一种表情图片的输入方法和装置与流程

本发明涉及输入法技术领域，特别是涉及一种表情图片的输入方法和一种表情图片的输入装置。

背景技术：

依托于社交和网络的不断发展，人们之间的交流方式也出现了相应的改变，由最早的文字沟通到开始使用一些简单的符号并逐步演变为日益多元化的表情文化。例如，使用一些自制的、流行元素图片来进行沟通。为了方便用户的使用，现有的输入法均提供了图片表情功能，以丰富用户的输入体现。随着图片表情功能在日常聊天中的应用越来越频繁，相应地，用户对于表情图片的排序结果也越来越关注。

目前，输入法在对表情图片的排序上与正常的词汇候选排序类似，主要参考用户使用每张图片的频次和时间来确定。例如，若用户在输入“哈哈”一词后，经常从候选的表情图片中选择使用某张图片一，则当该用户再次输入“哈哈”时，图片一会在候选的表情图片中排序在前，方便用户快速地找到并上屏该图片一。

但是，按照上述方法，输入法只能针对用户已经使用过的图片即图片一进行排序的调整，而用户未使用过的图片(如图片二、图片三)的排序则无法被调整，从而导致用户可能感兴趣的图片不能排序在靠前的位置，当用户需要使用图片二或图片三时，甚至需要通过多次的向后翻页才能找到想要的图片，增加了用户查找表情图片的时间，降低了用户的输入效率。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种表情图片的输入方法和相应的一种表情图片的输入装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种表情图片的输入方法，包括：

接收输入的第一文本信息；

依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；

根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

可选地，所述第一表情图片的关联图片通过如下步骤确定：

计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；

提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片。

可选地，所述计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度的步骤包括：

获取每张表情图片的用户特征分值，所述用户特征分值为每个用户对所述每张表情图片的打分分值；

依据所述每张表情图片的用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量；

根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述获取每张表情图片的用户特征分值的步骤包括：

设定每张表情图片的初始特征分值；

当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增；

以所述递增后的分值，作为所述上屏的表情图片的用户特征分值。

可选地，所述根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度的步骤包括：

分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以所述距离作为所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值的步骤包括：

分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；

对所述多张关联图片的权重值递增，获得所述关联图片的目标权重值。

可选地，所述当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现的步骤包括：

当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；

依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值，对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；

展现排序后的关联图片和多张第二表情图片。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种表情图片的输入装置，包括：

接收模块，用于接收输入的第一文本信息；

上屏模块，用于依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；

调整模块，用于根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

展现模块，用于当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

可选地，所述第一表情图片的关联图片通过调用如下模块确定：

计算模块，用于计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；

提取模块，用于提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片。

可选地，所述计算模块包括：

用户特征分值获取子模块，用于获取每张表情图片的用户特征分值，所述用户特征分值为每个用户对所述每张表情图片的打分分值；

特征向量生成子模块，用于依据所述每张表情图片的用户用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量；

相似度计算子模块，用于根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述用户特征分值获取子模块包括：

初始特征分值设定单元，用于设定每张表情图片的初始特征分值；

初始特征分值递增单元，用于当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增；

特征分值确定单元，用于以所述递增后的分值，作为所述上屏的表情图片的用户特征分值。

可选地，所述相似度计算子模块包括：

相似度计算单元，用于分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以所述距离作为所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述调整模块包括：

权重值确定子模块，用于分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；

目标权重值获得子模块，用于对所述多张关联图片的权重值递增，获得所述关联图片的目标权重值。

可选地，所述展现模块包括：

获取子模块，用于当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；

排序子模块，用于依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值，对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；

展现子模块，用于展现排序后的关联图片和多张第二表情图片。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种表情图片的输入装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

接收输入的第一文本信息；

依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；

根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行上述一个或多个所述的表情图片的输入方法。

与背景技术相比，本发明实施例包括以下优点：

本发明实施例，在接收到输入的第一文本信息，并依据第一文本信息上屏对应的第一表情图片后，可以对第一表情图片的关联图片的权重值进行调整，如果接收到该关联图片对应的第二文本信息，则可以依据调整后的权重值对关联图片进行展现。本发明实施例可以依据已上屏的第一表情图片对关联图片的权重值进行调整，从而增加关联图片被排序在前的可能性，方便用户使用该关联图片，提高用户的输入效率。

