对话流程生成方法、电子设备和存储介质与流程

1.本发明属于语音数据处理技术领域，尤其涉及对话流程生成方法、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.随着信息技术和人工智能技术的不断发展，智能机器人和智能客服日益普及，以此方式实现机器代人，提升社会整体工作效率。
3.现有技术公开的基本都是基于意图分析和对话聚类的对话流程生成方法，方法步骤一般为：获取对话语料、对对话语料中的句子进行特征抽取和聚类、依据聚类结果对句子进行意图分类、对句子的意图进行匹配或者对句子进行强化学习，学习句子意图的策略和根据现有对话的上下文输入意图，生成下一句的匹配的句子意图或者生成的策略。
4.现有技术的缺陷在于：现有技术大多只关注输入句子的意图和句子语义特征，从而忽略了句子内部知识实体，这会导致生成出的对话流程高度同质化；如果采用聚类和匹配的方法，则只能在已有的聚类结果中进行分类，无法生成基于不同用户输入的新流程；现有技术的对话回复大多是固定好的意图和配置的句子，这些句子偏向通用语句，无法针对特定的对话流程生成句子；而且生成的对话流程也较为简单，对于知识密集型和流程复杂型的任务，无法生成与内容高度相关的对话流程，也无法生成特定场景或特定话题的流程。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供一种对话流程生成方法、电子设备和存储介质，用于至少解决上述技术问题之一。
6.第一方面，本发明实施例提供一种对话流程生成方法，包括：对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
7.第二方面，本发明实施例提供另一种对话流程生成方法，包括：对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
8.第三方面，本发明实施例提供一种对话流程生成装置，包括：知识抽取程序模块，配置为对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；抽取程序模块，配置为至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；预测程序模块，配置为预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
9.第四方面，本发明实施例提供一种对话流程生成装置，包括：获取程序模块，配置
为对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；获取程序模块，配置为获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；匹配程序模块，配置为将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
10.第五方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的对话流程生成方法的步骤。
11.第六方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行本发明任一实施例的对话流程生成方法的步骤。
12.本技术的方法和装置通过将知识抽取和意图分类进行结合，从而可以根据不同的知识和意图生成特定的对话流程，基于序列预测的方法从而可以依据不同的输入生成复杂且长的对话流程，进而可以大大提高输入句子的知识与对话流程的相关度。
附图说明
13.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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。
14.图1为本发明一实施例提供的一种对话流程生成方法的流程图；
15.图2为本发明一实施例提供的另一种对话流程生成方法的流程图；
16.图3为本发明一实施例提供的又一种对话流程生成方法的流程图；
17.图4为本发明一实施例提供的一种对话流程生成方法的流程图；
18.图5为本发明一实施例提供的对话流程生成方法的一个具体示例的流程图；
19.图6为本发明一实施例提供的对话流程生成方法的一个具体示例的知识生成效果图；
20.图7为本发明一实施例提供的一种对话流程生成装置的框图；
21.图8为本发明一实施例提供的另一种对话流程生成装置的框图；
22.图9是本发明一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
23.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。
24.请参考图1，其示出了本技术的对话流程生成方法一实施例的流程图，本实施例的对话流程生成方法可以适用于具备通讯或者实时语音对话功能的终端、如智能手机、平板、
电脑等。
25.如图1所示，在步骤101中，对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；
26.在步骤102中，至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；
27.在步骤103中，预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
28.在本实施例中，对于步骤101，对话流程生成装置对输入句子进行知识抽取获取与输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与输入句子对应的意图，其中，知识抽取是通过识别、理解、筛选、格式化，把文本中的各个知识点抽取出来；例如，对一个新的输入句子进行知识抽取和意图分类，抽取出0到k个知识实体(0，e1，e2...ek)记为集合e与一个意图i，则有k和组合(0，i)，(e1，i)
…
(ek，i)，在具体实施例中，以“有点低烧，咳嗽，感觉自己感冒了”为例，意图分类和知识抽取结果就是(低烧，咨询症状)，(咳嗽，咨询症状)，(感冒，咨询疾病)；以“我想咨询一下2021款xx汽车”为例，知识抽取后意图分类后为(2021款xx汽车，咨询汽车)。
