，已经为它分配了存储器。

在综合层激活了启用的CDB操作后，按字母顺序的T9自动搜索CDB。按字母顺序的T9搜索CDB的信息类型取决于是否存在激活的按键序列：

·如果存在激活的按键序列，按字母顺序的T9就在CDB中搜索与该按键序列相匹配的词。

·如果不存在激活的按键序列，按字母顺序的T9就在CDB中搜索最近输入的词。按字母顺序的T9需要该信息用于下一词预测。

指明CDB的大小

CDB的大小由T9AWCdbInfo.wDataSize来指明。wDataSize字段指明T9AWCdbInfo总的大小。这包括其中存储CDB数据的数据区，T9所用的几个相关的变量，及由编译程序环境添加的任何结构填充字节。

如果使用了T9的函数API，不必直接设置T9AWCdbInfo.wDataSize的值。作为替代的，提供CDB数据区的大小，作为T9AWCdbActivate函数的变元。在处理函数的同时，T9设置T9AWCdbInfo.wDataSize的值。

可以使CDB区与所希望的一样大，但其必须至少是T9MINCDBDATABYTES个字节。然而，推荐CDB在大小上是1800*T9SYBOLWIDTH个字节。

复位CDB

当综合层激活CDB操作时，按字母顺序的T9通过下面步骤来确保数据库的完整性：

·确保CDB是与T9所预期的大小相同。

·验证CUDB在大小上至少是T9CCUDBMINSIZE个字节，且是偶数字节。

·验证CDB使用与LDB相同的字符编码

如果T9检测到问题，其复位CDB，这删除了全部CDB数据。这个过程的进行无需借助于综合层的任何动作，按字母顺序的T9不会通知综合层已经复位CDB。综合层可以通过调用T9AWCdbReset来明确地复位CDB。在大多数环境下，综合层不必调用该函数。

指示综合层将数据写入CDB

如果将CDB存储在按字母顺序的T9不能写入的存储器区中，综合层就必须将数据写入数据库。此外，如果想要监控写到数据库的是什么或在非易失性存储器中保持CDB的影像副本，会希望使综合层将数据写到CDB。

综合层通过调用T9AWSetCdbWriteByOEM，通知按字母顺序的T9其写数据。

在综合层调用该事件后，按字母顺序的T9通过调用T9REQCDBWRITE来请求综合层写数据。如果不再需要综合层将数据写到CDB，综合层就调用T9AWClrCdbWriteByOEM来指明按字母顺序的T9可以直接写数据。

禁用下一词预测

当激活CDB操作时，基于用户已经输入的词，T9默认地提供预测词，即用户会想要输入的词。在不明确和多次击键文本条目模式中都可以利用下一词预测。

当作为一个或多个词对的第一部分，在CDB中找到用户刚刚输入的词时，按字母顺序的T9将预测词放置在选择列表中。无论什么词在CDB中出现在用户刚刚输入的词的情况后，都作为预测词来提供。

如果在按字母顺序的T9的实施中，想要仅使用CDB词完成，不使用下一词预测，就可禁用该功能。为了禁用CDB词完成，综合层调用T9AWClrCdbPrediction。为了再次启用下一词预测，综合层调用T9AWSetCdbPrediciton。

禁用CDB词完成

当激活CDB操作时，如果紧接着活跃词之前的词在CDB中在紧接着完成的词之前，按字母顺序的T9默认地在选择列表中放置完成的CDB词，其匹配激活的序列(并包含额外的字符)。如果在按字母顺序的T9实施中，想要仅使用下一词预测，不使用CDB词完成，可以禁用该功能。为了禁用CDB词完成，综合层调用T9AWClrCdbCompletion。为了再次允许进行CDB词完成，综合层调用T9AWSetCdbCompletion。

注意CDB词完成的操作独立于UDB惯用词完成、LDB词完成和MDB词完成。在CDB中的许多词也在其它按字母顺序的T9数据库中。按字母顺序的T9从选择列表消除这些副本。然而，应注意这个副本对其它API事件功能的潜在影响。例如，如果从数据库删除的UDB惯用词也在CDB中，该词仍会出现在选择列表中。同样，如果要禁用LDB词完成，但如果它们也在CDB中，且允许进行CDB词完成，在LDB中的词仍会作为完成的词出现在选择列表中。

处理T9请求

取决于怎样实现CDB，综合层会需要处理以下T9请求：

·T9REQCDBWRITE—请求综合层将数据写到CDB。仅在综合层通知T9它将数据写到CDB，而不是T9时，T9才提交该请求。

将更新的CDB复制到永久存储器

当其终止按字母顺序的T9时，如果在T9会话期间已经修改了数据库，综合层应将数据复制到永久存储器。无论何时其修改了数据库，T9就递增T9AWCdbInfo.wUpdateCounter的值。通过将在会话之后的wUpdateCounter的值与会话之前的wUpdateCounter的值相比较，综合层可以确定是否修改了数据库。如果这个值不同，综合层就必须将更新的CDB数据复制到永久存储器。注意T9有可能在每个会话期间修改CDB。

操作按字母顺序的T9CDB

按字母顺序的T9CDB操作由以下任务组成：

·将数据添加到CDB。

·从CDB检索数据。

·从CDB删除数据。

将数据添加到CDB

按字母顺序的T9自动将数据添加到CDB。注意如果CDB被存储在T9不能写入的存储器区中，综合层就必须将数据写到CDB。

从CDB取回数据

按字母顺序的T9自动从CDB检索数据。

从CDB删除数据

按字母顺序的T9不允许用户或综合层从数据库删除词。作为替代地，在数据库几乎满时，按字母顺序的T9自动开始删除数据库中最久的词。这个移除过程称为无用信息收集，其进行无需借助于用户或综合层的任何动作。

操作

在一个实施例中，将保存的上下文关系数据用于在按下空格时返回下一词的预测，并在输入键击后过滤词完成。通过快速检索当前基于以前的一个或多个词而预测的词，这在原则上允许用户减少键击数量。现在通过在上下文关系数据库(CDB)中保存用户输入的文本，并返回与上下文关系和键击匹配的这些词，来实现这个完成特征。

NWP保存近来输入的用户文本，并使用该文本来预测用户输入的下一词。例如，如果用户在最近敲入了短语“hello Leslie，”、“hello Inger”，和“HelloHelena”，当用户敲入“hello”，并通过敲击空格而接受该词时，系统建议将：

