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CN113220208B - 一种数据处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

一种数据处理方法、装置和电子设备 Download PDF

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CN113220208B CN202110456261.4A CN202110456261A CN113220208B CN 113220208 B CN113220208 B CN 113220208B CN 202110456261 A CN202110456261 A CN 202110456261A CN 113220208 B CN113220208 B CN 113220208B
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Abstract

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置和电子设备，其中，所述方法包括：获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式；对所述交互意向的手写输入模式进行响应；进而多种手写输入模式能够同时被启用；从而用户可以按照需求直接使用任一手写输入模式，而无需进行启用设置，能够提高用户的输入效率。

Description

一种数据处理方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种数据处理方法、装置和电子设备。
背景技术
随着计算机技术的发展，诸如手机、平板电脑等电子设备越来越普及，给人们的生活、学习、工作带来了极大的便利。这些电子设备通常安装有输入法应用程序(简称输入法)，使得用户可使用该输入法进行信息输入。
目前，输入法增加了很多功能，以简化用户操作，提高用户的输入效率和用户输入体验。例如手写输入功能；其中，手写输入功能可以包括多种手写输入模式，如键盘手写模式，该模式启用后用户可以在除手写键盘之外的其它键盘中进行手写输入文本、表情；又如光标控制模式，该模式启用后用户可以通过在键盘中滑动来控制编辑中光标的位置；还如上屏字符模式，该模式启用后用户可以在输入法键盘中上滑上屏数字或符号；等等。然而这些手写输入模式中的几种模式是互斥的，例如，用户启用了键盘手写模式后，则无法启用光标控制模式；进而当用户需要使用与当前手写输入模式不同的手写输入模式时，需要进行启用设置，降低了用户输入效率低。
发明内容
本发明实施例提供一种数据处理方法，以提高输入效率。
相应的，本发明实施例还提供了一种数据处理装置和一种电子设备，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种数据处理方法，具体包括：获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式；对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
可选地，所述依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式，包括：基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
可选地，所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息，包括：对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
可选地，所述基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式，包括：若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；展示所述匹配的表情。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
可选地，所述基于所述滑动轨迹信息移动编辑中光标的位置，包括：基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
可选地，所述的方法还包括对所述分类模型进行训练的步骤：收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
本发明实施例还公开了一种数据处理装置，具体包括：获取模块，用于获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；预测模块，用于依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式；响应模块，用于对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
可选地，所述预测模块，包括：特征提取子模块，用于基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；标签输出子模块，用于将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；模式确定子模块，用于基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
可选地，所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述特征提取子模块，用于对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
可选地，所述模式确定子模块，用于若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
可选地，所述响应模块，包括：候选响应子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
可选地，所述响应模块，包括：图形响应子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形。
可选地，所述响应模块，包括：表情响应子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；展示所述匹配的表情。
可选地，所述响应模块，包括：光标位置移动子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
可选地，所述光标位置移动子模块，用于基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
可选地，所述响应模块，包括：字符上屏子模块，用于若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
可选地，所述的装置还包括：训练模块，用于收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
本发明实施例还公开了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例任一所述的数据处理方法。
本发明实施例还公开了一种电子设备，包括一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如本发明实施例任一所述的数据处理方法。
本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例中，可以在用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程中，获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；然后依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式；再对所述交互意向的手写输入模式进行响应，进而多种手写输入模式能够同时被启用；从而用户可以按照需求直接使用任一手写输入模式，而无需进行启用设置，能够提高用户的输入效率。