29.然后，对于步骤102，对话流程生成装置至少基于知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，例如，其中，预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合，以“有点低烧，咳嗽，感觉自己感冒了”为例，相关的知识包括低烧(发热、发烧、体温高、感冒
…
)，咳嗽(咳、咳痰、咽喉痛、声音嘶哑、咽炎
…
)，感冒(风热感冒、受凉、病毒性感冒、细菌性感冒
…
)，组合后成为(发烧，询问患病时间)，(咳痰，询问有无)等。
30.最后，对于步骤103，对话流程生成装置预测多个知识和多个意图的组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合，例如，将多个知识和多个意图合并为待预测候选集，之后将待预测候选集输入至预测模型，预测最有可能的下个序列。
31.本实施例的方法通过将知识抽取和意图分类进行结合，从而可以根据不同的知识和意图生成特定的对话流程，基于序列预测的方法从而可以依据不同的输入生成复杂且长的对话流程，进而可以大大提高输入句子的知识与对话流程的相关度。
32.进一步参考图2，其示出了本技术一实施例提供的另一种对话流程生成方法的流程图。该流程图主要是对流程图1“至少基于所述第一知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合”的流程进一步限定的步骤的流程图。
33.如图2所示，在步骤201中，计算所述知识的任意一个知识的第一相似知识集合；
34.在步骤202中，基于所述第一相似知识集合在预设对话流程中抽取与所述任意一个知识相关的第一组合。
35.在本实施例中，对于步骤201，对话流程生成装置计算输入句子的知识中包含的任意一个知识的第一相似知识集合，以知识e为例，对于抽取出的知识e中的任意一个知识ei，计算ei的相似知识，得到相似知识集合《ei1，ei2...ein》，其中，ei是在知识图谱中的别名，ei到ein为词向量距离，ei在知识图谱中的简介句子与ein的简介句子做相似度匹配，对图谱中所有知识进行知识嵌入，计算ei与ein的实体距离，相似知识可以通过多个方法得到，本技术在此没有限制。
36.然后，对于步骤202，对话流程生成装置基于第一相似知识集合在预设对话流程中抽取与任意一个知识相关的第一组合，以知识e为例，抽取出相似知识《ei1，ei2...ein》在
语料中的对话流程包含的所有知识和意图的组合，作为待预测流程的候选。
37.本实施例的方法通过计算输入句子的知识中包含的任意一个知识的第一相似知识集合，然后基于第一相似知识集合在预设对话流程中抽取与任意一个知识相关的第一组合，从而可以实现让生成的对话流程包含知识实体，且具有一定的知识逻辑。
38.在一些可选的实施例中，所述至少基于所述第一知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合还包括：
39.基于抽取的与所有知识相关的所有第一组合形成待预测流程的候选集，例如，因为输入句子包含多个知识，先计算一个知识得到相似知识合集，然后抽取这一相似知识合集在语料中的对话流程包含的所有知识和意图的组合，作为待预选流程的候选，之后再计算下一个知识得到下一个知识的待预测流程的候选，并与上一个知识的待预测流程的候选合并为待预测流程的候选集。
40.本实施例的方法通过基于抽取的与所有知识相关的所有第一组合形成待预测流程的候选集，从而可以通过将知识抽取和意图分类进行结合，从而可以根据不同的知识和意图生成特定的对话流程，进一步地，基于序列预测的方法从而可以依据不同的输入生成复杂且长的对话流程。
41.进一步参考图3，其示出了本技术一实施例提供的另一种对话流程生成方法的流程图。该流程图主要是对上述实施例“所述预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合”之后的流程进一步限定的步骤的流程图。
42.如图3所示，在步骤301中，抽取所述下个序列中的知识的第二相似知识集合，基于所述第二相似知识集合在预设对话流程中抽取与所述下个序列中的知识相关的第二组合；
43.在步骤302中，将所述第二组合更新到所述待预测候选集中；
44.在步骤303中，预测所述待预测候选集中新的下个序列；
45.在步骤304中，重复迭代上述步骤直至遇到终止条件。
46.在本实施例中，对于步骤301，对话流程生成装置抽取下个序列中的的第二相似知识集合，基于第二相似知识集合在预设对话流程中抽取与下个序列中的知识相关的第二组合，；然后，对于步骤302，对话流程生成装置将第二组合更新到待预测候选集中；之后，对于步骤303，对话流程生成装置预测待预测候选集中新的下个序列；最后，对于步骤304，对话流程生成装置重复迭代上述步骤直至遇到终止条件。例如，抽取下个序列中的任一知识的相似知识合集，在预设对话流程中抽取该相似知识合集所有的知识和意图的组合对待预测候选集进行更新，得到新的待预测候选集，然后，将新的待预测候选集作为新的序列输入，预测出新的候选集中最可能的下个序列，之后经过不断迭代，直到遇到终止条件，例如，客户反馈结束或对话终止则结束。
47.本实施例的方法通过抽取下个序列中的的第二相似知识集合，基于第二相似知识集合在预设对话流程中抽取与下个序列中的知识相关的第二组合，然后将第二组合更新到待预测候选集中，之后不断迭代，直到遇到终止条件，从而可以根据已有知识生成新知识的对话流程，进一步地，解决了语料不足的问题。
48.在一些可选的实施例中，在所述对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识之前，还包括：
49.对话流程生成装置将一个知识合集作为一个序列输入，将与知识合计相似的知识
合集作为预测结果，训练序列预测模型，例如，将(e1，i1)，(e2，i2)...(en，in)作为一个序列输入，(en+1，in+1)作为预测结果，训练序列预测模型，即预测(en+1，in+1)是否为(e1，i1)，(e2，i2)...(en，in)的下一个序列。
50.进一步参考图4，其示出了本技术一实施例提供的另一种对话流程生成方法的流程图。
