非显而易见杯

专利无效挑战赛

目标专利:818根据书写文本进行基于可缩放神经网络的语言识别

专利公开号:CN1688999B

专利权人:诺基亚技术有限公司

无效请求书提交日期:2026年


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非显而易见性评估仅供参考,不构成法律建议。



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序号 权利要求内容

1

一种基于自动语言识别系统在多种语言中识别输入字母字符串的语言的方法,;其中所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,;所述方法的特征在于:将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,;其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 获得表示所述映射字母字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率的值; 获得表示所述输入字母字符串中的字母字符在所述各字母字符集中的匹配情况的第二概率的值;以及基于表示所述第一概率和第二概率的值确定所述输入字母字符串的语言。

2

如权利要求1所示的方法,其特征在于: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。

3

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括空符号。

4

如权利要求3所述的方法,其特征在于:所述映射字母字符串中的字母字符的数量等于所述输入字母字符串中的字母字符的数量。

5

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括与所述标准字母字符不同的至少一个符号,以便至少一个各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到一个组合,所述组合包括所述标准字母字符之一和所述至少一个符号。

6

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括与所述标准字母字符不同的多个符号,以便至少一个各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到一个组合,所述组合包括所述标准字母字符和所述多个符号中所述至少一个符号。

7

如权利要求6所述的方法,其特征在于:所述符号数量根据所述自动语言识别系统的期望性能来调整。

8

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述自动语言识别系统是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;以及所述隐藏单元的数量根据所述自动语言识别系统的期望性能来调整。

9

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述自动语言识别系统是基于神经网络的系统,以及所述第一概率是由所述基于神经网络的系统来计算的。

10

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述第二概率的值是从表示一个概率的比例系数获得的,所述概率是指定了所述输入字母字符串属于所述多种语言中给定的一种语言的概率。

11

如权利要求10所述的方法,其特征在于:所述输入字母字符串的语言是根据所述多种语言中所述第一概率的值和所述第二概率的值的乘积的最大值来确定的。

12

一种基于自动语言识别系统在多种语言中识别输入字母字符串的语言的方法,所述多种语言分类成多种语言组;其中每个组具有各自的字母字符集;所述方法的特征在于:将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一,获得表示所述映射字母字符串属于所述多种语言中各种语言的概率的第一概率的值; 获得表示所述输入字母字符串中的字母字符在所述各字母字符集中的匹配情况的第二概率的值;以及基于表示所述第一概率和第二概率的值确定所述输入字母字符串的语言。

13

如权利要求12所述的方法,其特征在于还在于: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。

14

一种用于在多种语言中识别输入字母字符串的语言的语言识别系统,所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,所述系统的特征在于:映射模块,用于将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,以提供表示该映射字符串的信号,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 第一语言鉴别模块,用于响应所述信号,基于所述参考字母字符集确定所述映射字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率,以提供表示该第一概率的信息; 第二语言鉴别模块,用于基于所述各字母字符集确定所述输入字母字符串属于所述多种语言中各种语言的第二概率,以提供表示该第二概率的信息;以及判决模块,用于响应指示所述第一概率和第二概率的信息,基于指示所述第一概率和第二概率的信息,确定所述输入字母字符串属于所述多种语言之一的联合概率。

15

如权利要求14所述的系统,其特征在于:它还包括: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。

16

如权利要求14所述的语言识别系统,其特征在于: 所述第一语言鉴别模块是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;所述语言识别系统包括存储单元,用于存储所述参考字母字符集,其中所述参考字母字符集部分地是基于所述多个隐藏单元的多种形式;以及所述隐藏单元的数量根据所述存储单元的大小来按比例调整。

17

如权利要求14所示的语言识别系统,其特征在于: 所述第一语言鉴别模块是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;以及增加所述隐藏单元的数量,以提高所述语言识别系统的性能。

18

一种在多种语言中识别输入字母字符串的语言的电子设备,包括:用于提供表示输入字母字符集的信号的模块; 语言识别系统,用于响应所述信号,在多种语言中识别所述输入字母字符串的语言,所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,所述系统的特征在于它包括:映射模块,用于将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,以提供表示所述映射字符串的另一个信号,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,并且所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 第一语言鉴别模块,用于响应所述另一个信号,基于所述参考字母字符集确定所述映射字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率,以提供表示该第一概率的信息; 第二语言鉴别模块,用于响应所述第一信号,基于所述各字母字符集确定所述输入字符串属于所述多种语言中各种语言的第二概率,以提供表示该第二概率的信息; 判决模块,用于响应表示所述第一概率和第二概率的信息,基于表示所述第一概率和第二概率的信息,确定所述字符串属于所述多种语言之一的联合概率。

19

如权利要求18所述的设备,其特征在于:所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。

20

如权利要求18所述的电子设备,其特征在于包括手持设备。

21

如权利要求18所述的电子设备,其特征在于包括移动电话。


对比文件列表

编号 名称

权利要求1

一种基于自动语言识别系统在多种语言中识别输入字母字符串的语言的方法,;其中所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,;所述方法的特征在于:将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,;其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 获得表示所述映射字母字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率的值; 获得表示所述输入字母字符串中的字母字符在所述各字母字符集中的匹配情况的第二概率的值;以及基于表示所述第一概率和第二概率的值确定所述输入字母字符串的语言。