附图说明
图1是本发明的一种数据处理方法实施例的步骤流程图；
图2是本发明的一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图3A是本发明的另一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图3B是本发明实施例的一种输入法针对键盘手写模式响应的界面示意图；
图3C是本发明实施例的另一种输入法针对键盘手写模式响应的界面示意图；
图4A是本发明的又一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图4B是本发明实施例的又一种输入法针对键盘手写模式响应的界面示意图；
图5A是本发明的再一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图5B是本发明实施例的再一种输入法针对键盘手写模式响应的界面示意图；
图6A是本发明的还一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图6B是本发明实施例的一种输入法针对光标控制模式响应的界面示意图；
图6C是本发明实施例的另一种输入法针对光标控制模式响应的界面示意图；
图7A是本发明的还一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图；
图7B是本发明实施例的一种输入法针对上屏字符模式响应的界面示意图；
图8是本发明的一种模型训练实施例的步骤流程图；
图9是本发明的一种数据处理装置实施例的结构框图；
图10是本发明的一种数据处理装置可选实施例的结构框图；
图11根据一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备的结构框图；
图12是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例的核心构思之一是，在用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程中，根据输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹，判断用户交互意向的手写输入模式并对该种手写输入模式进行响应，进而多种手写输入模式能够同时被启用；从而用户可以按照需求直接使用任一手写输入模式，而无需进行启用设置，能够提高用户的输入效率。
参照图1，示出了本发明的一种数据处理方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤102、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
本发明实施例中，输入法提供了手写输入功能，用户可以在除手写键盘之外的其它类型键盘中进行手写输入，如中文9键键盘、中文26键键盘、英文26键键盘等等，本发明实施例对此不作限制。
其中，用户在输入法键盘(可以是指除手写键盘之外的其它类型键盘)进行手写输入的过程，也就是用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程。在用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程中，输入法键盘可以接收到滑动操作；此时可以获取输入法键盘接收到的滑动操作(也可以称为输入法键盘滑动操作)对应的滑动轨迹信息。所述滑动轨迹信息可以包括多个轨迹点的坐标信息，所述坐标信息可以是指显示界面中的像素点坐标信息，可以包括横坐标和纵坐标。
步骤104、依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式。
然后可以根据获取的滑动轨迹信息，来预测用户在输入法键盘中执行滑动操作意向哪种手写输入模式。其中，为了便于后续说明，可以将用户在输入法键盘中执行滑动操作所意向的手写输入模式，称为交互意向的手写输入模式；也就是说，交互意向可以是指用户在输入法键盘中执行滑动操作实现交互的意向。
其中，可以通过对活动轨迹信息进行特征分析，确定对应的特征信息；然后根据分析得到的特征信息，来预测交互意向的手写输入模式。
本发明的一个可选实施例中，所述手写输入模式可以包括多种，如键盘手写模式(即手写输入文本、图形)，光标控制模式(即控制移动光标位置)、字符上屏模式(即上屏字符)；等等，本发明实施例对此不作限制。
步骤106、对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
在确定出交互意向的手写输入模式后，可以对交互意向的手写输入模式进行响应，即实现交互意向的手写输入模式对应的输入功能。例如，当交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则可以展示对应的候选；又例如，当交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则可以对应移动光标位置等等。
综上，本发明实施例中，可以在用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程中，获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；然后依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式；再对所述交互意向的手写输入模式进行响应，进而多种手写输入模式能够同时被启用；从而用户可以按照需求直接使用任一手写输入模式，而无需进行启用设置，能够提高用户的输入效率。
以下对如何预测交互意向的手写输入模式进行说明。
参照图2，示出了本发明的一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤202、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
本发明实施例中，可以在用户在输入法键盘中执行滑动操作过程中，实时的获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；也就是在用户开始执行滑动操作时就获取输入法键盘滑动操作对应的轨迹点的坐标信息，然后在用户执行滑动的过程中，不断的获取输入法键盘滑动操作对应的轨迹点的坐标信息。其中，可以在每获取一轨迹点的坐标信息后，可以将从用户开始执行滑动操作时至当前这个期间所获取的所有的轨迹点的坐标信息，作为滑动轨迹坐标信息，来预测用户所述交互意向的手写输入模式。
其中，所述依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式，可以包括如下步骤204～步骤208：
步骤204、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
本发明实施例中，所述滑动轨迹信息可以包括多个轨迹点的坐标信息；可以通过对滑动轨迹信息中的坐标信息进行分析，提取对应的轨迹特征信息；可以参照如下子步骤2042～子步骤2044：
子步骤2042、对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息。
子步骤2044、依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
本发明的一个示例中，可以基于滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息中，提取出轨迹统计特征信息；所述轨迹统计特征信息可以用于描述输入法键盘滑动操作所对应的滑动轨迹的统计学特征。其中，可以基于统计学的原理，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息。其中，可以基于统计学公式，采用多个轨迹点的坐标信息，计算最大值、最小值、偏度、峰度、平均值、标准差、方差、速度、加速度、香农熵等等统计学参数；然后将计算得到的统计学参数，作为轨迹统计特征信息。其中，每个统计学参数可以作为轨迹统计特征信息一个维度；也就是说，所述轨迹统计特征信息可以包括多个维度。