附图说明

图1是本发明的一种表情图片的输入方法实施例一的步骤流程图；

图2是本发明的一种表情图片的输入方法实施例二的步骤流程图；

图3是本发明的一种表情图片的输入装置实施例的结构框图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种表情图片的输入装置的框图。

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。

参照图1，示出了本发明的一种表情图片的输入方法实施例一的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101，接收输入的第一文本信息；

在具体实现中，本发明实施例可以应用于各类终端中，例如，手机、pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)、计算机、掌上电脑等等，本发明实施例对终端的具体类型不作限定。这些终端可以支持包括windows、android(安卓)、ios、windowsphone等多种类型的操作系统。

通常，用户可以通过外接输入设备进行输入，例如键盘；还可以运行通过虚拟键盘进行输入的应用程序，例如，输入法程序，进行文本的输入。

以计算机为例，用户可以通过敲击键盘上的实体按键进行输入，而对于具有触摸屏的移动终端而言，用户则可以通过点击虚拟键盘上的虚拟按键进行输入，本发明实施例对此不作限定。

通常，在中文、日文等语音里，作为基本语言单位的汉字、日文等文字一般不直接与键盘上的按键进行映射，因此，在输入时一般需要进行字符与字词的转换。

具体而言，输入法系统可以通过编码规则将汉字、日文等文字与能够直接输入的字符串建立映射关系，如在汉语中通常用的编码是拼音(如简拼、双拼、全拼、模糊音等)、五笔等。

在本发明实施例中，第一文本信息可以是对用户输入的字符串进行转换后的字词。例如，当用户输入字符串“haha”，经输入法转换后，可以认为用户实际输入的字词为“哈哈”；当用户输入的字符串为“xiao”时，经转换后可以认为用户实际输入的字词为“笑”。

步骤102，依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；

目前，为了满足用户的个性化输入需求，输入法提供了图片表情的功能。用户可以通过输入字符串，上屏与该字符串相匹配的表情图片。

在本发明实施例中，第一表情图片可以是对应于用户当前输入的字词的表情图片。用户输入的每个字词对应的表情图片可以只有一张，也可以有两张或多张，本发明实施例对第一表情图片的数量不作限定。当用户选定其中某张表情图片时，输入法可以将该表情图片上屏。

例如，对于用户输入的“哈哈”一词，输入法可以在候选框中展现与该词相匹配的表情图片a和图片b，当用户选定图片a之后，输入法可以将该图片a上屏。

在本发明实施例中，每张第一表情图片可以具有相应的关联图片，该关联图片可以是与第一表情图片具有较高的相似度的图片。

需要说明的是，每张第一表情图片可以具有不止一张的关联图片，且该关联图片可以不是用户当前输入的字词对应的表情图片。

例如，对于“哈哈”一词对应的第一表情图片a，可以存在关联图片c和关联图片d，而关联图片c和关联图片d可以不是“哈哈”一词对应的表情图片，而是其他字词对应的表情图片，如关联图片c可以是“笑”一词对应的表情图片，本发明实施例对此不作限定。

步骤103，根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

在本发明实施例中，在上屏第一表情图片后，可以首先确定该第一表情图片对应的关联图片包括哪些图片，然后调整每张关联图片的权重值。

在具体实现中，可以增加每张关联图片的权重值。

例如，在初始时，“笑”一词对应的表情图片c和图片e各自具有相应的权重值，如图片e的权重值大于图片c的权重值，由于图片c为在先已上屏的第一表情图片a的关联图片，此时，可以相应增加图片c的权重值，而图片e的权重值则不作改变，则调整后图片c的权重值可能大于图片e的权重值。

步骤104，当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

在本发明实施例中，第二文本信息可以是与某张关联图片相匹配的字词，例如，与关联图片c相匹配的“笑”。

需要说明的是，与第一文本信息类似，第二文本信息也可以是对用户输入的字符串进行转换后获得的字词，例如，用户输入的字符串为“xiao”，经输入法转换后，可以获得“笑”,并将“笑”作为第二文本信息。

需要说明的是，由于第一表情图片的关联图片是与第二文本信息相匹配的表情图片，因此，第二文本信息的第二表情图片中包括该关联图片。例如，对于“笑”一词，第二表情图片可以包括图片c和图片e。

