文本存储方法及装置、电子设备和介质

技术领域

本公开涉及语音交互、数据处理领域，尤其涉及数据存储技术领域，具体涉及一种文本存储方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

现有技术中，针对基于文本匹配的语音触控屏，通常使用单一的存储方式来存储文本控件对应的泛化文本，从而导致语音指令的文字识别结果和文本控件的泛化文本进行文本匹配时效率较低，相应地，文本控件对语音指令的响应也会较慢。

发明内容

本公开提供了一种文本存储方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种文本存储方法，包括：获取文本控件的多个泛化文本，其中，所述多个泛化文本通过对所述文本控件的文本内容进行泛化处理而得到；确定用于所述文本控件的文本匹配方式，其中，所述文本匹配方式指示根据用户语音指令生成的文字识别结果与所述多个泛化文本进行文本匹配时所采用的方式；根据所述文本匹配方式确定目标存储方式；以及使用所述目标存储方式存储所述多个泛化文本。

根据本公开的另一方面，提供了一种文本存储装置，包括：获取单元，被配置为获取文本控件的多个泛化文本，其中，所述多个泛化文本通过对所述文本控件的文本内容进行泛化处理而得到；第一确定单元，被配置为确定用于所述文本控件的文本匹配方式，其中，所述文本匹配方式指示根据用户语音指令生成的文字识别结果与所述多个泛化文本进行文本匹配时所采用的方式；第二确定单元，被配置为根据所述文本匹配方式确定目标存储方式；以及存储单元，被配置为使用所述目标存储方式存储所述多个泛化文本。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的文本存储方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行如上所述的文本存储方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的文本存储方法。

根据本公开的一个或多个实施例，根据语音触控屏中注册文本控件所采用的文本匹配方式来确定该文本控件对应的泛化文本的存储方式，从而能够在基于语音指令的文字识别结果来确定所针对的文本控件时，针对不同存储方式采用不同的获取手段，以有效适应不同的文本匹配方式，提高了文本匹配过程中读取和检索泛化文本的速度，并因此加快了文本控件对语音指令的响应速度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图示例性地示出了实施例并且构成说明书的一部分，与说明书的文字描述一起用于讲解实施例的示例性实施方式。所示出的实施例仅出于例示的目的，并不限制权利要求的范围。在所有附图中，相同的附图标记指代类似但不一定相同的要素。

图1示出了根据本公开的实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例性系统的示意图；

图2示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的示例性流程图；

图3示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的部分示例性流程图；

图4示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的另一部分示例性流程图；

图5示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的又一部分示例性流程图；

图6示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的再一部分示例性流程图；

图7示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的再一部分示例性流程图；

图8A、图8B和图8C分别示出了根据本公开的实施例的哈希表、传统字典树和首字散列字典树的存储结构示意图；

图9示出了根据本公开的实施例的文本存储装置的结构框图；以及

图10示出了能够用于实现本公开的实施例的示例性电子设备的结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

在本公开中，除非另有说明，否则使用术语“第一”、“第二”等来描述各种要素不意图限定这些要素的位置关系、时序关系或重要性关系，这种术语只是用于将一个元件与另一元件区分开。在一些示例中，第一要素和第二要素可以指向该要素的同一实例，而在某些情况下，基于上下文的描述，它们也可以指代不同实例。

在本公开中对各种所述示例的描述中所使用的术语只是为了描述特定示例的目的，而并非旨在进行限制。除非上下文另外明确地表明，如果不特意限定要素的数量，则该要素可以是一个也可以是多个。此外，本公开中所使用的术语“和/或”涵盖所列出的项目中的任何一个以及全部可能的组合方式。

下面将结合附图详细描述本公开的实施例。

图1示出了根据本公开的实施例可以将本文描述的各种方法和装置在其中实施的示例性系统100的示意图。参考图1，该系统100包括一个或多个客户端设备101、102、103、104、105和106、服务器120以及将一个或多个客户端设备耦接到服务器120的一个或多个通信网络110。客户端设备101、102、103、104、105和106可以被配置为执行一个或多个应用程序。

在本公开的实施例中，服务器120可以运行使得能够执行文本控件的泛化文本存储方法的一个或多个服务或软件应用。

在某些实施例中，服务器120还可以提供其他服务或软件应用，这些服务或软件应用可以包括非虚拟环境和虚拟环境。在某些实施例中，这些服务可以作为基于web的服务或云服务提供，例如在软件即服务(SaaS)网络下提供给客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户。