Leslie

Inger

Helena

作为可能的下一词。

如果用户不接受这些词，而是继续打字，系统使用上下文关系来排列呈现给用户的完成词的优先顺序。在使用12键输入设备的实施例中，如果以上用户在敲击空格后按下4键，呈现给用户的选择列表是：

i

h

g

4

Inger

Helena

如果以上用户在敲击空格后按下43键，呈现给用户的选择列表是：

he

if

id

ie

ge

gf

Helena

在空格后，上下文关系数据库(CDB)对象组成整个选择列表。在按下不明确的键后，CDB对象按以下方式出现：

·如果CDB对象具有激活的按键序列的长度，该对象就出现在选择列表的顶部。

·如果CDB对象具有比激活的按键序列的长度更长的长度，该对象就出现在列表的完成部分的顶部。

系统状态以下面所示来追踪空格后的完成：

pFieldInfo->nWordLen ＝0；

pFieldInfo->nComplLen＝上下文关系词的长度

在用户选择不明确的键后，系统状态以先前存在的方式追踪CDB完成：

pFieldInfo->nWordLen ＝激活的按键序列的长度；

pFieldInfo->nComplLen＝完成词的长度。

API

T9 API包括总体结构，其保存词、词列表和由顾客使用的缓冲区信息，以及一组事件或函数，用于构建、接受和删除词，卷屏通过词列表等。在按字母顺序的T9中，API结构被称为T9AWFieldinfo结构(常常称为pAWFieldInfo)。T9AWFieldInfo包含专用于按字母顺序的T9的数据。T9AWFieldInfo结构包含另一结构，T9FieldInfo(常常称为pFieldInfo)，其包含也用于日文、中文和韩文T9的常用词数据。

将新的API结构数据和函数添加到T9来实现NWP。如果主机已经为上下文关系数据库分配了空间，并将pFieldInfo->pCdbInfo设定为非0值，NWP特征就是激活的。

添加以下函数API事件以激活CDB：

T9AWCdbActivate(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo，

T9AWCdbInfo T9FARUDBPOINTER＊pCdbInfo，

T9UINT nDataSize，T9U8 bSymbolClass)；

设置写入配置：

T9EVTCDB：T9CTRLSETCDBWRITEBYOEM

Function API-T9AWSetCdbWriteByOEM(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

清除写入配置：

T9CTRLCLRCDBWRITEBYOEM

Function API-T9AWClrCdbWriteByOEM(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo

复位CDB：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBRESET

(Function API call：T9AWUdbReset(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

中断CDB上下文关系：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBBREAKCONTEXT

Function API-T9AWBreakCdbContext(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

填充上下文关系缓冲区：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBFILLCONTEXTBUFFER

buffer： pEvent->data.sCDBData.psBuf

buffer length pEvent->data.sCDBData.nBufLen

Function API-T9AWFillContextBuffer(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo，T9SYMB＊psBuf，T9UINT nBufLen)

得到词预测：

T9EVTCDB：T9CTRLCDBGETWORDPREDICTION

Function API-T9AWGetWordPrediction(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

清除缓冲区但保持上下文关系：

T9EVTCLEARBUFFE

Function API-T9AWClearBuffer(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

关闭CDB完成：

T9CTRLCLRCDBCOMPLETION

Function API-T9AWClrCdbCompletion(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

开启CDB完成：

T9CTRLSETCDBCOMPLETION

Function API-T9AWSetCdbCompletion(T9AWFieldInfo*pAWFieldInfo)

关闭CDB完成：

T9CTRLCLRCDBPREDICTION

Function API-T9AWClrCdbPrediction(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

开启CDB完成：

T9CTRLSETCDBPREDICTION

Function API-T9AWSetCdbPrediction(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

增加以下请求类型：

T9REQCDBWRITE

如果外部写入开启，这是用于请求写到CDB。

没有额外的直接访问来通过API写到CDB。

内部CDB接口

两个到CDB的接口存在于该T9实施例中：

AddCdbText(pFieldInfo，psWordBuf，nLen)

其中：

pfieldInfo ＝ T9 fieldinfo

psWordBuf ＝ buffer holding text

nLen ＝ word length

及：

GetCdbObject(pFieldInfo，nUdbObjNum，nWordLen，nCursor，psBuildTxtBuf，

nBuildTxtBufSize，pnComplLen，pnUdbObjCnt)

其中：

pfieldInfo ＝ T9 fieldinfo

nUdbObjNum ＝ CDB object number(1 for 1^st match，2 for

second match，etc)

nWordLen ＝ word length(o after space，1 after 1 key，2

after 2 keys，etc)

nCursor ＝ cursor position

psBuildTxtBuf ＝ pointer to build buffer

nBuildTxtBufSize ＝ build buffer size

pnCompILen ＝ pointer to completion length holder

pnUdbObjCnt ＝ pointer to object count holder.

函数

T9STATUS T9FARCALL T9AW_SaveAndAddToCdb(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

将保存词添加到上下文关系缓冲区，并添加到上下文关系数据库。仅在输入了空格后才调用这个函数。

T9UINT T9FARCALL T9AW_GetCdbObject(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo，

T9UINT nCdbObjNum，T9UINT nWordLen，T9UINT nCursor，T9U8

bObjectType，T9UINT＊pnTerminal，T9U8bRightMost，T9SYMB＊psBuildTxtBuf，

T9UINT nBuildTxtBufSize，T9UINT＊pnComplLen，T9UINT＊pnCdbObjCnt)

这个函数从CDB检索上下文关系相配的词。

T9STATUS T9FARCALL T9AWCdbReset(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo)

这个函数复位CDB。

T9STATUS T9FARCALL T9AWCdbActivate(T9AWFieldInfo＊pAWFieldInfo，

T9AWCdbInfo T9FARUDBPOINTER＊pCdbInfo，T9U8bSymbolClass)

