文本的敏感信息识别方法、装置、存储介质与电子设备

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文本的敏感信息识别方法、装置、存储介质与电子设备。

背景技术

敏感数据的识别是数据安全技术管理的根本问题，关注数据安全，及时发现企业员工、用户操作环境的敏感数据和行为，进行有效管控，是急需解决的一项重要任务。

相关技术中，通过将待识别文本与敏感数据进行比对来识别待识别文本中的敏感数据，如此，在文本数据量较大的情况下，计算量很大，使得处理效率低下。

发明内容

本公开提供一种文本的敏感信息识别方法、本的敏感信息识别装置、存储介质与电子设备，以在一定程度上减少文本中敏感信息识别的计算量。

根据本公开的第一方面，提供一种文本的敏感信息识别方法，包括：获取预先建立的敏感词数据集；对待处理文本进行预处理，得到所述待处理文本中的待识别词；通过将所述待识别词的词特征与所述敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，所述对对待处理文本进行预处理，得到所述待处理文本中的待识别词，包括：对所述待处理文本进行分词，得到待处理词集；将所述待处理词集中词长小于词长预设阈值的词删除，得到所述待识别词。

在一种实施方式中，所述将所述待处理词集中词长小于词长预设阈值的词删除，得到所述待识别词，包括：获取不同词性对应的词长预设阈值；将所述待处理词集中各词性下词长小于所述词性对应的词长预设阈值的词删除，得到所述待识别词。

在一种实施方式中，所述通过将所述待识别词的词特征与所述敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息，包括：根据所述待识别词的词特征，生成所述待识别词的词向量；计算所述待识别词的词向量与所述敏感词数据集中敏感词的词向量之间的相似度；所述敏感词的词向量是根据所述敏感词的词特征得到的；根据所述相似度确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，所述方法还包括：根据待筛选词对所述敏感词数据集进行筛选，得到筛选后的敏感词数据集；所述待筛选词是所述待处理文本中除所述待识别词以外的词；

所述通过将所述待识别词的词特征与所述敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息，包括：通过将所述待识别词的词特征与筛选后的敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，所述根据待筛选词对所述敏感词数据集进行筛选，得到筛选后的敏感词数据集，包括：根据所述待筛选词的词性，从所述敏感词数据集中删除与所述待筛选词的词性相同的词，得到筛选后的敏感词数据集。

在一种实施方式中，所述词特征至少包括词性、词长和词频中的一者。

根据本公开的第二方面，提供一种文本的敏感信息识别装置，包括：

获取模块，被配置为获取预先建立的敏感词数据集；

预处理模块，被配置为对待处理文本进行预处理，得到所述待处理文本中的待识别词；

确定模块，被配置为通过将所述待识别词的词特征与所述敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，上述预处理模块被配置为：对所述待处理文本进行分词，得到待处理词集；将所述待处理词集中词长小于词长预设阈值的词删除，得到所述待识别词。

在一种实施方式中，上述预处理模块被配置为：获取不同词性对应的词长预设阈值；将所述待处理词集中各词性下词长小于所述词性对应的词长预设阈值的词删除，得到所述待识别词。

在一种实施方式中，上述确定模块被配置为：根据所述待识别词的词特征，生成所述待识别词的词向量；计算所述待识别词的词向量与所述敏感词数据集中敏感词的词向量之间的相似度；所述敏感词的词向量是根据所述敏感词的词特征得到的；根据所述相似度确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，该文本的敏感信息识别装置还包括筛选模块，所述筛选模块被配置为：根据待筛选词对所述敏感词数据集进行筛选，得到筛选后的敏感词数据集；所述待筛选词是所述待处理文本中除所述待识别词以外的词；

对应的，所述确定模块被配置为：通过将所述待识别词的词特征与筛选后的敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，上述筛选模块被配置为：根据所述待筛选词的词性，从所述敏感词数据集中删除与所述待筛选词的词性相同的词，得到筛选后的敏感词数据集。

