電子通信已經(jīng)成為社交互動和商業(yè)互動的重要形式。這樣的電子通信包括(僅舉幾例)：電子郵件、日歷、SMS文本消息、語音郵件、圖像、視頻以及其它數(shù)字通信和內容，等等。電子通信是在多個計算設備中任一個上自動生成的或是由用戶手動生成的。

技術實現(xiàn)要素：

本公開描述了用于對在電子通信中檢測到的請求和承諾(例如，用戶之間或用戶當中的消息)進行管理的技術和架構。例如，在兩人之間的電子郵件交流可以包括來自第一人的文本，其中第一人向第二人發(fā)送執(zhí)行任務的請求，且第二人做出執(zhí)行該任務的承諾。計算系統(tǒng)可以至少部分地基于檢測請求和/或承諾來確定多個面向任務的動作。計算系統(tǒng)可以通過生成電子信號來自動執(zhí)行這樣的動作(僅舉幾例)：修改電子日歷，顯示可能的用戶動作的建議，以及向用戶提供提醒。

提供該“發(fā)明內容”用于引入簡化形式的選擇概念，且將在下文“具體實施方式”中進一步進行描述。該“發(fā)明內容”并不意圖識別所要求保護主題的關鍵或必需特征，也不打算被用于輔助來對所要求保護的主題的范圍進行確定。術語“技術”可以指代例如(一個或多個)系統(tǒng)、(一個或多個)方法、計算機可讀指令、(一個或多個)模塊、算法、硬件邏輯(例如，現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA))、專用集成電路(ASIC)、專用標準產(chǎn)品(ASSP)、片上系統(tǒng)(SOC)、復雜可編程邏輯設備(CPLD)和/或上述上下文以及在本文檔通篇中所允許的(一項或多項)其它技術。

附圖說明

具體實施方式是結合附圖描述的。在圖中，附圖標記最左邊的(一個或多個)數(shù)位標識該附圖標記首次出現(xiàn)的圖。在不同圖中的相同附圖標記表示類似或相同的項。

圖1是描繪在其中可以實現(xiàn)本文描述的技術的示例性環(huán)境的框圖。

圖2是示出服從示例性任務識別過程的電子通信的框圖。

圖3是可以與示例性任務操作模塊通信的多個信息源的框圖。

圖4是示出包括示例性文本線程以及對于請求和承諾的任務識別過程的電子通信的框圖。

圖5是在消息、承諾和請求當中的示例關系的表格。

圖6是示例性任務管理過程的流程圖。

圖7是示例性機器學習系統(tǒng)的框圖。

圖8是示例性機器學習模型的框圖。

圖9是示出用于對承諾和請求的提取的示例性過程的框圖。

圖10是示例性任務管理過程的流程圖。

具體實施方式

各個例子描述了用于對與在電子通信(例如，在用戶之間或當中的消息)中檢測到或識別出的請求和承諾相關聯(lián)的任務進行管理的系統(tǒng)的技術和架構，以及其它。在其它例子當中，電子通信可以包括文本消息、社交媒體中的評論、以及在坐席呼叫期間收聽的語音郵件或語音流。在兩人之間的電子郵件交流可以包括來自第一人的文本，所述第一人向第二人發(fā)送執(zhí)行任務的請求，并且第二人就執(zhí)行所述任務做出承諾(例如，同意)。電子郵件交流可以傳達足夠的信息以便系統(tǒng)自動確定存在執(zhí)行任務的請求和/或執(zhí)行任務的承諾。計算系統(tǒng)可以至少部分地基于檢測到或識別出的請求和/或承諾，來執(zhí)行多個自動動作。這樣的動作可以包括(僅舉幾例)：修改電子日歷或待辦列表，提供可能的用戶動作的建議，以及向用戶提供提醒等。系統(tǒng)可以查詢可與電子郵件交流的一個或多個部分相關的多種信息源。例如，系統(tǒng)可以檢查由電子郵件交流的作者中的一方或雙方或由其他人所交流的其它消息。系統(tǒng)還可以檢查電子郵件和其它消息的較大語料庫。在其它消息以外，系統(tǒng)可以查詢電子郵件交流的作者中的一方或雙方的日歷或數(shù)據(jù)庫以獲得另外的信息。

通常，可以將請求和作為結果的承諾視為與對用于完成任務的非正式合同的提出和接受相關聯(lián)的討論的概念(而不是合同的正式概念，例如那些以合法設定來書寫并且簽名的合同)。如果承諾不是正式化的(例如，通過完整地且明確地描述且以文本或其它形式(“文件記載”)所“正式化”)，則這樣的非正式承諾可能尤其受益于支持或管理(例如由計算系統(tǒng)自動提供的)。管理可以包括(僅舉幾例)任務提醒、安排和資源分配等。在一些實現(xiàn)方式中，任務識別和支持可以包括自動跟蹤和管理正在進行中的承諾。

在一些例子中，非正式合同是兩方或更多方之間的相互協(xié)定，在該協(xié)定下，各方(暗含地或明確地)同意應該(例如，期望地)執(zhí)行一些動作。非正式合同可能涉及采取動作的請求以及對應的執(zhí)行所請求的動作的來自他人的承諾。采取動作的承諾還可以在沒有請求的情況下做出。雖然請求(尚且)不需要有協(xié)定(例如，用于承諾)，但請求就是尋求這樣的協(xié)定的嘗試。例如，來自電子郵件線程的作者的請求或“詢問”可能沒有得到電子郵件線程的另一作者的響應承諾，直到多個另外的電子郵件交流發(fā)生為止。

合同通常是以(書面或口頭)通信進行的。非正式合同可以具有或不具有法律內涵。然而，未能響應請求或未能滿足商定的承諾可能對于建立和維護信用等級產(chǎn)生社會影響，并且還可能對成功協(xié)調和合作產(chǎn)生后果。對非正式合同的支持往往可能關注于僅對于一方的自動化與輔助或對一方的主要支持，與之相對地，對稱性則常常在合法合同設置中可見到。

在各個例子中，非正式合同(或其存在)可以至少部分地基于請求和/或承諾來確定。對于特定例子，計算系統(tǒng)可以從消息中自動提取關于任務的信息(例如，請求和/或承諾)。計算系統(tǒng)可以使用這樣的提取出的信息來確定非正式合同是否存在或根據(jù)消息提出非正式合同。這樣的確定可以至少部分地基于確定在與該消息相關聯(lián)的各方之間存在相互協(xié)定。在一些實現(xiàn)方式中，計算系統(tǒng)可以在執(zhí)行這樣的確定的同時，分析一個或多個消息。如果存在非正式合同，則計算系統(tǒng)還可以確定該非正式合同的屬性。在一些例子中，非正式合同包括：(一個或多個)任務，對執(zhí)行(一個或多個)任務的一人或多人(或機器)的識別，以及足以執(zhí)行任務的足夠細節(jié)(例如，時間、地點、主題等)。特別地，在一些先前時間點，在某種類型的電子通信中，一人或多人(或機器)已經(jīng)做出執(zhí)行任務的承諾。

在一些例子中，相互協(xié)定可能涉及附條件承諾。特別地，對請求的“也許”響應可能不滿足相互協(xié)定的條件。在另一方面，附條件承諾可以是一種相互協(xié)定。例如，以下交流可以被認為包括附條件協(xié)定，因此可以被認為是相互協(xié)定：第一人(請求)“你可以在回家路上順便去趟雜貨店嗎？”，第二人(附條件承諾)“如果你在下午4點前發(fā)給我簡短購物單，我可以去”。在這樣的情況下，如果第一人在下午4點前向第二人發(fā)送了購物單從而完成條件，則附條件承諾可以導致承諾(以及相互協(xié)定)。附條件承諾通常相對頻繁地發(fā)生，而對具有或不具有滿足條件的“最終”消息的附條件承諾進行自動跟蹤的計算系統(tǒng)可以是有利的。

