内容提供方法、装置及智能设备与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种内容提供方法、装置及智能设备。

背景技术：

随着互联网技术的高速发展，网络越来越多地改变着人们的生活。例如用户可以通过互联网及搜索引擎技术获取想要的信息。特别是，在问答类网站上获取信息。

然而，在实际使用过程中，用户通过回答类网站获取信息时，一般获取到的信息基本上都是由人工手动编辑的。这就难免会使得用户获取的信息内容质量差、时效性不足，甚至存在较强的个人主观色彩，具有一定的片面性、局限性和滞后性，导致使用效果不佳。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种内容提供方法，该方法不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，提高了商品的推广率。

本发明的第二个目的在于提出一种内容提供装置。

本发明的第三个目的在于提出一种智能设备。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种内容提供方法，包括：

获取用户输入的搜索语句；

对所述搜索语句进行意图识别，确定所述用户的问题类型及对应的商品类别；

从预设的商品知识库中，获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据；

根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果；

向所述用户返回包括所述目标商品的搜索结果。

本实施例提供的内容提供方法中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

另外，本发明上述实施例提出的内容提供方法还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，所述获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据之前，还包括：

根据所述目标商品的基本信息，获取与所述目标商品关联的各网络数据；

根据所述各网络数据、所述目标商品的基本信息及常识数据，建立所述商品知识库。

在本发明的另一个实施例中，所述获取与所述目标商品关联的各网络数据之后，还包括：

根据所述各网络数据中包括的实体属性，对所述各网络数据进行筛选处理；

根据各网络数据的来源、评论信息和/或语义完整度，确定筛选后的各网络数据的得分。

在本发明的另一个实施例中，所述获取与所述目标商品关联的各网络数据之后，还包括：

对所述各网络数据进行解析，确定所述各网络数据对应的问题类型；

根据所述问题类型，建立所述各网络数据与所述目标商品的关系图谱。

在本发明的另一个实施例中，所述根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果，包括：

根据所述问题类型，确定目标模版；

根据所述目标模版，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种内容提供装置，包括：

第一获取模块，用于获取用户输入的搜索语句；

第一确定模块，用于对所述搜索语句进行意图识别，确定所述用户的问题类型及对应的商品类别；

第二获取模块，用于从预设的商品知识库中，获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据；

构建模块，用于根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果；

响应模块，用于向所述用户返回包括所述目标商品的搜索结果。

本实施例提供的内容提供装置中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

另外，本发明上述实施例提出的内容提供装置还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的一个实施例中，还包括：

第三获取模块，用于根据所述目标商品的基本信息，获取与所述目标商品关联的各网络数据；

建立模块，用于根据所述各网络数据、所述目标商品的基本信息及常识数据，建立所述商品知识库。

在本发明的另一个实施例中，还包括：

筛选模块，用于根据所述各网络数据中包括的实体属性，对所述各网络数据进行筛选处理；

评分模块，用于根据各网络数据的来源、评论信息和/或语义完整度，确定筛选后的各网络数据的得分。

在本发明的另一个实施例中，还包括：

第二确定模块，用于对所述各网络数据进行解析，确定所述各网络数据对应的问题类型；

第二建立模块，用于根据所述问题类型，建立所述各网络数据与所述目标商品的关系图谱。

在本发明的另一个实施例中，所述构建模块，具体包括：

根据所述问题类型，确定目标模版；

根据所述目标模版，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种智能设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现第一方面实施例所述的内容提供方法。

本实施例提供的智能设备中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的内容提供方法。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明一个实施例的内容提供方法的流程图；

图2为本发明一个实施例的建立商品知识库的流程图；

图3为本发明一个实施例的搜索结果的示意图；

图4为本发明另一个实施例的内容提供方法的流程图；

图5为本发明一个实施例的内容提供装置的结构示意图；

图6为本发明一个实施例的智能设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

本发明主要针对现有技术中，用户在问答类网站上获取信息时，存在的获取的信息内容质量差，时效性不足，甚至获取的信息存在较强的个人主观色彩，具有一定的片面性、局限性和滞后性，导致使用效果不佳的问题，提出一种内容提供方法。

本发明提出的内容提供方法，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定出用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