在图1所示的配置中，服务器120可以包括实现由服务器120执行的功能的一个或多个组件。这些组件可以包括可由一个或多个处理器执行的软件组件、硬件组件或其组合。操作客户端设备101、102、103、104、105和/或106的用户可以依次利用一个或多个客户端应用程序来与服务器120进行交互以利用这些组件提供的服务。应当理解，各种不同的系统配置是可能的，其可以与系统100不同。因此，图1是用于实施本文所描述的各种方法的系统的一个示例，并且不旨在进行限制。

用户可以使用客户端设备101、102、103、104、105和/或106来实现语音控制功能。客户端设备可以提供使客户端设备的用户能够与客户端设备进行交互的接口。客户端设备还可以经由该接口向用户输出信息。尽管图1仅描绘了六种客户端设备，但是本领域技术人员将能够理解，本公开可以支持任何数量的客户端设备。

客户端设备101、102、103、104、105和/或106可以包括各种类型的计算机设备，例如便携式手持设备、通用计算机(诸如个人计算机和膝上型计算机)、工作站计算机、可穿戴设备、智能屏设备、自助服务终端设备、服务机器人、游戏系统、瘦客户端、各种消息收发设备、传感器或其他感测设备等。这些计算机设备可以运行各种类型和版本的软件应用程序和操作系统，例如MICROSOFT Windows、APPLE iOS、类UNIX操作系统、Linux或类Linux操作系统(例如GOOGLE Chrome OS)；或包括各种移动操作系统，例如MICROSOFT WindowsMobile OS、iOS、Windows Phone、Android。便携式手持设备可以包括蜂窝电话、智能电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)等。可穿戴设备可以包括头戴式显示器(诸如智能眼镜)和其他设备。游戏系统可以包括各种手持式游戏设备、支持互联网的游戏设备等。客户端设备能够执行各种不同的应用程序，例如各种与Internet相关的应用程序、通信应用程序(例如电子邮件应用程序)、短消息服务(SMS)应用程序，并且可以使用各种通信协议。

网络110可以是本领域技术人员熟知的任何类型的网络，其可以使用多种可用协议中的任何一种(包括但不限于TCP/IP、SNA、IPX等)来支持数据通信。仅作为示例，一个或多个网络110可以是局域网(LAN)、基于以太网的网络、令牌环、广域网(WAN)、因特网、虚拟网络、虚拟专用网络(VPN)、内部网、外部网、区块链网络、公共交换电话网(PSTN)、红外网络、无线网络(例如蓝牙、WIFI)和/或这些和/或其他网络的任意组合。

服务器120可以包括一个或多个通用计算机、专用服务器计算机(例如PC(个人计算机)服务器、UNIX服务器、中端服务器)、刀片式服务器、大型计算机、服务器群集或任何其他适当的布置和/或组合。服务器120可以包括运行虚拟操作系统的一个或多个虚拟机，或者涉及虚拟化的其他计算架构(例如可以被虚拟化以维护服务器的虚拟存储设备的逻辑存储设备的一个或多个灵活池)。在各种实施例中，服务器120可以运行提供下文所描述的功能的一个或多个服务或软件应用。

服务器120中的计算单元可以运行包括上述任何操作系统以及任何商业上可用的服务器操作系统的一个或多个操作系统。服务器120还可以运行各种附加服务器应用程序和/或中间层应用程序中的任何一个，包括HTTP服务器、FTP服务器、CGI服务器、JAVA服务器、数据库服务器等。

在一些实施方式中，服务器120可以包括一个或多个应用程序，以分析和合并从客户端设备101、102、103、104、105和106的用户接收的数据馈送和/或事件更新。服务器120还可以包括一个或多个应用程序，以经由客户端设备101、102、103、104、105和106的一个或多个显示设备来显示数据馈送和/或实时事件。

在一些实施方式中，服务器120可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。服务器120也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。云服务器是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS，Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大、业务扩展性弱的缺陷。

系统100还可以包括一个或多个数据库130。在某些实施例中，这些数据库可以用于存储数据和其他信息。例如，数据库130中的一个或多个可用于存储诸如音频文件和文本文件的信息。数据库130可以驻留在各种位置。例如，由服务器120使用的数据库可以在服务器120本地，或者可以远离服务器120且可以经由基于网络或专用的连接与服务器120通信。数据库130可以是不同的类型。在某些实施例中，由服务器120使用的数据库例如可以是关系数据库。这些数据库中的一个或多个可以响应于命令而存储、更新和检索到数据库以及来自数据库的数据。

在某些实施例中，数据库130中的一个或多个还可以由应用程序使用来存储应用程序数据。由应用程序使用的数据库可以是不同类型的数据库，例如键值存储库，对象存储库或由文件系统支持的常规存储库。

