本发明涉及通信
技术领域：
：，尤其涉及一种提醒方法及终端。
背景技术：
：：随着终端技术的发展，手机、平板电脑等逐渐成为人们工作和生活中必不可少的部分，为人们的工作和生活带来便捷。但是，随着终端的功能的不断完善，娱乐、视频、游戏等各种各样的应用让用户应接不暇，对于自制能力较差的用户，会占用用户过多的时间，甚至会影响其正常的工作与生活。然而，在现有技术中，对于用户使用终端的行为，通常仅能通过用户预先设置在特定时间的提醒事件来提醒用户，例如，用户可以预先设置晚上十点提醒不玩手机，则终端在晚上十点的时候提示用户不玩手机。这种方式不但灵活性差，且难以有效的监控用户使用终端的行为。可见，现有技术中存在对用户使用终端的行为的监控效果较差的问题。技术实现要素：本发明实施例提供一种提醒方法及终端，以解决现有技术中对用户使用终端的行为的监控效果较差的问题。为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：第一方面，本发明实施例提供了一种提醒方法，应用于终端，该方法包括：监测所述终端当前的运行特征信息；在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。第二方面，本发明实施例还提供一种终端。该终端包括：监测模块，用于监测所述终端当前的运行特征信息；提醒模块，用于在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。第三方面，本发明实施例还提供一种终端，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述的提醒方法的步骤。第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的提醒方法的步骤。本发明实施例中，通过监测所述终端当前的运行特征信息；在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。从而可以在监测到用户利用终端执行的事件与设置的提醒事项相关的情况下及时进行提醒处理，提高对用户使用终端的行为的监控效果，减少一些不期望做的事项对用户时间的占用。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本发明实施例提供的提醒方法的流程图；图2是本发明又一实施例提供的提醒方法的流程图；图3是本发明实施例提供的提醒事项设置的示意图之一；图4是本发明实施例提供的提醒事项设置的示意图之二；图5是本发明实施例提供的提醒事项设置的示意图之三；图6是本发明实施例提供的提醒方法中设置阶段的流程图；图7是本发明实施例提供的提醒方法中提醒阶段的流程图；图8是本发明实施例提供的终端的结构图；图9是本发明又一实施例提供的终端的结构图。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。为了便于理解，以下对本发明实施例相关的一些内容进行说明：一、自然语言处理(naturallanguageprocessing，nlp)：人类日常的语言，特别是中文，语境复杂，在不同的语境下，表达的意思往往不同。nlp属于人工智能的一个分支，npl主要包括以下内容：文本朗读(即texttospeech)；语音合成(speechsynthesis)；中文自动分词(即chinesewordsegmentation)；词性标注(即part-of-speechtagging)；句法分析(即parsing)；自然语言生成(即naturallanguagegeneration)；文本分类(即textcategorization)；信息检索(即informationretrieval)；信息抽取(informationextraction)；文字校对(即text-proofing)；问答系统(即questionanswering)；机器翻译(即machinetranslation)；自动摘要(即automaticsummarization)；文字蕴涵(即textualentailment)。二、语言模型：语言模型是一种概率模型，是基于一个语料库创建的，可以得到每个句子出现的概率，其中，语言模型的表达式可以如下：p(w)＝p(w1w2...wt)＝p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)...p(wt|w1w2...wt-1)(2-1)(2-1)p(w)＝p(w1w2…wt)＝p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)...p(wt|w1w2...wt-1)。在上述表达式中，p(w)表示句子w出现的概率，wi(i＝1，…，t)表示句子w中第i个词，t表示句子w中词的数量。上述表达式的含义可以是：一个句子出现的概率等于给定前面的词情况下，紧接着后面的词出现的概率，它是通过条件概率公式展开得到。其中，条件概率p(w2|w1)，p(w3|w1w2)，…，p(wt|w1w2…wt-1)p(w2|w1)，p(w3|w1w2)，…，p(wt|w1w2…wt-1)，就是创建语言模型所需要的参数，每个条件概率的意义可以理解为：根据前面的词预测下一个词的概率。