如本文所述，“任務內容”指的是非正式合同或者在通信(例如消息)含義中傳達的一個或多個請求和/或一個或多個承諾。除非通過特定語句的上下文另有明確表示或暗示，否則“識別”或“檢測”在消息或通信中的任務內容指的是識別任務內容的存在并確定所述任務內容的至少部分含義。例如，“識別電子郵件中的請求”表示：識別在電子郵件中的請求的存在，并確定該請求的含義。請求的“含義”可以包括關于該請求的發(fā)送者和接收者(例如，誰進行的請求，以及向誰請求)、時間方面(例如，何時生成的請求，在何時/何日之前執(zhí)行請求的動作)、請求的主題為何(例如，要執(zhí)行什么動作來滿足請求)、發(fā)送方和接收方之間的關系(例如，發(fā)送方是接收方的老板嗎)等的信息。承諾的含義可以包括關于承諾的發(fā)送方和接收方(例如，誰進行的承諾，以及向誰進行承諾)、時間方面(例如，何時生成的承諾，在何時/何日之前執(zhí)行承諾的動作)、承諾的主題為何(例如，要執(zhí)行什么動作來滿足承諾)等的信息。請求可以生成承諾，但是承諾可以在沒有對應請求的情況下進行。此外，承諾可以生成請求。例如，承諾“我將校正四月報告”可能引起例如“太好了—你能也修正五月的報告嗎？”的請求。

一旦被計算系統(tǒng)識別出，則通信的非正式合同或任務內容(例如，對承諾或請求的提議或批準)可被進一步處理或分析以對承諾或請求的語義進行識別或推斷，包括：識別請求或承諾的主要所有者(例如，如果不是通信中的各方)；任務內容的本質及其屬性(例如，其描述或總結)；指定的或推斷的相關日期(例如，完成承諾的最后期限)；相關響應，例如初始回復或后續(xù)消息及其預期定時(例如，按照對禮節(jié)的預期，或者圍繞為完成任務而在人們之間或按照組織進行的高效通信)；以及將用于滿足請求的信息資源。這樣的信息資源例如可以提供關于時間、人物、地點等的信息。識別出的任務內容和關于任務內容的推斷可以用于推動自動服務(例如，計算機生成的)，例如，提醒、對待辦列表進行(例如)修正(以及顯示)、約會、會議請求以及其它時間管理活動。在一些例子中，應用這些自動服務可以在編寫消息(例如，鍵入電子郵件或文本)、閱讀消息期間，或者在其它時間，例如在服務器或客戶端設備上離線處理電子郵件期間。關于請求或承諾的初始提取和推斷還可以調用與一個或多個參與者一起工作的服務，來對關于請求或承諾的當前理解或推斷以及請求或承諾的狀態(tài)進行確認或細化，這是至少部分地基于對從通信中檢測或推斷出的關于一個或多個屬性的缺失信息或不確定性的識別。承諾或請求的其它屬性可以包括：估計的在承諾中所涉及的持續(xù)時間，應該采取的動作(例如，預定時間、設置提醒、安排會議等)，以及可以從C&R的文本和相關聯(lián)元數(shù)據(jù)推斷出的與承諾和/或請求相關聯(lián)的更廣泛項目。

在一些例子中，可以在多種形式的通信中檢測任務內容，包括數(shù)字內容捕捉人際通信(例如，電子郵件、SMS文本、即時消息收發(fā)、社交媒體中的發(fā)帖等)以及所編寫的內容(例如，電子郵件、例如Redmond,Washington的Microsoft Corporation的的筆記和組織工具、文字處理文檔等)。

用于識別來自各種形式的電子通信的任務內容的一些示例性技術可以涉及電子通信內容的語言分析，其可被人工注解者注解為包含承諾或請求。人工注解可以用于生成訓練數(shù)據(jù)的語料庫的過程中，所述語料庫用于構建并測試對承諾或請求以及關于承諾或請求的各種屬性進行的自動提取。

技術還可以涉及用于人工生成的標簽的代理服務器(例如，基于電子郵件銜接數(shù)據(jù)，諸如電子郵件響應速率或響應時間，或者相對復雜的提取方法)。對于用在提取系統(tǒng)中的開發(fā)方法，或對于對請求或承諾及其屬性進行識別和/或推斷的方法的實時使用，分析可以包括在沿著復雜度頻譜(spectrum of sophistication)的不同點處的自然語言處理(NLP)分析。例如，具有相對低級別復雜度的分析可以涉及基于斷字(word breaking)和詞干引申(stemming)來識別關鍵詞。具有相對中級別復雜度的分析可以涉及考慮對詞語集合(詞袋)的較大的分析。具有相對高級別復雜度的分析可以涉及將通信中的句子進行復雜解析成為解析樹和邏輯形式。用于識別任務內容的技術可以涉及將消息的成分和消息的句子特征化(例如，識別其屬性或特征)。例如，將通信特征化的過程可以識別能夠被分類的文本片段的特征。這樣的技術可以在訓練和測試范例中采用這樣的特征，從而構建統(tǒng)計模型來將消息的成分分類。例如，這樣的成分當包含請求和/或承諾時可以包括句子或整體消息。

在一些例子中，用于任務內容檢測的技術可以涉及分析的層級，包括使用以句子為中心的方法，對消息中的多個句子的考慮，以及對相對長的通信線程的全局分析。在一些例子中，這樣的相對長的通信線程可以包括一個時間段上的消息的集合，以及線程和較長期(例如，跨越幾天、幾周、幾個月或幾年)通信的集合?？梢钥紤]與特定通信相關聯(lián)的多個內容源。這樣的源可以包括與特定通信相關聯(lián)的人的歷史和/或人當中的關系，在一段時間內人的地點，人的日歷信息，以及與人相關聯(lián)的組織的多個方面以及組織結構的細節(jié)。

在一些例子中，技術可以直接將從內容成分識別出的請求或承諾看作代表著請求或承諾，或者可以進一步總結。技術可以從句子或更大的消息中確定其它信息，包括相關日期(例如，請求或承諾到期的最后期限)、地點、緊急性、時間要求、任務主題以及人。除了消息的文本之外，技術可以考慮用于檢測和總結的其它信息，例如圖像和其它圖形內容、消息的結構、主題頁眉、以及關于消息發(fā)送方和接收方的信息。技術還可以考慮消息自身的特征(例如，接收方數(shù)量、回復數(shù)量、總體長度，等等)和上下文(例如，星期幾)。在一些例子中，技術還可以至少部分地基于通信的(一個或多個)發(fā)送方或接收方以及通信的歷史和/或組織的結構，來細化或優(yōu)先化對候選消息/內容或對作為結果的任務內容確定的初始分析。

在一些例子中，計算系統(tǒng)可以利用運行在句子或消息的注釋語料庫的訓練集合上的機器學習過程來構建預測模型，用于對請求和承諾以及相關信息進行識別或管理。這樣的注釋可以從任務(例如，承諾/請求)處理系統(tǒng)的保護(fielding)和相對于任務而觀察到的用戶行為得出。例如，觀察到的用戶行為可以包括用戶針對特定任務安排會議，以及與之相對的，用戶針對相同的特定任務建立提醒。這樣的觀察到的用戶行為可以用作管理任務的訓練數(shù)據(jù)。在其它例子中，計算系統(tǒng)可以使用相對簡單的基于規(guī)則的方法來執(zhí)行任務內容確定和總結。

在一些例子中，計算系統(tǒng)可以明確注明在消息自身中的在消息中檢測到的任務內容。在各個例子中，計算系統(tǒng)可以在多個電子服務和體驗中標記包含請求和承諾的消息，所述電子服務和體驗可以包括產(chǎn)品或服務，如Microsoft Corporation的Outlook Web(OWA)、和以及來自其它公司的其它這樣的服務和體驗。在各個例子中，計算系統(tǒng)可以檢測或識別來自音頻饋送的請求和承諾，例如來自語音郵件消息、SMS圖像、即時消息收發(fā)流、以及對個人數(shù)字助理的口頭請求，僅舉幾例。

在一些例子中，計算系統(tǒng)可以通過用戶暗示的或明確的反饋來學習以改善用于檢測和管理任務內容的預測模型和總結，如下所述。

結合圖1-10進一步描述各種例子。

以下描述的環(huán)境僅構成一個例子，并非旨在將權利要求限制于任意一個特定的操作環(huán)境?？梢栽诓槐畴x所要求保護主題的精神和范圍的前提下使用其它環(huán)境。

