本發(fā)明涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法和裝置。

背景技術(shù)：

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

基于人工智能對(duì)科研工作者的搜索行為進(jìn)行分析，可以得知科研工作者這類用戶在搜索科研文獻(xiàn)時(shí)，其目的是通過搜索結(jié)果能夠盡快獲取到與用戶所輸入的檢索詞相關(guān)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，例如：論文、期刊、書籍等等。但在現(xiàn)有技術(shù)中，用戶輸入檢索詞后，返回的搜索結(jié)果往往是包含檢索詞的網(wǎng)頁(yè)鏈接。用戶需要在結(jié)果頁(yè)面逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)之后，才能夠判斷出通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

可見，現(xiàn)有技術(shù)中，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不夠便捷，用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，以辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程較為繁瑣。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的第一個(gè)目的在于提出一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題，避免用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程。

本發(fā)明的第二個(gè)目的在于提出一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置。

本發(fā)明的第三個(gè)目的在于提出另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置。

本發(fā)明的第四個(gè)目的在于提出一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

本發(fā)明的第五個(gè)目的在于提出一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第一方面實(shí)施例提出了一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，包括：

當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；

根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；

當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

本發(fā)明實(shí)施例的基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，通過當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞，確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用該檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)，進(jìn)而根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。由于當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示了該目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，極大方便了用戶根據(jù)來源信息直接進(jìn)行下載，避免了用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第二方面實(shí)施例提出了一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置，包括：

搜索模塊，用于當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；

合并模塊，用于根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；

展示模塊，用于當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

本發(fā)明實(shí)施例的基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置，通過當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞，確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，搜索模塊在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用該檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)，進(jìn)而合并模塊根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，展示模塊在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。由于在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示了該目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，極大方便了用戶根據(jù)來源信息直接進(jìn)行下載，避免了用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題。

為達(dá)上述目的，本發(fā)明第三方面實(shí)施例提出了另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置，包括：處理器；用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；其中，所述處理器被配置為：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第四方面實(shí)施例提出了一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)所述存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令由服務(wù)器端的處理器被執(zhí)行時(shí)，使得服務(wù)器端能夠執(zhí)行一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，所述方法包括：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第五方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中的指令處理器執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，所述方法包括：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明上述的和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從下面結(jié)合附圖對(duì)實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法的流程示意圖；

圖2為本實(shí)施例提供的另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法的流程示意圖；

圖3為搜索結(jié)果的示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；以及

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的又一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，所述實(shí)施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號(hào)表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實(shí)施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

下面參考附圖描述本發(fā)明實(shí)施例的基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法和裝置。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法的流程示意圖，如圖1所示，該基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法包括以下步驟：

步驟101，當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)。

具體地，在搜索引擎所運(yùn)行的服務(wù)器端，可以采用需求分析的方式，根據(jù)用戶的檢索詞，輸入預(yù)先設(shè)置的用于對(duì)用戶的搜索需求進(jìn)行分析的DA模塊，判斷用戶的搜索需求是否為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。具體來說，用戶可能采用一些比較寬泛的檢索詞進(jìn)行搜索，這里就需要DA模塊結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的一些方法，確定出用戶的搜索需求，例如結(jié)合歷史搜索行為等，當(dāng)然，用戶還可能直接采用一些明確體現(xiàn)搜索需求的檢索詞進(jìn)行搜索，則DA模塊可以直接根據(jù)檢索詞確定用戶的搜索需求。

可見，本步驟中通過用戶的輸入的檢索詞，便可以確定用戶的檢索需求，進(jìn)而在維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)庫(kù)中直接進(jìn)行搜索，避免了現(xiàn)有技術(shù)中需要用戶點(diǎn)擊選項(xiàng)確定搜索需求的過程，簡(jiǎn)化了用戶操作，優(yōu)化了用戶的搜索體驗(yàn)。

步驟102，根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息。

其中，目標(biāo)文獻(xiàn)在各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址，一般來說，是用于從該學(xué)術(shù)庫(kù)下載該目標(biāo)文獻(xiàn)的地址，可以是下載入口網(wǎng)絡(luò)鏈接，也可以是存儲(chǔ)地址。