在具体实现中，在调整每张关联图片的权重值后，可以按照权重值的大小进行排序，并将排序后包括关联图片的多张第二表情图片展现在候选框中供用户选择。

例如，对于“笑”一词对应的第二表情图片c和图片e，经确定的权重值为图片c大于图片e，则可以将图片c排序在图片e之前，并展现给用户。

在本发明实施例中，当接收到选定任一第二表情图片的指令时，可以上屏被选定的第二表情图片。例如，当用户选定图片c时，可以将该图片c上屏。

在本发明实施例中，在接收到输入的第一文本信息，并依据第一文本信息上屏对应的第一表情图片后，可以对第一表情图片的关联图片的权重值进行调整，如果接收到该关联图片对应的第二文本信息，则可以依据调整后的权重值对关联图片进行展现。本发明实施例可以依据已上屏的第一表情图片对关联图片的权重值进行调整，从而增加关联图片被排序在前的可能性，方便用户使用该关联图片，提高用户的输入效率。

参照图2，示出了本发明的一种表情图片的输入方法实施例二的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201，接收输入的第一文本信息；

通常，用户可以通过输入法输入文本信息，该输入法可以应用于手机、计算机、平板电脑等终端设备中，本发明实施例对终端设备的具体类型不作限定。

在本发明实施例中，第一文本信息可以是对用户输入的字符串进行转换后所获得的字词。例如，当用户输入字符串“haha”，经输入法转换后，可以认为用户实际输入的字词为“哈哈”；当用户输入的字符串为“xiao”时，经转换后可以认为用户实际输入的字词为“笑”。

步骤202，依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片；

在本发明实施例中，第一表情图片可以是对应于用户当前输入的字词的表情图片。用户输入的每个字词对应的表情图片可以只有一张，也可以有两张或多张，本发明实施例对第一表情图片的数量不作限定。当用户选定其中某张表情图片时，输入法可以将该表情图片上屏。

例如，对于用户输入的“哈哈”一词，输入法可以在候选框中展现与该词相匹配的表情图片图片a和图片b，当用户选定图片a之后，输入法可以将该图片a上屏。

步骤203，计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；

在本发明实施例中，为了获得上屏的第一表情图片具有较高相似度的其他表情图片，可以首先获取每张表情图片的用户特征分值，该用户特征分值可以为每个用户对每张表情图片的打分分值。

需要说明的是，由于每个用户对每张表情图片的使用情况差异较大，因此，每张表情图片的用户特征分值根据用户的不同而不同。例如，对于同一张表情图片，对于不同的三位用户，其用户特征分值均可能不同。

在具体实现中，可以首先设定每张表情图片的初始特征分值，当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增，并以所述递增后的分值，作为该上屏的表情图片的用户特征分值。

例如，可以设定初始特征分值为0，则每张表情图片最初的特征分值均为0，当用户上屏一张表情图片时，可以对上屏的这张表情图片的特征分值加1，然后以一定时间段内最终的数值结果作为该张表情图片的用户特征分值。当然，本领域技术人员还可以采用其他方式设定每张表情图片的用户特征分值，本发明实施例对此不作限定。

需要说明的是，在实际中，可以通过客户端模拟每个用户对每张表情图片的使用情况，从而获得每张表情图片的用户特征分值。

在具体实现中，输入法客户端可以定期统计每张表情图片的用户特征分值，例如，可以每24小时统计一次每张表情图片的用户特征分值，并将该用户特征分值发送至服务器。然后，服务器可以依据每张表情图片的用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量，并根据该特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。具体地，可以分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以该距离作为第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

作为本发明的一种示例，在生成每张表情图片的特征向量后，还可以根据该特征向量，分别计算每张表情图片与其他表情图片之间的相似度，然后依据相似度，生成表情图片相似度列表。从而在需要计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度时，直接从该相似度列表中提取出第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

具体地，可以在服务器端维护一个n*m的大矩阵，n是所有用户的数量，m是所有表情图片的总数，矩阵可以表示如下：

其中，pic1、pic2……picm表示m张表情图片，user1、user2……usern表示n个用户，s11表示表情图片pic1相对于用户user1的特征分值、s12表示表情图片pic2相对于用户user1的特征分值、snm表示表情图片picm相对于用户usern的特征分值，以此类推。