图1的系统100可以以各种方式配置和操作，以使得能够应用根据本公开所描述的各种方法和装置。

现有技术中，针对基于文本匹配的语音触控屏，通常使用单一的存储方式来存储文本控件对应的泛化文本，从而导致语音指令的文字识别结果和文本控件的泛化文本进行文本匹配时效率较低，相应地，文本控件对语音指令的响应也会较慢。

对此，图2示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的示例性流程图。可以利用图1中示出的客户端或服务器实现图2中的方法200。

如图2所示，根据本公开的实施例提供了一种文本存储方法200，包括：获取文本控件的多个泛化文本，其中，多个泛化文本通过对文本控件的文本内容进行泛化处理而得到(步骤210)；确定用于文本控件的文本匹配方式，其中，文本匹配方式指示根据用户语音指令生成的文字识别结果与多个泛化文本进行文本匹配时所采用的方式(步骤220)；根据文本匹配方式确定目标存储方式(步骤230)；以及使用目标存储方式存储多个泛化文本(步骤240)。

文本数据的存储方式决定了后续获取该文本数据时的读取方式，因此，根据语音触控屏中注册文本控件所采用的文本匹配方式来确定该文本控件对应的泛化文本的存储方式，从而能够在基于语音指令的文字识别结果来确定所针对的文本控件时，针对不同存储方式采用不同的获取手段，以有效适应不同的文本匹配方式，提高了文本匹配过程中读取和检索泛化文本的速度，并因此加快了文本控件对语音指令的响应速度。

在步骤210，获取文本控件的多个泛化文本。多个泛化文本通过对文本控件的文本内容进行泛化处理而得到。

在一些实施例中，每个泛化文本指示对文本控件执行一种或多种操作。

在一些实施例中，当用户通过语音操控屏幕上的文本控件时，往往需要基于文本控件的文本内容(例如，文本控件名称)增加有关具体操作的表述，以明确指令内容。例如，为了打开“蓝牙”控件，用户的指令可以是“蓝牙”、“打开蓝牙”和“点一下蓝牙”等；或者，为了从视频播放列表中选择集数为“1”的控件，用户的指令可以是“1”、“第1集”和“播放第1集”等。

因此，在注册文本控件时，可以基于与该文本控件关联的高频表达方式、针对文本控件的文本内容增加前缀和/或后缀来生成相应的若干泛化文本，以根据用户的不同表达方式准确识别出用户希望针对的文本控件和希望执行的对应操作。

在步骤220，确定用于文本控件的文本匹配方式。文本匹配方式指示根据用户语音指令生成的文字识别结果与多个泛化文本进行文本匹配时所采用的方式。

在一些实施例中，响应于文字识别结果与多个泛化文本中的至少一个泛化文本相匹配，针对文本控件执行至少一个泛化文本对应的至少一种操作。

在一些实施例中，基于文本匹配而非语义识别的方式来确定用户语音指令指向的文本控件和操作。在示例中，可以对获取到的用户语音指令进行文字识别，以得到文字识别结果，再将文字识别结果与多个文本控件的泛化文本进行匹配，以确定用户针对的文本控件和相应的操作内容。

图3示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的部分示例性流程图。

如图3所示，根据一些实施例，步骤220包括：获取文本控件的文本字数、文本类型和控件类型(步骤310)；以及根据文本字数、文本类型和控件类型确定所述文本匹配方式(步骤320)。

在一些实施例中，对于步骤310和步骤320，文本类型可以包括纯数字文本和非纯数字文本，控件类型可以包括输入控件和选择控件，文本匹配方式可以包括全文本匹配和模糊文本匹配。基于此，通过文本控件的不同属性来确定不同的文本匹配方式，从而能够有效提高文本匹配效率，并相应地提升文本控件对用户语音指令的响应速度。

在一些实施例中，全文本匹配是指在用户语音指令的文字识别结果与文本控件的任一泛化文本完全相同时，确定二者相匹配；模糊文本匹配是指在用户语音指令的文字识别结果与文本控件的任一泛化文本有连续至少n个文字相同时，确定二者相匹配，n为大于或等于1的整数。

需要说明的是，上述文本类型、控件类型和文本匹配方式的具体内容仅作举例说明之用，并不因此将其限制于此。例如，文本类型还可以进一步划分为纯数字文本、数字+文字文本以及纯文字文本等等。