有了这些条件概率参数，给定一个句子，就可以通过以上表达式得到一个句子出现的概率。三、词向量(即word2vec)：词向量要做的事就是将语言数学化表示，一种方式是一热词表示法(即one-hotrepresentation)，即语料库词典中有nn个词，其中，n为正整数，那么向量的维度则为nn，给每个词编号，对于第ii(其中，i＝1，…，n)个词，其向量表示除了第ii个单元为1，其他单元都为0的nn维向量，这种词向量的缺点显而易见，一般来说语料库的词典规模都特别大，那么词向量的维数就非常大，并且词与词之间没有关联性，并不能真实地刻画语言本身的性质。另一种方式是分布式表示法(即distributedrepresentation)，就是把词的信息分布到向量不同的分量上，而不是像one-hotrepresentation那样所有信息集中在一个分量上，它的做法是将词映射到mm维空间，其中，m为正整数，表示为mm维向量，这样一方面可以减小词向量的维度，另一方面，可以将有关联的词映射为空间中相邻的点，词与词之间的关联性通过空间距离来刻画。词向量需要借助语言模型训练得到，本质上来说，词向量是在训练语言模型过程中得到的副产品。词向量的模型可以包括cbow(continuousbag-of-words，连续词袋)模型和skip-gram模型。其中，cbow模型是根据词的上下文预测当前词，这里的上下文是由待预测词的前后多个词组成。耳skip-gram模型则相反，是通过当前词去预测上下文。给定一个语料库作为训练集，就可以通过以上模型训练出每个词的向量表示。其中，cbow模型会平滑掉一些分布信息，因为其将词的上下文作为单个样本，而skip-gram模型将词上下文拆分为多个样本，训练得到的结果更为精确。四、云端(也即服务器)智能学习云端智能学习主要使用到的技术可包括：爬虫、搜索、大数据、自然语言处理和深度学习。例如，可以基于用户输入的不要做的事项，经过一系统列的处理最终得出用户不想做的事项中可能对应哪些日常事件。例如，应用(即app)名称等，从而提示用户不要继续操作。具体的，云端智能学习可以包括如下内容：(1)、建立内容数据库：为了保证语义解析更准确，需要进行不断学习。人类全方面信息的采集，除了内部用户数据的获取，还需要借助于现有的爬虫技术，获取这些数据源，同时结合分词与搜索技术，对数据做清洗等，建立一内容数据库。(2)、词分类：基于大搜索基础nlp的能力(例如，语义扩展，权重分析，实体识别，改写纠错等)，结合机器学习分类算法和人工的方式，实现词分类。例如，对用户输入的不要做的事项的文本内容进行词分类。(3)、信息检索：信息检索负责从全局语料中检索相关或候选信息，传递给最终的答案生成模块。信息语料的不同，以及业务场景的不同，检索方式也有多种。具体的，检索方式可以包括基于倒排的文本检索和基于向量的语义检索。前者是传统的全文搜索引擎采用的方式，优点是实现简单、准确率高，但对建库语料依赖大，后者则是语义搜索引擎一种较好的实现方式，优点是泛化能力强，但有一定误触发率。两套索引机制各有优缺点，结合不同的语料和业务场景，使用不同索引机制，同时也会相互结合使用，发挥各自的优势。(4)、答案生成：基于检索到的候选答案，通过进一步的精排、答案抽取和置信度计算等，最终得到较为准确和简洁的答案。本发明实施例提供一种提醒方法，应用于终端。参见图1，图1是本发明实施例提供的提醒方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：步骤101、监测终端当前的运行特征信息。本实施例中，上述终端当前的运行特征信息可以包括但不限于上述终端运行的应用名称、上述终端显示内容特征和上述终端接收的用户输入内容特征等中的一项或是多项。其中，上述终端显示内容特征可以是指终端当前显示内容的特征，例如，终端当前显示内容所属类型。通常，终端可以获知其所显示内容的标题、标签等信息，基于上述信息可以确定当前显示内容的类型。例如，当终端播放娱乐性视频时，由于该视频通常会包括娱乐、休闲等标签，因此，基于该标签可以确定终端当前显示内容为娱乐类内容。上述终端接收的用户输入内容特征可以是指终端当前所接收的用户输入内容的特征，例如，终端当前所接收的用户输入内容的类型。例如，在用户输入某位演员的姓名的情况下，可以确定用户所输入内容为娱乐类内容。步骤102、在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。本实施例中，上述终端中设置的提醒事项可以包括用户设置的不期望做的事项，例如，不网购、不看娱乐视频、不打游戏等。实际应用中，用户可以通过日历应用设置上述提醒事项，也可以是通过专门的应用设置上述提醒事项。此外，用户还可以设置各个提醒事项对应的提醒频率和提醒条件(例如，提醒时间、提醒地点等)等参数，这样，可以在监测到在所述运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下，进行提醒处理。上述目标特征信息可以为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。可选的，上述目标特征信息可以包括但不限于与所述提醒事项相关的应用名称、与所述提醒事项相关的显示内容特征和与所述提醒事项相关的输入内容特征中的一项或是多项。