圖1示出了示例性環(huán)境100，在其中如本文描述的涉及對任務內容進行確定或識別(例如，任務內容確定)的示例性過程可以運行。在一些例子中，環(huán)境100的各個設備和/或部件包括多個計算設備102。通過示例而非限制，計算設備102可包括設備102a-102e。雖然示出為多種設備類型，但是計算設備102可以是其它設備類型并且不局限于圖示的設備類型。計算設備102可以包括任意類型的設備，其具有一個或多個處理器104，處理器104可操作地連接到輸入/輸出接口106和計算機可讀介質108，例如經(jīng)由總線110。計算設備102可以包括個人計算機，例如，臺式計算機102a、膝上型計算機102b、平板計算機102c、電信設備102d、個人數(shù)字助理(PDA)102e、電子書閱讀器、可穿戴計算機(例如，智能手表、個人健康跟蹤配件、增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實設備等)、汽車用計算機、游戲設備等。計算設備102還可以包括例如：服務器計算機、瘦客戶端、終端和/或工作站。在一些例子中，計算設備102可以包括用于集成到計算設備、家電或其它類型設備中的部件。

在一些例子中，描述為由計算設備102執(zhí)行的一些或所有功能可以通過一個或多個遠程對等計算設備、一個或多個遠程服務器或者分布式計算資源(例如經(jīng)由云計算)來實現(xiàn)。在一些例子中，計算設備102可以包括輸入端口用于接收電子通信。計算設備102還可以包括一個或多個處理器104，用于訪問與特定電子通信相關或相關聯(lián)的各種信息源。這樣的信息源可以包括電子日歷和歷史數(shù)據(jù)庫或者關于包含于電子通信中的消息作者的個人信息，僅舉幾例。在一些例子中，作者不得不在多個處理器104的任一個能夠(例如，通過執(zhí)行代碼)訪問作者的個人信息之前“選擇加入(opt-in)”或采取其它確認動作。在一些例子中，一個或多個處理器104可以被配置為對包含于電子通信中的任務內容進行檢測和管理。一個或多個處理器104可以是硬件處理器或軟件處理器。如本文所使用的，處理單元指定硬件處理器。

在一些例子中，如所示，關于設備102d，計算機可讀介質108可以存儲(一個或多個)處理器104可執(zhí)行的指令，所述處理器包括操作系統(tǒng)(OS)112、機器學習模塊114、任務操作模塊116以及由(一個或多個)處理器104可加載和執(zhí)行的程序或應用118。一個或多個處理器104可以包括一個或多個中央處理單元(CPU)、圖形處理單元(GPU)、視頻緩沖處理器等。在一些例子中，機器學習模塊114包括存儲于計算機可讀介質108中的可執(zhí)行代碼，并由(一個或多個)處理器104執(zhí)行以經(jīng)由輸入/輸出106通過計算設備102本地或遠程收集信息。所述信息可以與一個或多個應用118相關聯(lián)。機器學習模塊114可以選擇性應用存儲于計算機可讀介質108中(或者，更具體地，存儲于機器學習模塊114中)的多個機器學習決策模型中的任一個，以應用到輸入數(shù)據(jù)。

在一些例子中，任務操作模塊116包括存儲于計算機可讀介質108中的可執(zhí)行代碼，并可由(一個或多個)處理器104執(zhí)行以經(jīng)由輸入/輸出106通過計算設備102本地或遠程收集信息。所述信息可以與一個或多個應用118相關聯(lián)。任務操作模塊116可以選擇性地應用(例如，經(jīng)由機器學習模塊114)存儲于計算機可讀介質108中的多個統(tǒng)計模型或預測模型中的任一個，以應用到輸入數(shù)據(jù)來對任務內容進行識別或管理。然而，在一些例子中，管理任務內容不需要使用“模型”。例如，可以替代地(或另外地)將簡單的啟發(fā)式的或基于規(guī)則的系統(tǒng)應用于管理任務內容。

雖然將某些模塊描述為執(zhí)行各種操作，但是這些模塊僅是示例，并且可以由更多或更少的模塊來執(zhí)行相同或相似的功能。此外，由所描述的模塊執(zhí)行的功能不必由單個設備在本地執(zhí)行。而是，可以通過遠程設備(例如，對等設備、服務器、云等)來執(zhí)行一些操作。

替代地或另外地，本文所描述的一些或所有功能可以至少部分地通過一個或多個硬件邏輯部件執(zhí)行?？梢允褂玫恼f明類型的硬件邏輯部件包括，例如但不限于：現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、專用集成電路(ASIC)、程序特定標準產(chǎn)品(ASSP)、片上系統(tǒng)(SOC)、復雜可編程邏輯設備(CPLD)等。

在一些例子中，計算設備102可以與能夠捕捉圖像和/或視頻的攝像機和/或能夠捕捉音頻的麥克風相關聯(lián)。例如，輸入/輸出模塊106可以將這樣的攝像機和/或麥克風并入。例如，對象或文本的圖像可以被轉換為對應于圖像的內容和/或含義的文本，并被針對任務內容對所述圖像進行分析。語音音頻可以轉換為文本，并被針對任務內容進行分析。

計算機可讀介質108包括計算機存儲介質和/或通信介質。計算機存儲介質包括用存儲信息(例如，計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結構、程序模塊或其它數(shù)據(jù))的方法和技術實現(xiàn)的易失性和非易失性、可移除和不可移除介質。計算機存儲介質包括但不限于：相變存儲器(PRAM)、靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、其它類型的隨機存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)、閃速存儲器或其它存儲器技術，壓縮盤只讀存儲器(CD-ROM)、數(shù)字通用盤(DVD)或其它光存儲設備、磁帶盒、磁帶、磁盤存儲設備或其它磁存儲設備、或者可以用于存儲由計算設備訪問的信息的任意其它非傳輸介質。

相比之下，通信介質具體實現(xiàn)計算機可讀指令、數(shù)據(jù)結構、程序模塊或在調制數(shù)據(jù)信號中的其它數(shù)據(jù)，例如載波，或其它傳輸介質。如本文所定義的，計算機存儲介質不包括通信介質。在各個例子中，計算機可讀介質108是存儲計算機可執(zhí)行指令的計算機存儲介質的例子。當被(一個或多個)處理器104執(zhí)行時，計算機可執(zhí)行指令以配置(一個或多個)處理器用于分析單個電子消息的內容，其中所述電子消息是(i)在電子通信當中接收到的；(ii)由用戶經(jīng)由用戶接口輸入的；或者(iii)從存儲器中檢索的；并至少部分地基于對內容進行分析，識別來自電子消息的對應于請求或承諾的文本。

在各種例子中，輸入/輸出(I/O)接口106的輸入設備或連接到I/O接口106的輸入設備可以是直接觸摸輸入設備(例如，觸摸屏)、間接觸摸設備(例如，觸摸板)、間接輸入設備(例如，鼠標、鍵盤、攝像機或攝像機陣列等)，或者其它類型的非觸覺設備，例如音頻輸入設備。

(一個或多個)計算設備102還可以包括一個或多個輸入/輸出(I/O)接口106，其可以包括一個或多個通信接口，以支持在計算設備102與涉及對任務內容進行提取的其它聯(lián)網(wǎng)計算設備或其它計算設備之間的通過網(wǎng)絡111的有線或無線通信。這樣的通信接口可以包括一個或多個收發(fā)器設備，例如，網(wǎng)絡接口控制器(NIC)(如，以太網(wǎng)NIC)或其它類型收發(fā)器設備，來通過網(wǎng)絡發(fā)送和接收通信。處理器104(例如，處理單元)可以通過各個通信接口交流數(shù)據(jù)。在一些例子中，通信接口可以是PCIe收發(fā)器，并且網(wǎng)絡111可以是PCIe總線。在一些例子中，通信接口可以包括但不限于用于蜂窩(3G、4G或其它)、WIFI、超寬帶(UWB)、藍牙或衛(wèi)星傳輸?shù)氖瞻l(fā)器。通信接口可以包括有線I/O接口，例如以太網(wǎng)接口、串行接口、通用串行總線(USB)接口、INFINIBAND接口或其它有線接口。為簡單起見，這些和其它部件從圖示的計算設備102中省略。輸入/輸出(I/O)接口106可以允許設備102與其它設備通信，例如用戶輸入外圍設備(例如，鍵盤、鼠標、筆、游戲控制器、語音輸入設備、觸摸輸入設備、手勢輸入設備等)和/或輸出外圍設備(例如，顯示器、打印機、音頻揚聲器、觸覺輸出等)。

