一种智能信息处理方法和服务器

技术领域

本申请涉及信息处理领域，尤其涉及一种智能信息处理方法和服务器。

背景技术

随着科学技术的不断发展，信息处理技术也越发趋于成熟，自动收集、处理和分析大量的信息，通过计算机技术接收、存储、转化、传送和发布信息，使得信息处理的速度和效率大大提高。

此外，信息处理技术还可以应用于学术研究机构与企业合作方面，但是如何提供更准确的信息处理服务以提取企业信息中的有效信息，从而明确企业需求，是我们所要解决的难题。

发明内容

本申请提供了一种智能信息处理方法和设备，用于提供更准确的信息处理服务以提取企业信息中的有效信息，从而明确企业需求。

第一方面，本申请提供了一种智能信息处理方法，该方法包括：获取企业的产品信息和专利信息；根据该产品信息和该专利信息确定该企业需求的标签页；提取该标签页中的功能标签和产品标签；根据该功能标签和该产品标签确定目标学术信息；将该目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，得到目标专家信息；提取该目标学术信息中的关键词和该目标专家信息中的特征词；将该关键词与该特征词进行相似度比较，确定相似度最高的目标专家信息对应的专家为目标专家；根据该目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改。

在上述实施例中，通过将目标学术信息与专家信息库进行匹配，可以找到与目标学术信息最相关的专家，有助于确定最适合的专家来满足企业的需求，例如合作、咨询或提供专业知识等，提高匹配的准确性；通过使用目标专家的特征词信息，可以对标签页进行修改，以使标签页更加准确地反映企业的产品信息和专利信息和需求，同时修改后的标签页也可以帮助企业使得目标专家为企业提供所需的信息。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该获取企业信息和企业需求，该企业信息包括产品信息、专利信息和工商信息的步骤之前，该方法还包括：获取企业的工商信息；通过数据匹配算法对该工商信息进行验证，确定该企业是否真实合法。

在上述实施例中，通过对企业的工商信息进行验证，可以确定企业是否真实存在和合法注册，有助于筛选出虚假或非法企业，提高对企业信息的可信度和准确性，也可以增强与企业之间的信任关系，对于专家或其他合作伙伴来说，与真实合法的企业进行合作更加可靠和安全，并确保后续分析和决策基于准确的数据。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该提取该标签页中的功能标签和产品标签，具体包括：获取该标签页中与功能相关的短语和与产品相关的短语并标记；将该短语按照功能和产品分类整理到列表中，得到功能短语列表和产品短语列表；对该功能短语列表和该产品短语列表进行调整，得到功能标签和产品标签。

在上述实施例中，通过提取标签页中与功能相关的短语和与产品相关的短语，并将它们整理到功能短语列表和产品短语列表中，可以对标签进行分类和组织，有助于清晰地了解企业的产品功能和特点，并将它们与相应的标签关联起来，确保标签的准确性和一致性。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据该功能标签和该产品标签确定目标学术信息，具体包括：基于该功能标签和该产品标签，对预设学术数据库进行搜索，得到学术信息；对学术信息中的关键词进行筛选得到目标学术信息。

在上述实施例中，通过基于功能标签和产品标签在预设的学术数据库中进行搜索，可以筛选出与特定功能和产品相关的学术信息，有助于提高搜索结果的精准度，减少信息的冗杂性，更快找到与其需求相关的学术资源；通过搜索学术数据库并筛选关键词，可以获取与功能标签和产品标签所描述的需求最相关的学术信息，筛选出与功能和产品最相关的关键词有助于提取出更具有实际应用价值的学术信息，为企业决策和创新提供更有针对性的支持。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，该根据该产品信息和该专利信息对该企业需求进行处理，得到企业需求的标签页，具体包括：基于该产品信息和该专利信息对该企业需求进行文本拆分，得到企业需求分词；将该企业需求分词进行主题建模，得到企业需求簇；根据企业需求簇生成企业需求标签，得到企业需求的标签页。