图4示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的另一部分示例性流程图。

如图4所述，根据一些实施例，文本类型包括纯数字文本和非纯数字文本，控件类型包括输入控件和选择控件，步骤320包括：响应于文本字数小于第三阈值、文本类型为非纯数字文本且控件类型为选择控件，确定文本匹配方式为全文本匹配(步骤410)；响应于文本字数不小于第三阈值、文本类型为非纯数字文本且控件类型为选择控件，确定文本匹配方式为模糊文本匹配(步骤420)；以及响应于文本类型为纯数字文本，或者响应于控件类型为输入控件，确定文本匹配方式为模糊文本匹配(步骤430)。

在一些实施例中，对于文本字数，第三阈值的取值可以为3。当文本控件的文本字数小于3时，使用全文本匹配以提高文本匹配的准确性；当文本控件的字数大于或等于3时，使用模糊文本匹配以提升文本匹配的效率。应当理解，上述第三阈值的取值仅作举例说明之用，并不因此将其限制于此。

在一些实施例中，文本类型包括纯数字文本和非纯数字文本。对于纯数字文本，通过增加不同的量词，其可以生成的泛化文本的数量相较于非纯数字文本生成的泛化文本的数量通常会大得多。例如，对于纯数字文本“13”，生成的不包括动作的基础泛化文本可以为“第13集”、“第13个”和“第13项”等等，而当在这些基础泛化文本的基础上再增加有关操作的前缀或后缀时，最终会生成的数量级较大的泛化文本。因此，对于纯数字文本，使用模糊文本匹配的方式以降低匹配难度，提高效率。

在一些实施例中，控件类型包括选择控件和输入控件。对于选择控件，其相应的文本内容是固定的，因此，可以考虑在文本字数小于第三阈值且非纯数字文本的情况下使用全文本匹配，以提高文本匹配的准确性；而对于输入控件，由于用户每次输入的内容都是不确定的，因此，针对输入控件使用模糊文本匹配来提升文本匹配的效率和效果。

通过文本控件的文本字数、文本类型和控件类型，能够有针对性地确定出适用于该文本控件的效果较优的文本匹配方式，以便后续根据文本匹配方式确定文本控件的泛化文本的适当存储方式。

在步骤230，根据文本匹配方式确定目标存储方式。

图5示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的又一部分示例性流程图。

如图5所述，根据一些实施例，文本匹配方式包括全文本匹配和模糊文本匹配，目标存储方式包括字典树和哈希表，步骤230包括：响应于文本匹配方式为全文本匹配，确定目标存储方式为字典树或哈希表(步骤510)；以及响应于文本匹配方式为模糊文本匹配，确定目标存储方式为哈希表(步骤520)。

对于步骤510，当文本匹配方式为全文本匹配时，需要针对用户语音指令的文字识别结果的每个字与文本控件的泛化文本进行逐字匹配，因此，可以采用字典树的方式来存储泛化文本，以提高后续的匹配效率；或者，此种逐字匹配的方式也允许使用哈希表的方式来存储泛化文本。

对于步骤520，当文本匹配方式为模糊文本匹配时，由于匹配字数的不确定性，如果采用字典树方式进行存储，可能会导致在获取数据进行匹配时的计算量较大，因此，可以对采用哈希表来存储泛化文本，以降低文本匹配的实现难度。

图6示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的再一部分示例性流程图。

如图6所示，根据一些实施例，步骤230包括：确定多个泛化文本的文本数量(步骤610)；以及根据文本匹配方式和文本数量确定目标存储方式(步骤620)。

在根据文本控件的文本匹配方式确定泛化文本的存储方式的基础上，再引入文本控件的泛化文本数量来作为目标存储方式的确定条件，从而能够进一步提高文本匹配时获取泛化文本的效率，并因此提高文本控件针对用户语音指令的响应速度。

图7示出了根据本公开的实施例的文本存储方法的再一部分示例性流程图。

如图7所示，根据一些实施例，字典树包括传统字典树和首字散列字典树，步骤620包括：响应于文本匹配方式为模糊文本匹配，或者响应于文本匹配方式为全文本匹配且文本数量小于第一阈值，确定目标存储方式为哈希表(步骤710)；响应于文本匹配方式为全文本匹配，并且响应于文本数量不小于第一阈值且小于第二阈值，确定目标存储方式为传统字典树(步骤720)；以及响应于文本匹配方式为全文本匹配且文本数量不小于第二阈值，确定目标存储方式为首字散列字典树(步骤730)。