具體地，基本信息包括標(biāo)題、作者、期刊、年份、關(guān)鍵詞和摘要中的一個(gè)或多個(gè)，根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，確定哪些學(xué)術(shù)文獻(xiàn)同屬于一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。針對(duì)所判斷出同屬于一篇目標(biāo)文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，通過對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)的前述所提及的地址進(jìn)行合并的方式，生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息。

步驟103，當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

具體地，服務(wù)器端向用戶端返回的搜索結(jié)果頁(yè)面上，在第一頁(yè)顯示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，避免了用戶需要點(diǎn)擊多個(gè)鏈接進(jìn)行查看的過程。這里僅僅在目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，才會(huì)在搜索結(jié)果頁(yè)面上進(jìn)行展示，是因?yàn)楫?dāng)在多個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中進(jìn)行搜索得到的匹配的文獻(xiàn)，若均屬于同一篇目標(biāo)文獻(xiàn)，則說明用戶具有極大的概率是在搜索這一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，因此，可以在搜索結(jié)果頁(yè)面上直接對(duì)這一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行展示。反之，若目標(biāo)文獻(xiàn)不唯一，則無法精確地確定用戶的搜索需求，可以在搜索結(jié)果頁(yè)面上提供多種搜索結(jié)果，而不應(yīng)僅顯示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，以便用戶從中選擇出所需的搜索結(jié)果。

本實(shí)施例中，通過當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞，確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用該檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)，進(jìn)而根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。由于在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示了該目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，極大方便了用戶根據(jù)來源信息直接進(jìn)行下載，避免了用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題。

為了清楚說明上一實(shí)施例，本實(shí)施例提供了另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，圖2為本實(shí)施例提供的另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法的流程示意圖，如圖2所示，該基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法可以包括以下步驟：

步驟201，當(dāng)根據(jù)檢索詞進(jìn)行搜索需求分析，確定搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，對(duì)檢索詞去除掉無實(shí)意的字符后，進(jìn)行切詞處理。

具體地，在確定用戶的搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，直接采用與學(xué)術(shù)文獻(xiàn)相關(guān)的學(xué)術(shù)庫(kù)進(jìn)行搜索。在搜索之前，為了避免檢索詞中的一些無實(shí)意的字符在進(jìn)行匹配的過程中造成信息干擾，可以預(yù)先對(duì)檢索詞進(jìn)行處理，從而去除掉無實(shí)意的字符，并切分為多個(gè)有具體含義的詞條。

步驟202，對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的標(biāo)題去除掉無實(shí)意的字符后，進(jìn)行切詞處理。

具體地，可以參照對(duì)檢索詞的處理方法，對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的標(biāo)題采用相似方式進(jìn)行處理，以進(jìn)一步提高學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的標(biāo)題與檢索詞的匹配程度，降低由于字符不完全對(duì)應(yīng)所造成的信息干擾。

步驟203，計(jì)算切詞處理后的檢索詞和標(biāo)題之間的編輯距離。

具體地，編輯距離是指兩個(gè)字串之間，由一個(gè)轉(zhuǎn)換為另一個(gè)所需要的最少編輯操作次數(shù)，可以通過編輯距離判斷檢索詞和標(biāo)題之間的匹配程度。當(dāng)編輯距離為零時(shí)，表示檢索詞和標(biāo)題完全精確匹配。

步驟204，判斷是否存在編輯距離為零的標(biāo)題，若是則執(zhí)行步驟206，否則執(zhí)行步驟205。

具體地，如果編輯距離為零，則說明存在與檢索詞完全精確匹配的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

步驟205，將滿足匹配條件的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，作為匹配得到的文獻(xiàn)。

在實(shí)際操作過程中，為了擴(kuò)大匹配中的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的范圍，可以適當(dāng)對(duì)目標(biāo)距離的取值進(jìn)行調(diào)整。

作為一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，匹配條件可以包括：若所述檢索詞識(shí)別為中文，在所述切詞處理后的檢索詞包含的詞條數(shù)目不小于第一閾值的情況下，將滿足所述編輯距離小于目標(biāo)距離的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)作為所述匹配得到的文獻(xiàn)；若所述檢索詞識(shí)別為英文，在所述切詞處理后的檢索詞包含的詞條數(shù)目不小于第二閾值的情況下，將滿足所述編輯距離小于所述目標(biāo)距離的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)作為所述匹配得到的文獻(xiàn)；其中，所述第二閾值大于所述第一閾值。

