本发明涉及文档处理
技术领域：
：，特别是涉及一种文档内容修复方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术：
：：目前，为了工作和学习，用户常常需要阅读各种各样的文档。例如，常常需要阅读word文档、pdf(portabledocumentformat，便携式文档格式)文档和ppt(powerpoint，演示文稿)文档等文档。这些文档中常常会存储有一些记录有文字信息的图片，但是这些图片中常常会出现文字信息的缺失，即文字内容缺失。例如，在将纸质版文档或照片扫描成pdf文档时，由于扫描不完全，导致pdf文档每一页的最后一行文字只显示了一半。这些缺失的文字内容影响了用户的阅读体验。技术实现要素：本发明实施例的目的在于提供一种文档内容修复方法、装置、电子设备及可读存储介质，以能够对文档中缺失的文字内容进行补充，提高用户的阅读体验。具体技术方案如下：第一方面，本发明实施例提供了一种文档内容修复方法，该方法可以包括：确定所打开的目标文档中是否存在图片；若是，将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型；其中，图片文字识别模型用于：识别图片中缺失的文字内容和文字内容在图片中的位置信息，得到缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档；其中，修复文档是基于缺失文字和缺失文字对应的缺失位置修复得到的。可选地，对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档的步骤，可以包括：接收图片文字识别模型输出的、图片对应的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；将缺失文字渲染至图片中的缺失文字对应的缺失位置，得到修复文档。可选地，目标文档和图片文字识别模型位于不同的电子设备；对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档的步骤，可以包括：接收修复后的图片；其中，修复后的图片是：图片文字识别模型所在电子设备利用缺失文字和缺失文字对应的缺失位置，对目标文档中的图片进行修复得到的；利用修复后的图片替换目标文档中的图片，得到修复文档。可选地，在将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型的步骤之前，该方法还可以包括：构建图片文字识别模型；相应地，构建图片文字识别模型的步骤可以包括：获得记录有文字信息的多张预设图片；利用预设自然语言识别算法对训练样本进行训练，得到图片文字识别模型；其中，一个训练样本中包括：一张预设图片、该预设图片中的缺失文字和该缺失文字在该预设图片中对应的位置信息。可选地，在确定所打开的目标文档中存在图片之后，在将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型的步骤之前，该方法还可以包括：判断图片中是否存在文字信息；若图片中存在文字信息，触发上述将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型的步骤。第二方面，本发明实施例还提供了一种文档内容修复装置，该装置可以包括：确定单元，用于确定所打开的目标文档中是否存在图片；输入单元，用于当确定单元确定所打开的目标文档中存在图片时，将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型；其中，图片文字识别模型用于：识别图片中缺失的文字内容和文字内容在图片中的位置信息，得到缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；修复单元，用于对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档；其中，修复文档是基于缺失文字和缺失文字对应的缺失位置修复得到的。可选地，在本发明提供的一种实施例中，该修复单元可以包括：第一接收子模块，用于接收图片文字识别模型输出的、图片对应的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；渲染子模块，用于将缺失文字渲染至图片中的缺失文字对应的缺失位置，得到修复文档。可选地，目标文档和图片文字识别模型位于不同的电子设备；在本发明提供的另一种实施例中，该修复单元可以包括：第二接收子模块，用于接收修复后的图片；其中，修复后的图片是：图片文字识别模型所在电子设备利用缺失文字和缺失文字对应的缺失位置，对目标文档中的图片进行修复得到的；替换子模块，用于利用修复后的图片替换目标文档中的图片，得到修复文档。可选地，在本发明实施例中，该装置还可以包括：构建单元，用于在输入单元将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型之前，构建图片文字识别模型；构建单元具体可以用于：获得记录有文字信息的多张预设图片；利用预设自然语言识别算法对训练样本进行训练，得到图片文字识别模型；其中，一个训练样本中包括：一张预设图片、该预设图片中的缺失文字和该缺失文字在该预设图片中对应的位置信息。