在一种实施方式中，所述词特征至少包括词性、词长和词频中的一者。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的文本的敏感信息识别方法及其可能的实现方式。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述第一方面的文本的敏感信息识别方法及其可能的实现方式。

本公开的技术方案具有以下有益效果：

本方案中，获取预先建立的敏感词数据集；对待处理文本进行预处理，得到所述待处理文本中的待识别词；通过将所述待识别词的词特征与所述敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定所述待识别词是否为敏感信息。通过对待处理文本进行预处理，得到数据量较少的待识别词，进而，将数据量较少的待识别词与敏感数据集中的敏感词进行比较，来确定待识别词是否为敏感信息；如此，能够减少敏感信息确定的计算量。

附图说明

图1为本公开实施例提供的一种系统架构的示意图；

图2为本公开实施例提供的一种文本的敏感信息识别方法的实现流程示意图；

图3为本公开实施例提供的一种对待处理文本进行预处理的实现流程示意图；

图4为本公开实施例提供的一种对待处理数据集进行筛选的实现流程示意图；

图5为本公开实施例提供的一种确定待识别词是否为敏感信息的实现流程示意图；

图6为本公开实施例提供的一种对敏感词数据集进行筛选的实现流程示意图；

图7为本公开实施例提供的一种文本的敏感信息识别装置的结构示意图；

图8为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下文将结合附图更全面地描述本公开的示例性实施方式。

附图为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。附图中所示的一些方框图可能是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在网络、处理器或微控制器中实现这些功能实体。实施方式能够以多种形式实施，不应被理解为限于在此阐述的范例。本公开所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或多个实施方式中。在下文的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开实施方式的充分说明。然而，本领域技术人员应意识到，可以在实现本公开的技术方案时省略其中的一个或多个特定细节，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等替代一个或多个特定细节。

敏感数据的识别是数据安全技术管理的根本问题，关注数据安全，及时发现企业员工、用户操作环境的敏感数据和行为，进行有效管控，是急需解决的一项重要任务。

相关技术中，通过将待识别文本与敏感数据进行比对来识别待识别文本中的敏感数据，如此，在文本数据量较大的情况下，计算量很大，使得处理效率低下。

鉴于上述问题，本公开的示例性实施方式首先提供一种文本的敏感信息识别方法，能够在一定程度减少文本中敏感信息识别的计算量。

下面结合图1对上述文本的敏感信息识别方法的一种运行环境的系统架构与应用场景进行示例性说明。

图1示出了系统架构的示意图，该系统架构100可以包括终端110与服务器120。其中，终端110可以是智能手机、平板电脑、个人电脑等，终端110可以接收用户输入或指定的待处理文本。服务器120可以泛指提供敏感信息识别相关服务的后台系统(如智能语音服务系统)，可以是一台服务器或多台服务器形成的集群。终端110与服务器120之间可以通过有线或无线的通信链路形成连接，以进行数据交互。

在一种实施方式中，用户向终端110输入待处理文本，如用户可以唤起终端110上的智能机器人并输入语音指令，终端110将语音指令转换为文本格式的待识别语句。然后，终端110可以将待处理文本发送至服务器120，服务器120通过执行上述敏感信息识别方法，得到待处理文本中的敏感信息，并可以将该敏感信息返回终端110。

在一种实施方式中，本示例性实施方式也可以基于终端110而单独实现。例如，终端110在获取用户输入的待处理文本后，通过执行上述敏感信息识别方法，得到待处理文本中的敏感信息。

在一种实施方式中，本示例性实施方式也可以基于服务器120而单独实现。例如，服务器120可以从后台数据库中获取待处理文本，并通过执行上述敏感信息识别方法，得到待处理文本中的敏感信息。

