Microsoft office 2016 portable mega free download

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Each of these processing modules has access to one or more of the following data and models of digital assistant , or a subset or superset thereof: ontology , vocabulary index , user data , task flow.

Model and service model To achieve the intention Determining a task flow, and to perform tasks flow to achieve the inferred intention. In some embodiments, the digital assistant also takes appropriate action if a satisfactory response is not provided or could not be provided to the user for various reasons.

Or interact with user equipment eg, user equipment in FIG. In some embodiments, the context information also includes the software and hardware status of the device eg, user device in FIG. Includes information about the surrounding environment. For this purpose, it is forwarded to the spoken text STT processing module In some embodiments, the speech text processing module recognizes speech input as a sequence of phonemes, and ultimately a sequence of words or tokens written in one or more languages.

Various acoustic models and language models are used. Implemented using recognition techniques, acoustic models, and language models. In some embodiments, the narrative texting process may be performed at least in part by a third party service or on the user’s device. When the utterance text processing module obtains the result of the utterance text processing eg, word or token sequence , it passes the result to the natural language processing module for inference intent. Represents a task that has The associated task flow is a series of programmed actions and steps that the digital assistant system takes to perform a task.

From いくつかの実施形態では、自然言語処理はオントロジ360に基づく。オントロジ360は、複数のノードを包含する階層構造であり、各ノードは、「実施可能な意図群」又はその他の「特性群」のうちの1つ以上に関連する「実施可能な意図」又は「特性」のいずれかを表す。上述のように、「実施可能な意図」は、デジタルアシスタントシステム300が実行する能力を有するタスク(例えば、「実施可能」であるか又は実施の対象とすることができるタスク)を表す。「特性」は、実施可能な意図、又は別の特性の下位態様に関連付けられるパラメータを表す。オントロジ360内の実施可能な意図ノードと特性ノードとの間のリンクは、特性ノードによって表されるパラメータは、実施可能な意図ノードによって表されるタスクにどのように関連するのかを定義する。 In some embodiments, natural language processing is based on ontology Any of the “characteristics”.

The link between the actionable intention node and the characteristic node in ontology defines how the parameters represented by the characteristic node are related to the task represented by the actionable intention node. いくつかの実施形態では、オントロジ360は実施可能な意図ノード及び特性ノードで構成される。オントロジ360内において、各々の実施可能な意図ノードは1つ以上の特性ノードに直接又は1つ以上の中間特性ノードを介してリンクされる。同様に、各特性ノードは1つ以上の実施可能な意図ノードに直接又は1つ以上の中間特性ノードを介してリンクされる。 In some embodiments, ontology is composed of intent nodes and property nodes that can be implemented.

Within ontology , each possible intent node is linked to one or more characteristic nodes either directly or via one or more intermediate characteristic nodes. Similarly, each property node is linked to one or more possible intent nodes directly or via one or more intermediate property nodes. In this description, each domain is associated with a respective operable intent and refers to a group of nodes and relationships between them that are associated with a particular operable intent.

In some embodiments, ontology is made up of many domains. Each domain may share one or more characteristic nodes with one or more other domains. いくつかの実施形態では、オントロジ360は、デジタルアシスタントが理解し、作用する能力を有する全ての定義域(及びしたがって実施可能な意図)を含む。いくつかの実施形態では、オントロジ360は、定義域若しくはノードを追加若しくは除去すること、又はオントロジ360内のノード間の関係を変更することなどによって、変更されてもよい。 In some embodiments, ontology includes all domains and thus possible intents that digital assistants have the ability to understand and act on.