可选地，在本发明实施例中，该装置还可以包括：判断单元，用于在确定单元确定所打开的目标文档中存在图片之后，并在输入单元将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型之前，判断图片中是否存在文字信息；触发单元，用于当判断单元判断图片中存在文字信息时，触发输出单元将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型。第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本发明实施例提供的任一项文档内容修复方法的方法步骤。第四方面，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的任一项文档内容修复的方法步骤。第五方面，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行：本发明实施例提供的任一项文档内容修复的方法步骤。在本发明实施例中，可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种文档内容修复方法的流程图；图2为本发明实施例提供的一种文档内容修复装置的结构示意图；图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供了一种文档内容修复方法、装置、电子设备及可读存储介质下面首先对本发明实施例提供的文档内容修复方法进行说明。本发明实施例提供的文档内容修复方法可以应用于安装有办公软件的电子设备。该电子设备包括但并不局限于电脑和手机。其中，办公软件包括但并不局限于：wps(wpssoftware，wps软件)办公软件、ppt(powerpoint，演示文稿)办公软件和pdf(portabledocumentformat，便携式文档格式)办公软件，当然并不局限于此。相应地，本发明实施例中的目标文档包括但并不局限于：wps文档、ppt文档和pdf文档，当然并不局限于此。参见图1，该方法可以包括如下步骤：s101：确定所打开的目标文档中是否存在图片；若所打开的目标文档中存在图片，执行步骤s102；若所打开的目标文档中不存在图片，放弃执行步骤s102；s102：将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型；其中，图片文字识别模型用于：识别图片中缺失的文字内容和文字内容在图片中的位置信息，得到缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；s103：对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档；其中，修复文档是基于缺失文字和缺失文字对应的缺失位置修复得到的。在本发明实施例中，可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。下面以pdf文档为示例，对本发明实施例提供的文档内容修复方法进行说明。假设电子设备a中安装有pdf办公软件，并且通过该pdf办公软件打开有目标pdf文档。为了使用户获得较佳的阅读体验，电子设备a可以通过该目标pdf文档的文档结构，确定该目标pdf文档的文档内容中是否存在图片对象(即图片标识)。若存在图片对象，则可以确定该目标pdf文档中存储有图片。假设确定得到目标pdf文档中存储有图片a、b和c。此时，可以将该目标pdf文档中的图片a、b和c输入至预先构建的图片文字识别模型。其中，该图片文字识别模型可以对输入该模型的图片中缺失的文字内容和该文字内容对应的位置信息进行识别。为了清晰布局，后续对构建该图片文字识别模型的方式进行说明。其中，缺失的文字内容包括但并不局限于汉字、英文单词、英文字母和阿拉伯数字。由于确定得到的图片a、b和c中可能不存在文字内容，因而在将图片a、b和c输入至图片文字识别模型之前，电子设备a还可以通过文字识别软件，例如ocr(opticalcharacterrecognition，光学字符识别)软件，来识别图片a、b和c图片中的文字。当能够识别出文字时，则表明图片中存在文字内容。当不能识别出文字时，则表明图片中不存在文字内容。当然，识别图片中是否存在文字内容的方式当然并不局限于此。然后，电子设备a可以将存在文字内容的图片输入至图片文字识别模型。并放弃将不存在文字内容的图片输入至图片文字识别模型。这样，可以减少图片文字识别模型的识别工作量。另外，还可以让用户来确定目标pdf文档中是否存在缺失文字内容图片。例如，可以通过一个提示框来询问用户该目标pdf文档中哪张图片存在缺失文字内容。当用户在该提示框中某一图片标识后的选择框打钩后，电子设备a则可以确定该图片标识对应的图片存在文字内容缺失。并将存在文字内容缺失的图片输入至图片文字识别模型。这样，可以进一步减少图片文字识别模型的识别工作量。假设将该目标pdf文档中的图片a、b和c均输入至图片文字识别模型，那么，该图片文字识别模型在接收到图片a、b和c后，可以按照接收图片的先后顺序，依次识别图片a、b和c中缺失的文字内容和该文字内容在相应图片中的位置信息，从而得到图片a、b和c对应的缺失文字和缺失文字在相应图片中对应的缺失位置。当然，该图片文字识别模型在接收到图片a、b和c后，也可以分别给图片a、b和c设置图片标识01、10和11，然后同时对图片a、b和c中缺失的文字内容和该文字内容在相应图片中的位置信息进行识别，得到每个图片标识对应的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置，这也是合理的。