1.一種服務獲取方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取并展示第一文本信息，其中，所述第一文本信息基于對用戶輸入的文本信息、圖片信息或語音信息分析處理得到；
接收第二文本信息，其中，所述第二文本信息是用戶對所述第一文本信息處理后的文本信息；
基于預存的服務列表采用有監(jiān)督的、具有分類模型的機器學習算法對所述第二文本信息進行分類計算；
基于分類計算結果選取所述服務列表中的至少一項服務展示給所述用戶。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述有監(jiān)督的機器學習算法包括：支持向量機算法或樸素貝葉斯算法。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預存的服務列表采用有監(jiān)督的、具有分類模型的機器學習算法對所述第二文本信息進行分類計算，包括：
基于預先建立的特征詞庫對第二文本信息進行詞語切分；
基于所述詞語切分，建立第二文本信息的詞頻向量；
基于預存的服務列表采用有監(jiān)督的、具有分類模型的機器學習算法對所述詞頻向量進行分類計算。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
記錄用戶對展示的所述至少一項服務的選擇結果；
將所述選擇結果作為學習內容或測試內容反饋給分類模型以調整參數(shù)。
5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取并展示第一文本信息包括：
當用戶輸入的信息為圖片信息時，采用圖像識別方法將所述圖片信息轉換為文本信息；
當用戶輸入的信息為語音信息時，采用語音識別方法將所述語音信息轉換為文本信息。
6.一種服務獲取裝置，其特征在于，所述裝置包括：
第一文本信息獲取與展示單元，配置用于獲取并展示第一文本信息，其中，所述第一文本信息是對用戶輸入的文本信息、圖片信息或語音信息分析處理得到；
第二文本信息接收單元，配置用于接收第二文本信息，其中，所述第二文本信息是用戶對所述第一文本信息處理后的文本信息；
分類計算單元，配置用于基于預存的服務列表采用有監(jiān)督的、具有分類模型的機器學習算法對所述第二文本信息進行分類計算；
服務選取與展示單元，配置用于基于分類計算結果選取所述服務列表中的至少一項服務展示給所述用戶。
7.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述監(jiān)督機器學習算法包括：支持向量機算法或樸素貝葉斯算法。
8.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述分類計算單元進一步配置用于：
基于預先建立的特征詞庫對第二文本信息進行詞語切分；
基于所述詞語切分，建立第二文本信息的詞頻向量；
基于預存的服務列表采用有監(jiān)督的、具有分類模型的機器學習算法對所述詞頻向量進行分類計算。
9.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
記錄單元，配置用于記錄用戶對展示的所述至少一項服務的選擇結果；
反饋單元，配置用于將所述選擇結果作為學習內容或測試內容反 饋給分類模型以調整參數(shù)。
10.根據(jù)權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一文本信息獲取與展示單元進一步配置用于：
當用戶輸入的信息為圖片信息時，采用圖像識別方法將所述圖片信息轉換為第一文本信息；
當用戶輸入的信息為語音信息是，采用語音識別方法將所述語音信息轉換為第一文本信息。