51.如图4所示，在步骤401中，对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；
52.在步骤402中，获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；
53.在步骤403中，将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
54.在本实施例中，对于步骤401，对话流程生成装置对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与输入句子对应的初始知识和初始意图；然后，对于步骤402，对话流程生成装置获取与输入句子对应的相似知识与输入句子对应的意图；最后，对于步骤403，对话流程生成装置将相似知识和意图与初始知识和初始意图进行匹配，获取与初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。例如，将输入句子的进行知识抽取和意图分类，以知识e与意图i为例，将输入句子的初始知识和初始意图记为(ei，ii)；直接将相似知识的流程和当做一个整体记为(e1，i1)...(en，in)；之后将(e1，i1)...(en，in)分别与初始知识和初始意图(ei，ii)进行匹配，若得到最匹配的特征是(ek，ik)，则将(ek，ik)的所有流程当做输入(ei，ii)的流程。
55.本实施例的方法通过将相似知识和意图与初始知识和初始意图进行匹配，获取与初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图，从而可以实现提升对话流程生成速度。
56.请参考图5，其示出了本发明一实施例提供的对话流程生成方法的一个具体示例的流程图。
57.如图5所示，步骤1：对语料进行训练，将(e1，i1)，(e2，i2)...(en，in)作为一个序列输入，(en+1，in+1)作为预测结果，训练序列预测模型。即预测(en+1，in+1)是否为(e1，i1)，(e2，i2)...(en，in)的下一个序列。
58.步骤2：对一个新的输入句子s进行知识抽取和意图分类，抽取出0到k个知识实体(0，e1，e2...ek)记为集合e与一个意图i。则有k和组合(0，i),(e1，i)...(ek，i)。
59.步骤3：对于抽取出的知识e中的任意一个知识ei，计算ei的相似知识，得到相似知识集合《ei1，ei2...ein》。相似知识可以通过多个方法得到：ei在知识图谱中的别名；ei与ein的词向量距离；ei在知识图谱中的简介句子与ein的简介句子做相似度匹配；对图谱中所有知识进行知识嵌入，计算ei与ein的实体距离。这里我们采用计算glove词向量的方式得到相似知识。
60.步骤4：抽取出相似知识《ei1，ei2...ein》在语料中的对话流程包含的所有知识和意图的组合，作为待预测流程的候选。
61.步骤5：因为输入句子包含知识数量为(0，e1，e2...ek)，则对每个知识都做步骤3和步骤4。最终生成的待预测候选集为(ei，ij)。ei表示候选的知识，ij表示所有候选的意图。则候选组合(ei，ij)的数量为ixj。
62.步骤6：对候选流程进行预测,将输入组合(0，i),(e1，i)...(ek，i)记为(e1，i1)作
为输入，设有候选集(ei，ij)中的任意组合(ex，ix),预测(ex，ix)是否为输入序列的下一个序列，最终得到最可能的下个序列(e2，i2)。
63.步骤7：对生成的知识e2进行类似步骤4的方法，得到新的一些流程组合，对候选集(ei，ij)进行更新，得到新的候选集。
64.步骤8：将(e1，i1)，(e2，i2)作为新的序列输入,预测出新的候选集(ei，ij)中最可能的下个序列(e3，i3)。
65.步骤9：不断迭代,直到遇到终止条件，如客户反馈结束或i＝“对话终止”则结束
66.步骤10：最后得到生成的对话流程(e1，i1),(e2，i2)...(ek，ik)。
67.请参考图6，其示出了本发明一实施例提供的对话流程生成方法的一个具体示例的知识生成效果图。
68.如图6所示，在一个具体示例中，对于患者输入，我们得到了知识“低烧”，“咳嗽”，“感冒”。其中“低烧”和“咳嗽”并不在语料中，我们可以用“发热”，“发烧”去模拟低烧的问诊流程；可以用“咳痰”，“咽喉痛”等去模拟“咳嗽”的流程。
69.请参考图7，其示出了本发明一实施例提供的一种对话流程生成装置的结构示意图。
70.如图7所示，对话流程生成装置700包括：知识抽取程序模块710、抽取程序模块720和预测程序模块730。
71.其中，知识抽取程序模块710，配置为对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；抽取程序模块720，配置为至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；预测程序模块730，配置为预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
72.请参考图8，其示出了本发明一实施例提供的一种对话流程生成装置的结构示意图。
73.如图8所示，对话流程生成装置800包括：初始获取程序模块810、意图获取程序模块820和匹配程序模块830。
74.其中，初始获取程序模块810，配置为对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；意图获取程序模块820，配置为获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；匹配程序模块830，配置为将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
75.应当理解，图7和图8中记载的诸模块与参考图1、图2、图3和图4中描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作和特征以及相应的技术效果同样适用于图8中的诸模块，在此不再赘述。