本发明的一个示例中，可以基于滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息中，提取出轨迹结构特征信息；所述轨迹结构特征信息可以用于描述输入法键盘滑动操作所对应的滑动轨迹的结构特征。其中，可以根据多个轨迹点的坐标信息，确定滑动轨迹的折返参数的参数值(用于描述折返情况)、抖动参数的参数值(用于描述抖动情况)等结构参数；然后将计算得到的结构参数，作为轨迹结构特征信息。其中，每个结构参数可以作为轨迹结构特征信息的一个维度，也就是说轨迹结构特征信息也可以包括多个维度。
然后可以将所述轨迹统计特征信息和轨迹结构特征信息中的至少一个，作为轨迹特征信息；对应的，所述轨迹特征信息也可以包括多个维度。
步骤206、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
步骤208、基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
本发明实施例中，可以预先训练一分类模型，然后基于训练后的分类模型(即预设的分类模型)，来预测所述交互意向的手写输入模式；其中，分类模型的训练方式在后续进行说明。
进而可以将提取的轨迹特征信息，输入至训练后的分类模型中，由分类模型对轨迹特征信息进行处理，输出与该轨迹特征信息匹配的模式标签。
其中，所述模式标签可以包括多个，一个模式标签可以对应一种手写输入模式。一个示例中，所述模式标签可以包括：第一模式标签、第二模式标签和第三模式标签。其中，所述第一模式标签可以对应键盘手写模式，第二模式标签可以对应光标控制模式，第三模式标签可以对应字符上屏模式。进而依据得到分类模型输出的模式标签，可以确定交互意向的手写输入模式。
当然，还可以包括其他手写输入模式，对应的，还可以包括与其他手写输入模式对应的模式标签；本发明实施例对此不作限制。
其中，若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；
若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；
若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
步骤210、对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
然后可以对用户交互意向的手写输入模式进行响应，可以在后续实施例进行说明。
综上，本发明实施例中，可以先基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；然后将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签，并基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式；进而通过采用模型来进行用户交互意向的手写输入模式的预测，能够增加预测的准确性，从而进一步提高用户的输入效率。
其次，本发明实施例中，可以对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；然后依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息；其中，所述轨迹统计特征信息和轨迹结构特征信息均可以包括多个维度，进而可以提取出包含多个维度的轨迹特征信息，从而分类模型可以根据更全面的特征来进行预测，进一步提高了预测的准确性。
以下分别对不同的交互意向的手写输入模式进行响应进行说明。
参照图3A，示出了本发明的另一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图。
步骤302、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
步骤304、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
步骤306、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
其中，步骤302～步骤306可以与上述类似步骤202～步骤206类似，在此不再赘述。
步骤308、若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式。
步骤310、基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选。
步骤312、展示所述候选。
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，可以确定用户当前执行滑动操作的目的是通过键盘手写输入文本。此时，可以根据获取的滑动轨迹信息，从笔画库中查找与滑动轨迹信息匹配的笔画；并从词库中查找与该匹配的笔画所匹配的词条，作为候选并展示该候选。其中，在用户执行滑动操作的过程中，可以依然持续获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，并持续查找匹配候选并展示；也就是说，在用户执行滑动操作过程中，可以实时的展示输入法键盘接收到的滑动操作所对应的滑动轨迹匹配的候选。
作为本发明的一个示例，可参照图3B～图3C。输入法键盘上的滑动轨迹如图3B中9键键盘上的轨迹所示，对应的，候选栏中展示了“氵”，待用户持续手写“寅”后，输入法键盘上的滑动轨迹如图3C中9键键盘上的轨迹所示，对应的，候选栏中展示了“演”。
综上，本发明实施例中，在确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式时，可以基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选，展示所述候选；进而实现键盘手写输入文本。
参照图4A，示出了本发明的又一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图。
步骤402、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
步骤404、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
步骤406、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
其中，步骤402～步骤406可以与上述类似步骤202～步骤206类似，在此不再赘述。
步骤408、若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式。
步骤410、基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形。
步骤412、展示所述手绘图形。
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，也可以确定用户当前执行滑动操作的目的是通过键盘手写绘制图形。此时，可以采用获取的滑动轨迹信息中所有轨迹点的坐标信息，生成对应的手绘图形；例如可以将所有轨迹点依次连接，生成手绘图形；并展示该手绘图形。其中，在用户执行滑动操作的过程中，可以依然持续获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，并生成手绘图形并展示；也就是说，在用户执行滑动操作的过程中，可以实时的展示输入法键盘接收到的滑动操作对应的滑动轨迹所对应的手绘图形。
作为本发明的一个示例，可参照图4B。输入法键盘上滑动轨迹如图4B中9键键盘上的轨迹所示，对应的，候选栏中展示的手绘图形如图4B的候选栏中第二个候选所示。
综上，本发明实施例中，在确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式时，基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形；进而实现键盘手写输入手绘图形。
参照图5A，示出了本发明的再一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图。
步骤502、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