在上述实施例中，通过对产品信息和专利信息进行处理，将企业需求进行文本拆分，可以将需求细化为更小的语义单位，有助于对需求进行更全面和深入的分析，理解需求的不同方面和要素；通过对企业需求分词进行主题建模，可以识别和提取出需求中的主题或关键词簇，有助于揭示需求的核心领域和关注点，帮助企业更好地理解和组织需求信息；根据企业需求簇，生成企业需求的标签页作为需求的关键词或主题，提供一种简洁明了的方式，帮助企业与目标专家或合作伙伴之间更好地沟通和协作。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，将该关键词与该特征词进行相似度比较，确定相似度最高的专家信息对应的专家为目标专家，具体包括：将该关键词和该特征词进行向量化，得到关键词向量和特征词向量；计算该关键词向量和该特征词向量的相似度，得到该关键词向量和该特征词向量之间最高的相似度；确定最高相似度对应的专家信息对应的专家，将该专家作为目标专家。

在上述实施例中，通过计算关键词向量和特征词向量之间的相似度，快速筛选出与关键词最匹配的特征词对应的专家信息对应的专家，减少了人工筛选和匹配的时间和努力，有助于提高匹配的效率。

结合第一方面的一些实施例，在一些实施例中，根据该目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改，具体包括：将该目标专家的特征词信息与该标签页进行匹配，确定该标签页是否已经存在特征词信息；若存在，则对该标签页中的关键词进行优化；若不存在，则创建目标标签页，并将该特征词信息添加至该目标标签页。

在上述实施例中，将目标专家的特征词信息与标签页进行匹配，如果标签页已经存在相应的特征词信息，可以对标签页中的关键词进行优化，通过优化关键词，可以使标签页更加准确地描述和概括与目标专家相关的领域和专业知识，提高标签页的质量和相关性；如果标签页中不存在目标专家的特征词信息，可以创建目标标签页，并将该特征词信息添加到标签页中，有助于丰富标签页的内容，使其更具代表性和完整性。

第二方面，本申请实施例提供了一种服务器，该服务器包括：获取模块，用于获取企业的产品信息和专利信息；第一确定模块，用于根据该产品信息和该专利信息确定该企业需求的标签页；第一提取模块，用于提取该标签页中的功能标签和产品标签；第二确定模块，用于根据该功能标签和该产品标签确定目标学术信息；第三确定模块，用于将该目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，得到目标专家信息；第二提取模块，用于提取该目标学术信息中的关键词和该目标专家信息中的特征词；比较模块，用于将该关键词与该特征词进行相似度比较，确定相似度最高的目标专家信息对应的专家为目标专家；修改模块，用于根据该目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改。

第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，该服务器包括：一个或多个处理器和存储器；该存储器与该一个或多个处理器耦合，该存储器用于存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括计算机指令，该一个或多个处理器调用该计算机指令以使得该服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当上述计算机程序产品在服务器上运行时，使得上述服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当上述指令在服务器上运行时，使得上述服务器执行如第一方面以及第一方面中任一可能的实现方式描述的方法。

可以理解地，上述第二方面、第三方面提供的服务器，第四方面提供的计算机程序产品和第五方面提供的计算机存储介质均用于执行本申请实施例所提供的方法。因此，其所能达到的有益效果可参考对应方法中的有益效果，此处不再赘述。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、由于采用了将目标学术信息与专家信息库进行匹配，通过使用目标专家的特征词信息，可以对标签页进行修改，所以提高匹配的准确性，使标签页更加准确地反映企业的产品信息和专利信息和需求，进而实现了提供更准确的信息处理服务以提取企业信息中的有效信息，从而明确企业需求。

2、由于采用了通过对产品信息和专利信息进行处理，将企业需求进行文本拆分，可以将需求细化为更小的语义单位，所以有助于对需求进行更全面和深入的分析，理解需求的不同方面和要素，进而实现了帮助企业更好地理解和组织需求信息。

3、由于采用了将目标专家的特征词信息与标签页进行匹配，如果标签页已经存在相应的特征词信息，则对标签页中的关键词进行优化，如果标签页中不存在目标专家的特征词信息，则创建目标标签页，所以实现了对标签页的优化和补充，进而实现了丰富标签页的内容，使其更具代表性和完整性。