其中，对于与所述提醒事项相关的应用名称，例如，当提醒事项为不网购时，其关联的特征信息可以是购物类应用的名称；当提醒事项为不打游戏时，其关联的特征信息可以是游戏类应用的名称。这样，在监测到终端运行上述应用的情况下，进行提醒处理，例如，输出提醒信息和/或关闭当前运行的应用。上述与所述提醒事项相关的显示内容特征可以是指与所述提醒事项相关的显示内容的特征，例如，与提醒事项相关的显示内容的类型。以提醒事项为不看娱乐新闻为例，上述与所述提醒事项相关的显示内容特征可以是娱乐类页面，这样，在监测到终端所显示的页面为娱乐类页面的情况下，进行提醒处理，例如，输出提醒信息和/或关闭当前运行的应用。上述与所述提醒事项相关的输入内容特征可以是指与所述提醒事项相关的输入内容的特征，例如，与提醒事项相关的输入内容的类型。以提醒事项为不看娱乐内容为例，上述与所述提醒事项相关的输入内容特征可以是娱乐类输入内容，这样，在监测到用户输入内容为一电视剧名称或是某一演员的姓名等的情况下，可以进行提醒处理，例如，输出提醒信息和/或关闭当前运行的应用。实际应用中，上述目标特征信息可以包括对提醒事项进行语音分析得到的特征信息和/或用户输入的特征信息。例如，用户可以在设置某一提醒事项相关的应用，这样在监测到终端运行该应用的情况下，进行提醒处理。需要说明的是，上述提醒处理可以包括输出提醒信息和关闭当前运行的应用等中的至少一项。例如，可以弹出提示框，以提示用户是否退出当前应用，若是用户选择退出选项，则终端退出该应用，若是用户选择忽略选项，则终端继续运行该应用。本发明实施例中，上述终端可以是手机、平板电脑(tabletpersonalcomputer)、膝上型电脑(laptopcomputer)、个人数字助理(personaldigitalassistant，简称pda)或可穿戴式设备(wearabledevice)等。本发明实施例提供的提醒方法，通过监测所述终端当前的运行特征信息；在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。从而可以在监测到用户利用终端执行不期望做的事项的情况下及时进行提醒处理，提高对用户使用终端的行为的监控效果，减少一些不期望做的事项对用户时间的占用。参见图2，图2是本发明又一实施例提供的提醒方法的流程图。本发明实施例与上一实施例的区别主要在于进一步限定了对提醒事项的文本内容进行语义分析得到第一特征信息。本发明实施例中，所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，所述方法还包括：获取所述终端中设置的提醒事项；对所述提醒事项的文本内容进行语义分析，得到第一特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第一特征信息。如图2所示，本发明实施例提供的提醒方法包括以下步骤：步骤201、获取终端中设置的提醒事项。本实施例中，用户可以通过日历应用设置上述提醒事项，也可以是通过专门的应用设置上述提醒事项。此外，用户还可以设置各个提醒事项对应的提醒频率和提醒条件(例如，提醒时间、提醒地点等)等参数。例如，如图3所示，用户触控日历应用中的新建控件，弹出日程控件和“todon’t”控件，用户触控“todon’t”控件进入如图4所示的提醒事项编辑界面，用户可以输入不期望做的事项，并设置提醒频次、提醒时间、提醒地点等，触控完成控件后，显示所设置的提醒事项，如图5所示。需要说明的是，用户可以通过触控“+”控件添加新的提醒事项。步骤202、对所述提醒事项的文本内容进行语义分析，得到第一特征信息，其中，目标特征信息包括所述第一特征信息。本实施例中，可以基于nlp技术，对所述提醒事项的文本内容进行语义分析，以得到第一特征信息，例如，与提醒事项相关的应用、显示内容特征和输入内容特征等中的一项或是多项。例如，可以先对上述提醒事项的文本内容进行分词。可选的，可以对所得到的分词进行过滤等处理，以过滤掉一些无效词，例如，语气词、连接词等。再对过滤后的词进行词分类，并基于词分类结果从预先创建的内容数据库中进行检索，得到检索结果，并可进一步对检索结果进行排序、置信度计算等处理，得到该提醒事项相关的特征信息。需要说明的是，本实施例对提醒事项的文本内容进行语义分析的具体实现方式不做限定。例如，可以采用上述举例说明的方式对各个提醒事项的文本内容进行语义分析，得到各个提醒事项相关的特征信息；也可以是预先建立一些常用事项(例如，不网购、不打游戏或不看娱乐内容等)和其相关的特征信息(例如，应用名称)的对应关系，这样基于上述对应关系，可以较为简单的解析得到各个提醒事项相关的特征信息。步骤203、监测所述终端当前的运行特征信息。该步骤同上述步骤101，为避免重复，在此不做赘述。步骤204、在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。该步骤同上述步骤102，为避免重复，在此不做赘述。本发明实施例的提醒方法，通过终端对提醒事项的文本内容进行语义分析得到提醒事项相关的特征信息，可以节省用户操作。