步骤504、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
步骤506、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
其中，步骤502～步骤506可以与上述类似步骤202～步骤206类似，在此不再赘述。
步骤508、若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式。
步骤510、基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情。
步骤512、展示所述匹配的表情。
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，也可以确定用户当前执行滑动操作的目的是通过键盘手写输入表情。此时，可以采用获取的滑动轨迹信息中所有轨迹点的坐标信息，与表情库中的表情匹配，查找与所述滑动轨迹信息匹配的表情，并展示该匹配的表情。其中，在用户执行滑动操作的过程中，可以依然持续获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，以及查找匹配的表情并展示；也就是说，在用户执行滑动操作的过程中，可以实时的展示输入法键盘接收到的滑动操作对应的滑动轨迹所匹配的表情。
作为本发明的一个示例，可参照图5B。输入法键盘上滑动轨迹如图5B中26键键盘上的轨迹所示，对应的，候选栏中展示的手绘图形如图5B的候选栏中第一个候选所示。
综上，本发明实施例中，在确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式时，基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情，并展示所述匹配的表情；进而实现键盘手写输入表情。
当然，本发明实施例中，若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则既可以基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选并展示所述候选，也可以基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形并展示所述手绘图形；还可以基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情并展示所述匹配的表情，本发明实施例对此不作限制。
参照图6A，示出了本发明的还一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图。
步骤602、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
步骤604、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
步骤606、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
其中，步骤602～步骤606可以与上述类似步骤202～步骤206类似，在此不再赘述。
步骤608、若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式。
步骤610、基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则可以确定用户当前执行滑动操作的目的是通过键盘控制编辑框中光标位置。此时，可以基于所述滑动轨迹信息确定光标的控制方式，然后按照该控制方式控制光标移动。
其中，所述步骤610可以包括如下子步骤6102～子步骤6:04：
子步骤6102、基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度。
子步骤6104、按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
其中，可以根据相邻两个轨迹点的获取时间和坐标信息，确定滑动方向；以及根据第一个获取的轨迹点的坐标和当前获得轨迹点的坐标，确定滑动长度；然后根据滑动长度和编辑框中光标当前的位置，确定光标对应的移动长度。其中，光标的移动长度可以以字符为单位，再按照所述滑动方向将所述编辑框中光标移动该移动长度。其中，在用户执行滑动操作的过程中，依然持续获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，并按照上述子步骤6102～子步骤614来移动编辑框中光标的位置；也就是说，在用户执行滑动操作的过程中，可以实时按照输入法键盘滑动操作对应滑动轨迹移动编辑框中光标的位置。
作为本发明的一个示例，可参照图6B～图6C。用户在9键键盘上左滑，对应输入法键盘中滑动操作对应滑动轨迹如图6B中9键键盘上的轨迹所示，若编辑框中光标的位置是文本末尾，则将光标向前移动2个字符，对应光标的位置如图6B中编辑框中光标位置所示。待用户持续在9键键盘上左滑，输入法键盘中滑动操作对应滑动轨迹如图6C中9键键盘上的轨迹所示；则可以将光标向前再移动1个字符，对应光标的位置如图6C中编辑框中光标位置所示。
综上，本发明实施例中，若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置；进而实现在键盘中滑动，来控制光标位置。
参照图7A，示出了本发明的还一种数据处理方法可选实施例的步骤流程图。
步骤702、获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
步骤704、基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息。
步骤706、将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签。
其中，步骤702～步骤706可以与上述类似步骤202～步骤206类似，在此不再赘述。
步骤708、若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为上屏字符模式。
步骤710、基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母。
步骤712、将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
若所述交互意向的手写输入模式为上屏字符模式，则可以确定用户当前执行滑动操作的目的是通过手写上屏键盘中的字符。其中，所述字符可以包括标点或数字或字母。此时，可以基于滑动轨迹信息中第一个轨迹点的坐标信息，确定待上屏字符。其中，可以确定第一个轨迹点的坐标信息，属于输入法键盘中哪个字符对应的展示区域；将第一个轨迹点的坐标信息所属展示区域的字符，确定为待上屏字符并上屏。
作为本发明的一个示例，可参照图7B。用户在9键键盘中上滑，输入法键盘中滑动操作对应滑动轨迹如图7B中9键键盘上的轨迹所示；该滑动轨迹第一个轨迹点所属展示区域的数字如6，则可以将6上屏，如图7B编辑框中的“6”所示。
综上，本发明实施例中，若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字；将所述待上屏字符上屏至编辑框中；进而实现通过在键盘中滑动上屏数字或字符。
以下对如何训练分类模型进行说明。
参照图8，示出了本发明的一种模型训练实施例的步骤流程图。
步骤802、收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。
本发明实施例中，可以收集不同手写输入模式下，用户在输入法键盘中执行滑动操作对应的滑动轨迹信息；也就是收集不同手写模式下，输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，作为训练样本。
一个示例中，可以收集在键盘手写模式下，输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，作为训练样本。其中，在键盘手写模式下，可以分别收集用户在输入法键盘中多次执行滑动操作过程中，对应输入法键盘接收到的滑动操作的滑动轨迹信息；进而可以得到多个训练样本。