这个函数激活CDB。

数据库

当前最小数据库大小要求是1800^*符号宽度(300个词^*6字符/词^*符号宽度字节/字符)。对于一字节系统这是1800，对于两字节系统是3600。

CDB以与用户输入的相同的格式保存近来输入的文本。文本被存储在环形缓冲区中。新词重写CDB中最早的词。

CDB在其报头中具有全局信息：

T9U16 wDataSize； /＊Total size in bytes of this struct＊/

T9U16 wUpdateCounter； /＊Count incremented each time user database modified＊/

T9U16 wSymbolClass； /＊T9 enum value indicating symbol table mapping for CDB

＊/

T9U16 wDataBeginOffset； /＊Offset to beginning of data＊/

T9U16 wDataEndOffset； /＊Offset to end of data＊/

T9U16 wSavedOffset； /＊pointer to last accessed position in database＊/

T9U32 dwOffsetSaver； /＊identifier for thread that last saved offset.＊/

T9U8 bDataArea[1]； /＊Really a va riable size data array＊/

读取

当从CDB请求一词时，系统词构造器通过上下文关系缓冲区。使用上下文关系缓冲区，CDB按新近的顺序检索上下文关系相配的词。

写

当敲击空格键，或明确的输入了空白时，将构造的词写到CDB。这在不明确和多次击键(MT)模式中都会出现。该词还通过其正常的RUDB处理。在CDB中不存在任何无用信息清除。

上下文关系缓冲区

保留了上下文关系缓冲区。在按下空格键时更新上下文关系缓冲区，并用任何倾向于丢失上下文关系的动作来清除，例如移动光标和清除。在词API中，将其附加于单独确认函数的刷新词函数。

函数说明

在该T9实施例中，如果：

a)编译包括用于该特征的代码；及

b)字段info成员pFieldInfo->pCdbinfo指向有效存储器，

NWP特征就是激活的。

以下列出当在T9中下一词预测特征被激活时所用的函数元素：

FD100：T9内核在CDB中保存每个近来使用的词。保存的词的数量取决于由OEM分配给CDB的大小。

FD200：如果存在激活的词或先前的键击是T9数字键，在空格后，T9不明确和MT模式返回下一词预测。

FD300：如果在按下向右箭头之前存在激活的词，在向右箭头和空格之后，T9不明确和MT模式返回下一词预测。

FD301：FD300和FD200的结果意思是：

·在将光标从一个词移开后，并在缓冲区附近移动，T9在敲击空格后不呈现预测。

·“在缓冲区附近移动光标”意味着按下向左箭头或向右箭头，以光标移到词的右侧结束。唯一的例外是何时按下向右箭头仅用于刷新(去激活)一词。

·如果预测是激活的，T9呈现预测，且用户按下空格来清除该预测，再次按下清除来清除空格，随后再次按下空格。

FD400：当开始一个词时，如果该词之前是空格和另一个词，T9总是产生上下文关系相配的词。作为实例，在将光标在缓冲区附近移动到一个词的右侧，并按下空格键后，不提供任何预测。然而，如果用户继续敲击不明确的数字键，就在选择列表中提供上下文关系相配的词。

FD500：按新近的顺序检索CDB预测/完成。

FD600：CDB独立于语言。

FD700：在按下空格后，由编译时间宏T9MAXCDBMATCHES来确定CDB相配的词的数量限制。在用户按下数字键后，在CDB相配词的数量上不存在由CDB提供给构造器的限制。

FD800：没有CDB预测/完成会越过句子标点符号而提供。句子标点符号定义为非表情图标上的后缀标点符号。表情图标的定义见FD1200。

FD900：在词激活时按下清除之后，就移除CDB预测/完成，但随着用户再次开始打字，仍提供完成。

FD1000：不存在CDB的过期：用最近输入的词代替最早的词。

FD1100：如果存在激活的词，或先前的按键是T9数字键，在按下空格时，在CDB中记录上下文关系双字母组。如果用户将光标从一个词移开，就在CDB中中断上下文关系。

FD1200：上下文关系的候选经过以下处理：

·如果该词之前没有标点符号，就去除后缀标点符号，除非这看起来像是表情图标。如果具有后缀或前缀标点符号的词多于一个字符，且非字母字符的数量(标点符号和数字)至少是词中字符总数的一半，T9就假设该词是表情图标。这与用户数据库(UDB)处理所用的是相同的规则。

·如果词具有前缀标点符号，就拒绝该词，除非其像是表情图标。

FD1300：如果用户已经按下多个T9键，就在选择列表的开头提供按键序列长度的上下文关系选择列表项。在列表的完成部分的顶部提供具有完成词的上下文关系选择列表项，随后是以预先指定顺序的MDB、UBD和LDB。

FD1400：如果当敲击开关时开启了大写锁定，预测的词就整个是大写字母。

FD1500：在前的词对大小写是不明确的，但后续的词对大小写是敏感的。所以如果敲入“cab fee”，随后开启大写锁定，并敲入“CAB”和空格，系统就预测“FEE”。如果敲入“cab fee”，随后用shift(上档)而不是大写锁定敲入“CAB”，并随后选择空格，系统就预测“fee”。同样，如果敲入“Cab fee”，随后敲入“cab”和空格，系统就预测“fee”。

FD1600：可利用开关来开启/关闭上下文关系预测，及开启/关闭上下文关系完成。

T9中的上下文关系预测和完成

使用情况：

1)用户最近以在此所写的顺序输入双字母组“my money”、“my time”和“my marriage”。

2)用户输入并接受词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

marriage

time

money

5)用户输入键6。

6)预期选择列表：

o

m

n

6

marriage

money

7)用户再次输入键6。

8)预期选择列表：

on

no

mm

mo

oo

money

使用情况：

1)用户最近输入了双字母组“bow tie”。

2)用户输入并接受词“bow”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

tie

5)用户输入键843。

6)预期选择列表：

tie

the

vie

vid

tid

注意：即使词“the”在英语中是最常用的词，在该上下文关系中，“tie”首先出现在列表中。当之前的词是词“bow”时，它是最有可能的候选。

在多次击键中的上下文关系预测和完成

使用情况：

2)用户输入词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

marriage

time

money

5)用户输入“m”。

6)用户按下下一个键。

7)预期选择列表：

m

marriage

money

8)用户输入“o”。

9)用户按下下一个键。

10)预期选择列表：

mo

money

T9中的上下文关系预测和完成(在空格前刷新)。

使用情况：

2)用户输入词“my”。

3)按下向右箭头。

4)敲击空格。

5)预期没有上下文关系预测。

6)用户输入键6。

7)预期选择列表：

o

m

n

6

marriage

money

8)用户再次输入键6。

9)预期选择列表：

on

no

mm

mo

oo

money

在T9中的具有UDB完成的上下文关系预测和完成

CDB完成出现在UDB完成之前。

使用情况

1)用户最近以在此所写的顺序输入了双字母组“my money”、“my time”和“my marriage”，以及单字母组“mobetterblues”。

2)用户输入并接受词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

marriage

time

money

5)用户输入键6。

6)预期选择列表：

o

m

n

6

marriage

money

mobetterblues

7)用户再次输入键6。

8)预期选择列表：

on

no

mm

mo

oo

money

mobetterblues

在T9中的上下文关系预测和完成(大小写敏感)