下面结合附图对本发明实施例提出的内容提供方法进行详细描述。

图1为本发明一个实施例的内容提供方法的流程图。

如图1所示，本发明的内容提供方法可以包括以下步骤：

步骤101，获取用户输入的搜索语句。

具体的，本实施例提供的内容提供方法，可以由本发明提供的内容提供装置执行，上述装置可以被配置在智能设备中，以实现对用户的搜索操作进行控制。

其中，智能设备可以是任一具有搜索功能的硬件设备，比如智能手机，个人数字助理、计算机等等，本发明对此不作具体限定。

具体实现时，用户可通过智能设备提供的多种输入方式，将搜索语句输入至浏览器的搜索栏中。举例来说，可以是通过语音输入的方式输入搜索语句；或者，也可以通过文字输入的方式输入搜索语句；又或者，还可以通过手写输入的方式输入搜索语句等等，本发明对此不做具体限定。

步骤102，对搜索语句进行意图识别，确定用户的问题类型及对应的商品类别。

具体的，本实施例可通过以下方式确定用户的问题类型及对应的商品类别，举例说明如下：

第一种实现方式，根据预设的意图识别算法对搜索语句进行意图识别；

其中，预设的意图识别算法可以是对用户的历史搜索日志信息进行解析，并提取特征信息，然后将提取的特征信息通过分类器进行分类得到的；

需要说明的是，上述分类器可以是支持向量机(supportvectormachine，简称为svm)分类器，也可以是决策树等等，本发明对此不作具体限定。

第二种实现方式，通过词向量wordvec，词排序wordrank与命名实体识别(namedentityrecognition，简称ner)技术，对搜索语句的构成进行分解，然后将分解得到的数据输入分类模型，得到用户的问题类型及对应的商品类别。

其中，ner是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。

本实施例中的问题类别可以包括，但不限于：常识类、属性询问类、商品评价类、寻求推荐类、咨询类等等。

商品类别可以包括，但不限于美妆类、家用电器类、食品酒水类等等，本发明对此不作具体限定。

例如，用户输入的搜索语句为“眼霜应该在什么年龄段开始使用？有什么好处？”，则根据意图识别可以确定出用户的问题类别为咨询类，对应的商品类别为美妆类。

步骤103，从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据。

具体的，在获取与商品类别对应的目标商品的知识数据之前，本发明需要先建立商品知识库。

更具体的，如图2所示，本发明建立商品知识库可以包括以下步骤：

步骤201，根据目标商品的基本信息，获取与目标商品关联的各网络数据。

其中，目标商品是指待推广的商品，目标商品的基本信息可以包括商品的类型、名称、功效、生产厂商等等。

由于在实际应用过程中，关于商品的网络数据是基于商品的基本信息创建的，因此本发明可根据目标商品的基本信息，通过网络蜘蛛、网络爬虫等方式从不同的问答类网站上获取与目标商品相关联的多个网络数据。

例如，目标商品的基本信息为“眼霜”，则获取到的网络数据为“眼霜一般抹多少就可以？”、“眼霜_百度百科”、“眼霜的好处究竟有几点”等等。

步骤202，根据各网络数据、目标商品的基本信息及常识数据，建立商品知识库。

具体的，通过分析各网络数据、目标商品的基本信息及常识数据之间的关系，并基于上述三者之间的关系建立商品知识库。

进一步地，在建立商品知识库之后，可根据确定的商品类别从知识库中，获取对应的目标商品知识数据。

举例说明，若确定用户搜索语句的商品类别为美妆类，且目标商品为眼霜，则内容提供装置可先根据“美妆类”在商品知识库中确定出美妆类的子商品知识库，然后根据目标商品“眼霜”，在美妆类的子商品知识库中获取对应的“眼霜”知识数据。

步骤104，根据问题类型，利用目标商品的知识数据构建搜索结果。

步骤105，向用户返回包括目标商品的搜索结果。

继续使用上述示例进行说明，若本实施例中用户输入的搜索语句的问题类型为咨询类，则内容提供装置根据咨询类问题，在“眼霜”的知识数据中获取有关咨询类的内容。然后将获取到的咨询类的内容进行整合处理生成对应的搜索答案，并将搜索结果返回给用户，以方便用户浏览搜索结果，具体搜索结果的显示可参见图3所示。

本实施例提供的内容提供方法中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

通过上述分析可知，在获取搜索结果时，通过对搜索语句进行意图识别，然后根据识别的商品类别获取对应知识数据，并利用知识数据构建与问题类型对应的搜索结果。在本发明的另一个实现情景中，为了使得获取到的搜索结果更准确，更具有时效性，本发明在建立商品知识库时，还对获取的各网络数据进行筛选得分处理，以使得建立的商品知识库中的知识数据更符合用户需求，进一步提高用户满意度。下面结合图4，对上述情况进行具体说明。