在该矩阵中，每一行表示一张表情图片对应于所有用户的特征分值，每一列则表示所有表情图片对应于一个用户的特征分值。从而可以在计算表情图片之间的相似度时，以每一行的特征分值作为一个向量，表示该张表情图片的n个特征，从而通过计算两个向量之间的距离，计算获得两张表情图片之间的相似度。在计算两个向量之间的距离时，可以采用皮尔逊相关系数(pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient)或其他相关系数的计算方式，本发明实施例对此不作限定。

需要说明的是，计算表情图片之间的相似度的频率不需要太频繁，可以以每5天为周期计算一次，并将计算结果保存在服务器中。当然，本领域技术人员可以根据实际需要，具体确定上传特征分值和计算相似度的周期，本发明实施例对此不作限定。

步骤204，提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片；

在本发明实施例中，在分别计算出每张第一表情图片与其他表情图片之间的相似度后，可以将相似度在预设阈值范围内的表情图片作为第一表情图片的关联图片。例如，可以设定预设阈值范围为75％-100％，当某张表情图片与某张第一表情图片之间的相似度在该范围内时，可以将该表情图片作为该第一表情图片的关联图片。

需要说明的是，每张第一表情图片均可以具有至少一张关联图片，该关联图片不仅可以是对应于用户当前输入的第一文本信息的多张第一表情图片中的一张，也可以其他表情图片。另一方面，任意两张第一表情图片对应的关联图片可以是相同的，例如，“哈哈”一词对应的第一表情图片包括图片a和图片b，而图片a的关联图片可以为图片c和图片d，图片b的关联图片可以为图片c和图片f，则二者均具有相同的关联图片，即图片c。

步骤205，根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

在本发明实施例中，在用户上屏某张第一表情图片后，可以首先分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；然后对多张关联图片的权重值递增，以获得每张关联图片的目标权重值。

例如，对于图片a、图片b、图片c和图片d，其中图片c为图片a的关联图片。因此，当用户依据输入的第一文本信息上屏图片a后，可以相应地增加图片c的权重值，得到图片c的目标权重值，而对其他图片即图片b和图片d的权重值不作改变。对于权重值增加的具体大小，本发明实施例不作限定。

步骤206，当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；

在本发明实施例中，第二文本信息可以是与某张关联图片相匹配的字词，例如，与关联图片c相匹配的“笑”。

需要说明的是，与第一文本信息类似，第二文本信息也可以是对用户输入的字符串进行转换后获得的字词，例如，用户输入的字符串为“xiao”，经输入法转换后，可以获得“笑”,并将“笑”作为第二文本信息。

在本发明实施例中，在接收到第二文本信息后，可以首先确定该第二文本信息对应的第二表情图片包括哪些图片。需要说明的是，由于第一表情图片的关联图片是与第二文本信息相匹配的表情图片，因此，第二文本信息的第二表情图片中包括该关联图片。

例如，对于第二文本信息“笑”，可以首先确定出与“笑”对应的多张第二表情图片，如图片c、图片e、图片g和图片h，其中图片c即为第一表情图片a的关联图片。

在本发明实施例中，每张第二表情图片均具有相应的权重值，输入法可以默认按照该权重值对每张第二表情图片进行排序。

例如，按照从大到小的顺序，图片c、图片e、图片g和图片h的权重值可以依次为：图片e＞图片g＞图片c＞图片h。

步骤207，依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值，对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；

对于图片c、图片e、图片g和图片h，由于各自的权重值信息按照从大到小的顺序排序依次为：图片e＞图片g＞图片c＞图片h，因此，在默认情况下，输入法会按照图片e、图片g、图片c和图片h的顺序对上述四张表情图片进行排序。而在对关联图片c的权重值进行调整后，即增加了图片c的权重值，则可以重新按照调整后各张图片的权重值进行排序。

例如，若增加图片c的权重值后，其权重值大于图片g的权重值，但仍然小于图片e的权重值，则调整后各张图片的权重值按照从大到小的顺序排序依次为：图片e＞图片c＞图片g＞图片h，此时，可以按照图片e、图片c、图片g和图片h的顺序对上述四张表情图片进行排序。