权利要求2

如权利要求1所示的方法,其特征在于: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。


权利要求3

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括空符号。


权利要求4

如权利要求3所述的方法,其特征在于:所述映射字母字符串中的字母字符的数量等于所述输入字母字符串中的字母字符的数量。


权利要求5

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括与所述标准字母字符不同的至少一个符号,以便至少一个各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到一个组合,所述组合包括所述标准字母字符之一和所述至少一个符号。


权利要求6

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述参考字母字符集还包括与所述标准字母字符不同的多个符号,以便至少一个各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到一个组合,所述组合包括所述标准字母字符和所述多个符号中所述至少一个符号。


权利要求7

如权利要求6所述的方法,其特征在于:所述符号数量根据所述自动语言识别系统的期望性能来调整。


权利要求8

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述自动语言识别系统是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;以及所述隐藏单元的数量根据所述自动语言识别系统的期望性能来调整。


权利要求9

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述自动语言识别系统是基于神经网络的系统,以及所述第一概率是由所述基于神经网络的系统来计算的。


权利要求10

如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述第二概率的值是从表示一个概率的比例系数获得的,所述概率是指定了所述输入字母字符串属于所述多种语言中给定的一种语言的概率。


权利要求11

如权利要求10所述的方法,其特征在于:所述输入字母字符串的语言是根据所述多种语言中所述第一概率的值和所述第二概率的值的乘积的最大值来确定的。


权利要求12

一种基于自动语言识别系统在多种语言中识别输入字母字符串的语言的方法,所述多种语言分类成多种语言组;其中每个组具有各自的字母字符集;所述方法的特征在于:将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一,获得表示所述映射字母字符串属于所述多种语言中各种语言的概率的第一概率的值; 获得表示所述输入字母字符串中的字母字符在所述各字母字符集中的匹配情况的第二概率的值;以及基于表示所述第一概率和第二概率的值确定所述输入字母字符串的语言。


权利要求13

如权利要求12所述的方法,其特征在于还在于: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。


权利要求14

一种用于在多种语言中识别输入字母字符串的语言的语言识别系统,所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,所述系统的特征在于:映射模块,用于将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,以提供表示该映射字符串的信号,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,使得所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 第一语言鉴别模块,用于响应所述信号,基于所述参考字母字符集确定所述映射字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率,以提供表示该第一概率的信息; 第二语言鉴别模块,用于基于所述各字母字符集确定所述输入字母字符串属于所述多种语言中各种语言的第二概率,以提供表示该第二概率的信息;以及判决模块,用于响应指示所述第一概率和第二概率的信息,基于指示所述第一概率和第二概率的信息,确定所述输入字母字符串属于所述多种语言之一的联合概率。


权利要求15

如权利要求14所述的系统,其特征在于:它还包括: 所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。


权利要求16

如权利要求14所述的语言识别系统,其特征在于: 所述第一语言鉴别模块是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;所述语言识别系统包括存储单元,用于存储所述参考字母字符集,其中所述参考字母字符集部分地是基于所述多个隐藏单元的多种形式;以及所述隐藏单元的数量根据所述存储单元的大小来按比例调整。


权利要求17

如权利要求14所示的语言识别系统,其特征在于: 所述第一语言鉴别模块是包括多个隐藏单元的基于神经网络的系统;以及增加所述隐藏单元的数量,以提高所述语言识别系统的性能。


权利要求18

一种在多种语言中识别输入字母字符串的语言的电子设备,包括:用于提供表示输入字母字符集的信号的模块; 语言识别系统,用于响应所述信号,在多种语言中识别所述输入字母字符串的语言,所述多种语言中的每种语言具有各自的字母字符集,所述系统的特征在于它包括:映射模块,用于将所述输入字母字符串映射到从参考字母字符集中选择的映射字母字符串,以提供表示所述映射字符串的另一个信号,其中所述参考字母字符集包括最小的标准字母字符集,并且所述多种语言中每种语言各自的字母字符集中的每个字母字符唯一地映射到所述标准字母字符之一; 第一语言鉴别模块,用于响应所述另一个信号,基于所述参考字母字符集确定所述映射字符串属于所述多种语言中各种语言的第一概率,以提供表示该第一概率的信息; 第二语言鉴别模块,用于响应所述第一信号,基于所述各字母字符集确定所述输入字符串属于所述多种语言中各种语言的第二概率,以提供表示该第二概率的信息; 判决模块,用于响应表示所述第一概率和第二概率的信息,基于表示所述第一概率和第二概率的信息,确定所述字符串属于所述多种语言之一的联合概率。


权利要求19

如权利要求18所述的设备,其特征在于:所述参考字母字符集中的字母字符的数量少于所述所有各字母字符集的并集。


权利要求20

如权利要求18所述的电子设备,其特征在于包括手持设备。


权利要求21

如权利要求18所述的电子设备,其特征在于包括移动电话。


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