此外，在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，从而可以在监测到用户利用终端执行不期望做的事项的情况下及时进行提醒处理，提高对用户使用终端的行为的监控效果，减少一些不期望做的事项对用户时间的占用。可选的，所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，所述方法还可以包括：向服务器发送所述终端中设置的提醒事项；接收所述服务器发送的第二特征信息，其中，所述第二特征信息为基于所述提醒事项的文本内容进行语义分析得到的特征信息，所述目标特征信息包括所述第二特征信息。本实施例中，可以将用户设置的提醒事项发送给服务器，从而服务器可以基于上述提醒事项的文本内容进行语义分析，得到上述提醒事项相关的特征信息，也即上述第二特征信息，例如，与提醒事项相关的应用、显示内容特征和输入内容特征等中的一项或是多项。服务器进一步可以将第二特征信息发送给终端。这样，终端可以基于上述第二特征信息和监测到的终端的运行特征信息判断是否需要进行提醒处理。需要说明的是，服务器可以不断学习，以提高解析结果。本实施例通过服务器对提醒事项的文本内容进行语义分析得到的特征信息并发送给终端，可以提高解析结果的准确性，并可以减小终端负载。可选的，所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，所述方法还可以包括：接收用户输入的第三特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第三特征信息。本实施例中，用户可以直接输入各个提醒事项相关的特征信息(也即上述的第三特征信息)，例如，与提醒事项相关的应用、显示内容特征和输入内容特征等中的一项或是多项。这样，终端可以基于上述第三特征信息和监测到的终端的运行特征信息判断是否需要进行提醒处理。例如，用户可以在设置某一提醒事项相关的应用，这样在监测到终端运行该应用的情况下，进行提醒处理。本实施例通过接收用户输入的特征信息以判断是否需要进行提醒处理，更为贴合用户使用需求。可选的，所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，可以包括：在所述运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下，进行提醒处理；其中，所述提醒条件包括时间条件和位置条件中的至少一项。实际应用中，用户可能仅期望在一些特定的场景下进行上述提醒处理，例如，在上班、上课等场景下进行上述提醒处理。因此，可以设置提醒条件，并可以在监测到终端当前的运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下进行提醒处理。例如，在监测到终端当前的运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，可以获取终端当前所处的位置，若是终端当前所处的位置为工作地点，则进行提醒处理，否则不进行提醒处理；或者在监测到终端当前的运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，若是当前时间为工作时间，则进行提醒处理，否则不进行提醒处理；或是在监测到终端当前的运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，若终端当前所处的位置为工作地点且当前时间为工作时间，则进行提醒处理，否则不进行提醒处理。本实施例在所述运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下，进行提醒处理，使得提醒处理更为灵活，更为贴合用户需求。可选的，所述方法还可以包括：每隔预设时长，显示目标报告，其中，所述目标报告包括所述终端中设置的各个提醒事项的执行情况。本实施例中，上述预设时长可以根据实际需求进行合理设置。例如，24小时、48小时等。例如，当终端中设置的提醒事项包括不打游戏和不网购，且用户在预设时长内打了游戏但是没有网购时，则在目标报告中，不打游戏这一提醒事项可以标注为已做事项，此外，还可以标注其触发的游戏应用，而不网购这一提醒事项可以标注为未做事项。实际应用中，可以在一天结束后，或每天早上，生成目标报告并显示。如果用户所有的提醒事项都没有做，则代表用户的自制力很好，可以发出通知，给予用户一些友好的鼓励。如果用户有一些提醒事项没有做到，可以在目标报告中标明用户未做到的提醒事项触发的应用。本发明实施例通过每隔预设时长，生成包括所述终端中设置的各个提醒事项的执行情况的目标报告，便于用户及时了解各个提醒事项的执行情况，及时调整自身的行为。以下结合示例对本发明实施例进行说明：实际应用中，本发明实施例提供的提醒方法可以包括设置阶段和提醒阶段。其中，如图6所示，上述设置阶段可以包括如下步骤：步骤601、用户打开日历应用，新建不要做的事项。该步骤中，用户打开日历应用，也可以是单独设置的应用，新建不要做的事项(也即上述提醒事项)，输入事项描述，其中，事件描述可以是关键词或是一句简短的描述语等。步骤602、用户可以对事项做相应的调整，并设置提醒的频次、时间段、提醒的地点等。