圖2是示出服從示例性任務內容識別過程204的電子通信202的框圖。例如，過程204可以涉及用于在傳入或傳出通信中檢測是否已做出(如，包括)承諾206或請求208的多種技術中的任一種。過程204還涉及用于自動地將消息標志、注釋或以其它方式識別為包含承諾或請求的技術。在一些例子中，過程204可以包括生成承諾或請求的概要(未示出)以供呈現(xiàn)和后續(xù)跟蹤及分析的技術?？梢栽陔娮油ㄐ?02的內容的多種形式中識別出承諾206或請求208。這樣的內容可以包括人際通信，例如電子郵件、SMS文本或圖像、即時消息收發(fā)、社交媒體中的發(fā)帖、會議記錄等。這樣的內容還可以包括利用電子郵件應用或文字處理應用編寫的內容等。

在多個例子中，過程204可以使用提取出的承諾206和請求208來確定非正式合同210是否存在或非正式合同210是否已通過通信202提出。這樣的確定可以至少部分地基于確定在與通信相關聯(lián)的各方之間或當中存在相互協(xié)定。在一些實現(xiàn)方式中，執(zhí)行過程204的計算系統(tǒng)可以在執(zhí)行這樣的確定的同時，分析一個或多個其它通信。如果非正式協(xié)定210存在，則計算系統(tǒng)還可以確定該非正式合同的屬性。這樣的屬性可以包括請求和承諾的細節(jié)(時間、地點、主題、人物和/或涉及的事情等)。

圖3是示例性系統(tǒng)300的框圖，所述系統(tǒng)300包括與多個實體304-324通信的任務操作模塊302。這樣的實體可以包括主機應用(例如，因特網(wǎng)瀏覽器、SMS文本編輯器、電子郵件應用、電子日歷功能等)、數(shù)據(jù)庫或信息源(例如，個人數(shù)據(jù)和個人歷史、企業(yè)(businesses)或坐席(agencies)的組織信息、可以將數(shù)據(jù)提供為服務的第三方數(shù)據(jù)匯總器等)，等等。任務操作模塊302可以與例如圖1所示的計算設備102中的任務操作模塊116類似或相同。

任務操作模塊302可以被配置為通過應用多個語言分析技術中的任一個(但也可以采用簡單的啟發(fā)式或基于規(guī)則的系統(tǒng))來分析通信內容和/或實體304-324提供的數(shù)據(jù)或信息。

例如，任務操作模塊302可以被配置為分析電子郵件實體304、SMS文本消息實體306等所提供的通信的內容。任務操作模塊302還可以被配置為分析由因特網(wǎng)實體308、提供訓練數(shù)據(jù)310的機器學習實體、電子郵件實體304、日歷實體314等所提供的數(shù)據(jù)或信息。任務操作模塊302可以通過對從任意實體304-324收集到的信息或數(shù)據(jù)施加語言分析來分析內容。在一些例子中，任務操作模塊302可以被配置為對關于來自任務歷史實體324(其可以是存儲器設備)的歷史任務互動的數(shù)據(jù)進行分析。例如，這樣的歷史任務互動可以包括人們?yōu)橄惹暗某兄Z和/或請求所執(zhí)行的動作。關于這樣的動作的信息(例如，響應于特定類型的承諾人們做了什么等)可以表示對類似動作人們可以執(zhí)行何種動作。因此，在決定當前或未來任務操作時可以考慮歷史任務互動。

圖3中的雙端箭頭表示數(shù)據(jù)或信息可以在實體304-324與任務操作模塊302當中的任一或兩個方向流動。例如，從任務操作模塊302流向任一實體304-324的數(shù)據(jù)或信息可以起因于向實體304-324提供提取出的任務數(shù)據(jù)的任務操作模塊302。在另一例子中，從任務操作模塊302流向任一實體304-324的數(shù)據(jù)或信息可以是由任務操作模塊生成的查詢的一部分以用于查詢實體。如下所述，這樣的查詢可以由任務操作模塊302用于確定任一實體提供的內容的一個或多個含義，并且至少部分地基于內容的含義來確定和建立面向任務的過程。

在一些例子中，任務操作模塊302可以從電子郵件實體304接收在多個用戶當中的電子郵件交流(例如，通信)的內容。任務操作模塊可以分析內容來確定內容的一個或多個含義。分析內容可以由多種技術中的任一種執(zhí)行，以確定內容元素(例如詞語、短語、句子、元數(shù)據(jù)(例如，電子郵件的大小、創(chuàng)建的日期等)、圖像)的含義，以及例如這樣的元素如何相互關聯(lián)以及是否相互關聯(lián)。內容的“含義”可以是人們如何以自然語言解釋內容。例如，內容的含義可以包括請求一人執(zhí)行任務。在另一例子中，內容的含義可以包括對任務的描述、任務應該在什么時間之前完成、關于任務的背景信息等。在另一例子中，內容的含義可以包括至少部分地基于學習模型所提取或推斷的(一個或多個)期望的動作或任務的屬性。例如，任務的屬性可以是：為這樣的任務留出多少時間、應該涉及其他人嗎、該任務是高優(yōu)先級嗎，等等。

在可選實現(xiàn)方式中，例如，任務操作模塊可以查詢一個或多個數(shù)據(jù)源(如社交媒體實體320)的內容。一個或多個數(shù)據(jù)源的這樣的內容可以與電子郵件交流的內容相關(例如，與主題、作者、日期、事件、地點等相關)。至少部分地基于(i)電子郵件交流的內容的一個或多個含義，以及(ii)一個或多個數(shù)據(jù)源的內容，任務操作模塊302可以至少部分地基于來自電子郵件交流內容的請求或承諾來自動建立一個或多個面向任務的過程。

在一些例子中，任務操作模塊302可以至少部分地基于任務內容，利用從訓練數(shù)據(jù)310和/或從實時的在任務操作模塊與實體304-324中任一個之間正在進行的通信中學習到的預測模型，來建立一個或多個面向任務的過程。預測模型可以與基于正式合同的用于應對任務的方法相結合(例如，使得用戶能夠從推斷的移動到正式的、基于邏輯/合同的方法的用于對承諾和請求進行管理的系統(tǒng))。預測模型可以推斷傳入或傳出通信(例如，消息)或通信內容包含請求。類似地，傳出或傳入通信或該通信的內容可以包含執(zhí)行任務的承諾(例如，保證或許諾)。從傳入或傳出通信中對承諾和請求進行識別，可以服務于關于承諾和請求來支持通信的發(fā)送方和接收方的多個功能。這樣的功能可以用于：生成提醒并向用戶提供提醒、對待辦列表進行修正、約會、會議請求以及其它時間管理活動。這樣的功能還可以包括對相關的支持完成任務活動或支持用戶理解任務活動的數(shù)字人工制品(例如，文檔)進行發(fā)現(xiàn)或定位。

在一些例子中，任務操作模塊302可以至少部分地基于任務內容利用統(tǒng)計模型來建立一個或多個面向任務的過程，以識別對來自從電子郵件實體304接收到的電子郵件的或來自SMS文本消息實體306的SMS文本消息(僅舉幾例)的承諾和請求進行的提議和確認。統(tǒng)計模型可以至少部分地基于來自實體304-324的任一個或其組合的數(shù)據(jù)或信息。

在一些例子中，在消息的作者編寫消息的同時，任務操作模塊302可以至少部分地基于任務內容建立一個或多個面向任務的過程。例如，這樣的編寫可以包括利用任意類型的文本編輯器或應用來鍵入電子郵件或文本消息。在其它例子中，在一個人閱讀接收到的消息的同時，任務操作模塊302可以至少部分地基于任務內容建立一個或多個面向任務的過程。例如，當此人閱讀消息時，任務操作模塊302可以通過高亮或強調消息文本中的請求或承諾來注釋消息的一部分。在一些例子中，任務操作模塊可以在顯示消息期間向消息添加相關信息。例如，這樣的相關信息可以從數(shù)據(jù)或信息的額外源(例如，從實體304-324)中推斷出。在特定例子中，包括任務操作模塊302的計算機系統(tǒng)可以顯示消息，該消息包括請閱讀者參加一類課程的請求。任務操作模塊302可以查詢因特網(wǎng)308以確定在閱讀者所常駐的區(qū)域(例如，可以從關于閱讀者的個人數(shù)據(jù)312推斷出)中各個地點以及一天中的各個時間提供多個這樣的課程。因此，任務操作模塊可以生成并向用戶提供選擇或建議的列表。例如，這樣的列表可以響應于鼠標懸停而在文本的相關部分附近動態(tài)顯示，或者可以在顯示器的其它部分靜態(tài)顯示。在一些例子中，所述列表可以包括閱讀者可以(例如，通過鼠標點擊)選擇的項目，從而該請求將會包括閱讀者所選擇的時間(這一時間可以替代請求者所“建議”的時間，并且可以將閱讀者所選擇的時間自動通知給所述請求者)。