在前的词对于大小写是不明确的，后续词是大小写敏感的。如果在大写锁定的情况下敲击空格，预测词就整个是大写字母。

使用情况：

1)用户最近以在此所写的顺序输入了双字母组“my MONEY”、“my time”和“MY marriage”。

2)用户输入并接受词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

marriage

time

MONEY

5)用户输入清除键。

6)用户在不开启大写锁定的情况下输入并接受词“MY”。

7)预期选择列表：

marriage

time

MONEY

8)用户输入清除键。

9)用户在开启大写锁定的情况下输入并接受词“MY”。

10)预期选择列表：

MARRIAGE

TIME

MONEY

在多次击键中的具有UDB完成的上下文关系预测和完成

CDB完成出现在UDB完成之前。

使用情况：

2)用户输入词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表：

marriage

time

money

5)用户输入“m”。

6)用户按下下一个键。

7)预期选择列表：

m

marriage

money

mobetterblues

8)用户输入“o”。

9)用户按下下一个键。

10)预期选择列表：

mo

money

mobetterblues

在T9中具有UDB完成的上下文关系预测和完成(中断上下文关系)

CDB完成出现在UDB完成之前。

使用情况：

2)用户输入并接受词“my”。

3)敲击空格。

4)敲击清除。

5)再次敲击清除或任何其它光标移动，将光标直接移到“my”的右侧来结束。

6)输入空格。

7)预期没有上下文关系预测(功能说明FD200)。

8)用户输入键6。

9)具有上下文关系的预期选择列表(功能说明FD400)。

10)预期选择列表：

o

m

n

6

marriage

money

mobetterblues

11)用户再次输入键6。

12)预期选择列表：

on

no

mm

mo

oo

money

mobetterblues

在T9中的上下文关系预测和完成(新近度相对于频率)

CDB完成出现在UDB完成之前。

使用情况：

1)用户最近以在此所写的顺序输入了双字母组“my money”、“my money”和“my marriage”。

2)用户输入并接受词“my”。

3)敲击空格。

4)预期选择列表(更近的“marriage”在更频繁的“money”之前)：

marriage

money

5)用户输入键6。

6)预期选择列表：

o

m

n

6

marriage

money

语言

CDB是独立于语言的。

未完成词的重新排序

围绕未完成词的重新排序的RUDB处理保持不变。

清除

在清除了当前词后，不提供上下文关系预测，但随着用户开始再次打字则提供。

标点符号

不越过句子标点符号来提供上下文关系预测。

过期

不存在CDB的过期，由最近输入的词代替最早的词。

无用信息收集

当需要空间来将新词输入到CDB中时，移除CDB中最早的词来得到空间。

在MT中输入词

在处于MT中时收集用于CDB的数据，在MT中提供上下文关系预测/完成。

我的词

在增加空格字符时进行CDB处理，无论是否在用户保持的我的词数据库中输入了上下文关系词。

其它实例

尽管本公开内容包括对各种示范性实施例的参考，但本领域技术人员会易于认可在不脱离本发明精神和范围的情况下，可以用其它应用替代在此所阐述的。

例如，用户动作或输入可以影响设备状态基于上下文关系的自动变化。例如，在日程表显示用户在开会的时间期间，系统可以使用上下文关系来将移动电话从“振铃”改变为“振动”。另一个实施例使用位置上下文关系，在用户在室外或当电话检测到高水平的背景噪音时，增大移动电话的音量。在另一个实施例中，系统学习用户习惯。例如，基于学习的用户动作，系统能够向用户提供用户可能没有意识到的服务。在另一个实施例中，词预测基于在前词的上下文关系(双字母组上下文关系)，但也可以使用在前“n”个词(三字母组上下文关系等)。

使用环境提示来预测和实施用户动作

图5显示了顺序过程500，示出了本公开内容的不同处理方面的实例。概括的说，这个顺序过程操作手持计算设备来自动检测说明设备环境的提示和用户用该设备所执行的动作，获知哪些提示和提示组合与预测用户动作有关，并随后响应于相关提示的出现，预测性的执行适当的用户动作或以用户动作的预期配置设备。

在如上所述的图2的手持计算设备101的特定环境中说明图5的实例。这个设备101可选地可以包括根据图1的电话特征。这个具体实例是为了便于解释，并为论述顺序过程500的大量特征提供足够的基础，而没有任何限制的意图。

在步骤502，设备101检测提示。在一个实例中，CPU 100在存储器104(图2)的123中存储检测的提示列表。概括的说，提示说明了设备101的环境、状态或其它背景，无论这是物理状态、机器状态、应用程序112-114的状态或其它软件，存储器内容或其它背景。由于所述的背景是环境，其超出了仅仅借助用户的数据条目。如由502a所示的，可以在重复基础上执行步骤502。例如，机器101可以在连续的、基本上不间断的、周期性或非周期性的，但预定的基础上，或其它重复基础上执行步骤502。

于是，在步骤502，设备101检测全部可获得的提示。这包含CPU 100评估传感器55、操作系统106、应用程序112/114的状态，并处理这个输入，作为确定当前出现的提示的种类和范围所需的。提示的一些实例包括：

·机器101的应用背景，以及在机器的应用背景中的变化，例如CPU 100当前运行的是哪个(些)应用，用户已经打开或关闭或最小化或最大化哪些应用的历史，用户调用的菜单的标识和/或顺序，及用户选择的菜单条目等。在多任务环境中，应用背景可以指的是用户当前打开的是哪一个应用。在特定实例中，应用背景包括用户当前操作的即时消息发送应用程序，例如AOL即时信使(AIM)的识别。