举例而言，图片a中记录有：我去饭。其中，由于图片a的曝光原因，导致“去”字和“饭”字中间的“吃”字发白不可见。那么，在将图片a输入至预先构建的图片文字识别模型后，该图片文字识别模型可以识别得到图片a对应的缺失文字为“吃”，以及缺失文字“吃”的缺失位置在图片a中记录的上述“去”字和“饭”字之间。其中，导致图片中的文字内容缺失的因素包括但并不局限于图片曝光、图片扫描不完全和图片拍摄不完全。在图片文字识别模型输出图片a对应的缺失文字和缺失文字在图片a中对应的缺失位置之后，电子设备a可以将图片文字识别模型输出的图片a对应的缺失文字，渲染至图片a中缺失文字对应的缺失位置，从而实现对图片a的修复。其中，可以采用任意一种文字渲染方式，将缺失文字渲染至图片a中，在此不做详述。同理，电子设备a可以将图片文字识别模型输出的图片b和c对应的缺失文字，分别渲染至图片b和c中缺失文字对应的缺失位置，从而实现对目标pdf文档的修复，得到修复文档。此时，电子设备a中的pdf办公软件可以显示该修复文档。另外，由于该图片文字识别模型可以是存储在电子设备a中的模型，也可以是存储在除电子设备a之外的电子设备中的模型。当该图片文字识别模型是存储在除电子设备a之外的电子设备(例如电子设备b)中的模型时，上述对于目标pdf文档的修复方式，可以使得图片文字识别模型在识别得到图片的缺失文字和缺失位置之后，电子设备b仅需要向电子设备a传输各个图片的缺失文字和缺失位置，数据传输量较少，节省了电子设备b和电子设备a之间的传输带宽。另外，当该图片文字识别模型是存储在除电子设备a之外的电子设备(例如电子设备b)中的模型时，图片文字识别模型在识别得到图片a、b和c的缺失文字和缺失位置之后，电子设备b也可以利用图片文字识别模型输出的缺失文字和缺失位置，对图片a、b和c进行图片修复。然后，电子设备b将修复后的图片a、b和c发送给电子设备a。电子设备a在接收到修复后的图片a、b和c后，可以利用修复后的图片a替换目标pdf文档中的图片a，利用修复后的图片b替换目标pdf文档中的图片b，利用修复后的图片c替换目标pdf文档中的图片c，从而得到目标pdf文档对应的修复文档。这样，电子设备a仅需要执行替换操作，而不需要对目标pdf文档中的图片进行渲染，减少了电子设备a的计算量。需要说明的是，对word文档、wps文档和ppt文档等文档的修复方式可以参考上述目标pdf文档的修复方式，在此不做详述。下面对本发明实施例提供的图片文字识别模型的构建步骤进行说明。其中，构建图片文字识别模型的步骤可以包括：获得记录有文字信息的多张预设图片；利用预设自然语言识别算法对训练样本进行训练，得到图片文字识别模型；其中，一个训练样本中包括：一张预设图片、该预设图片中的缺失文字和该缺失文字在该预设图片中对应的位置信息。可以理解的是，可以获得记录有文字信息的多张预设图片。然后，利用一张预设图片来构建一个训练样本。进而，利用预设自然语言识别算法对训练样本进行训练，得到图片文字识别模型。举例而言，构建得到的一个训练样本中包括：预设图片k、预设图片k中的缺失文字“吃”，以及该缺失文字“吃”在该预设图片k中对应的位置信息：预设图片k中“去”字和“饭”字之间。其中，预设自然语言识别算法包括但并不局限于隐马尔可夫模型算法和神经网络算法。其中，神经网络算法可以为：循环神经网络算法(recurrentneuralnetworks，rnn)、深度神经网络算法(deepneuralnetworks，dnn)和卷积神经网络算法(convolutionalneuralnetwork，cnn)中的任意一项。其中，由于用于训练该图片文字识别模型的训练样本越多，则训练得到的图片文字识别模型的识别结果就越准确，因而可以采用尽量多的训练样本来训练该图片文字识别模型。另外，由于导致图片中的文字内容缺失的因素可能为多种，例如图片曝光、图片扫描不完全(例如只扫描了一行字的部分内容，例如扫描到该行中“是”字的“日”部分)和图片拍摄不完全等。因此，为了提高识别结果的准确性，还可以利用第一类训练样本，来训练第一类图片文字识别模型。其中，第一类训练样本是由图片曝光而导致文字内容缺失的预设图片构建得到的。可以利用第二类训练样本，来训练第二类图片文字识别模型。其中，第二类训练样本是由图片扫描不完全而导致文字内容缺失的预设图片构建得到的。还可以利用第三类训练样本，来训练第三类图片文字识别模型。其中，第三类训练样本是由图片拍摄不完全而导致文字内容缺失的预设图片构建得到的。这是合理的。这样，在文档内容修复过程中，在确定待修复的目标文档中的图片之后，可以先确定导致该图片的文字内容缺失的因素，然后将该图片输入至确定得到的因素所对应的图片文字识别模型中。这样，可以得到较为准确的识别结果。另外，为了提高图片文字识别模型识别缺失文字的准确性，在训练得到图片文字识别模型之后，还可以利用多个优化样本对该图片文字识别模型进行调优。其中，一个优化样本中包括：用于优化模型的图片和和该图片的缺失文字和缺失文字的位置信息。这样，可以对图片文字识别模型中的参数进行优化，从而使得该模型的输出的识别结果更准确。以上，可以对文档中的缺失文字内容的图片进行修复，从而得到修复文档。由于修复文档中补充了该文档中缺失的文字内容，因而使得用户可以阅读缺失的文字内容，提高了用户的阅读体验。