76.值得注意的是，本公开的实施例中的模块并不用于限制本公开的方案，例如知识抽取程序模块可以描述为对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图的模块。另外，还可以通过硬件处理器来实现相关功能模块，例如知识抽取程序模块也可以用处理器实现，在此不再赘述。
77.在另一些实施例中，本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，计算
机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的对话流程生成方法；
78.作为一种实施方式，本发明的非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：
79.对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；
80.至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；
81.预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
82.作为另一种实施方式，本发明的非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：
83.对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；
84.获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；
85.将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
86.非易失性计算机可读存储介质可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据对话流程生成装置的使用所创建的数据等。此外，非易失性计算机可读存储介质可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，非易失性计算机可读存储介质可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至对话流程生成装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
87.本发明实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述任一项对话流程生成方法。
88.图9是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图9所示，该设备包括：一个或多个处理器910以及存储器920，图9中以一个处理器910为例。对话流程生成方法的设备还可以包括：输入装置930和输出装置940。处理器910、存储器920、输入装置930和输出装置940可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。存储器920为上述的非易失性计算机可读存储介质。处理器910通过运行存储在存储器920中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例对话流程生成方法。输入装置930可接收输入的数字或字符信息，以及产生与通讯补偿装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置940可包括显示屏等显示设备。
89.上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
90.作为一种实施方式，上述电子设备应用于对话流程生成装置中，用于客户端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：
91.对输入句子进行知识抽取获取与所述输入句子对应的知识，对所述输入句子进行意图分类获取与所述输入句子对应的意图；
92.至少基于所述知识在预设对话流程抽取知识和意图的组合，其中，所述预设对话流程中包括多个知识和多个意图的组合；
93.预测所述组合中最可能成为当前对话流程的下个序列的组合。
94.作为另一种实施方式，上述电子设备应用于对话流程生成装置中，用于客户端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：
95.对输入句子进行知识抽取和意图分类，获取与所述输入句子对应的初始知识和初始意图；
96.获取与所述输入句子对应的相似知识与所述输入句子对应的意图；
97.将所述相似知识和意图与所述初始知识和初始意图进行匹配，获取与所述初始知识和初始意图最匹配的相似知识和意图。
98.本技术实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于：
99.(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iphone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
100.(2)超移动个人计算机设备：这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：pda、mid和umpc设备等，例如ipad。
101.(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
102.(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
103.(5)其他具有数据交互功能的电子装置。
104.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
105.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
106.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；
而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。