本实施例中，用户可以在新建不要做的事项的同时，可以设置提醒频次、提醒地点、日期范围等提醒条件，还可以设置更丰富的描述，例如，可以输入上述关键词对应的一些应用，或者可以提供一个供用户选择本地应用及网络上相关联的一些应用的功能。此外，在完成新建后，用户可以在不要做的事项列表中进行查看、修改、停用或启用等操作。步骤603、根据用户输入的内容做分词处理，并根据分词结果，得出关联的应用。该步骤中，终端可以针对用户输入的事项的文本内容做分词解析，并结合实际的语意解析出关联的应用。此外，在用户指定了该事项关联的应用的情况下，可以将用户指定的应用和解析得到的应用做并集。需要说明的是，在终端联网的情况下，可以将用户输入的事项及关联的应用上传至云端(也即服务器)，云端做同样的解析操作。具体的，云端通过智能学习，可以更为准确的匹配出用户设定的不要做的事项更关联的应用，并将匹配结果返回给上述用于创建不要做的事项的应用。需要说明的是，在终端的解析结果与云端的解析结果不同的情况下，可以以云端解析的结果为准。上述云端可以不断完善词意与应用的关联关系。其中，如图7所示，上述提醒阶段可以包括如下步骤：步骤701、打开应用a。步骤702、判断是否匹配事项关联的应用。该步骤中，可以判断应用a是否匹配事项关联的应用。若应用a与事项关联的应用匹配，则执行步骤703，否则执行步骤708。步骤703、根据提醒条件判断是否给予提示。该步骤中，上述提醒条件可以包括上述提醒频次、提醒地点和日期范围等中的一项或是多项。在满足提醒条件的情况下，执行步骤704，否则执行步骤708。步骤704、弹出提示框。该步骤中，上述提示框可以包括忽略和退出两个选项。步骤705、是否忽略。该步骤中，可以在用户选择忽略选项的情况下，执行步骤708。需要说明的是，上述忽略选项还可以进一步提醒用户今天不再提醒，或本次忽略等。步骤706、是否退出。该步骤中，可以在用户选择退出选项的情况下，执行步骤707。步骤707、退出应用a。该步骤中，终端退出应用a，也即应用a进程结束。步骤708、继续使用该应用a。需要说明的是，本实施例除了限制应用的使用，还可以针对用户的具体操作细节做管控。例如，当用户使用频率较高的应用时，若用户设置了“不要看娱乐资讯”，此时当用户主动搜索跟娱乐资讯相关的关键字时，可以给予用户提醒；或是当用户使用视频类应用时，若用户设置了“不要看娱乐资讯”，此时如果当用户观看了娱乐相关的视频，根据视频的标题等关键信息，做语义解析，如果匹配用户设置的规则，可以给予用户提醒。综上，通过本发明实施例提供的提醒方法，可以使用户在面对各式各样的应用的情况下，培养较好的使用习惯，提高自制力，提高用户时间利用率，减少时间与注意力的分散。参见图8，图8是本发明实施例提供的终端的结构图。如图8所示，终端800包括：监测模块801，用于监测所述终端当前的运行特征信息；提醒模块802，用于在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。可选的，所述运行特征信息包括如下至少一项：所述终端运行的应用名称；所述终端显示内容特征；所述终端接收的用户输入内容特征；所述目标特征信息包括如下至少一项：与所述提醒事项相关的应用名称；与所述提醒事项相关的显示内容特征；与所述提醒事项相关的输入内容特征。可选的，所述终端还包括：获取模块，用于所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，获取所述终端中设置的提醒事项；语义分析模块，用于对所述提醒事项的文本内容进行语义分析，得到第一特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第一特征信息。可选的，所述终端还包括：发送模块，用于所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，向服务器发送所述终端中设置的提醒事项；第一接收模块，用于接收所述服务器发送的第二特征信息，其中，所述第二特征信息为基于所述提醒事项的文本内容进行语义分析得到的特征信息，所述目标特征信息包括所述第二特征信息。可选的，所述终端还包括：第二接收模块，用于所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，接收用户输入的第三特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第三特征信息。可选的，所述提醒模块具体用于：在所述运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下，进行提醒处理；其中，所述提醒条件包括时间条件和位置条件中的至少一项。可选的，所述终端还包括：生成模块，用于每隔预设时长，显示目标报告，其中，所述目标报告包括所述终端中设置的各个提醒事项的执行情况。本发明实施例提供的终端800能够实现上述方法实施例中终端实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。本发明实施例的终端800，监测模块801，用于监测所述终端当前的运行特征信息；提醒模块802，用于在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。