相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种文档内容修复装置，参见图2，该装置可以包括：确定单元201，用于确定所打开的目标文档中是否存在图片；输入单元202，用于当确定单元201确定所打开的目标文档中存在图片时，将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型；其中，图片文字识别模型用于：识别图片中缺失的文字内容和文字内容在图片中的位置信息，得到缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；修复单元203，用于对目标文档中的图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档；其中，修复文档是基于缺失文字和缺失文字对应的缺失位置修复得到的。应用本发明实施例提供的装置，可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。可选地，在本发明提供的一种实施例中，修复单元203可以包括：第一接收子模块，用于接收图片文字识别模型输出的、图片对应的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置；渲染子模块，用于将缺失文字渲染至图片中的缺失文字对应的缺失位置，得到修复文档。可选地，目标文档和图片文字识别模型位于不同的电子设备；在本发明实施例提供的另一种实施例中，修复单元203可以包括：第二接收子模块，用于接收修复后的图片；其中，修复后的图片是：图片文字识别模型所在电子设备利用缺失文字和缺失文字对应的缺失位置，对目标文档中的图片进行修复得到的；替换子模块，用于利用修复后的图片替换目标文档中的图片，得到修复文档。可选地，在本发明实施例中，该装置还可以包括：构建单元，用于在输入单元202将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型之前，构建图片文字识别模型；构建单元具体可以用于：获得记录有文字信息的多张预设图片；利用预设自然语言识别算法对训练样本进行训练，得到图片文字识别模型；其中，一个训练样本中包括：一张预设图片、该预设图片中的缺失文字和该缺失文字在该预设图片中对应的位置信息。可选地，在本发明实施例中，该装置还可以包括：判断单元，用于在确定单元201确定所打开的目标文档中存在图片之后，并在输入单元202将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型之前，判断图片中是否存在文字信息；触发单元，用于当判断单元判断图片中存在文字信息时，触发输出单元将目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型。相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种电子设备，参见图3，该电子设备包括处理器301、通信接口302、存储器303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信，存储器303，用于存放计算机程序；处理器301，用于执行存储器303上所存放的程序时，实现上述任一项文档内容修复方法的方法步骤。在本发明实施例中，电子设备可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，该可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项文档内容修复方法的方法步骤。本发明实施例提供的可读存储介质中存储的计算机程序被电子设备的处理器执行后，电子设备可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。相应于上述方法实施例，本发明实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行：上述任一项文档内容修复方法的方法步骤。本发明实施例提供的包含指令的计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备可以确定所打开的目标文档中是否存在图片。当确定该目标文档中存在图片时，由于图片可能存在文字内容缺失而影响用户的阅读体验，因此可以将该目标文档中的图片输入至预先构建的图片文字识别模型中。从而，该图片文字识别模型可以对该图片中缺失的文字内容进行识别，并对该文字内容在该图片中的位置信息进行识别，得到该图片的缺失文字和缺失文字对应的缺失位置。进而，可以对目标文档中图片中缺失的文字内容进行修复，得到修复文档，其中，该修复文档是基于该缺失文字和该缺失位置修复得到的。这样，可以实现对目标文档中缺失的文字内容进行识别和补充，提高了用户的阅读体验。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory，nvm)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、可读存储介质和计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。当前第1页12当前第1页12