·机器101的计算环境，例如处理负荷，存在或不存在可分离的外围器件，网络容量，连通性，计算成本等。

·机器101的地理位置，由传感器55中包括的GPS引擎来检测。

·时刻，星期几/月/年，或包括在传感器55中的时钟或计时器的其它按时间顺序的指示。

·由各种传感器55(图2)检测的物理特性的类型，量值，频率和/或模式，例如通过话筒检测到的环境噪声，通过光传感器检测到的环境光，由压力传感器感测的压力；由IR传感器检测到的热，通过一个或多个加速度计检测到的运动等。提示可以与单条信息或数据的组合项有关。例如，根据光、温度和加速度计输出的各种组合，一个提示可以指定设备相对于用户的给定形势，例如“设备在手中”相对于“设备在袋中”。

·设备101的软件状态，其依据用户已经在应用中执行的给定顺序的菜单或其它操作，或已经打开或关闭整个应用。

·在即时消息发送或电子邮件应用中，消息接收者和/或消息发送者，其可以指示事物的偏好，如公用的隐语，对话的常见话题，通信的优选信道，和/或与存储在设备上的其它数据，例如图片组或音乐轨道的相互关系。

·由从外部源接收的信息产生的设备101的状态，例如无线或有线下载，用户输入，固件升级等。

概括的说，在步骤503，CPU 100监控并分析设备101的操作，以识别可以与来自步骤502的提示有关的任何用户动作。换句话说，步骤504获知如果有的话，哪些提示和提示组合是哪些用户动作的相关预测因子。“用户动作”包括实质上用户通过操作用户输入54能够指示设备101执行的任何动作，例如配置设备，并运行其应用程序。不存在任何有意的限制，一些与配置设备有关的实例包括转换为免提或语音导航驱动模式，使得相关的移动电话进入静音或振动模式，调整显示器亮度等。一些与运行应用程序有关的进一步的实例包括打开应用程序，关闭程序，处于或进入程序操作的指定模式，选择程序中的指定菜单条目，配置程序的设置等。

如503a所示，可以在重复的，例如连续的、周期性的基础上，非周期性时间表上等执行步骤503。在一个实例中，步骤503检测用户动作，并保留用户动作的运行表。在图2的实例中，将用户动作存储在动作125中(图2)。在初始检测并分类用户动作后，或与该步骤同时地，CPU100相对于检测到的提示123(来自125)分析用户动作125，来获知哪些(如果有的话)提示是哪些用户动作的相关预测因子。换句话说，这个步骤识别来自123/125的每一个逻辑上关联的对，在此，状态提示的出现是特定用户动作的可靠指示符。一些提示可以是没有意义的，因为它们与预测任何随后的用户动作无关。同样，一些用户动作之前永远不会有任何可预测的背景提示。在其它情况下，机器101发现出现背景提示随后是指定用户动作的可能性，那么机器101就在相关提示123与用户动作125之间构建映射124。而且，步骤503可以识别特定提示组合是用户动作的相关预测因子的情况。

步骤503可以建立所需概率阈值，例如100％(＝一直是)或较小的阈值，定义一组提示与其产生的用户动作之间的最小概率关系。

在步骤503，可以用各种方式构建映射124。例如，可以通过使用神经网络或通过构建相关联阵列来制定映射124。在另一个实例中，可以由经验数据，例如，通过随机将提示指定给用户动作，并通过丢弃不可行的提示—动作关联，且增强证实了的提示—动作关联，而不断改进这个模型，从而制定映射124。下面，在标题“映射的一个实例”下具体说明如何制定映射124的另一个实例。

对于步骤503发现相应的提示124(或提示组合)是相关预测因子的每一个用户动作123，CPU 100(步骤504)计划一个或多个机器执行的动作，用于(1)以该动作的预期配置设备，或(2)使得设备执行下一个用户动作，(3)或者列出原本不明确的用户输入文本的优先特定解释。

在以用户动作的预期配置设备的情况下，会包含配置硬件或软件设置，开始或停止或最小化或最大化应用程序，打开或关闭菜单，前进到菜单结构中的指定点，或加速或辅助用户动作执行的任何其它动作。在使设备执行下一个用户动作的情况下，这个操作包含使设备101执行预计用户无论如何都要执行的动作。在设置不明确用户输入文本的特定解释的优先次序的情况下，这包含促进符合提示的笔迹、电话键盘或其它用户文本输入的消除歧义的解释。如504a所示，可以在重复的，例如连续的、周期性的基础上，基于非周期性的时间表等执行步骤504，以便保留预测动作的充分改进的列表。

至于预测动作来配置设备101，以下显示了其一些实例。

·转换为免提或语音导航驱动模式。

·使相关移动电话进入静音或振动模式。

·配置菜单以包括或高亮显示预期的后续菜单条目。

·通过配置设备101，以绕过正常菜单分级结构，或通过自动启动消息发送应用程序，或通过突出显示开始消息发送应用程序的选项，来预计用户打开他/她最喜欢的消息发送应用程序。

·打开应用程序。

至于与消除歧义有关的预测动作，其一些实例包括：

·提议将用户屏幕姓名作为用户输入的按键顺序的最佳解释。

·支持与城市、州和街道地址或其它地理指示符相一致的用户输入文本的解释。

·提议与时刻，年，月等相一致的词。例如，接近中午时间，设备101可以提议“午餐”，而在晚上，设备101提议“正餐”或“晚餐”。

·支持与输入文本的区域相一致的用户输入的文本的解释。

在前述方案的可选方案中，代替识别用户动作与提示之间的历史关联，步骤503可以建议逻辑上适合于提示的用户动作，即使从没有采取这个动作。更具体的，根据由特定提示指明的背景，步骤503可以建议不明确输入的用户文本处于优先地位。如下所述，在步骤508b执行这个用户动作。作为前述可选实施例的进一步实例，只要用户运行即时消息发送应用程序时，步骤503就可以自动建议支持将用户屏幕姓名作为用户输入的按键顺序的最佳解释。在另一个实例中，步骤503自动建议支持与检测到的地理位置的提示相一致的文本(例如邮编、地址、城市、州等)。在再另一个实例中，步骤503可以自动建议支持与时刻，星期几，月，或年相一致的用户输入文本的解释，以便保持与检测到的时间的提示相一致。在再另一个实例中，步骤503可以自动建议支持与表格区域相一致的用户输入文本的解释，以响应表明文本条目光标位于给定区域中的提示。