或者，在增加图片c的权重值后，其权重值不仅大于图片g的权重值，也大于了图片e的权重值，则调整后各张图片的权重值按照从大到小的顺序排序依次为：图片c＞图片e＞图片g＞图片h，此时，可以按照图片c、图片e、图片g和图片h的顺序对上述四张表情图片进行排序。

步骤208，展现排序后的关联图片和多张第二表情图片；

当对关联图片的权重值进行调整，并按照调整后的权重值对包括关联图片在内的每张第二表情图片进行排序后，输入法可以将关联图片和多张其他的第二表情图片按此排序的顺序展现在输入法的候选框中。

从而当接收到用户选定任一第二表情图片的指令时，可以上屏被选定的第二表情图片。

例如，在按照图片c、图片e、图片g和图片h的顺序对上述四张表情图片进行排序后，当接收到用户选定图片c的指令时，可以对该图片c上屏。

需要说明的是，在对各张表情图片进行排序并展现后，用户所选定的表情图片可以不是排序在第一位的表情图片，也可以不是调整过权重值的关联图片，即用户所选定的表情图片可以不是调整顺序后的关联图片c，也可以是其他图片，例如，图片图片e、图片g或者图片h，本发明实施例对此不作限定。

为了便于理解，下面以一个具体的示例，对本发明实施例的表情图片的输入方法作一介绍。

(1)首先获取每张表情图片的用户特征分值。客户端可以根据用户对每张表情图片的使用情况确定每张表情图片的用户特征分值。具体地，可以设定每张表情图片的初始特征分值为0，当前用户每上屏一张表情图片时，对该表情图片的特征分值加1，对于当前用户未上屏过的表情图片，则保持初始特征分值不变，仍然为0。客户端每24小时将全部表情图片的特征分值上传至服务器。

(2)可以在服务器维护一n*m的大矩阵，用于存放用户上传的表情图片的特征分值，n是所有用户的数量，m是所有表情图片的总数。在该矩阵中，每一行表示一张表情图片对应于所有用户的特征分值，每一列则表示所有表情图片对应于一个用户的特征分值。然后，以每一行的特征分值作为一个向量，表示该表情图片的n个特征，采用皮尔逊相关系数每5天计算一次任意两个向量之间的相似度，作为对应的两张表情图片之间的相似度。对于每张表情图片，按照相似度的大小，分别选择相似度最高的若干张表情图片作为关联图片。例如，图片a的关联图片包括图片c和图片d，其中图片c对应的文本信息为“笑”。同时，笑”对应的表情图片还包括图片e、图片g和图片h，并且，图片c、图片e、图片g和图片h的初始权重值按照从大到小的顺序依次为：图片e＞图片g＞图片c＞图片h。

(3)当用户输入字符串“haha”时，经输入法转换可以认为用户实际输入的是“哈哈”，此时，输入法可以在候选框中向用户展现与“哈哈”一词对应的表情图片，即图片a和图片b。若用户选定图片a，则可以将图片a上屏，并调整图片a的关联图片的权重值，即调整图片c和图片d的权重值。在调整图片c的权重值后，图片c、图片e、图片g和图片h的权重值按照从大到小的顺序依次为：图片c＞图片e＞图片g＞图片h。

(4)当用户输入“笑”时，输入法可以查找出与“笑”相对应的表情图片包括图片c、图片e、图片g和图片h，然后按照调整后的权重值从大到小的顺序对上述四张表情图片进行排序和展现，即按照图片c、图片e、图片g和图片h的顺序进行展现。当用户选定其中任意一张表情图片时，可以对选定的表情图片上屏。

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3，示出了本发明的一种表情图片的输入装置实施例的结构框图，具体可以包括如下模块：