In some embodiments, ontology may be modified, such as by adding or removing domain or nodes, or changing the relationship between nodes in ontology May be included. But you can. Vocabulary index optionally includes words and phrases in different languages. いくつかの実施形態では、自然言語プロセッサ332は、発語テキスト化処理モジュール330からトークン列(例えば、テキストストリング)を受け取り、どのノードがトークン列内の単語によって暗示されているのかを判定する。いくつかの実施形態では、トークン列内の単語又は成句が(語彙索引344を介して)オントロジ360内の1つ以上のノードに関連付けられることが分かれば、その単語又は成句はそれらのノードを「トリガ」又は「活性化」することになる。複数のノードが「トリガされる」場合には、活性化されたノードの量及び/又は相対的重要度に基づき、自然言語プロセッサ332は実施可能な意図のうちの1つを、ユーザがデジタルアシスタントに実行させようと意図したタスク(又はタスクの種類)として選択することになる。いくつかの実施形態では、最も多く「トリガされた」ノードを有する定義域が選択される。いくつかの実施形態では、最も高い信頼値を有する定義域(例えば、その種々のトリガされたノードの相対的重要度に基づく)が選択される。いくつかの実施形態では、定義域は、トリガされたノードの数及び重要度の組み合わせに基づき選択される。いくつかの実施形態では、ノードを選択する際には、デジタルアシスタントシステム300はユーザからの同様の要求を以前に正確に解釈したかどうか等の追加の因子も考慮される。 In some embodiments, the natural language processor receives a token string eg, a text string from the spoken text processing module and determines which nodes are implied by the words in the token string.

This is selected as a task or task type that is intended to be executed. In some embodiments, the domain with the highest confidence value eg, based on the relative importance of the various triggered nodes is selected. In some embodiments, the domain is selected based on a combination of the number of triggered nodes and the importance. In some embodiments, when selecting a node, additional factors such as whether the digital assistant system has previously correctly interpreted a similar request from the user are also considered.

いくつかの実施形態では、デジタルアシスタントシステム300はまた、特定の実体の名前も語彙索引344内に記憶する。そのため、これらの名前の1つがユーザ要求内に検出されると、自然言語プロセッサ332は、その名前はオントロジ内の特性又は下位特性の特定のインスタンスを指していると認識できることになる。いくつかの実施形態では、特定の実体の名前は、企業、レストラン、人、映画、及び同様のものの名前である。いくつかの実施形態では、デジタルアシスタントシステム300は、ユーザのアドレス帳、映画データベース、ミュージシャンデータベース、及び/又はレストランデータベース等の、他のデータ源から特定の実体名を検索し、これらを特定することができる。いくつかの実施形態では、自然言語プロセッサ332が、トークン列内の単語は特定の実体の名前(ユーザのアドレス帳内の名前等)であると特定すると、その単語は、ユーザ要求のためにオントロジ内の実施可能な意図を選択する際に追加的な重要性を与えられる。 In some embodiments, the digital assistant system also stores the names of specific entities in the vocabulary index Thus, if one of these names is detected in the user request, the natural language processor will be able to recognize that the name refers to a particular instance of a characteristic or sub-characteristic in the ontology.

In some embodiments, the name of a particular entity is the name of a company, restaurant, person, movie, and the like. Can do. In some embodiments, when the natural language processor identifies a word in the token string as the name of a particular entity such as a name in the user’s address book , the word is ontology for the user request. Additional importance is given in selecting a feasible intention within.

ユーザデータ348は、ユーザ固有語彙、ユーザ設定、ユーザアドレス、ユーザの既定言語及び第二言語、ユーザの連絡先リスト、並びに各ユーザのためのその他の短期的若しくは長期的情報等の、ユーザ固有の情報を含む。自然言語プロセッサ332は、ユーザ入力内に包含されている情報を補完してユーザ意図を更に明確にするためにユーザ固有の情報を用いることができる。例えば、ユーザ要求「私の誕生日パーティに私の友人を招待する」の場合には、自然言語プロセッサ332は、誰が「友人」であり、いつ、及びどこで「誕生日パーティ」は催されるのであろうかを判定するために、こうした情報を自分の要求内で明示的に提供するようにユーザに要請する代わりに、ユーザデータ348にアクセスすることができる。 User data may be user specific such as user specific vocabulary, user settings, user address, user default language and second language, user contact list, and other short or long term information for each user.

Contains information. The natural language processor can use user-specific information to complement the information contained in the user input to further clarify the user intent. Instead of asking the user to explicitly provide such information within his request, user data can be accessed to determine whether or not to.

In some embodiments, the structured query includes parameters for one or more nodes in the domain for possible intent, at least some of the parameters being specified in the user request.