由上可知，本示例性实施方式中，文本的敏感信息识别方法可以由上述终端110或服务器120执行。本公开对此不做限定。

图2为本公开实施例提供的一种文本的敏感信息识别方法的实现流程示意图，该方法包括以下步骤S210至S203：

步骤S210、获取预先建立的敏感词数据集；

步骤S220、对待处理文本进行预处理，得到待处理文本中的待识别词；

步骤S230、通过将待识别词的词特征与敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。

在上述文本的敏感信息识别方法中，获取预先建立的敏感词数据集；对待处理文本进行预处理，得到待处理文本中的待识别词；通过将待识别词的词特征与敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。通过对待处理文本进行预处理，得到数据量较少的待识别词，进而，将数据量较少的待识别词与敏感数据集中的敏感词进行比较，来确定待识别词是否为敏感信息；如此，能够减少敏感信息确定的计算量。

下面对图2中的每个步骤进行具体说明。

参考图2，在步骤S210中，获取预先建立的敏感词数据集。

其中，敏感词数据集可以是行业内外网各业务系统中的敏感词数据特征。

敏感词数据一般分为公共敏感词数据、行业敏感词数据和企业敏感词数据；可以根据公共敏感词数据、行业敏感词数据、企业敏感词数据中的至少一者构建敏感词数据集；其中，敏感词数据特征至少包括词长、词性、词频中的一者。

继续参考图2，在步骤S220中，对待处理文本进行预处理，得到待处理文本中的待识别词。

其中，预处理的目的是减少数据量，以得到数据量更小的待识别词；这里，预处理可以是分词、筛选等操作；在一种实施方式中，可以先对待处理文本进行分词，再对分词后的待处理文本进行筛选，以得到数据量更小的待识别词；比如：对待处理文本“小明家的地址你知道吗”进行分词后，得到“小明”、“家”、“的”、“地址”、“你”、“知道”、“吗”七个词语，由于词语“吗”是语气助词，“的”是结构助词，“你”是人称代词因此，将词语中的“吗”、“的”和“你”删除，得到待识别词“小明”、“家”、“地址”和“知道”。

继续参考图2，在步骤S230中，通过将待识别词的词特征与敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。

其中，词特征至少包括词性、词长和词频中的一者；进而，可以通过词性、词长和词频中的至少一者表示待识别词和敏感词；为了便于机器识别，同时为了更好的表达词，可以采用词性、词长和词频三者构建的词向量来表示词；在一种实施方式中，可以采用如下公式表示词向量：

T

其中，T

其中，词长是指词语的长度，可以用字节表示。

词性是指词语的类型，包括动词、形容词、数词、量词、介词、连词、助词和拟声词等。

词频是指词语在文件或者语料库中的重复程度，可以通过公式TF＝某词出现次数/总词数来计算。

在一种实施方式中，为了减少待处理文本的数据量，上述步骤S220中的预处理可以是先分词再筛选，具体的，如图3所示，上述步骤S220可以包括以下步骤：

步骤S310、对待处理文本进行分词，得到待处理词集。

其中，分词可以采用中科院汉语词法分析系统、jieba分词工具、词频分组等方法对待处理文本进行分词，此处不做限定。

待处理词集包括对待处理文本分词后的所有词语，比如：对待处理文本“小明家的地址你知道吗”进行分词后，得到包括“小明”、“家”、“的”、“地址”、“你”、“知道”、“吗”七个词语的待处理词集。

步骤S320、将待处理词集中词长小于词长预设阈值的词删除，得到待识别词。

其中，词长预设阈值是根据敏感词的词特征确定的，比如：敏感词的大数据表示敏感词的词长大于或等于2，那么，将词长预设阈值设为2；比如：在待处理词集包括“小明”、“家”、“的”、“地址”、“你”、“知道”、“吗”七个词语的情况下，由于词语“的”、“你”和“吗”的词长小于2，那么，将待处理词集中的词语“的”、“你”和“吗”删除，得到待识别词“小明”、“家”、“地址”、“知道”。