在一些实施例中，第一阈值可以是例如5000，上述第二阈值可以是例如30000，对此不作限制。

图8A、图8B和图8C分别示出了根据本公开的示例的传统字典树、首字散列字典树和哈希表的存储结构示意图。

在一个示例中，当“蓝牙”控件的文本匹配模式为模糊文本匹配，或者“蓝牙”控件的文本匹配方式为全文本匹配且泛化文本的文本数量小于第一阈值时，使用哈希表存储其泛化文本，具体存储结构如图8A所示。

参考图8A，可以使用预设哈希函数将每条泛化文本计算为相应的16进制数，以作为该泛化文本的存储区表示。在进行文本匹配时，通过使用上述预设哈希函数计算用户语音指令的文字识别结果，即可根据得到的16进制数计算结果来索引对应的存储区，从而确定出匹配的泛化文本。

例如，在一种情况下，当根据用户语音指令的文字识别结果计算得到的结果为“89a0a”时，可以确定用户语音指令与“蓝牙”控件关联的“点一下蓝牙”文本相匹配。在另一种情况下，当根据用户语音指令的文字识别结果计算得到的结果为“ada89”时，用户语音指令可能与“打开蓝牙”和“点击蓝牙”两条泛化文本相关联，此时，再将上述文字识别结果与两条泛化文本进行逐字匹配，从而大幅提高了匹配效率。

在另一个示例中，当“蓝牙”控件的文本匹配模式为全文本匹配，并且泛化文本的文本数量不小于第一阈值且小于第二阈值时，使用传统字典树存储其泛化文本，具体存储结构如图8B所示。

参考图8B，通过传统字典树结构存储每条泛化文本，每个树节点代表一个汉字，从而能够在存储大量文本且需要逐字进行匹配时，借助此种树结构来加快检索速度，以提高匹配效率。

在又一个示例中，当“蓝牙”控件的文本匹配方式为全文本匹配且泛化文本的文本数量不小于第二阈值时，使用首字散列字典树的方式存储其泛化文本，具体存储结构如图8C所示。

参考图8C，在类似Java的语言中，汉字可以通过散列函数映射到上限为65K的int值中，因此，在进行全文本匹配时，可以将用户语音指令的文字识别结果的首字通过散列函数进行映射，然后根据映射得到的int值直接确定该首字对应的树节点，之后再继续进行逐字匹配。此种方式中，由于语音指令中首字的不确定度最高，因此，通过避免首字的遍历匹配，能够大大提高匹配效率。

图9示出了根据本公开的实施例的文本存储装置的结构框图。

如图9所示，根据本公开的实施例提供了一种文本存储装置，包括：获取单元910，被配置为获取文本控件的多个泛化文本，其中，多个泛化文本通过对文本控件的文本内容进行泛化处理而得到；第一确定单元920，被配置为确定用于文本控件的文本匹配方式，其中，文本匹配方式指示根据用户语音指令生成的文字识别结果与多个泛化文本进行文本匹配时所采用的方式；第二确定单元930，被配置为根据文本匹配方式确定目标存储方式；以及存储单元940，被配置为使用目标存储方式存储多个泛化文本。

这里，本文存储装置900的上述各单元910～940的操作分别与前面描述的步骤210～240的操作类似，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

参考图10，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备1000的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图10所示，电子设备1000包括计算单元1001，其可以根据存储在只读存储器(ROM)1002中的计算机程序或者从存储单元1008加载到随机访问存储器(RAM)1003中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1003中，还可存储电子设备1000操作所需的各种程序和数据。计算单元1001、ROM 1002以及RAM 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出(I/O)接口1005也连接至总线1004。

电子设备1000中的多个部件连接至I/O接口1005，包括：输入单元1006、输出单元1007、存储单元1008以及通信单元1009。输入单元1006可以是能向电子设备1000输入信息的任何类型的设备，输入单元1006可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元1007可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1008可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1009允许电子设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙设备、802.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元1001可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1001的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习网络算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1001执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法200。例如，在一些实施例中，方法200可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到电子设备1000上。当计算机程序加载到RAM 1003并由计算单元1001执行时，可以执行上文描述的方法200的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元1001可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法200。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行、也可以顺序地或以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

虽然已经参照附图描述了本公开的实施例或示例，但应理解，上述的方法、系统和设备仅仅是示例性的实施例或示例，本发明的范围并不由这些实施例或示例限制，而是仅由授权后的权利要求书及其等同范围来限定。实施例或示例中的各种要素可以被省略或者可由其等同要素替代。此外，可以通过不同于本公开中描述的次序来执行各步骤。进一步地，可以以各种方式组合实施例或示例中的各种要素。重要的是随着技术的演进，在此描述的很多要素可以由本公开之后出现的等同要素进行替换。