例如：通過我們對(duì)用戶的檢索詞進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，有時(shí)候用戶輸入的檢索詞(query)和實(shí)際文獻(xiàn)的標(biāo)題(title)有偏差，并不一定是完全一致的，比如用戶輸入的檢索詞query＝“Evaluation of suitability of bankruptcy prediction model”，實(shí)際用戶所需查詢的標(biāo)題title＝“Evaluation of suitability of bankruptcy prediction models”,最后一個(gè)單詞少輸入了一個(gè)“s”。因此，考慮到用戶輸入的檢索詞的誤差，倘若沒有編輯距離為0的文獻(xiàn)，我們可以適當(dāng)放寬編輯距離。如具體判斷檢索詞和文獻(xiàn)的標(biāo)題是否匹配的匹配條件為：

(1)中文檢索詞，切詞的詞條數(shù)為5個(gè)及以上，編輯距離在2以下。

(2)英文檢索詞，切詞的詞條數(shù)，一般為單詞數(shù)，在6及以上，編輯距離在2以下。

這里在判斷編輯距離是否小于目標(biāo)距離的同時(shí)，結(jié)合詞條數(shù)判斷檢索詞和文獻(xiàn)的標(biāo)題是否匹配，主要是為了減少檢索詞所含詞條較少的情況下，造成的搜索誤差。

步驟206，在匹配得到的文獻(xiàn)中，根據(jù)基本信息，統(tǒng)計(jì)屬于同一篇的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

具體地，在判斷學(xué)術(shù)文獻(xiàn)是否為同一篇時(shí)，具體可以根據(jù)標(biāo)題、作者、期刊、年份、關(guān)鍵詞和摘要等這些基本信息進(jìn)行判斷。

步驟207，判斷匹配得到的文獻(xiàn)是否均同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)，若是則執(zhí)行步驟208，否則結(jié)束流程，采用普通網(wǎng)頁(yè)搜索方式進(jìn)行搜索。

之所以僅在匹配得到的文獻(xiàn)是否均同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)時(shí)，才采用本實(shí)施例中的結(jié)構(gòu)化方式呈現(xiàn)目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息、來源信息和參考文獻(xiàn)，這是由于，如果匹配得到的文獻(xiàn)是否均同屬于唯一的一篇目標(biāo)文獻(xiàn)，說明用戶想要的結(jié)果就是這一單篇文獻(xiàn)，否則，說明用戶的需求不確定，需要進(jìn)一步根據(jù)用戶的后續(xù)搜索逐步明確用戶需求。

步驟208，將目標(biāo)文獻(xiàn)標(biāo)注為單篇標(biāo)記，生成目標(biāo)文獻(xiàn)的展示內(nèi)容。

其中，展示內(nèi)容包括所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息、來源信息和參考文獻(xiàn)中的一個(gè)或多個(gè)。

具體地，若為屬于同一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，即同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)，在對(duì)目標(biāo)文獻(xiàn)標(biāo)注為單篇標(biāo)記之后，識(shí)別各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的目標(biāo)文獻(xiàn)的下載條件，以利用所述下載條件對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的目標(biāo)文獻(xiàn)的地址進(jìn)行標(biāo)注對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的經(jīng)過標(biāo)注的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息。進(jìn)而，將步驟206中所采用的基本信息作為目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息。另外，還可以將目標(biāo)文獻(xiàn)所引用的文獻(xiàn)作為參考文獻(xiàn)。

步驟209，將具有所述單篇標(biāo)記的目標(biāo)文獻(xiàn)排序在搜索結(jié)果的第一位。

步驟210，根據(jù)用戶預(yù)先設(shè)定的順序，以結(jié)構(gòu)化方式依次展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的各展示內(nèi)容。

具體地，在搜索結(jié)果的第一位，根據(jù)用戶預(yù)先設(shè)定的順序，以結(jié)構(gòu)化方式依次展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的各展示內(nèi)容；其中，圖3為搜索結(jié)果的示意圖，如圖3所示，展示內(nèi)容包括所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息、來源信息和參考文獻(xiàn)中的一個(gè)或多個(gè)。