Specific information and requirements are entered. Based on the information contained within the user’s speech, the natural language processor may generate a partially structured query for the restaurant reservation domain. However, in this example, the user’s remark does not contain enough information to complete the structured query associated with the domain. In some embodiments, the natural language processor inputs the received context information into some parameters of the structured query.

Is configured to perform one or more of the following: In some embodiments, the various procedures necessary to complete these tasks are provided in taskflow model In some embodiments, the task flow model includes a procedure for obtaining additional information from the user and a task flow for performing actions associated with possible intentions. It may be necessary to start the dialog. When such interaction is required, the task flow processor calls the dialog processing module to engage in a dialog with the user.

Pass to processor 場合によっては、タスクフロープロセッサ336は、1つ以上の曖昧な特性を有する構造化されたクエリを受け取ることがある。例えば、「メッセージを送信する」定義域のための構造化されたクエリは、意図された受信者は「Bob」であることを指示する場合があり、ユーザは、「Bob」という名前の連絡先を複数有する場合がある。タスクフロープロセッサ336は、ダイアログプロセッサ334が、構造化されたクエリのこの特性の曖昧さを除去するように要求することになる。その結果として、ダイアログプロセッサ334は「どのBobですか?」とユーザに尋ね、ユーザが選び得る「Bob」という名前の連絡先のリストを表示してもよい(又は読み上げてもよい)。 In some cases, taskflow processor may receive a structured query having one or more ambiguous characteristics.

May have a plurality. The taskflow processor will request that the dialog processor remove the ambiguity of this property of the structured query. タスクフロープロセッサ336が、実施可能な意図のための構造化されたクエリを完成させると、タスクフロープロセッサ336は、実施可能な意図に関連付けられる最終的なタスクの実行に進む。それに応じて、タスクフロープロセッサ336は、構造化されたクエリ内に包含されている特定のパラメータに応じてタスクフローモデル内のステップ及び命令を実行する。例えば、「レストラン予約」の実施可能な意図のためのタスクフローモデルは、レストランと連絡をとり、特定の時間に特定の同行人数のための予約を実際に希望するためのステップ及び命令を含み得る。例えば、{レストラン予約、レストラン=ABC Cafe、日付=3/12/2012、時間=午後7時、同行人数=5}等の構造化されたクエリを用いて、タスクフロープロセッサ336は、(1)ABC Cafeのサーバ、又はABC Cafe等の複数のレストランのための予約を受け入れるように構成されたレストラン予約システムにログオンするステップ、(2)ウェブサイト上のフォーム内に日付、時間、及び同行人数情報を入力するステップ、(3)フォームを送信するステップ、並びに(4)ユーザのカレンダー内に予約のためのカレンダー項目を記入するステップ、を実行してもよい。 When taskflow processor completes a structured query for an implementable intent, taskflow processor proceeds to execute a final task associated with the implementable intent.

In response, taskflow processor executes steps and instructions in the taskflow model in response to specific parameters included in the structured query. Use the aid of a processor “. For example, the service processor can make calls, set calendar items, invoke map searches, invoke or interact with other user applications installed on user equipment, as well as third party services. It can act on behalf of the task flow processor to invoke or interact with eg, a restaurant reservation portal, social networking website, banking portal, etc.

In some embodiments, the protocols and application programming interfaces APIs required by each service may be specified by the respective service model in service model group The service processor accesses the appropriate service model for the service and generates a request for the service according to the protocol and API required by the service associated with the service model. 例えば、レストランがオンライン予約サービスを可能にしている場合には、レストランは、予約を行うために必要なパラメータ、及び必要なパラメータの値をオンライン予約サービスへ伝達するためのAPIを指定するサービスモデルを提出することができる。タスクフロープロセッサ336によって要求されると、サービスプロセッサ338は、サービスモデル群356内に記憶されているウェブアドレスを用いてオンライン予約サービスとのネットワーク接続を確立し、必要な予約のパラメータ(例えば、時間、日付、同行人数)を、オンライン予約サービスのAPIに従う書式でオンライン予約インターフェースへ送信することができる。 For example, if a restaurant enables an online reservation service, the restaurant may specify a service model that specifies parameters necessary for making a reservation and an API for communicating the values of the necessary parameters to the online reservation service.