从而可以在监测到用户利用终端执行不期望做的事项的情况下及时进行提醒处理，提高对用户使用终端的行为的监控效果，减少一些不期望做的事项对用户时间的占用。图9是本发明又一实施例提供的终端的结构图。参见图9，该终端900包括但不限于：射频单元901、网络模块902、音频输出单元903、输入单元904、传感器905、显示单元906、用户输入单元907、接口单元908、存储器909、处理器910、以及电源911等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，终端包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。其中，处理器910，用于监测所述终端当前的运行特征信息；在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理，其中，所述目标特征信息为与所述终端中设置的提醒事项相关的特征信息。本发明实施例可以在监测到用户利用终端执行不期望做的事项的情况下及时进行提醒处理，提高对用户使用终端的行为的监控效果，减少一些不期望做的事项对用户时间的占用。可选的，所述运行特征信息包括如下至少一项：所述终端运行的应用名称；所述终端显示内容特征；所述终端接收的用户输入内容特征；所述目标特征信息包括如下至少一项：与所述提醒事项相关的应用名称；与所述提醒事项相关的显示内容特征；与所述提醒事项相关的输入内容特征。可选的，所述处理器910还用于：所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，获取所述终端中设置的提醒事项；对所述提醒事项的文本内容进行语义分析，得到第一特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第一特征信息。可选的，所述处理器910还用于：所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，向服务器发送所述终端中设置的提醒事项；接收所述服务器发送的第二特征信息，其中，所述第二特征信息为基于所述提醒事项的文本内容进行语义分析得到的特征信息，所述目标特征信息包括所述第二特征信息。可选的，所述处理器910还用于：所述在所述运行特征信息与目标特征信息匹配的情况下，进行提醒处理之前，接收用户输入的第三特征信息，其中，所述目标特征信息包括所述第三特征信息。可选的，所述处理器910还用于：在所述运行特征信息与目标特征信息匹配，且满足提醒条件的情况下，进行提醒处理；其中，所述提醒条件包括时间条件和位置条件中的至少一项。可选的，所述处理器910还用于：每隔预设时长，显示目标报告，其中，所述目标报告包括所述终端中设置的各个提醒事项的执行情况。应理解的是，本发明实施例中，射频单元901可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器910处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元901包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元901还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。终端通过网络模块902为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。音频输出单元903可以将射频单元901或网络模块902接收的或者在存储器909中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元903还可以提供与终端900执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元903包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。输入单元904用于接收音频或视频信号。输入单元904可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)9041和麦克风9042，图形处理器9041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元906上。经图形处理器9041处理后的图像帧可以存储在存储器909(或其它存储介质)中或者经由射频单元901或网络模块902进行发送。麦克风9042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元901发送到移动通信基站的格式输出。终端900还包括至少一种传感器905，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板9061的亮度，接近传感器可在终端900移动到耳边时，关闭显示面板9061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器905还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。