在步骤504之后，步骤506监控发现其组成用户动作的相关预测因子的提示或提示组合之一的出现，并在步骤503映射到该动作。在不存在任何此类提示的情况下，步骤506重复(506c)以等待下一个相关提示。无论何时CPU 100发现相关预测因子出现(506a，506b)，CPU 100就在步骤508a或508b执行相关的(通过124)机器执行的动作(125/504)。在步骤504计划的上述这些动作包括预计下一个用户动作(508a)，并设置原本不明确的用户文本条目的优先次序(508b)。

以下实例说明步骤506、508a的一些实例，即检测相关预测因子，并执行相关预测性动作。在一个实例中，将设备101实现为移动电话，该设备检测到(506)街道噪声，CPU 100自动转换(508a)为免提或语音导航驱动模式。在另一个实例中，当设备101检测到(506)到了记录在综合日程表程序中的开会时间时，设备101自动将有关移动电话设置(508a)为静音或振动模式。在另一个实例中，当设备101检测到(506)用户执行了第一个菜单条目，CPU100就自动配置(508a)菜单，以包括或高亮显示预期的后续菜单条目。作为其更具体的实例，当设备101发现(506)用户在应用程序中执行了剪切功能，设备101可以自动重构、删减或者否则就修改“编辑”菜单(508a)，来高亮显示“粘贴”动作；可以为搜索/替换或其它相关菜单条目执行类似的活动。

作为另一个实例，当设备101检测到(506)用户输入了设备101的设置模式，并选择了输入法或语言时，设备101通过自动配置(508a)设备101绕过正常菜单树，并自动打开消息发送应用程序，或与预计的用户动作一起，在设置窗口或其它位置呈现突出的选项，来预计(508a)用户打开他/她最喜欢的消息发送应用程序。设备101还可以在预计的用户动作原来是不正确的情况下，呈现选项“显示常规菜单”。作为另一个实例，当设备101检测到(506)用户在开启闪光灯的情况下拍摄了相片，设备101就预计(508a)照片编辑工具选项区需要包括“红眼”移除工具；或者进一步的，通过在用户下一次对该相片启动照片编辑应用程序时，将红眼检测和选择作为第一步。

作为506/508a的另一个实例，当设备101检测到(506)用户完成指定应用程序时，设备101自动打开(508a)另一个应用程序。例如，设备101可以获知用户总是在打完电话后打开“便签本”应用程序。在另一个实例中，设备101通过启动(508a)给用户的证券经纪人的即时消息，来响应用户给消息灵通人士打完电话(506)。

以下说明步骤506/508a的一些实例，即检测相关预测因子，并执行与消除歧义有关的相关预测性动作。在一个实例中，当设备101检测到(506)用户打开即时消息发送应用程序时，设备101自动提议(506b)将用户的屏幕姓名作为用户输入的按键序列的最佳解释。在另一个实例中，当设备101检测到(506a)从集成或远程连接的GPS单元获得的地理位置时，设备101支持(506b)与该地理位置相一致的用户输入的文本的解释，例如城市、州、或附近的街道地址。更具体的，当设备110使用来自集成或远程连接的GPS单元的数据，感测在Queen Anne Ave N and W Galer St.，Seattle，WA附近的地理位置时，设备101自动提议将98119作为在邮编字段中用户输入的按键序列的最佳解释。

在另一个实例中，当设备101使用来自集成或远程连接的时钟的数据，感测(506a)日期和/或时间时，设备101自动提议(508b)与时刻，年，月等相一致的词。例如，如果用户在即时消息发送应用程序中输入“Let’s go outfor”，当时间接近中午时，机器101可以提议或建议“午餐”。作为另一个实例，如果用户敲入“I wantto go”，机器101可以提议或支持在冬天“滑雪”，在夏天“游泳”。作为另一个实例，当设备101检测到(506a)光标在当前打开的应用程序中位于特定表格区域中，消除歧义操作支持(508b)与该区域相符的用户输入文本的解释。

在执行完每一个动作后(508a，508b)，处理500返回到步骤506，来检查下一个预测因子。

映射的一个实例

如上所述，可以用各种方式来实现步骤503(图5)的映射操作。在于2005年11月9日以Guarav Tandon名义提交的美国临时申请60/734,840中论述了一个实例，将其完全包括于此并作为参考。在于2006年3月28日以GuaravTandon名义提交的美国临时申请No.11/392,186中论述了其它实例，将其完全包括于此并作为参考。

以下提供步骤503(图5)的映射操作的额外的更具体的实例。在这个实例中，学习顺序过程基于匹配的目标值，随机选择实例。此外，在不同实施例中，学习顺序过程通过随机选择匹配的属性值来产生候选规则，动机是匹配的属性会有助于捕获在不同属性之间的相关性。学习顺序过程随后移除多余的规则，相对于专用的规则，更愿意要更普遍的规则。学习顺序过程随后在整个初始实例空间上更新规则，以使得在假设在先的全部条件都是真实的情况下，结果具有用于目标属性的最后m个值(m是整数)。学习顺序过程还将每一个规则与一加权相关联。在不同实施例中，加权被初始化为1。在可选实施例中，可以采用其它初始值。

以下是一些示范性规则：(1)如果发起者-参与者＝miechell，部门-参与者＝scs，那么位置＝weh5309，weh5311，Oakland，(2)如果组-姓名＝cs-全体人员，那么位置＝weh4623，(3)如果部门-参与者＝scs，位置-参与者＝毕业生，且课程-姓名＝0，那么位置＝weh5309，weh5307，未知的，(4)如果研讨会-类型＝ai，那么位置＝weh4623，weh5409，(5)如果过程-姓名＝ml-课程，那么位置＝weh4623，weh4601，未知的。

由学习顺序过程产生的规则在长度上是可变的。当遇到新的情况时，学习顺序过程相对于该情况检查全部规则。将其在前项对于当前情况是真实的规则认为是符合对目标值进行表决的条件的。每一个符合的规则都选择其最常见在前值，且选择数与用于该规则的加权相同。在不同实施例中，初始地，全部符合的规则都具有相等的选择数(由于他们全都具有相同的初始加权，例如1)。