附图说明

图1是本申请实施例中智能信息处理方法的一个流程示意图；

图2是本申请实施例中智能信息处理方法的另一个流程示意图；

图3是本申请实施例中服务器的一种功能模块结构示意图；

图4是本申请实施例中服务器的一种实体装置结构示意图。

具体实施方式

本申请以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括复数表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，本申请中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个所列出项目的任何或所有可能组合。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

为便于理解，下面介绍本申请实施例的应用场景。场景中，服务器通过企业的产品信息和专利信息和企业需求得到企业的标签页，从而确定相关专家，并通过相关专家对该标签页进行修改。

例如，一个科技创新领域的企业开发了一项新产品，并拥有相关的专利，希望通过分析产品信息和专利信息以及企业需求，找到与其需求相匹配的专家，并优化他们的标签页，以便更好地与专家进行合作。

通过提取标签页中的功能标签和产品标签，可以更好地描述企业的需求和产品特点。然后，根据这些功能标签和产品标签，确定目标学术信息，例如科学论文、研究报告等，这些信息可能与企业需求相关。

将目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，可以找到潜在的专家候选人。通过提取目标学术信息中的关键词和目标专家信息中的特征词，进一步比较关键词和特征词之间的相似度，从而确定相似度最高的目标专家信息对应的专家，作为目标专家。

最后，根据目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改，以更好地吸引和激发目标专家的兴趣，并促进进一步的合作和交流。

在相关技术中，可以通过采用信息处理技术，来实现对企业信息进行分析和处理，但学术研究机构与企业合作方面，还没有完全做到为企业和学术机构提供一个平台以进行合作。

而采用本申请实施例中的智能信息处理方法，通过分析企业的产品信息和专利信息和企业需求，精准地匹配与企业需求相符合的专家，实现企业的标签页优化，不仅准确提取了企业信息中的有效信息，而且节省了时间和资源。

为便于理解，下面结合上述场景，对本实施提供的方法进行流程叙述。请参阅图1，为本申请实施例中智能信息处理方法的一个流程示意图。

S101、获取企业的产品信息和专利信息；

通过企业的官方网站、产品目录、宣传资料等公开资料，获取企业的产品信息；专利信息可以提供关于企业的技术领域、创新成果和技术方向的重要线索，使用专利数据库，如专利局的数据库、专利检索网站，如Google专利、WIPO等，通过关键词获取企业的专利信息。

S102、根据该产品信息和该专利信息确定该企业需求的标签页；

根据产品信息确定产品的特点、功能、优势以及适用领域等方面的信息，根据专利信息确定专利的内容、技术创新点和法律保护范围等，如果专利信息显示企业具有知识产权优势，强调在知识产权保护方面的需求和重视。

根据产品信息和专利信息，确定产品的核心特点和技术优势，核心特点可以包括创新技术、独特功能、高性能等，分析目标市场和行业趋势，了解消费者的需求和市场机会，确定产品在市场上的定位和潜在需求，根据产品特点和市场需求，将企业需求整理得到企业需求标签页。

S103、提取该标签页中的功能标签和产品标签；

在标签页中，寻找与产品的功能和特点相关的关键词，这些关键词可能涉及产品的性能、功能、技术特点等方面。例如，如果标签页描述了一种智能家居系统，相关的功能关键词可能包括智能控制、远程监控、自动化等。

根据识别出的功能关键词，进行归纳和整理，确定一组功能标签，这些功能标签应涵盖企业的产品所具备的核心功能和技术特点。例如，在智能家居系统中，功能标签可以包括智能控制、远程监控、自动化、能源管理等。

在标签页中，寻找与产品类型、行业领域和市场定位相关的关键词。这些关键词可以涉及产品的应用领域、行业特点、市场需求等方面。例如，在智能家居系统中，相关的产品关键词可能包括家庭自动化、智能安全、节能环保等。

根据识别出的产品关键词，进行归纳和整理，确定一组产品标签，这些产品标签应描述企业的产品类别、行业领域和市场定位。例如，在智能家居系统中，产品标签可以包括智能家居、安全系统、节能产品等。