图4为本发明另一个实施例的内容提供方法的流程图。

如图4所示，本发明实施例的内容提供方法可以包括以下步骤：

步骤401，获取商品的基本信息，并根据商品的基本信息获取与商品关联的各网络数据。

其中，本实施例中商品的基本信息可以是由生产厂商主动上传的，本发明不作具体限制。

步骤402，根据各网络数据中包括的实体属性，对各网络数据进行筛选处理。

具体的，由于商品的基本信息中可包括多种内容，比如商品名称、商品功效、商品产商等。因此本实施例根据商品的基本信息，获取与商品关联的各网络数据也包括各种内容，这其中就可能存在一些与商品并不匹配的网络数据。

对此，为了将上述与商品不匹配的网络数据剔除，本实施例可对获取的网络数据进行筛选处理，以保证获取的网络数据与商品匹配。

举例说明，若内容提供装置根据商品功效为“补水保湿”的基本信息获取关联的网络数据，那么可以获取到具有相同功效的所有实体属性的商品，比如“眼霜”、“面膜”、“洗面奶”“精华液”等等。然而，实际要获取的商品是“眼霜”，此时内容提供装置则需要进一步根据商品的商品类型，对获取到的各网络数据进行筛选，将包含实体属性不为“眼霜”的所有网络数据剔除，以使得获取到的各网络数据中包含的实体属性均为与商品类型相同的“眼霜”数据。

步骤403，根据筛选后的各网络数据的来源、评论信息和/或语义完整度，确定筛选后的各网络数据的得分，并根据得分高低建立商品知识库。

其中，各网络数据的来源可以是从不同的回答类网站上获取的，比如，百度知道、搜搜问问、百度百科等等。

其中，语音完整度可以是指获取的语句是否通顺、完整。

也就是说，在将获取的各网络数据中包含的实体属性与目标商品不匹配的网络数据剔除之后，根据筛选后的各网络数据来源、评论信息和/或语音完整度，对筛选后的各网络数据进行评分，并按照评分高低进行排序，使得根据目标商品获取关联的各网络数据时，能够将评分高、排序在前的网络数据优先获取到。

可以理解的是，本实施例在对筛选后的各网络数据进行得分时，可通过各网络数据的来源、评论信息实现；或者也可以通过各网络数据的来源、语音完整度实现；或者还可以通过各网络数据的来源、评论信息及语音完整度三者实现，本发明对此不作具体限定。

在本发明的另一个实施例中，本实施例还可以通过以下方式建立商品知识库。

具体的，对各网络数据进行解析，确定各网络数据对应的问题类型；

根据问题类型，建立各网络数据与商品的关系图谱。

也就是说，通过分析各网络数据对应的问题类型，以根据各网络数据对应的问题类型建立与目标商品的关系图谱。

例如，根据眼霜的基本信息“补水保湿”，获取的网络数据为“脸部保湿有什么用”、“补水保湿排行榜套装哪个牌子的比较好”、“补水和保湿是同一个意思吗？”、“补水好的护肤品推荐？”、“教你肌肤如何补水保湿”等等，则通过对上述网络数据进行分析，可以确定出上述网络数据分别对应的问题类型为“属性询问类”、“寻求推荐类”、“咨询类”、“商品评价类”、“咨询类”。那么内容提供装置根据上述网络数据分别对应的问题类型先进行问题归类，以将问题类型相同的网络数据归为一类，然后按照问题类型建立与“眼霜”之间的关系图。

步骤404，获取用户输入的搜索语句。

步骤405，对搜索语句进行意图识别，确定用户的问题类型及对应的商品类别。

步骤406，从建立的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据。

步骤407，根据问题类型，确定目标模版。

步骤408，根据目标模版，利用目标商品的知识数据构建搜索结果。

步骤409，向用户返回包括目标商品的搜索结果。

具体的，为了使得生成的搜索结果更规范标准，本发明可预先建立问题类型与目标模版之间的映射关系表。从而在确定出问题类型之后，可直接在映射关系表中查询与问题类型对应的目标模版，以根据目标模版，从目标商品的知识库中获取相应的网络数据，并基于深度学习的语言生成模型，生成语句通顺的搜索结果。

更具体的，若问题类型为常识类或咨询类时，内容提供装置根据常识类或者咨询类在知识库中进行检索，并将检索到常识类或者咨询类的网络数据，作为搜索结果的组成部分。若问题类型为属性询问类时，内容提供装置根据属性询问类在知识库中进行匹配，以匹配属性询问类搜索的内容是否为推广商品，如果是则将商品属性情况作为搜索结果，否则放弃回答此问题。