Can be submitted. When requested by the taskflow processor , the service processor establishes a network connection with the online reservation service using the web address stored in the service model group and the necessary reservation parameters eg, time , Date, number of accompanying persons can be transmitted to the online reservation interface in a format according to the API of the online reservation service.

いくつかの実施形態では、ユーザの意図を推測して明確にし、ユーザ意図を更に明らかにして絞り込むための情報を入手し、ユーザの意図を達成するべく応答を最終的に生成する(例えば、ユーザに出力を提供するか、又はタスクを完了する)ために、自然言語プロセッサ332、ダイアログプロセッサ334、及びタスクフロープロセッサ336は集合的かつ反復的に用いられる。 In some embodiments, guessing and clarifying the user intent, obtaining information to further clarify and narrow the user intent, and finally generate a response to achieve the user intent eg, user The natural language processor , the dialog processor , and the task flow processor are used collectively and iteratively to provide output or complete tasks.

If the user request asks for an answer to the information, the confirmation response presents the requested information to the user. In some embodiments, the digital assistant also asks the user to indicate whether the user is satisfied with the response created by the digital assistant 図4A〜4Nは、いくつかの実施形態に係る電子機器(例えば、図2に関して説明されているユーザ機器104又は図3に関して説明されている独立型機器300)上に表示される例示的なユーザインターフェースを示す。 4A-4N are exemplary users displayed on an electronic device according to some embodiments eg, user device described with respect to FIG.

Indicates the interface. 図4A〜4Jは、いくつかの実施形態に係る1つ以上の文書内のナビゲート及びブラウジングに関連付けられる例示的なユーザインターフェースを示す。 4A-4J illustrate an exemplary user interface associated with navigating and browsing within one or more documents according to some embodiments. 図4Aは、第1の文書の一部分を包含する例示的なユーザインターフェースを示す。いくつかの実施形態では、第1の文書は、例えば下線を用いて指示される複数のリンク(例えば、「新しい国家」、「内戦」、「激戦地」、及び「その地の一部」)を含む。 FIG.

In some embodiments, the first document may include a plurality of links e. 図4Aはまた、いくつかの実施形態では、第1の文書の音声読み上げを出力するのに先立って、電子機器は、第1の文書上の現在の位置を指示する可聴情報及び/又は第1の文書についての情報を含む可聴情報を出力することも示している。例えば、電子機器は、読み上げられる第1の文書の部分は第1の文書の冒頭であること、又は電子機器は音声読み上げをまさに出力しようとしていることを指示するオーディオ信号(例えば、「ビープ」)又は音声指示を出力してもよい。加えて、又は代わりに、電子機器は、第1の文書の題名、作成者、日付、及び出典等の、第1の文書についての情報を出力してもよい。 FIG.

Alternatively, a voice instruction may be output. In addition, or alternatively, the electronic device may output information about the first document, such as the title, creator, date, and source of the first document. 図4Bは、電子機器が、テキスト「87年前、私たちの先祖は、この大陸に、自由という理念によってうち建てられ、人は皆、平等に造られているという命題に捧げられた」に対応する第1の文書の一部分の音声読み上げを出力することを示す。 Figure 4B shows that the electronic device was dedicated to the text “87 years ago, our ancestors were built on this continent by the philosophy of freedom and all people were built equally.

図4Cは、電子機器が、テキスト「新しい国家」に関連付けられるリンクを特定する可聴情報を出力することを示す。例えば、電子機器は、単語「リンク」の音声信号、及び/又は「ビープ」のようなオーディオ信号を出力する。いくつかの実施形態では、用語「リンク」は、リンクされている文書のロケーションを包含するメタデータを指す。いくつかの実施形態では、用語「リンク」はハイパーテキストアンカを含む。音声信号及びオーディオ信号は、リンクに関連付けられるテキストの音声読み上げを出力する前又は後に出力されてもよい。いくつかの実施形態では、電子機器はまた、リンクされている文書の題名、作成者、日付、及び出典等の、リンクについての情報も出力する。 FIG.