S104、根据该功能标签和该产品标签确定目标学术信息；

通过学术数据库，如PubMed、Google Scholar、IEEE Xplore、Web of Science等或学术搜索引擎，使用布尔运算符，如AND、OR、NOT来组合不同的标签，以缩小搜索范围。根据功能标签和产品标签来搜索相关的学术信息，根据搜索结果并过滤出相关的文章或论文，得到目标学术信息。

S105、将该目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，得到目标专家信息；

确定匹配标准，这些标准可以包括关键词、短语、领域特定术语，将目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，使用匹配标准在专家信息库中执行查询，通过数据库查询语言、专家信息管理软件或自定义脚本以筛选出与目标学术信息相关的目标专家信息。

S106、提取该目标学术信息中的关键词和该目标专家信息中的特征词；

提取目标学术信息中的关键词的方式为：识别目标学术信息中频繁出现的重要词语、短语或术语，这些词语可以是描述研究主题、方法、结果或讨论的关键内容。通过自然语言处理工具或技术，如词频统计、词频-逆文档频率分析等，确定哪些词语在文本中具有重要性或突出性。

提取目标专家信息中的特征词的方式为：定位目标专家信息中的特定领域、关注的研究方向或突出的学术成果等，确定为目标专家信息中的特征词。

S107、将该关键词与该特征词进行相似度比较，确定相似度最高的目标专家信息对应的专家为目标专家；

使用文本相似度算法来比较关键词和特征词之间的相似程度，文本相似度算法包括余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等，确定与关键词相似度最高的特征词，特征词对应的目标专家信息对应的专家为目标专家。

S108、根据该目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改。

确定目标专家后，根据目标专家的特征词信息，对标签页添加相关特征词，将目标专家的特征词添加到标签页中，例如，目标专家是一位计算机科学家，可以在标签页中添加“计算机科学”、“人工智能”等相关特征词。

如果目标专家的特征词与标签页的主题不相关，可以删除这些特征词，以保持标签页的简洁性和准确性。例如，目标专家是一位建筑家，但标签页中包含了“生物学”等不相关特征词，可以将其删除。

根据目标专家的特征词的重要性和相关性，调整标签页中特征词的顺序。将更重要和相关的特征词放在前面，除了特征词之外，还可以在标签页中添加其他相关信息，如目标专家的研究领域、创新方向等。

在结合上述场景后，下面对本实施提供的方法进行进一步的更具体的流程叙述。请参阅图2，为本申请实施例中智能信息处理方法的另一个流程示意图。

S201、获取企业的工商信息；

通过国家企业信用信息公示系统查询到企业的基本信息、股东信息、主要人员、经营范围等得到企业的工商信息。

S202、通过数据匹配算法对该工商信息进行验证，确定该企业是否真实合法；

首先，对收集到的工商信息进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性；接着，选择合适的数据匹配算法，常用的算法包括字符串匹配、正则表达式匹配、相似度匹配等；然后，根据选择的算法，根据预设代码实现数据匹配功能。将待验证的企业工商信息与已知的真实合法的企业工商信息进行比对和匹配，判断是否存在相符的信息；最后，根据数据匹配的结果，分析验证结果，判断企业的真实性和合法性，并给出相应的反馈。

S203、获取企业的产品信息和专利信息；

具体的，可参见步骤S101，在此不再赘述。

S204、基于该产品信息和该专利信息对该企业需求进行文本拆分，得到企业需求分词；

对产品信息和专利信息进行清洗和整理，去除无关信息，使用分词工具或算法对产品信息和专利信息进行分词处理，将文本拆分成单个词语的序列，去除常见的无实际意义的词语，如“的”、“是”、“在”等，对分词结果进行词性标注，区分出名词、动词、形容词等不同的词性，根据产品信息和专利信息中的关键词和短语，结合词性标注结果，对企业需求进行进一步的分词处理，得到更细粒度的企业需求分词。

S205、将该企业需求分词进行主题建模，得到企业需求簇；

首先，将企业需求分词结果作为输入数据，进行预处理和清洗；然后，从企业需求分词中提取有用的特征，如词频、TF-IDF值等；接着，选择合适的聚类算法，如K-means、DBSCAN等；然后，使用选定的聚类算法对特征数据进行训练，得到主题模型，通过评估指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等来评估主题模型的性能；最后，从训练好的模型中提取出各个主题，得到企业需求簇。