若问题类型为商品评价类时，内容提供装置根据商品评价类在知识库中进行匹配，以匹配商品评价类搜索的商品是否为营销商品，如果是则将商品评价情况作为搜索结果，否则放弃回答此问题。

若问题类型为寻求推荐类时，内容提供装置将问题与商品属性信息进行相关度匹配，并将匹配程度最高的商品作为搜索结果。

进一步地，在利用目标商品的知识数据构建搜索结果之后，可将搜索结果返回给用户，以便于用户浏览查看。

本实施例提供的内容提供方法，通过获取与商品关联的各网络数据，并对各网络数据进行筛选评分处理得到与商品关联度高的网络数据，然后基于筛选后的各网络数据建立商品知识库，然后根据搜索语句的的商品类别从商品知识库中获取对应的商品知识数据，并根据问题类型，确定对应的目标模版，并根据目标模版，利用目标商品的知识数据构建搜索结果，并将搜索结果返回给用户。由此，有效避免了用户获取的搜索结果不符合用户需求的情况发生，并且还能节省了人工编辑成本，提高了用户的满意度，同时提高了商品的推广率。

下面参照附图描述本发明实施例提出的内容提供装置。

图5为本发明的一个实施例的内容提供装置的结构示意图。

参照图5，本发明的内容提供装置包括：第一获取模块10、第一确定模块11、第二获取模块12、构建模块13以及返回模块14。

其中，第一获取模块10用于获取用户输入的搜索语句；

第一确定模块11用于对所述搜索语句进行意图识别，确定所述用户的问题类型及对应的商品类别；

第二获取模块12用于从预设的商品知识库中，获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据；

构建模块13用于根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果；

具体的，本发明所述构建模块13具体包括：

根据所述问题类型，确定目标模版；

根据所述目标模版，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果。

返回模块14用于向所述用户返回包括所述目标商品的搜索结果。

进一步地，在本发明的另一个实施例中，本发明的内容提供装置还包括：

第三获取模块，用于根据所述目标商品的基本信息，获取与所述目标商品关联的各网络数据；

建立模块，用于根据所述各网络数据、所述目标商品的基本信息及常识数据，建立所述商品知识库。

在本发明的另一个实施例中，本发明的内容提供装置还包括：

筛选模块，用于根据所述各网络数据中包括的实体属性，对所述各网络数据进行筛选处理；

评分模块，用于根据各网络数据的来源、评论信息和/或语义完整度，确定筛选后的各网络数据的得分。

在本发明的另一个实施例中，本发明的内容提供装置还包括：

还包括：

第二确定模块，用于对所述各网络数据进行解析，确定所述各网络数据对应的问题类型；

第二建立模块，用于根据所述问题类型，建立所述各网络数据与所述目标商品的关系图谱。

需要说明的是，本实施例的内容提供装置的实施过程和技术原理参见前述对内容提供方法实施例的解释说明，此处不再赘述。

本实施例提供的内容提供装置中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

为实现上述实施例，本发明还提出一种智能设备。

图6为本发明一个实施例的智能设备的结构示意图。

如图6所示，本发明的智能设备包括：存储器20和处理器21及存储在存储器20上并可在处理器21上运行的计算机程序，所述处理器21执行所述程序时，实现第一方面实施例所述的内容提供方法。其中，所述内容提供方法包括：获取用户输入的搜索语句；对所述搜索语句进行意图识别，确定所述用户的问题类型及对应的商品类别；从预设的商品知识库中，获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据；根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果；向所述用户返回包括所述目标商品的搜索结果。

本实施例提供的智能设备中，通过获取用户输入的搜索语句，对搜索语句进行意图识别，以确定用户的问题类型及对应的商品类别，然后从预设的商品知识库中，获取与商品类别对应的目标商品的知识数据，并根据问题类型利用目标商品的知识数据构建搜索结果，然后向用户返回包括目标商品的搜索结果。由此，在用户获取信息时，不仅使得用户获取到的搜索结果更加客观准确，且具有时效性，而且还节省了人工编辑成本，满足了用户需求，同时提高了商品的推广率。

为了实现上述目的，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面实施例所述的内容提供方法。其中，所述内容提供方法包括：获取用户输入的搜索语句；对所述搜索语句进行意图识别，确定所述用户的问题类型及对应的商品类别；从预设的商品知识库中，获取与所述商品类别对应的目标商品的知识数据；根据所述问题类型，利用所述目标商品的知识数据构建搜索结果；向所述用户返回包括所述目标商品的搜索结果。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。