圖4是示出包括示例性文本線程和對請求或承諾的任務識別過程404的電子通信402的框圖。這樣的過程例如可以由如圖1所示的任務操作模塊(如116)執(zhí)行。例如，通信402可以是在第二用戶的計算設備上從第一用戶處接收到的給第二用戶的文本消息，該通信402包括來自第一用戶的文本406以及來自第二用戶的文本408。任務識別過程404包括：分析通信402的內容(例如，文本406和文本408)，以及確定(i)第一用戶或第二用戶的承諾，和/或(ii)第一用戶或第二用戶的請求。

在圖4示出的例子中，第一用戶的文本406包括請求410：第二用戶下周盡快安排我們團隊與供應商會面的會議。第二用戶的文本408包括承諾412：第二用戶通過暗示“好主意，我會跟進”打算安排該會議。任務識別過程404可以通過涉及分析文本406和文本408的多種技術中的任意種來確定請求和承諾。在一些例子中，如果文本不足以確定請求或承諾的足夠細節(jié)，則任務識別過程404可以查詢多個數(shù)據(jù)源(例如304-324)中的任意個。例如，文本406的請求不包括何時安排會議或何時讓該會議進行的具體時間，只有“會議應該在下周盡快進行”。另外，關于誰應該參加會議的信息只限于“我們團隊”。因此，任務識別過程404可以在多個數(shù)據(jù)源(例如，因特網(wǎng)308、個人數(shù)據(jù)312、日歷314、個人助理316、社交媒體320等)中的任意個中查詢關于第一用戶和/或第二用戶的信息。關于第一用戶和/或第二用戶的信息可以包括個人數(shù)據(jù)、工作數(shù)據(jù)、日程表、日歷、關于工作地點的信息(例如，來自組織信息318，其可以提供關于雇員及對其工作的描述、頭銜等的信息)等，來識別“我們團隊”，以及其它方面?？赡鼙徊樵兊暮罄m(xù)信息包括第一用戶和第二用戶的工作地點的會議室細節(jié)(例如，從組織信息318或日歷314中獲悉的會議的一個或多個參數(shù)，其可以提供關于會議室的日程、大小、地點等的信息)。

在查詢這樣的信息之后，任務識別過程404可以確定在通信402中的請求和承諾的大致完整的評估，并可以基于這樣的評估生成和執(zhí)行多個面向任務的過程。例如，任務識別過程404可以向第二用戶提供對于下周會議的多個可能的會議時間和可用地點。任務識別過程可以向第二用戶提供“我們團隊”的名字列表和團隊中個人的日程表。任務識別過程可以允許第二用戶就是否每個個人都在團隊中和/或是否應該參加會議進行確認或拒絕。任務識別過程可以基于個人的日程表來建議會議的可能時間或日期，并考慮個人的“重要性”(例如，一些團隊成員的出席可能是必需的或可選的)。

在一些例子中，任務識別過程404可以確定承諾的力度，其中，低力度承諾是用戶不見得會履行承諾的一種承諾，而高力度承諾是用戶很可能會履行承諾的一種承諾。承諾的力度對于后續(xù)服務可以是有用的，例如提醒、對待辦列表的修正、約會、會議請求以及其它時間管理活動。對承諾的力度的確定可以至少部分地基于第一用戶、第二用戶或另一用戶的用戶事件的歷史(例如，對過去承諾的堅持到底(follow-through)等)和/或其他用戶的事件歷史和/或個人信息(例如，年齡、性別、年齡、職位、經(jīng)常旅行者等)。例如，任務識別過程404可以查詢這樣的歷史。在一些例子中，任一或所有用戶不得不在任務識別過程404可以查詢用戶的個人信息之前“選擇加入(opt-in)”或采取其它確認性動作。如果這樣的歷史證明例如第二用戶在去年左右安排了相對大量的會議，則任務識別過程404可以為第二用戶的承諾分配相對高的力度。對承諾的力度的確定還可以至少部分地基于文本406和/或文本408中的關鍵詞或術語。例如，“好主意。我會跟進?！蓖ǔ＞哂蟹e極和期望的暗示，從而這樣的承諾會相對較強。在另一方面，“我會跟進”是相對模糊的并且沒有達到措辭有力的承諾(例如，“我會去做”)。在一些實現(xiàn)方式中，任務識別過程404可以至少部分地基于在消息中使用的特定詞語來確定承諾的力度。例如，在消息中使用的詞語和/或短語的層級可以對應于承諾的級別。在具體例子中，諸如“也許”、“如果”、“但是”、“雖然”等的詞語可能表示附條件的承諾。因此，關于第二用戶的信息和/或第二用戶的動作歷史可以被任務識別過程404用于確定該承諾的力度。任務識別過程404可以對多個這樣的場景和因素進行加權，來確定承諾的力度。

圖5是在消息和任務內容中的示例關系的表格500。具體地，這樣的任務內容包括承諾和/或請求，其中任一可以通過計算設備或“其他用戶實體”的用戶所生成(例如，通過應用自動生成或手動寫入)，所述用戶可以是一個或多個計算設備上的一個或多個人。在一些例子中，其他用戶實體可以是可以向他或她自己發(fā)送消息的用戶。在其它例子中，用戶和/或其他用戶實體可以是任意的人(例如，代表、助手、管理者等)或機器(例如，被配置為接收和執(zhí)行指令的基于處理器的系統(tǒng))。表格500示出了由計算設備的用戶生成并傳送給其他用戶實體的傳出消息，以及由其他用戶實體生成并由計算設備的用戶接收的傳入消息。

可以在傳出或傳入消息中檢測到的承諾的例子包括：“我將準備文檔并在周一發(fā)送給你”、“我將在周五之前把支票發(fā)送給Smith先生”、“我會去做”、“我將回到你那里”、“好的”等等。后者的例子展示了承諾(或對其的聲明)不必包括時間或最后期限。可以從傳入或傳出消息中提取出的請求的例子包括：“你能確定把鑰匙留在墊子下嗎”、“讓我知道你是否能早點來吃晚飯”、“你這月底前能完成預算分析嗎”等。

響應于在傳出或傳入消息中檢測到的承諾或請求，(一個或多個)處理器執(zhí)行模塊(processor executing module)可以配置一個或多個計算設備來執(zhí)行服務，例如提醒、對待辦列表的修正、約會、以及與承諾或請求相關的活動的時間管理。例如，這樣的處理器執(zhí)行模塊可以執(zhí)行類似于任務操作模塊302的操作。另外，處理器執(zhí)行模塊可以幫助用戶保持跟蹤傳出請求和傳入承諾。例如，處理器可以向用戶呈現(xiàn)動作列表，用于對由用戶發(fā)給其他用戶的請求或其他用戶向用戶做出的承諾進行跟蹤或自動提醒其他用戶。

表格500包括在消息中包含的任務的四種具體情況。一種情況是包括用戶對其他用戶實體做出的承諾的傳出消息。另一種情況是包括用戶對其他用戶實體進行的請求的傳出消息。又一種情況是包括來自其他用戶實體對用戶做出的承諾的傳入消息。再一種情況是包括從其他用戶實體對用戶進行的請求的傳入消息。至少部分地基于正在處理的具體情況，用于檢測來自消息的任務內容的過程可以彼此不同。這樣的過程可以由用戶的計算設備或與該計算設備通信的計算系統(tǒng)(例如，服務器)執(zhí)行。例如，對其中傳入消息包括來自其他用戶實體對用戶的承諾的情況所應用的過程可以涉及查詢各種數(shù)據(jù)源以確定與承諾相關的多個細節(jié)中的任一個(例如，除了其他用戶實體所提供的細節(jié)外)。這樣的各種數(shù)據(jù)源可以包括其他用戶實體的個人數(shù)據(jù)或歷史、相關事件的日程表(例如，日歷數(shù)據(jù))、響應于至少部分地基于與承諾相關聯(lián)的詞語而進行的關鍵詞搜索的搜索引擎數(shù)據(jù)等。在一些實現(xiàn)方式中，數(shù)據(jù)源可以是與設備的處理部件相關聯(lián)的存儲器，例如經(jīng)由總線而電子地耦合到處理器的存儲器設備。例如，指向修理冰箱的承諾(如，“是的，我非常樂意在你出城期間修理你的冰箱”)可以導致將應用于因特網(wǎng)搜索的關鍵詞“冰箱”、“家電”、“修理”、“家庭修理”等。在其他用戶實體做出承諾之后或當其他用戶實體正在閱讀請求(并決定例如是否做出承諾)時，這樣的搜索的結果(和/或關鍵詞本身)可以被自動提供給其他用戶實體。此外，可能需要關于用戶的個人數(shù)據(jù)來確定用戶將“出城”的時間段。這樣的查詢信息例如可以允許過程確定應該在何時間之前履行承諾。在一些例子中，在過程能夠訪問用戶和/或其他用戶實體的個人信息之前，用戶和/或其他用戶實體必須“選擇加入”或采取其它確認性動作。