S206、根据企业需求簇生成企业需求标签，得到企业需求的标签页；

根据企业需求簇中每个簇的特性，生成相应的标签。例如，如果一个簇主要关注环保问题，那么这个簇的标签可能是“环保”。

将生成的标签按照一定的格式整理成标签页，即企业需求的标签页。

S207、获取该标签页中与功能相关的短语和与产品相关的短语；

使用自然语言处理技术，如词性标注、命名实体识别等对提取的特征进行分析，找出与功能和产品相关的短语。

S208、将该短语按照功能和产品分类整理到列表中，得到功能短语列表和产品短语列表；

将筛选出的短语按照一定的格式整理成列表，一个用于存储功能短语，另一个用于存储产品短语。

S209、对该功能短语列表和该产品短语列表进行调整，得到功能标签和产品标签；

对功能短语列表和产品短语列表进行调整。例如，删除重复的短语，合并相似的短语，或者添加新的短语。

根据调整后的短语列表，生成相应的功能标签和产品标签。

S210、基于该功能标签和该产品标签，对预设学术数据库进行搜索，得到学术信息；

根据功能标签和产品标签生成一组相关的搜索词以准确地描述功能标签和产品标签的内容；根据搜索词，在预设学术数据库执行搜索操作，得到搜索结果，根据搜索结果中的标题、摘要等信息，筛选出与功能标签和产品标签相关的学术信息。

S211、对学术信息中的关键词进行筛选得到目标学术信息；

从学术信息中提取关键词，根据提取出的关键词，筛选出与你的功能标签和产品标签最相关的关键词。

根据筛选出的关键词，进一步筛选出与其最相关的学术信息，确定为目标学术信息。

S212、将该目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，得到目标专家信息；

具体的，可参见步骤S105，在此不再赘述。

S213、提取该目标学术信息中的关键词和该目标专家信息中的特征词；

具体的，可参见步骤S106，在此不再赘述。

S214、将该关键词和该特征词进行向量化，得到关键词向量和特征词向量；

预训练的词向量模型在大规模语料库上进行训练，并为不同的词汇生成向量表示。通过预训练的词向量模型，对于每个关键词和特征词，使用词向量模型将其转换为对应的向量表示，得到关键词向量和特征词向量。

S215、计算该关键词向量和该特征词向量的相似度，得到该关键词向量和该特征词向量之间最高的相似度；

通过相似度度量方法计算关键词向量和特征词向量之间的相似度，常用的相似度度量方法包括余弦相似度和欧氏距离等。余弦相似度衡量向量之间的夹角余弦值，值越接近1表示越相似。

比较关键词向量和特征词向量之间的相似度，找到最高的相似度，以及对应的关键词和特征词。

S216、确定最高相似度对应的专家信息对应的专家，将该专家作为目标专家；

确定与关键词向量相似度最高的特征词向量，该特征词向量对应的专家信息对应的专家为目标专家。

S217、将该目标专家的特征词信息与该标签页进行匹配，确定该标签页是否已经存在特征词信息；

将目标专家的特征词信息转化为向量或者矩阵，然后将这个特征词信息与标签页中的信息进行比较，利用机器学习算法，如余弦相似度、欧氏距离等，来计算两个向量之间的相似度。此外，也可以使用一些自然语言处理技术，如分词、词干化等。