通過上述過程，在用戶精確需求的目標(biāo)文獻(xiàn)上標(biāo)注單篇標(biāo)記，在前端展現(xiàn)時(shí)，根據(jù)單篇標(biāo)記，對(duì)這條搜索結(jié)果，擴(kuò)展的原有展現(xiàn)的樣式，不僅局限于只顯示標(biāo)題和摘要，而是把其他結(jié)構(gòu)化的信息，如作者、期刊等基本信息，以及目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，以及參考文獻(xiàn)等等，全部都在第一頁(yè)中展現(xiàn)，直接呈現(xiàn)給用戶，避免用戶多次點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)才能查看到這些信息。

本實(shí)施例中，通過當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞，確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用該檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)，進(jìn)而根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。由于在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示了該目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，極大方便了用戶根據(jù)來源信息直接進(jìn)行下載，避免了用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明還提出一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

如圖4所示，該基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置包括：搜索模塊41、合并模塊42和展示模塊43。

搜索模塊41，用于當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)。

合并模塊42，用于根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息。

展示模塊43，用于當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明實(shí)施例的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，展示單元43，具體用于：在搜索結(jié)果的第一位，根據(jù)用戶預(yù)先設(shè)定的順序，以結(jié)構(gòu)化方式依次展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的各展示內(nèi)容；其中，所述展示內(nèi)容包括所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息、來源信息和參考文獻(xiàn)的一個(gè)或多個(gè)。

需要說明的是，前述對(duì)基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法實(shí)施例的解釋說明也適用于該實(shí)施例的基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置，此處不再贅述。

基于上述實(shí)施例，本發(fā)明實(shí)施例還提供了又一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置的可能的實(shí)現(xiàn)方式，圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的又一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，在上一實(shí)施例的基礎(chǔ)上，如圖5所示，搜索模塊41，包括：分析單元411、處理單元412和搜索單元413。

分析單元411，用于當(dāng)獲取到用戶輸入的檢索詞時(shí)，根據(jù)所述檢索詞進(jìn)行搜索需求分析，以確定搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。

處理單元412，用于對(duì)檢索詞，以及對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的標(biāo)題去除掉無實(shí)意的字符后，進(jìn)行切詞處理。

搜索單元413，用于根據(jù)切詞處理后的檢索詞和標(biāo)題之間的編輯距離，選取出所述匹配得到的文獻(xiàn)。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明實(shí)施例的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，搜索單元413，具體用于：

若所述檢索詞識(shí)別為中文，在所述切詞處理后的檢索詞包含的詞條數(shù)目不小于第一閾值的情況下，將滿足所述編輯距離小于目標(biāo)距離的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)作為所述匹配得到的文獻(xiàn)；

若所述檢索詞識(shí)別為英文，在所述切詞處理后的檢索詞包含的詞條數(shù)目不小于第二閾值的情況下，將滿足所述編輯距離小于所述目標(biāo)距離的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)作為所述匹配得到的文獻(xiàn)；其中，所述第二閾值大于所述第一閾值。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明實(shí)施例的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，合并模塊42，包括：判斷單元421、識(shí)別單元422和合并單元423。

判斷單元421，用于根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，判斷各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中匹配得到的文獻(xiàn)是否為屬于同一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的目標(biāo)文獻(xiàn)。

其中，所述基本信息包括標(biāo)題、作者、期刊、年份、關(guān)鍵詞和摘要中的一個(gè)或多個(gè)。

識(shí)別單元422，用于若為同一篇學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，識(shí)別各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的目標(biāo)文獻(xiàn)的下載條件，以利用所述下載條件對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的目標(biāo)文獻(xiàn)的地址進(jìn)行標(biāo)注。

合并單元423，用于對(duì)各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中的經(jīng)過標(biāo)注的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息。

進(jìn)一步地，在本發(fā)明實(shí)施例的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，展示模塊43，包括：標(biāo)注單元431和展示單元432。