作為另一例子，應用于其中傳出消息包括用戶對其他用戶實體的請求的情況的過程可以涉及查詢各種數(shù)據(jù)源(不必在執(zhí)行過程的(一個或多個)設備外部)來確定與對用戶請求的強的(例如，真摯的、可靠的、有價值的)承諾對應的其他用戶實體的結果的可能性。這樣的確定出的可能性可有助于用戶確定是繼續(xù)向其他用戶實體發(fā)送請求還是選擇另一用戶實體(其更可能履行該特定請求的承諾)。各種數(shù)據(jù)源可以包括其他用戶實體的個人數(shù)據(jù)或歷史。例如，其他用戶實體的動作歷史(取消會議或未能將任務堅持到底)可以表示其他用戶實體將接受或將對用戶請求的承諾堅持到底的可能性(或缺乏)。

在另一方面，應用于其中傳入消息包括從其他用戶實體到用戶的請求的情況的過程可以涉及查詢各種數(shù)據(jù)源來確定執(zhí)行關于針對請求的可能承諾的后勤和各種細節(jié)。例如，傳入消息中的請求可以是“你下周可以粉刷我的房子外部嗎”。這樣的請求可能導致指向天氣預報提供商(例如，經(jīng)由因特網(wǎng))以及其它多個事物等等的查詢。如果下周的天氣被預報有雨，則過程可以自動(例如，不經(jīng)任何用戶提示)向用戶提供這樣的天氣信息。在一些例子中，過程可以向用戶提供分數(shù)(score)或一些量化符來幫助用戶決定是否提交請求。例如，分數(shù)10表示與請求的承諾相關聯(lián)的相對簡單的任務。分數(shù)1表示與請求的承諾相關聯(lián)的不可能的任務。這樣的不可能性可能由于日程表沖突、特定人或設備不可得、天氣等。

在另一例子中，應用于其中傳出消息包括用戶對其他用戶實體的承諾的情況的過程可以涉及查詢各種數(shù)據(jù)源以確定承諾的重要性。例如，如果其他用戶實體是用戶的管理者，則承諾可能是相對重要的。因此，該過程可以查詢包括其他用戶實體的個人和/或職業(yè)數(shù)據(jù)的各種數(shù)據(jù)源，來確定其他用戶實體是否是管理者、下屬、同事、朋友、家人等。例如，如果其他用戶實體是管理者，則該過程可以優(yōu)先化與管理者的承諾相關聯(lián)的時間安排，例如通過自動取消妨礙執(zhí)行承諾任務的日歷事件(例如，可以在用戶的日歷中取消與朋友在12:30的午餐會面，以用于留出時間在管理者請求的中午會面一小時的承諾)。因此，任務操作模塊所執(zhí)行的過程可以至少部分地基于從一個或多個數(shù)據(jù)源接收到的信息(例如，消息作者的個人數(shù)據(jù))來自動修改會議出席者列表。在其它例子中，代替這樣的自動化，過程可以在用戶明確確認之后執(zhí)行任務。此外，過程可以修改消息內容的一個或多個作者的電子日歷，其中所述修改至少部分地基于消息的一個或多個作者之間或當中的相對關系。

圖6是至少部分地基于包含于消息中的任務內容(例如，請求或承諾)執(zhí)行面向任務的過程600的流程圖。例如，圖3所示的任務操作模塊302可以執(zhí)行過程600。在框602處，任務操作模塊302可以接收消息，例如電子郵件、文本消息或在人或機器(例如，能夠生成消息的計算機系統(tǒng))之間的任意其它類型通信。在框604處，任務操作模塊302可以確定包含于消息中的任務內容。如上所述，可以使用多種技術中的任一種來做出這樣的確定。確定任務內容的難度和復雜度通常對于不同消息而變化。對于相對簡單的情形，任務操作模塊302確定具有相對高置信度的任務內容。在相對復雜的情形下，任務操作模塊302可以確定具有相對低置信度的任務內容。在兩種情況下，尤其是在后一種情況下，任務操作模塊302可以提示用戶確認所確定的任務內容是否是正確且準確的。因此，在菱形606處，任務操作模塊302可以提示用戶確認或提供對所確定的任務內容的校正或細化。例如，發(fā)往用戶的電子郵件可以是“你月底前能完成預算分析嗎”。任務操作模塊302(例如，在所顯示的消息或音頻消息中)可以詢問用戶在電子郵件中所確定的請求是否是“在四月底前完成預算分析”。用戶可以確認這是真的。在這樣的情況下，過程600可以前進到框608。

在另一方面，用戶可以通過做出校正或通過響應所確定的請求是假的而進行響應。例如，正確的月份是五月或六月。在一些例子中，在這樣的確認過程期間，任務操作模塊302可以基于可能的可能性向用戶提供選項列表(例如，四月、五月、六月、七月…)。用戶可以選擇列表中的選項。過程600可以返回到框604，以鑒于用戶的響應而修改或確定任務內容。

在框608處，任務操作模塊302可以至少部分地基于所確定的任務內容來生成一個或多個面向任務的動作。這樣的動作可以包括修改電子日歷或待辦列表，提供可能用戶動作的建議，以及向用戶提供提醒，等等。在一些例子中，任務操作模塊302可以基于所確定的任務內容(例如，估計用戶期望的持續(xù)時間)，通過推斷“理想”動作的本質和定時來生成或確定面向任務的過程。在一些例子中，任務操作模塊302可以基于所確定的請求或承諾的本質(例如，“下午五點前寫完報告”可能要求預約時間，而“下午五點前讓我知道”則暗示需要提醒)，通過自動識別和提示不同動作類型來生成或確定面向任務的過程。

在框610處，任務操作模塊302可以為用戶提供面向任務的動作的列表以供檢驗或回顧。例如，面向任務的動作可能是發(fā)現(xiàn)或定位與特定任務相關的數(shù)字人工制品(例如，文檔)，以支持任務活動的完成或支持用戶對任務活動的理解。在菱形612處，用戶可以在任務操作模塊302將要執(zhí)行的不同的可能動作的選項中進行選擇，可以細化可能的動作，可以刪除動作，可以手動添加動作，等等。如果存在任意這樣的改變，則過程600可以返回到框608，在此任務操作模塊302可以鑒于用戶編輯的面向任務的過程列表而重新生成面向任務的過程。在另一方面，如果用戶批準該列表，則過程600可以前進到框614，在此任務操作模塊302執(zhí)行面向任務的過程。

在一些例子中，面向任務的過程可以涉及：生成對所確定的請求或承諾可用的動作的經(jīng)排名的列表；任務相關推斷、提取和使用推斷出的日期、地點、意圖以及適當?shù)暮罄m(xù)步驟；為相對容易修改的顯示提供關鍵數(shù)據(jù)字段；利用多級分析跟蹤請求和承諾的生命周期(life-history)，包括將請求和承諾分組到較高級任務或計劃中以提供對人們實現(xiàn)這樣的任務或計劃的支持；在一段時間內為電子消息的一個或多個作者反復修改日程表(例如，初始建立日程表，幾天后至少部分地基于在這幾天內發(fā)生的事件而修改該日程表)；將待辦列表與提醒相集成；將較大時間管理系統(tǒng)與所要求時間和安排服務的手動和自動的分析相集成；到自動的和/或手動的授權代表(delegation)的鏈接；以及將具有基于所要求的時間而遞送面向任務的目標的能力的實時編寫工具(例如，基于用戶時間的其它約束來幫助用戶避免承諾過多)集成。例如，基于歷史數(shù)據(jù)，推斷對于個體用戶或用戶組可以是個性化的。