S218、若存在，则对该标签页中的关键词进行优化；

如果标签页中的信息与目标专家的特征词信息匹配度超过预设阈值，那么说明该标签页是否已经存在特征词信息，这个标签页已经包含了目标专家的特征词信息。

S219、若不存在，则创建目标标签页，并将该特征词信息添加至该目标标签页。

果标签页中的信息与目标专家的特征词信息匹配度未超过预设阈值，那么说明该标签页中特征词信息存在不充分，那么创建目标标签页，并将该特征词信息添加至该目标标签页。

下面从模块的角度介绍本申请实施例中的服务器。请参阅图3，为本申请实施例中服务器的一种功能模块结构示意图。

该服务器包括：获取模块(301)，用于获取企业的产品信息和专利信息；第一确定模块(302)，用于根据该产品信息和该专利信息确定该企业需求的标签页；第一提取模块(303)，用于提取该标签页中的功能标签和产品标签；第二确定模块(304)，用于根据该功能标签和该产品标签确定目标学术信息；第三确定模块(305)，用于将该目标学术信息与专家信息库中的学术信息进行匹配，得到目标专家信息；第二提取模块(306)，用于提取该目标学术信息中的关键词和该目标专家信息中的特征词；比较模块(307)，用于将该关键词与该特征词进行相似度比较，确定相似度最高的目标专家信息对应的专家为目标专家；修改模块(308)，用于根据该目标专家的特征词信息，对该标签页进行修改。

在一些实施例中，该服务器还包括验证模块，具体用于：

获取企业的工商信息；

通过数据匹配算法对该工商信息进行验证，确定该企业是否真实合法。

在一些实施例中，第一提取模块303具体用于：

获取该标签页中与功能相关的短语和与产品相关的短语；

将该短语按照功能和产品分类整理到列表中，得到功能短语列表和产品短语列表；

对该功能短语列表和该产品短语列表进行调整，得到功能标签和产品标签。

在一些实施例中，第二确定模块304具体用于：

基于该功能标签和该产品标签，对预设学术数据库进行搜索，得到学术信息；

对学术信息中的关键词进行筛选得到目标学术信息。

在一些实施例中，第一确定模块302具体用于：

基于该产品信息和该专利信息对该企业需求进行文本拆分，得到企业需求分词；

将该企业需求分词进行主题建模，得到企业需求簇；

根据企业需求簇生成企业需求标签，得到企业需求的标签页。

在一些实施例中，比较模块307具体用于：

将该关键词和该特征词进行向量化，得到关键词向量和特征词向量；

计算该关键词向量和该特征词向量的相似度，得到该关键词向量和该特征词向量之间最高的相似度；

确定最高相似度对应的专家信息对应的专家，将该专家作为目标专家。

在一些实施例中，修改模块308具体用于：

将该目标专家的特征词信息与该标签页进行匹配，确定该标签页是否已经存在特征词信息；

若存在，则对该标签页中的关键词进行优化；

若不存在，则创建目标标签页，并将该特征词信息添加至该目标标签页。

上面从模块化功能实体的角度对本申请实施例中的服务器进行描述，下面从硬件处理的角度对本发明申请实施例中的服务器进行描述，请参阅图4，为本申请实施例中服务器的一种实体装置结构示意图。

需要说明的是，图4示出的服务器的结构仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，服务器包括中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）401，其可以根据存储在只读存储器（Read-Only Memory，ROM）402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器（Random Access Memory，RAM）403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（Input /Output，I/O）接口405也连接至总线404。

以下部件连接至I/O接口405：包括摄像头等的输入部分406；包括液晶显示器（Liquid Crystal Display，LCD）以及显示器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如LAN（Local Area Network，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）401执行时，执行本发明中限定的各种功能。

需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机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。而在本发明中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的计算机程序。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。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

具体的，本实施例的服务器包括处理器和存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述实施例提供的智能信息处理方法。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读的存储介质，该存储介质可以是上述实施例中描述的服务器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该服务器中。上述存储介质承载有一个或者多个计算机程序，当上述一个或者多个计算机程序被一个该服务器的处理器执行时，使得该服务器实现上述实施例中提供的方法。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的范围。

上述实施例中所用，根据上下文，术语“当…时”可以被解释为意思是“如果…”或“在…后”或“响应于确定…”或“响应于检测到…”。类似地，根据上下文，短语“在确定…时”或“如果检测到（所陈述的条件或事件）”可以被解释为意思是“如果确定…”或“响应于确定…”或“在检测到（所陈述的条件或事件）时”或“响应于检测到（所陈述的条件或事件）”。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，该计算机指令可以从一个网站的站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线）或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站的站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质（例如固态硬盘）等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。