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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113741783A(43)申请公布日2021.12.03(21)申请号202110874455.6(22)申请日2021.07.30(71)申请人北京搜狗科技发展有限公司地址100084北京市海淀区中关村东路1号院9号楼搜狐网络大厦9层01房间(72)发明人余天照崔欣(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人苏培华(51)Int.Cl.G06F3/0488(2013.01)G06F3/0484(2013.01)G06F3/023(2006.01)G06F9/445(2018.01)G06F9/451(2018.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称按键识别方法、装置和用于识别按键的装置(57)摘要本申请实施例公开了按键识别方法、装置和用于识别按键的装置。该方法的实施例包括:获取目标用户输入过程中的实时落点坐标和上文输入字符;基于实时落点坐标、上文输入字符、输入界面中各按键的历史落点坐标分布以及预先训练的语言模型,确定输入界面中目标用户点击的目标按键。该实施方式提高了按键识别的准确性。CN113741783ACN113741783A权利要求书1/2页1.一种按键识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标用户输入过程中的实时落点坐标和上文输入字符;基于所述实时落点坐标、所述上文输入字符、输入界面中各按键的历史落点坐标分布以及预先训练的语言模型,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史落点坐标分布通过如下步骤预先统计得到:获取多个用户的历史输入数据,所述多个用户中包括所述目标用户,所述历史输入数据中包括输入界面各按键的历史落点坐标;对所述历史落点坐标进行统计,得到所述各按键的历史落点坐标分布。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史落点坐标分布通过如下步骤预先统计得到:获取所述目标用户的历史输入数据,所述历史输入数据包括输入界面中各按键的历史落点坐标;对所述历史落点坐标进行统计,得到所述各按键的历史落点坐标分布。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述实时落点坐标、所述上文输入字符、输入界面中各按键的历史落点坐标分布以及预先训练的语言模型,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键,包括:将所述上文输入字符输入至预先训练的语言模型,得到所述目标用户对所述输入界面中各按键的第一点击概率;基于所得到的第一点击概率,对所述各按键的历史落点坐标分布的参数进行调整,以更新所述各按键的历史落点坐标分布;基于所述实时落点坐标和更新后的各按键的历史落点坐标分布,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述实时落点坐标和更新后的各按键的历史落点坐标分布,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键,包括:获取更新后的各按键的历史落点坐标分布的概率密度函数;将所述实时落点坐标输入至各概率密度函数,得到所述各按键的第二点击概率;将所述输入界面中第二点击概率最大的按键,确定所述目标用户点击的目标按键。6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,每个按键的历史落点坐标分布为高斯分布;每个按键的历史落点坐标分布包括历史落点横坐标分布和历史落点纵坐标分布;所调整的参数包括以下至少一项:历史落点横坐标分布的标准差、历史落点纵坐标分布的标准差。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述实时落点坐标、所述上文输入字符、输入界面中各按键的历史落点坐标分布以及预先训练的语言模型,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键,包括:基于所述实时落点坐标和输入界面中各按键的历史落点坐标分布,确定所述目标用户对所述各按键的第一点击概率;将所述上文输入字符输入至预先训练的语言模型,得到所述目标用户对所述各按键的第二点击概率;2CN113741783A权利要求书2/2页基于所述第一点击概率和所述第二点击概率,确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键。8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述实时落点坐标和输入界面中各按键的历史落点坐标分布,确定所述目标用户对所述各按键的第一点击概率,包括:获取输入界面中各按键的历史落点坐标分布的概率密度函数;将所述实时落点坐标输入至各概率密度函数,得到所述目标用户对所述各按键的第一点击概率。9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在确定所述输入界面中所述目标用户点击的目标按键之后,所述方法还包括:基于所述实时落点坐标,更新所述目标按键的历史落点坐标分布。10.一种按键识别装置,其特征在于,所述装置包括:获取单元,被配置成获取目标用户输入过程中的实时落点坐标和上文输