学习顺序过程随后总计选择数，并预测目标值。在不同实施例中，学习顺序过程以大多数选择预测目标值。如果没有规则前身是真实的，从最后m个输出结果来预测默认大多数值。

在不同实施例中，如果依据共享的规则的局部预测是不正确的，学习顺序过程就减小加权，而不考虑全局输出结果的正确性。在不同实施例中，这个递减量是一半。在不同实施例中，当局部预测是正确的，但全局输出结果是不正确的时，学习顺序过程就测量对于实际预测所缺乏的选择。此后，如果全局输出结果不能正确预测，学习顺序过程就为具有正确局部预测的全部规则增大加权。在不同实施例中，相等地增大加权。这增强了用于正确目标值的投票。

在不同实施例中，当规则(和全局输出)正确地预测时，学习顺序过程适当地增加其加权。这个技术推测该回报提高了规则用于将来预测的可信度(加权)。在不同实施例中，将0.1用作回报值。在不同实施例中，可以使用不同的回报值。不受限制的回报规则最终会导致性能的降低，因此通常仔细的选择该参数。而且，实验看来是建议对于加权的小线性增加比指数增加实施起来要好得多。在不同实施例中，如果任何规则的加权低于用户定义的阈值，就从规则组中移除该规则。

在不同实施例中，如果任何规则的前身与当前实例相配，但目标值没有呈现在结果中，学习顺序过程就通过用当前的代替最久的目标值来更新该规则。此外，在不同实施例中，如果预测是不正确的，学习顺序过程就通过用当前的情况代替最久的情况来更新该情况。以与初始规则相同的方式产生新规则，且移除多余的部分。为每一个新规则都分配一加权，在不同实施例中，该加权是1。学习顺序过程随后将该更新的模型用于随后的情况。因此递增地更新模型。

其它实施例

尽管前述公开内容显示了多个说明性实施例，但对于本领域技术人员显而易见的，可以在不脱离如所附权利要求定义的本发明的范围的情况下，在此作出各种变化和修改。因此，公开的实施例代表可以由本发明广泛地设想的主题，本发明的范围充分包括对于本领域技术人员明显的其它实施例，因此除了所附权利要求之外，本发明的范围不受任何限制。

在此通过参考明确地完全包含上述实施例的要素的全部结构和功能等价物，本领域普通技术人员已知或稍后会了解它们，并意图由本权利要求书所包括。而且，对于设备和方法不必解决本发明设法解决的每一个问题，因为其会由本权利要求书所包括。而且，在本公开内容中不存在要素、部件或方法步骤意在专用于公众目的的，不管在权利要求中是否明确的叙述了该要素、部件或方法步骤。在此不存在权利要求要素要根据35 U.S.C.112第6段的条款来解释，除非明确的用短语“用于...的装置”或者在方法权利要求的情况下，短语“用于...的步骤”来叙述该要素。

而且，尽管可以以单数来说明或要求本发明的要素，但对单数形式的要素的引用不是想要意味着“一个且仅有一个”，除非明确的如此陈述，而是应意味着“一个或多个”。另外，普通技术人员会认识到为了解释和要求的目的，必须以某些特定顺序来阐述操作顺序，但本发明预计了超出这个特定顺序的各种变化。

另外，相关领域的普通技术人员会明白可以用各种不同工艺和技术来表示信息和信号。例如，在此参考的任何数据、指令、命令、信息、信号、位、符号和芯片可以由电压、电流、电磁波、磁场或粒子、光场或粒子，其它项目或前述的组合来表示。

而且，普通技术人员会意识到可以将在此所述的任何说明性的逻辑块、模块、电路和处理步骤实现为电子硬件，计算机软件，或二者的组合。为了明确的示出硬件和软件的这个可互换性，以上通常按照其功能说明了不同的说明性部件、块、模块、电路和步骤。这个功能是实现为硬件还是软件取决于施加到整个系统上的具体应用和设计约束。技术人员可以以对于每一个具体应用变化的方式来实现所述的功能，但这个实现决策不应解释为导致从本发明范围的背离。

可以用设计用来执行在此所述功能的通用处理器，数字信号处理器(DSP)，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件，分立门或晶体管逻辑器件，分立硬件部件，或者其任何组合来实现或执行与在此公开的实施例相关联描述的不同说明性逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，但在可选方案中，处理器可以是任何现有的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如DSP和微处理器的组合，多个微处理器，与DSP内核相结合的一个或多个微处理器，或者任何其它此类结构。

与在此公开的实施例相关联描述的方法或算法的步骤可以直接具体体现为硬件，为由处理器执行的软件模块，具体体现为或二者的组合。软件模块可以驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可更换磁盘、CD-ROM、DVD或本领域中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质连接到处理器，以便该处理器可以从存储介质读取信息，并向其写入信息。在可选方案中，存储介质可以集成到处理器中。在另一个实例中，处理器和存储介质可以存在于ASIC中。

提供了公开的实施例的以上说明，以允许本领域中任何技术人员可以做出或使用本发明。对这些实施例的各种修改对于本领域技术人员是显而易见的，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在此定义的一般性原理可以用于其它实施例。因此，本发明的意图是不限于在此所示的实施例，而是与符合在此公开的原理和新特征的最广泛范围相一致。

权利要求书(按照条约第19打的修改)