在一种实施方式中，为了进一步减少待处理文本的数据量，可以根据多个词特征对待处理词进行筛选，如图4所示，上述步骤S320可以包括以下步骤：

步骤S410、获取不同词性对应的词长预设阈值。

其中，词性包括动词、形容词、数词、量词、介词、连词、助词、拟声词等。

不同的词性对应不同的词长预设阈值；这里，词长预设阈值可以理解为一个集合，不同词性对应的词长预设阈值是根据不同词性的词的大数据确定的，比如：形容词的大数据表示形容词的词长大于或等于3，那么，形容词的词长预设阈值设为3；连词的大数据表示连词的词长大于或等于2，那么，连词的词长预设阈值设为2。

步骤S420、将待处理词集中各词性下词长小于词性对应的词长预设阈值的词删除，得到待识别词。

其中，步骤S420通过词性和词长两个词特征，对待处理词集中的待处理词进行更准确的筛选，从而能够进一步减少待处理词的数据量；比如：形容词的词长预设阈值设为3，那么，将形容词下词长小于3的词删除；连词的词长预设阈值设为2，那么，将连词下词长小于2的词删除。

在一种实施方式中，为了便于机器识别，待识别词与敏感词以词向量的形式存在，如图5所示，上述步骤S230还包括以下步骤：

步骤S510、根据待识别词的词特征，生成待识别词的词向量。

其中，词特征至少包括词性、词长和词频中的一者。在一种实施方式中，为了便于机器识别，同时为了更好的表达词，可以采用词性、词长和词频三者构建的词向量来表示词；在一种实施方式中，可以采用如下公式表示词向量：

T

其中，T

步骤S520、计算待识别词的词向量与敏感词数据集中敏感词的词向量之间的相似度。

其中，敏感词的词向量是根据敏感词的词特征得到的。

相似度可以通过余弦相似度、Dice相似度、Jaccard相似度、欧式距离等方法进行计算，此处不做限定。

敏感词的词向量与待识别词的词向量的生成方式保持一致；当待识别词的词向量采用词特征中的词长来表征时，敏感词的词向量也采用词特征中的词长来保证；当待识别词的词向量采用词特征中的词长、词频、词性来表征时，敏感词的词向量也采用词特征中的词长、词频、词性来表征；如此，能够保证待识别词的词向量与敏感词的词向量进行相似度的计算。

在一种实施方式中，可以采用欧式距离计算相似度，计算公式如下公式(2)所示：

其中，V

在一种实施方式中，可以采用余弦相似度计算相似度，计算公式如下公式(3)所示：

其中，T

步骤S530、根据相似度确定待识别词是否为敏感信息。

其中，相似度越大表示待识别词是敏感词的可能性越大，相似度越小表示待识别词是敏感词的可能性越小；为了使得待识别词是否为敏感信息的判定更加便捷，可以通过设置阈值的方式来实现，在一种实施方式中，可以根据大数据设置相似度阈值，进而，在待识别词与敏感词之间的相似度大于相似度阈值的情况下，确定待识别词为敏感信息；在待识别词与敏感词之间的相似度小于相似度阈值的情况下，确定待识别词不是敏感信息。

在一种实施方式中，为了进一步减少计算量，可以对敏感词数据集也进行筛选，如图6所示，本方法还包括以下步骤：

步骤S610、根据待筛选词对敏感词数据集进行筛选，得到筛选后的敏感词数据集。

其中，待筛选词是待处理文本中除待识别词以外的词。

筛选可以通过待筛选词的词特征对敏感词数据集进行筛选，也可以通过待筛选词直接对敏感词数据集进行筛选；比如：将待识别词中词性为介词、助词的词删除了，那么，可以根据待识别词中介词、助词的词性，将敏感词数据集中词性为介词、助词的词删除。

步骤S620、通过将待识别词的词特征与敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息，包括：

通过将待识别词的词特征与筛选后的敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。

其中，待识别词与敏感词的比较可以是通过词特征中的一者，也可以是通过词特征中的两者，还可以是通过词特征中的三者；在一种实施方式中，可以根据词特征生成待识别词的词向量和敏感词的词向量，并计算待识别词的词向量与敏感词的词向量之间的相似度来确定待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，根据待筛选词对敏感词数据集进行筛选时，可以是根据待筛选词的词特征中的词性进行筛选，在上述步骤S610还包括以下步骤：