接收模块301，用于接收输入的第一文本信息；

上屏模块302，用于依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；

调整模块303，用于根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；

展现模块304，用于当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

在本发明实施例中，所述第一表情图片的关联图片可以通过调用如下模块确定：

计算模块，用于计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；

提取模块，用于提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片。

在本发明实施例中，所述计算模块具体可以包括如下子模块：

用户特征分值获取子模块，用于获取每张表情图片的用户特征分值，所述用户特征分值为每个用户对所述每张表情图片的打分分值；

特征向量生成子模块，用于依据所述每张表情图片的用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量；

相似度计算子模块，用于根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

在本发明实施例中，所述用户特征分值获取子模块具体可以包括如下单元：

初始特征分值设定单元，用于设定每张表情图片的初始特征分值；

初始特征分值递增单元，用于当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增；

特征分值确定单元，用于以所述递增后的分值，作为所述上屏的表情图片的用户特征分值。

在本发明实施例中，所述相似度计算子模块具体可以包括如下单元：

相似度计算单元，用于分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以所述距离作为所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

在本发明实施例中，所述调整模块303具体可以包括如下子模块：

权重值确定子模块，用于分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；

目标权重值获得子模块，用于对所述多张关联图片的权重值递增，获得所述关联图片的目标权重值。

在本发明实施例中，所述展现模块304具体可以包括如下子模块：

获取子模块，用于当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；

排序子模块，用于依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；

展现子模块，用于展现排序后的关联图片和多张第二表情图片。

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4是根据一示例性实施例示出的一种表情图片的输入装置400的框图。例如，装置400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，个人数字助理等。

参照图4，装置400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电源组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出(i/o)的接口412，传感器组件414，以及通信组件416。

处理组件402通常控制装置400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402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的表情图片的输入方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。

存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在装置400的操作。这些数据的示例包括用于在装置400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404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。

电源组件406为装置400的各种组件提供电力。电源组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置400生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件408包括在所述装置400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408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置400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410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(mic)，当装置400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404或经由通信组件416发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口412为处理组件402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414包括一个或多个传感器，用于为装置400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到装置400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测装置400或装置400一个组件的位置改变，用户与装置400接触的存在或不存在，装置400方位或加速/减速和装置400的温度变化。传感器组件414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414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414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416被配置为便于装置400和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置400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，通信组件416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，所述通信组件416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，装置400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，用于执行上述表情图片的输入方法。

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404，上述指令可由装置400的处理器420执行以完成上述表情图片的输入方法。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。

一种表情图片的输入装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：接收输入的第一文本信息；依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：获取每张表情图片的用户特征分值，所述用户特征分值为每个用户对所述每张表情图片的打分分值；依据所述每张表情图片的用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量；根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：设定每张表情图片的初始特征分值；当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增；以所述递增后的分值，作为所述上屏的表情图片的用户特征分值。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以所述距离作为所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；对所述多张关联图片的权重值递增，获得所述关联图片的目标权重值。

可选地，所述一个或者一个以上程序还包含用于进行以下操作的指令：当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值，对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；展现排序后的关联图片和多张第二表情图片。

一种存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行如下操作：接收输入的第一文本信息；依据所述第一文本信息，上屏所述第一文本信息对应的第一表情图片，所述第一表情图片具有关联图片；根据上屏的第一表情图片，调整所述关联图片的权重值；当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，依据所述权重值对所述关联图片进行展现。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：计算所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度；提取所述相似度在预设阈值范围内的多张表情图片作为所述第一表情图片的关联图片。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：获取每张表情图片的用户特征分值，所述用户特征分值为每个用户对所述每张表情图片的打分分值；依据所述每张表情图片的用户特征分值，生成每张表情图片的特征向量；根据所述特征向量，计算第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：设定每张表情图片的初始特征分值；当用户上屏任一表情图片时，对该上屏的表情图片对应的初始特征分值递增；以所述递增后的分值，作为所述上屏的表情图片的用户特征分值。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：分别计算第一表情图片的特征向量与其他表情图片的特征向量之间的距离，以所述距离作为所述第一表情图片与其他表情图片之间的相似度。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：分别确定上屏的第一表情图片对应的多张关联图片的权重值；对所述多张关联图片的权重值递增，获得所述关联图片的目标权重值。

可选地，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端还能够执行如下操作：当接收到与所述关联图片相对应的第二文本信息时，获取所述第二文本信息对应的多张第二表情图片及其权重值，所述多张第二表情图片包括所述关联图片；依据所述多张第二表情图片的权重值以及所述关联图片的目标权重值，对所述关联图片和多张第二表情图片进行排序；展现排序后的关联图片和多张第二表情图片。

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。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

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。

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表情图片的输入方法和一种表情图片的输入装置，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。