1、一种手持计算设备，包括：

用户界面；

数字数据处理器，与所述用户界面连接并被编程以执行以下操作：

随着时间经过，观察描述设备的环境的提示，观察用户执行的配置设备和操作设备的应用程序的动作；

如果有提示的话，获知哪些提示和提示的组合是哪些用户动作的相关预测因子；

对于具有获知的相关预测因子的每一个用户动作，计划一个或多个以下类型的机器执行动作：

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

响应于用户动作的获知的相关预测因子的每次出现，自动执行对于出现的获知的相关预测因子计划的机器执行动作。

2、如权利要求1所述的设备，其中，所述观察用户执行的配置设备和操作设备的应用程序的动作的操作包括观察至少以下的活动：

配置设备的硬件；

启动应用程序或系统功能；

其中用户操作菜单的方式包括导航所述菜单和选择所述菜单的条目；

进入硬件或软件模式。

3、如权利要求1所述的设备，其中，所述以用户动作的预期配置设备的操作至少包括以下操作：

改变用户可调整的设备的硬件配置设置；

启动设备的应用程序或系统功能；

启动操作，该操作的开始被表示在由设备提供的一个或多个菜单上；

绕过由设备提供的一个或多个菜单的一个或多个组件，或设置该一个或多个组件的优先次序；

进入设备的硬件或软件模式。

4、如权利要求1所述的设备，所述提示包括：

在消息发送应用程序中，以下的一个或多个：消息接收者，发送者，对象，优先次序，传送方法，传送信道；

时间，包括以下的一个或多个：星期几，月，年，时刻；

地理位置；

由设备检测到的环境噪声的特性；

设备的软件状态；

设备的应用背景。

5、如权利要求1所述的设备，所述观察描述设备的环境的提示的操作包括观察至少以下项目的操作：

由一个或多个传感器检测的物理状态；

应用程序状态；

应用程序状态的改变。

6、如权利要求1所述的设备，其中，所述计划操作包括：

对于包括到达设备的日程表应用程序的条目的开始时间的提示，计划配置操作，该配置操作包括调用设备操作的静音模式；

对于包括存在环境噪声的指定特性的提示，计划以下之一的配置操作：将设备转换为免提模式，或者增大设备的输出音量；

对于包括用户选择指定菜单条目的提示，计划配置操作，该配置操作包括配置菜单以对预期用户调用的后续动作进行流水作业；

对于包括改变第一应用程序的应用状态的提示，计划包括以下之一的配置操作：自动打开第二应用程序，对第二应用程序的打开进行流水作业，设置对由第二应用程序提供的函数的访问的优先次序。

7、如权利要求1所述的设备，其中，重复地执行所述观察和获知操作。

8、如权利要求1所述的设备，所述机器执行动作的类型还包括：

通过支持与相关预测因子相一致的消除歧义的解释，来设置原本不明确的用户输入的文本输入的解释的优先次序。

9、如权利要求1所述的设备，操作还包括：

通过支持与设备的当前环境相一致的消除歧义的解释，来设置原本不明确的用户输入的文本输入的解释的优先次序。

10、如权利要求9所述的设备，其中，该设置优先次序的操作包括：

在设备的当前环境包括打开了消息发送应用程序的设备的情况下，计划包括提议将用户标识符作为用户输入的文本输入的最佳解释的消除歧义操作；

在设备的当前环境包括检测到的地理位置的情况下，计划包括支持与所述地理位置相一致的用户输入的文本输入的解释的消除歧义操作；

在设备的当前环境包括检测到的时间顺序指示的情况下，计划包括支持与检测到的时间顺序指示相一致的用户输入的文本输入的解释的消除歧义操作；

在设备的当前环境包括借助用户定位的光标驻留在表格区域中而打开的软件应用程序的情况下，计划包括支持与表格区域相关的数据类型相一致的用户输入的文本输入的解释的消除歧义操作。

11、如权利要求1所述的设备，操作还包括：

响应于接收到原本不明确的用户输入的文本输入，通过支持与设备的当前环境相一致的消除歧义的解释，来设置原本不明确的用户输入的文本输入的解释的优先次序，其中，所述一致性根据预定的逻辑，而独立于在环境与用户输入的文本输入的解释之间的获知的关联。

12、一种手持计算设备，包括：

作为用户界面的第一装置；

连接到第一装置的用于数字数据处理的第二装置，该数字数据处理包括执行下列操作：

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

13、至少一种计算机可读存储介质，其确实地具体表现机器可读指令的程序，该程序可由数字处理设备执行，以执行运行计算设备的操作，所述操作包括：

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

14、至少一种计算机可读存储介质，其确实地具体表现机器可读指令的程序，该程序可由数字处理设备执行，以执行下列操作：

改变手持计算设备的编程以包括增加的功能度，增加的功能度包括机器执行的操作的性能，该机器执行的操作包括：

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

响应于用户动作的获知相关预测因子的每次出现，自动执行对于出现的获知的相关预测因子计划的机器执行动作。

15、多个电气互连的导电元件的电路，配置为执行操作以运行计算设备，所述操作包括：

随着时间经过，观察描述设备的环境的提示，观察用户执行的配置设备和操作其应用程序的动作；

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

16、一种手持计算设备，包括用户界面，还包括数字数据处理器，该数字数据处理器被编程以执行以下操作：检测描述了设备的背景的提示，该设备的背景至少包括应用程序状态和应用程序状态的变化，检测用户配置设备和操作设备的应用程序的动作，获知哪些检测到的提示和提示的组合与哪些检测到的用户动作相关，响应于被获知为与指定用户动作相关的提示或提示的组合的每次出现，自动执行至少一部分指定用户动作，或以指定用户动作的预期配置设备。

Claims

1、一种手持计算设备，包括：

用户界面；

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

响应于用户动作的获知的相关预测因子的出现，执行对于出现的获知的相关预测因子计划的机器执行动作。

配置设备的硬件；

启动应用程序或系统功能；

操作菜单，包括导航所述菜单和选择所述菜单的条目；

进入硬件或软件模式。

配置设备的硬件；

启动设备的应用程序或系统功能；

进入设备的硬件或软件模式。

4、如权利要求1所述的设备，所述提示包括：

时间，包括以下的一个或多个：星期几，月，年，时刻；

地理位置；

由设备检测到的环境噪声的特性；

设备的软件状态；

设备的应用背景。

由一个或多个传感器检测的物理状态；

应用程序状态；

应用程序状态的改变。

6、如权利要求1所述的设备，其中，所述计划操作包括：

9、如权利要求1所述的设备，操作还包括：

11、如权利要求1所述的设备，操作还包括：

12、一种手持计算设备，包括：

作为用户界面的第一装置；

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

响应于用户动作的获知相关预测因子的出现，执行对于出现的获知的相关预测因子计划的机器执行动作。

以用户动作的预期配置设备；

使设备执行用户动作；

16、一种手持计算设备，包括用户界面，还包括数字数据处理器，该数字数据处理器被编程以执行以下操作：检测描述了设备的背景的提示，该设备的背景至少包括应用程序状态和应用程序状态的变化，检测用户配置设备和操作设备的应用程序的动作，获知哪些检测到的提示和提示的组合与哪些检测到的用户动作相关，响应于被获知为与指定用户动作相关的提示或提示的组合的出现，执行至少一部分指定用户动作，或以指定用户动作的预期配置设备。