在其它例子中，面向任務的過程可以涉及：確定關于確認請求或承諾而占用用戶的“最佳”時間；識別“理想的”會議時間和/或會議動作的地點；識別用于提醒或其它動作的“理想”時間；識別為事件、會議等需要抽出多少時間；與占用用戶確認或其他用戶查詢相對照，確定何時采取自動動作；將具有位置預報服務或用于協(xié)調會議地點的其它資源與用于完成任務的其它方面相集成；隨著時間跟蹤多個任務步驟(例如，涉及擱置(loft)的或接受的承諾的步驟，到任務的生命周期的更完整概念的連接，將對承諾的識別鏈接到端到端處理任務，包括時間分配和跟蹤等)。

圖7是根據(jù)各個例子的機器學習系統(tǒng)700的框圖。機器學習系統(tǒng)700包括機器學習模型702(其可以與圖1所示的機器學習模塊114相同或類似)、訓練模塊704以及任務操作模塊706(其可以例如與任務操作模型302相同或類似)。雖然被示出為單獨的框，但在一些例子中，任務操作模塊706可以包括機器學習模型702。機器學習模型702可以接收來自離線訓練模塊704的訓練數(shù)據(jù)。例如，訓練數(shù)據(jù)可以包括來自包括機器學習系統(tǒng)700的計算系統(tǒng)的存儲器的數(shù)據(jù)，或來自如圖3所示的實體302-324的任意組合的數(shù)據(jù)。

通過防御承諾或請求服務(例如，經(jīng)由或其它應用)收集到的遙測數(shù)據(jù)可以用于生成針對多個面向任務的動作的訓練數(shù)據(jù)。例如在工作組中縱向的相對集中的小規(guī)模部署作為對諸如的現(xiàn)有服務的插件，可以給能夠準確推斷的學習模型產(chǎn)生足夠的訓練數(shù)據(jù)。例如，原位測試可以收集數(shù)據(jù)來完成行為日志。例如，用戶對由任務操作模塊生成的推斷的響應可以幫助隨著時間訓練系統(tǒng)。

存儲器可以存儲由計算系統(tǒng)或特定用戶接收到和/或發(fā)送到計算系統(tǒng)或特定用戶的請求和承諾的歷史。來自存儲器或實體的數(shù)據(jù)可以用于訓練機器學習模型702。在這樣的訓練之后，任務操作模塊706可以采用機器學習模型702。因此，例如，針對離線訓練利用來自請求和/或承諾的歷史的數(shù)據(jù)進行的訓練可以用作機器學習模型的初始條件。可以使用下文所述的用于學習的其它技術，例如涉及特征化的那些技術。

圖8是根據(jù)各個例子的機器學習模型800的框圖。機器學習模型800可以與圖7所示的機器學習模型702相同或類似。機器學習模型800包括多個功能塊中的任意一個，例如隨機森林塊802、支持向量機塊804以及圖形模型塊806。隨機森林塊802可以包括用于在訓練時通過構建決策樹而操作的分類的總體學習方法。隨機森林塊802可以輸出例如由個體樹輸出的類別模型的類別。隨機森林塊802可以用作包括能夠混合和匹配以創(chuàng)建大量特定模型的若干可互換部分的框架。在這樣的框架中構造機器學習模型涉及：確定在每個節(jié)點中使用的決策方向，確定在每個葉子中使用的預報器的類型，確定分裂目標以在每個節(jié)點中優(yōu)化，確定用于向樹中注入隨機性的方法，等等。

支持向量機塊804對用戶機器學習模型800的數(shù)據(jù)進行分類。支持向量機塊804可以用作具有分析數(shù)據(jù)并識別模式的相關聯(lián)的學習算法的監(jiān)督學習模型，其用于分類和回歸分析。例如，給定一組訓練數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)被標記為屬于兩個種類中的一個種類，支持向量機訓練算法構建將新訓練數(shù)據(jù)分配到一個種類或另一種類的機器學習模型。

圖形模型塊806用作概率模型，對該模型，圖形表示隨機變量之間的條件依賴關系結構(conditional dependence structure)。圖形模型提供用于發(fā)現(xiàn)和分析在分布中的結構以及提取非結構化信息的算法。圖形模型的應用可以用于根據(jù)非文本內容推斷任務內容，其可以包括(僅舉幾例)：信息提取、語音識別、圖像識別、計算機視覺、以及對低密度奇偶校驗碼進行解碼，等等。

圖9是示出在承諾和請求檢測和管理中涉及的示例性在線和離線過程900的框圖。這樣的過程可以由執(zhí)行模塊(例如，114和/或116)的處理器(例如，處理單元)或計算設備(例如上述計算設備102)執(zhí)行?！半x線”指的是利用監(jiān)督/標記的訓練數(shù)據(jù)(例如，具有標記的承諾和請求句子的電子郵件集合)訓練機器學習算法的訓練階段?！霸诰€”指的是已經(jīng)被訓練來從新的(未看的)電子郵件提取承諾和請求的模型的應用。特征化過程902和模型學習過程904可以通過計算設備在線或離線執(zhí)行。在另一方面，接收新消息906以及應用模型的過程908可以在線發(fā)生。

在一些例子中，可以通過任務操作模塊(例如，任務操作模塊116或302)執(zhí)行特征化過程902、模型學習過程904以及應用模型的過程908中的任意一個或全部。在其它例子中，可以在機器學習模塊(例如，圖1所示的機器學習模塊114)中執(zhí)行特征化過程902和/或模型學習過程904，并由任務操作模塊執(zhí)行應用模型的過程908。

在一些例子中，特征化過程902可以從各種源(例如，如圖3所示的實體304-324中的任一個)接收訓練數(shù)據(jù)910和數(shù)據(jù)912。特征化過程902可以生成能夠分類的文本片段的特征集。這樣的分類例如可以用于模型學習過程904。文本片段可以包括一個或多個通信(例如，通常是訓練數(shù)據(jù)910的相對大量通信)的內容的部分。例如，文本片段可以是詞語、術語、短語或其組合。模型學習過程904是生成并反復改進在過程908中用于檢測和管理任務內容(例如，在通信中包括的請求和承諾(因此的一個或多個非正式合同))的模型的機器學習過程。例如，可以將模型應用于新的消息906(例如，電子郵件、文本等)。計算設備可以持續(xù)地、有時地或周期性地執(zhí)行模型學習過程904，與應用模型到新消息906的過程908異步。因此，例如，模型學習過程904可以離線并獨立于在線過程來更新或改善模型，所述在線過程例如將模型(或模型的當前版本)應用到消息906。

將模型應用到新消息906的過程908可以涉及考慮其它信息914，這些消息可以從如上所述的例如實體304-324處接收到。在一些例子中，來自其它源的至少一部分數(shù)據(jù)912可以與其它信息914相同。應用模型的過程908可以導致檢測和管理在新消息906中包含的任務內容。這樣的任務內容可以包括承諾和/或請求。

圖10是可以由任務操作模塊或處理器執(zhí)行模塊(例如，處理單元)執(zhí)行的示例性任務管理過程1000的流程圖。例如，過程1000可以由圖1所示的計算設備102執(zhí)行，或者更具體地在其它例子中，可以由圖3所示的任務操作模塊302執(zhí)行。

在框1002處，任務操作模塊可以識別在電子消息的內容中的請求或承諾。例如，電子消息可以包括電子郵件、文本消息、非文本內容、社交媒體發(fā)帖等。例如，識別在電子消息的內容中的請求或承諾可以至少部分地基于內容的一個或多個含義。在框1004處，任務操作模塊可以至少部分地基于請求或承諾來確定非正式合同。在一些例子中，任務操作模塊還可以至少部分地基于請求或承諾來選擇一個或多個數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源可以包括在圖3的例子中描述的實體304-324中的任一個。一個或多個數(shù)據(jù)源可以通過(僅舉幾例)主題、電子通信的作者、與作者相關的人、時間、日期、事件歷史以及組織等，來與電子消息相關。