根据待筛选词的词性，从敏感词数据集中删除与待筛选词的词性相同的词，得到筛选后的敏感词数据集。

其中，通过待筛选词的词特征对敏感词数据集进行筛选时，可以通过筛选词的词性对敏感词数据集进行筛选；比如：敏感词为介词、语气助词、量词的可能性很小，那么，敏感词数据集中词性为介词、语气助词、量词的词删除。

本公开的示例性实施方式还提供一种文本的敏感信息识别装置700；参考图7所示，该文本的敏感信息识别装置700可以包括：

获取模块710，被配置为获取预先建立的敏感词数据集；

预处理模块720，被配置为对待处理文本进行预处理，得到待处理文本中的待识别词；

确定模块730，被配置为通过将待识别词的词特征与敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，上述预处理模块720被配置为：对待处理文本进行分词，得到待处理词集；将待处理词集中词长小于词长预设阈值的词删除，得到待识别词。

在一种实施方式中，上述预处理模块720被配置为：获取不同词性对应的词长预设阈值；将待处理词集中各词性下词长小于词性对应的词长预设阈值的词删除，得到待识别词。

在一种实施方式中，上述确定模块730被配置为：根据待识别词的词特征，生成待识别词的词向量；计算待识别词的词向量与敏感词数据集中敏感词的词向量之间的相似度；敏感词的词向量是根据敏感词的词特征得到的；根据相似度确定待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，该文本的敏感信息识别装置700还包括筛选模块740，筛选模块740被配置为：根据待筛选词对敏感词数据集进行筛选，得到筛选后的敏感词数据集；待筛选词是待处理文本中除待识别词以外的词；

对应的，确定模块730被配置为：通过将待识别词的词特征与筛选后的敏感词数据集中敏感词的词特征进行比较，确定待识别词是否为敏感信息。

在一种实施方式中，上述筛选模块740被配置为：根据待筛选词的词性，从敏感词数据集中删除与待筛选词的词性相同的词，得到筛选后的敏感词数据集。

在一种实施方式中，词特征至少包括词性、词长和词频中的一者。

本公开的示例性实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在电子设备上运行时，程序代码用于使电子设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。在一种可选的实施方式中，该程序产品可以实现为便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在电子设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本公开的示例性实施方式还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器与存储器。存储器存储有处理器的可执行指令，如可以是程序代码。处理器通过执行该可执行指令来执行本示例性实施方式中的文本的敏感信息识别方法，如可以执行图2的方法步骤。

下面参考图8，以通用计算设备的形式对电子设备进行示例性说明。应当理解，图8显示的电子设备800仅仅是一个示例，不应对本公开实施方式的功能和使用范围带来限制。

如图8所示，电子设备800可以包括：处理器810、存储器820、总线830、I/O(输入/输出)接口840、网络适配器850。

存储器820可以包括易失性存储器，例如RAM821、缓存单元822，还可以包括非易失性存储器，例如ROM823。存储器820还可以包括一个或多个程序模块824，这样的程序模块824包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。例如，程序模块824可以包括上述文本的敏感信息识别装置700中的各模块。

总线830用于实现电子设备800的不同组件之间的连接，可以包括数据总线、地址总线和控制总线。

电子设备800可以通过I/O接口840与一个或多个外部设备1000(例如键盘、鼠标、外置控制器等)进行通信。

电子设备800可以通过网络适配器850与一个或者多个网络通信，例如网络适配器850可以提供如3G/4G/5G等移动通信解决方案，或者提供如无线局域网、蓝牙、近场通信等无线通信解决方案。网络适配器850可以通过总线830与电子设备800的其它模块通信。

尽管图8中未示出，还可以在电子设备800中设置其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：显示器、微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的示例性实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

本领域技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方式。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施方式仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限定。