显示单元906用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元906可包括显示面板9061，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、有机发光二极管(organiclight-emittingdiode,oled)等形式来配置显示面板9061。用户输入单元907可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元907包括触控面板9071以及其他输入设备9072。触控面板9071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板9071上或在触控面板9071附近的操作)。触控面板9071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器910，接收处理器910发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板9071。除了触控面板9071，用户输入单元907还可以包括其他输入设备9072。具体地，其他输入设备9072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。进一步的，触控面板9071可覆盖在显示面板9061上，当触控面板9071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器910以确定触摸事件的类型，随后处理器910根据触摸事件的类型在显示面板9061上提供相应的视觉输出。虽然在图9中，触控面板9071与显示面板9061是作为两个独立的部件来实现终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板9071与显示面板9061集成而实现终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。接口单元908为外部装置与终端900连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元908可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到终端900内的一个或多个元件或者可以用于在终端900和外部装置之间传输数据。存储器909可用于存储软件程序以及各种数据。存储器909可主要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、至少一个功能所需的应用(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器909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、或其他易失性固态存储器件。处理器910是终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器909内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器909内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。处理器910可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器910可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器910中。终端900还可以包括给各个部件供电的电源911(比如电池)，优选的，电源911可以通过电源管理系统与处理器910逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。另外，终端900包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。优选的，本发明实施例还提供一种终端，包括处理器910，存储器909，存储在存储器909上并可在所述处理器910上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器910执行时实现上述提醒方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述提醒方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-onlymemory，简称rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)、磁碟或者光盘等。需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的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，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。当前第1页12当前第1页12