The audio signal and the audio signal may be output before or after outputting a text-to-speech reading associated with the link. In some embodiments, the electronic device also outputs information about the link, such as the title, author, date, and source of the linked document. 図4Dは、電子機器が、リンクに関連付けられるテキストの後に続く第1の文書の一部分の音声読み上げを出力することを示す。 FIG. いくつかの実施形態では、電子機器はユーザから音声コマンドを受け取る。いくつかの実施形態では、電子機器は、電子機器が音声信号、オーディオ信号、リンクについての情報、及び/若しくはリンクに関連付けられるテキストの音声読み上げを出力する間か、一時停止の最中か、又は電子機器が、リンクに関連付けられるテキストの後に続く文書の一部分の音声読み上げを出力する間に、ユーザから音声コマンドを受け取る。いくつかの実施形態では、電子機器は、そのリンクとは別の第2のリンクについての音声信号及び/又はオーディオ信号を出力するのに先立って、ユーザから音声コマンドを受け取る。 In some embodiments, the electronic device receives a voice command from the user.

In some embodiments, the electronic device stores the last spoken portion of the document. 図4Eは、電子機器が、リンクされている文書の一部分を表示し、リンクされている文書の一部分の音声読み上げを出力することを示す。いくつかの実施形態では、リンクされている文書の音声読み上げを出力するのに先立って、電子機器は、文書上の現在の位置を指示する可聴情報及び/又は文書についての情報を含む可聴情報を出力する。例えば、電子機器は、読み上げられる文書の部分は文書の冒頭であること、又は電子機器は音声読み上げをまさに出力しようとしているところであることを指示するオーディオ信号(例えば、「ビープ」)又は音声指示を出力してもよい。加えて、又は代わりに、電子機器は、文書の題名、作成者、日付、及び出典等の、文書についての情報を出力してもよい。更に、電子機器は、読み上げられる文書の部分は見出し、新しい行、新しい文、及び/又は新しい段落であることを指示するオーディオ信号又は音声指示を出力してもよい。 FIG.

It may be output. Additionally or alternatively, the electronic device may output information about the document, such as the document title, author, date, and source. 図4Fは、電子機器が、リンクされている文書の後続の部分の音声読み上げを更に出力することを示す。同様に、電子機器は、リンクされている文書の残りの部分の音声読み上げを出力し続けてもよい。 FIG. Similarly, the electronic device may continue to output speech readings for the remainder of the linked document.

図4Gは、電子機器が、リンクされている文書の最後の文の音声読み上げを出力することを示す。 FIG. いくつかの実施形態では、電子機器が、リンクされている文書の1つ以上の部分の音声読み上げを出力する間に、電子機器はユーザから、第1の文書へ戻るナビゲーションを要求する音声コマンドを受け取る。図4Hは、それに応じて、電子機器は第1の文書の1つ以上の部分を表示し、第1の文書の一部分の音声読み上げを出力することを示す。 In some embodiments, the electronic device issues a voice command requesting navigation back to the first document from the user while the electronic device outputs speech reading of one or more portions of the linked document.

いくつかの実施形態では、電子機器は、第1の文書へナビゲートして戻ることについての音声問い合わせを出力する。いくつかの実施形態では、電子機器は、リンクされている文書の最後の文の音声読み上げを出力した後に、第1の文書へナビゲートして戻ることについての音声問い合わせを出力する。ユーザが、第1の文書へ戻るナビゲーションを要求する音声コマンドを提供すると、電子機器は、以上に説明されたように、第1の文書の一部分の音声読み上げを出力する(すなわち、第1の文書へナビゲートして戻る)。代替として、いくつかの実施形態では、例えば、電子機器が、リンクされている文書の音声読み上げの出力を完了すると、電子機器は、ユーザから音声コマンドを受け取ることなく第1の文書へ自動的にナビゲートして戻る。 In some embodiments, the electronic device outputs a voice query about navigating back to the first document.

In some embodiments, the electronic device outputs a spoken inquiry about navigating back to the first document after outputting a speech reading of the last sentence of the linked document.

When the user provides a voice command requesting navigation back to the first document, the electronic device outputs a spoken reading of a portion of the first document as described above ie, the first document. Navigate back to. Alternatively, in some embodiments, for example, when the electronic device completes the spoken output of the linked document, the electronic device automatically enters the first document without receiving a voice command from the user.