一个示例中，可以收集在光标控制模式下，输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。其中，在光标控制模式下，可以分别收集用户在输入法键盘中多次执行滑动操作过程中，对应输入法键盘接收到的滑动操作的滑动轨迹信息；进而可以得到多个训练样本。
一个示例中，可以在字符上屏模式下，输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息。其中，在字符上屏模式下，可以分别收集用户在输入法键盘中多次执行滑动操作的过程中，对应输入法键盘接收到的滑动操作的滑动轨迹信息；进而可以得到多个训练样本。
当然，还可以收集其他手写输入模式下，输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息作为训练样本；具体可以按照需求确定，本发明实施例对此不作限制。
步骤804、提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签。
然后针对每个训练样本，可以提取该训练样本对应的训练轨迹特征信息，这与上述子步骤2042～子步骤2044类似，在此不再赘述。以及可以为每个训练样本，标注对应的参考模式标签；例如针对采用在键盘手写模式下的滑动轨迹信息生成的训练样本，可以设置第一模式标签；针对采用在光标控制模式下的滑动轨迹信息生成的训练样本，可以设置第二模式标签；采用在上屏字符模式下的滑动轨迹信息生成的训练样本，可以设置第三模式标签。
步骤806、依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
其中，可以将一个训练样本对应的训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，作为一组训练数据；然后采用各组训练数据，对该分类模型进行训练。
现以一组训练数据为例，对分类模型进行训练的过程进行说明。可以将该组训练数据输入至分类模型中，该分类模型可以对该组训练数据中的训练轨迹特征信息进行前向计算，输出模式标签。然后可以将分类模型输出的模式标签与该组训练数据中的参考模式标签进行比对，来对分类模型进行反向训练。进而可以按照上述方式采用各组训练数据对分类模型进行训练，直至训练后的分类模型满足需求为止。
本发明的一个示例中，所述分类模型可以是Xgboost(eXtreme GradientBoosting，极端梯度提升)，Xgboost是一种提升树模型，它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。一个示例中，所述树模型可以是CART(Classification andRegression Trees，分类与回归树)模型。
进而通过上述步骤802～步骤804，可以训练得到本发明实施例所需的，可以用于预测所述交互意向的手写输入模式的分类模型。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图9，示出了本发明的一种数据处理装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：
获取模块902，用于获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；
预测模块904，用于依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式；
响应模块906，用于对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
参照图10，示出了本发明的一种数据处理装置可选实施例的结构框图。
本发明一个可选的实施例中，所述预测模块904，包括：
特征提取子模块9042，用于基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；
标签输出子模块9044，用于将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；
模式确定子模块9046，用于基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
本发明一个可选的实施例中，所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述特征提取子模块9042，用于对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
本发明一个可选的实施例中，所述模式确定子模块9046，用于若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
本发明一个可选的实施例中，所述响应模块906，包括：
候选响应子模块9062，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
本发明一个可选的实施例中，所述响应模块906，包括：
图形响应子模块9064，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形。
本发明一个可选的实施例中，所述响应模块906，包括：
表情响应子模块9066，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；展示所述匹配的表情。
本发明一个可选的实施例中，所述响应模块906，包括：
光标位置移动子模块9068，用于若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
本发明一个可选的实施例中，所述光标位置移动子模块9068，用于基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
本发明一个可选的实施例中，所述响应模块906，包括：
字符上屏子模块90610，用于若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
本发明一个可选的实施例中，所述的装置还包括：
训练模块908，用于收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
综上，本发明实施例中，可以在用户在输入法键盘中执行滑动操作的过程中，获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；然后依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式；再对所述交互意向的手写输入模式进行响应，进而多种手写输入模式能够同时被启用；从而用户可以按照需求直接使用任一手写输入模式，而无需进行启用设置，能够提高用户的输入效率。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
图11是根据一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备1100的结构框图。例如，电子设备1100可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理，智能穿戴设备等。
参照图11，电子设备1100可以包括以下一个或多个组件：处理组件1102，存储器1104，电力组件1106，多媒体组件1108，音频组件1110，输入/输出(I/O)的接口1112，传感器组件1114，以及通信组件1116。
处理组件1102通常控制电子设备1100的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件1102可以包括一个或多个处理器1120来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1102可以包括一个或多个模块，便于处理组件1102和其他组件之间的交互。例如，处理部件1102可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1108和处理组件1102之间的交互。