在框1006處，任務操作模塊可以至少部分地基于請求或承諾來執(zhí)行一個或多個動作。任務操作模塊可以執(zhí)行這樣的動作(例如，面向任務的動作或過程)，如為暗示的任務抽出時間，安排與他人的約會(例如，消息發(fā)送方或接收方或者團隊或組)，以及在最適當?shù)臅r間將請求或承諾提醒用戶，等等。在一些例子中，任務操作模塊的一個或多個動作可以包括確定對請求響應的適當性。例如，對來自工作同事或助手的請求的響應可以是“不行，我現(xiàn)在太忙”。然而，來自管理者或經(jīng)理的相同請求則不應該導致這樣的響應。因此，任務操作模塊可以包括基于請求和關于請求的信息來自動確定適當?shù)捻憫?。這樣的適當?shù)捻憫梢蕴峁┙o請求的接收方作為可選選項的列表。在接收方選擇了一個或多個選項之后，任務操作模塊可以繼續(xù)以執(zhí)行一個或多個面向任務的動作。

在一些例子中，電子通信包括音頻、圖像或視頻。轉換模塊可以用于將音頻、圖像或視頻轉換成對應的文本，從而生成電子通信的內容。可以將電子通信的內容提供給任務操作模塊。在一些例子中，任務操作模塊可以實時地執(zhí)行過程1000。

圖10中示出的操作流被示出為表示可以在硬件、軟件或其組合中實現(xiàn)的操作序列的框和/或箭頭的集合。描述框的次序并非旨在被解釋為限制，并且可以以任意次序組合任意多個所描述的操作以實現(xiàn)一個或多個方法或替代方法。另外，可以在操作流程中省略單個操作而不背離本文所描述的主題的精神和范圍。在軟件背景下，框表示計算機可讀指令，當被一個或多個處理器執(zhí)行時，所述指令將處理器配置為來執(zhí)行所記敘的操作。在硬件背景下，框可以表示被配置為執(zhí)行所記敘操作的一個或多個電路(例如，F(xiàn)PGA、專用集成電路-ASIC等)。

在圖10所示的操作流程中的任意例程描述、元件或框可以表示包括用于實現(xiàn)在例程中的具體邏輯功能或元件的一個或多個可執(zhí)行指令的模塊、段或部分代碼。

例子條款

例子A，一種系統(tǒng)，包括：

A.一種系統(tǒng)，包括：接收器端口，用于接收電子消息的內容；以及處理器，用于：識別在所述電子消息的內容中的請求或承諾；至少部分地基于所述請求或所述承諾，確定非正式合同；以及執(zhí)行一個或多個動作以管理所述非正式合同，所述一個或多個動作至少部分地基于所述請求或所述承諾。

B.根據(jù)段落A所述的系統(tǒng)，其中，所述處理器被配置為：至少部分地基于所述請求或所述承諾，查詢一個或多個數(shù)據(jù)源；以及響應于對所述一個或多個數(shù)據(jù)源的查詢，從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收信息，其中用于管理所述請求或所述承諾的所述一個或多個動作還至少部分地基于從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收到的信息。

C.根據(jù)段落B所述的系統(tǒng)，其中，所述一個或多個數(shù)據(jù)源的信息包括電子消息的內容的一個或多個作者的個人數(shù)據(jù)。

D.根據(jù)段落B所述的系統(tǒng)，其中，所述一個或多個動作包括確定所述承諾將由特定人履行的可能性，其中所述確定至少部分地基于從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收到的信息。

E.根據(jù)段落B所述的系統(tǒng)，其中所述請求或所述承諾的主題與會議相關聯(lián)；以及所述一個或多個動作包括：至少部分地基于從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收到的信息，自動識別或修改會議的參加者列表或地點。

F.根據(jù)段落E所述的系統(tǒng)，其中，所述一個或多個數(shù)據(jù)源包括以下中的至少一個：位置或地圖服務、電子消息內容的一個或多個作者的個人數(shù)據(jù)、日歷服務或者會議室安排服務。

G.根據(jù)段落A所述的系統(tǒng)，其中，所述一個或多個動作包括：修改所述電子消息內容的一個或多個作者的電子日歷，其中所述修改至少部分地基于所述一個或多個作者之間或當中的相對關系。

H.根據(jù)段落B所述的系統(tǒng)，其中，所述處理器被配置為：通過向電子消息的內容應用統(tǒng)計模型，來選擇一個或多個數(shù)據(jù)源。

I.根據(jù)段落B所述的系統(tǒng)，還包括機器學習模塊，其被配置為使用電子消息的內容和/或來自一個或多個數(shù)據(jù)源的信息作為訓練數(shù)據(jù)。

J.一種方法，包括：識別在電子消息中的請求或承諾；至少部分地基于所述請求或所述承諾，確定非正式合同；以及至少部分地基于所述非正式合同，確定面向任務的過程。

K.根據(jù)段落J所述的方法，還包括：在一個或多個數(shù)據(jù)源中搜索與在所述電子消息中的請求或承諾相關的信息；以及從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收與在所述電子消息中的請求或承諾相關的信息，其中確定所述面向任務的過程還至少部分地基于從所述一個或多個數(shù)據(jù)源接收到的信息。

L.根據(jù)段落J所述的方法，還包括：在所述電子消息的至少一部分正被生成的同時，確定所述面向任務的過程。

M.根據(jù)段落K所述的方法，其中，與所述電子消息相關的信息包括所述電子消息的作者的一個或多個方面。

N.根據(jù)段落J所述的方法，還包括：跟蹤與所述請求或所述承諾相關聯(lián)的一個或多個活動；以及響應于所述一個或多個活動，修改所述面向任務的過程。

O.根據(jù)段落J所述的方法，還包括：將所述請求或所述承諾與另外的請求或承諾分組到一起以形成項目。

P.根據(jù)段落K所述的方法，其中，所述一個或多個數(shù)據(jù)源包括所述電子消息的作者的電子日歷，并且所述方法還包括：當所述作者正在生成包括承諾的電子消息的至少一部分時，將可能影響所述承諾的時間約束通知給所述作者。

Q.一種計算設備，包括：收發(fā)器端口，用于接收和發(fā)送數(shù)據(jù)；以及處理器，用于：檢測在電子消息中包含的請求或承諾；經(jīng)由所述收發(fā)器端口，發(fā)送查詢以從一個或多個實體檢索信息，其中所述查詢至少部分地基于所述請求或所述承諾；管理與所述請求或所述承諾相關聯(lián)的一個或多個任務，其中，所述一個或多個任務至少部分地基于所檢索的信息。

R.根據(jù)段落Q所述的計算設備，其中，所述檢索的信息包括天氣預報，并且其中所述一個或多個任務包括至少部分地基于所述天氣預報修改與所述請求或承諾相關聯(lián)的日程表。

S.根據(jù)段落Q所述的計算設備，其中，所述處理器被配置為：提供所述電子消息或所檢索的信息以作為用于機器學習過程的訓練數(shù)據(jù)；以及將所述機器學習過程應用于管理所述一個或多個任務。

T.根據(jù)段落Q所述的計算設備，其中，所述一個或多個任務包括：在一段時間針對所述電子消息的一個或多個作者反復修改日程表。

雖然以專用于結構特征和/或方法動作的語言描述了技術，但是可以理解的是所附權利要求不一定局限于所描述的特征或動作。相反地，所述特征和動作被描述為這樣的技術的例子。

除非另有表述，否則上述的所有方法和過程都可以整體或部分由一個或多個通用計算機或處理器執(zhí)行的軟件代碼模塊實現(xiàn)。代碼模塊可以存儲于任意類型的計算機可讀存儲介質中或其它計算機存儲設備中。替代地，一些或所有方法可以整體地或部分地由專用計算機硬件實現(xiàn)，例如FPGA、ASIC等。

例如“能”、“能夠”、“可”或“可以”的條件性語言，除非另有表述，否則用于表示某些例子包括所述的特征、元件和/或步驟，同時其它例子不包括這些。因此，除非另有表述，否則這樣的條件性語言并非旨在暗示一個或多個例子以任何方式需要所述特征、元件和/或步驟，或者一個或多個例子必須包括用于在具有或不具有用戶輸入或提示的情況下決定是否將這些特征、元件和/或步驟在任何特定例子中包含或者執(zhí)行的邏輯。

例如短語“X、Y或Z中的至少一個”的合取性語言，除非另有表述，否則應理解為表示項目、術語等可以是X或Y或Z中任一或者其組合。

可以對上述例子做出多種修改和變型，所述例子的要素應被理解為在其它可接受的例子當中。所有這樣的修改和變型被認為包含在本文中本公開的范圍之內。