Navigate back. いくつかの実施形態では、電子機器が第1の文書の音声読み上げの出力を再開するとき、電子機器は、第1の文書の、最後に音声で読み上げられた部分に対応する第1の文書の一部分の音声読み上げの出力を開始する。いくつかの実施形態では、電子機器は、リンクに関連付けられるテキストの音声読み上げを出力することによって、再開する。いくつかの実施形態では、電子機器は、リンクに関連付けられるテキストの後に続く第1の文書の一部分の音声読み上げを出力することによって、再開する。いくつかの実施形態では、電子機器は、リンクに関連付けられるテキストを含む文の音声読み上げを出力することによって、再開する。いくつかの実施形態では、電子機器は、リンクに関連付けられるテキストを含む段落の音声読み上げを出力することによって、再開する。 In some embodiments, when the electronic device resumes outputting spoken first speech for the first document, the electronic device may have the first document corresponding to the last spoken portion of the first document.

Start outputting a part of speech. In some embodiments, the electronic device resumes by outputting a text-to-speech reading associated with the link. In some embodiments, the electronic device resumes by outputting a speech reading of a portion of the first document that follows the text associated with the link. In some embodiments, the electronic device resumes by outputting a text-to-speech that includes text associated with the link.

In some embodiments, the electronic device resumes by outputting a text-to-speech reading that includes text associated with the link. 図4Iは、電子機器が第1の文書内の次の段落の一部分の音声読み上げを出力することを示す。いくつかの実施形態では、次の段落の一部分の音声読み上げを出力するのに先立って、電子機器は、文書上の現在の位置を指示する可聴情報を出力する。例えば、電子機器は、読み上げられる文書の部分は新しい行、新しい文、及び/又は新しい段落であることを指示するオーディオ信号又は音声指示を出力してもよい。 FIG. In some embodiments, the electronic device outputs audible information indicating the current position on the document prior to outputting the speech reading of a portion of the next paragraph.

図4Jは、いくつかの実施形態では、文書は、それぞれのスタイルを有する複数の部分を含むことを示す。換言すれば、文書の第1の部分は第1のスタイルを含んでよく、文書の第2の部分は第2のスタイルを含む。例えば、図4Jに示されている文書の第1の段落は第1のスタイルを有し(例えば、段落は非イタリック体のフォントが使われている)、文書の後続の段落は、第1のスタイルとは別の第2のスタイルを有する(例えば、段落はイタリック体のフォントが使われている)。電子機器は、第1の音声特性のセット(例えば、成人女性の音声)を用いた文書の第1の部分の音声読み上げ、及び第2の音声特性のセット(例えば、成人男性の音声)を用いた文書の第2の部分の音声読み上げを出力する。音声特性は、ピッチ、速度、及び音量のうちの1つ以上、並びに/又は例えば、性別(例えば、男性若しくは女性)並びに年齢(例えば、成人若しくは子ども)に基づき分類される話者の特定グループに典型的な特性を含んでもよい。 FIG.

In other words, the first part of the document may include a first style and the second part of the document includes a second style. For example, the first paragraph of the document shown in FIG. The electronic device uses the first set of voice characteristics eg, adult female voice to read the first part of the document, and uses the second set of voice characteristics eg, adult male voice.

Output aloud reading of the second part of the document. It may include typical characteristics. 図4K〜4Nは、いくつかの実施形態に係る1つ以上の文書を特定することに関連付けられる例示的なユーザインターフェースを示す。図4K〜4Nに示されている例示的なユーザインターフェースは電子メールメッセージを含んでいるが、本の章、百科事典の見出し項目など等の、他の形式の文書に類似の方法を用いることができる。 4K-4N illustrate exemplary user interfaces associated with identifying one or more documents according to some embodiments.

The exemplary user interface shown in FIGS. it can. 図4Kは電子メッセージの例示的なユーザインターフェースを示す。電子機器はメッセージの少なくとも一部分の音声読み上げを出力する(例えば、「Davidからあなた、John、Karen、及びPaul宛の電子メール。件名、新機能。メッセージには次のように書かれています、『これはとてもよさそうですよ。チームの皆さんはどう思いますか?』」)。 FIG.

 
 

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