存储器1104被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备1100的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备1100上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1104可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件1106为电子设备1100的各种组件提供电力。电力组件1106可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备1100生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1108包括在所述电子设备1100和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1108包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备1100处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1110被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1110包括一个麦克风(MIC)，当电子设备1100处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1104或经由通信组件1116发送。在一些实施例中，音频组件1110还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口1112为处理组件1102和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1114包括一个或多个传感器，用于为电子设备1100提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1114可以检测到电子设备1100的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备1100的显示器和小键盘，传感器组件1114还可以检测电子设备1100或电子设备1100一个组件的位置改变，用户与电子设备1100接触的存在或不存在，电子设备1100方位或加速/减速和电子设备1100的温度变化。传感器组件1114可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1114还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1114还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件1116被配置为便于电子设备1100和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1100可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件1114经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件1114还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备1100可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1104，上述指令可由电子设备1100的处理器1120执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行一种数据处理方法，所述方法包括：获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式；对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
可选地，所述依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式，包括：基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
可选地，所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息，包括：对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
可选地，所述基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式，包括：若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；展示所述匹配的表情。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
可选地，所述基于所述滑动轨迹信息移动编辑中光标的位置，包括：基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
可选地，所述的方法还包括对所述分类模型进行训练的步骤：收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
图12是本发明根据另一示例性实施例示出的一种用于数据处理的电子设备1200的结构示意图。该电子设备1200可以是服务器，该服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units，CPU)1222(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1232，一个或一个以上存储应用程序1242或数据1244的存储介质1230(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1232和存储介质1230可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1230的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1222可以设置为与存储介质1230通信，在服务器上执行存储介质1230中的一系列指令操作。
服务器还可以包括一个或一个以上电源1226，一个或一个以上有线或无线网络接口1250，一个或一个以上输入输出接口1258，一个或一个以上键盘1256，和/或，一个或一个以上操作系统1241，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。
在示例性实施例中，服务器经配置以由一个或者一个以上中央处理器1222执行一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式；对所述交互意向的手写输入模式进行响应。
可选地，所述依据所述滑动轨迹信息，预测所述交互意向的手写输入模式，包括：基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式。
可选地，所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息，包括：对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息；和/或，对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和/或轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
可选地，所述基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式，包括：若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；展示所述手绘图形。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；展示所述匹配的表情。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
可选地，所述基于所述滑动轨迹信息移动编辑中光标的位置，包括：基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
可选地，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
可选地，还包含用于进行以下对所述分类模型进行训练的指令：收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
此外，本申请实施例所涉及的年龄(性别、身份证号、护照号等(根据需求调整))等不适针对个人信息的使用，而是通用的描述。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种数据处理方法、一种数据处理装置和一种电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (16)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；
基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；
将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；模式标签包括多种，每种模式标签对应一种手写输入模式；
基于所述分类模型输出的模式标签，确定交互意向的手写输入模式；
对所述交互意向的手写输入模式进行响应；
所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，所述基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息，包括：
对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息，所述轨迹统计特征信息可以用于描述输入法键盘滑动操作所对应的滑动轨迹的统计学特征；
对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；
依据所述轨迹统计特征信息和轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式，包括：
若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；
若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；
若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；
展示所述候选。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息生成手绘图形；
展示所述手绘图形。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：
若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息查找匹配的表情；
展示所述匹配的表情。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：
若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述滑动轨迹信息移动编辑中光标的位置，包括：
基于所述滑动轨迹信息，确定所述滑动操作对应的滑动方向和滑动长度；
按照所述滑动方向和滑动长度，移动所述编辑框中光标。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述交互意向的手写输入模式进行响应，包括：
若确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式，则基于所述滑动轨迹信息确定待上屏字符，所述字符包括标点或数字或字母；
将所述待上屏字符上屏至编辑框中。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括对所述分类模型进行训练的步骤：
收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；
提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；
依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
10.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；
预测模块，用于依据所述滑动轨迹信息，预测交互意向的手写输入模式；
响应模块，用于对所述交互意向的手写输入模式进行响应；
其中，所述预测模块，包括：
特征提取子模块，用于基于所述滑动轨迹信息，提取轨迹特征信息；
标签输出子模块，用于将所述轨迹特征信息输入至预设的分类模型中，得到所述分类模型输出的模式标签；模式标签包括多种，每种模式标签对应一种手写输入模式；
模式确定子模块，用于基于所述分类模型输出的模式标签，确定所述交互意向的手写输入模式；
所述滑动轨迹信息包括多个轨迹点的坐标信息，
所述特征提取子模块，用于对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行统计分析，提取轨迹统计特征信息，所述轨迹统计特征信息可以用于描述输入法键盘滑动操作所对应的滑动轨迹的统计学特征；对所述滑动轨迹信息中多个轨迹点的坐标信息进行轨迹结构分析，提取轨迹结构特征信息；依据所述轨迹统计特征信息和轨迹结构特征信息，生成轨迹特征信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，
所述模式确定子模块，用于若所述分类模型输出的模式标签为第一模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式；若所述分类模型输出的模式标签为第二模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式；若所述分类模型输出的模式标签为第三模式标签，则确定所述交互意向的手写输入模式为字符上屏模式。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述响应模块，包括：
候选响应子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为键盘手写模式，则基于所述滑动轨迹信息进行笔画匹配，确定对应匹配的候选；展示所述候选。
13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述响应模块，包括：
光标位置移动子模块，用于若所述交互意向的手写输入模式为光标控制模式，则基于所述滑动轨迹信息移动编辑框中光标的位置。
14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述的装置还包括：
训练模块，用于收集训练样本，所述训练样本包括在键盘手写模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，在光标控制模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息，和在字符上屏模式下输入法键盘滑动操作对应的滑动轨迹信息；提取所述训练样本的训练轨迹特征信息，并为所述训练轨迹特征信息标注对应的参考模式标签；依据所述训练轨迹特征信息和对应的参考模式标签，对所述分类模型进行训练。
15.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-9中任一项所述的数据处理方法。
16.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如方法权利要求1-9任一所述的数据处理方法。
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