標(biāo)注單元431，用于若所述匹配得到的文獻(xiàn)均同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)，將所述目標(biāo)文獻(xiàn)標(biāo)注為單篇標(biāo)記。

展示單元432，用于在顯示搜索結(jié)果頁(yè)面時(shí)，將具有所述單篇標(biāo)記的目標(biāo)文獻(xiàn)排序在搜索結(jié)果的第一位，以結(jié)構(gòu)化方式進(jìn)行展示。

本發(fā)明實(shí)施例中，通過當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞，確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，搜索模塊在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用該檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)，進(jìn)而合并模塊根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息，當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，展示模塊在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。由于在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示了該目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息，極大方便了用戶根據(jù)來源信息直接進(jìn)行下載，避免了用戶逐個(gè)點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接查看網(wǎng)頁(yè)，辨別通過哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)能夠獲取到所需的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的過程，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中針對(duì)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的搜索過程操作不便捷的技術(shù)問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明還提出另一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索裝置，包括：處理器，以及用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器。

其中，處理器被配置為：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明還提出一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，當(dāng)所述存儲(chǔ)介質(zhì)中的指令由服務(wù)器端的處理器被執(zhí)行時(shí)，使得服務(wù)器端能夠執(zhí)行一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，所述方法包括：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

為了實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例，本發(fā)明還提出一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中的指令處理器執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行一種基于人工智能的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索方法，所述方法包括：當(dāng)根據(jù)用戶輸入的檢索詞確定出搜索需求為學(xué)術(shù)文獻(xiàn)時(shí)，在用于維護(hù)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的各個(gè)學(xué)術(shù)庫(kù)中，利用所述檢索詞進(jìn)行搜索，以得到匹配的文獻(xiàn)；根據(jù)文獻(xiàn)的基本信息，在匹配得到的文獻(xiàn)中，將判斷出同屬于目標(biāo)文獻(xiàn)的各學(xué)術(shù)文獻(xiàn)在對(duì)應(yīng)學(xué)術(shù)庫(kù)中的地址進(jìn)行合并，以生成所述目標(biāo)文獻(xiàn)的來源信息；當(dāng)目標(biāo)文獻(xiàn)唯一時(shí)，在搜索結(jié)果頁(yè)面上展示所述目標(biāo)文獻(xiàn)的基本信息以及來源信息。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個(gè)實(shí)施例”、“一些實(shí)施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實(shí)施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個(gè)實(shí)施例或示例中。在本說明書中，對(duì)上述術(shù)語的示意性表述不必須針對(duì)的是相同的實(shí)施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例或示例中以合適的方式結(jié)合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以將本說明書中描述的不同實(shí)施例或示例以及不同實(shí)施例或示例的特征進(jìn)行結(jié)合和組合。

此外，術(shù)語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對(duì)重要性或者隱含指明所指示的技術(shù)特征的數(shù)量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括至少一個(gè)該特征。在本發(fā)明的描述中，“多個(gè)”的含義是至少兩個(gè)，例如兩個(gè)，三個(gè)等，除非另有明確具體的限定。

流程圖中或在此以其他方式描述的任何過程或方法描述可以被理解為，表示包括一個(gè)或更多個(gè)用于實(shí)現(xiàn)定制邏輯功能或過程的步驟的可執(zhí)行指令的代碼的模塊、片段或部分，并且本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式的范圍包括另外的實(shí)現(xiàn)，其中可以不按所示出或討論的順序，包括根據(jù)所涉及的功能按基本同時(shí)的方式或按相反的順序，來執(zhí)行功能，這應(yīng)被本發(fā)明的實(shí)施例所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員所理解。

在流程圖中表示或在此以其他方式描述的邏輯和/或步驟，例如，可以被認(rèn)為是用于實(shí)現(xiàn)邏輯功能的可執(zhí)行指令的定序列表，可以具體實(shí)現(xiàn)在任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中，以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備(如基于計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)、包括處理器的系統(tǒng)或其他可以從指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備取指令并執(zhí)行指令的系統(tǒng))使用，或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用。就本說明書而言，"計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)"可以是任何可以包含、存儲(chǔ)、通信、傳播或傳輸程序以供指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備或結(jié)合這些指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或設(shè)備而使用的裝置。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的更具體的示例(非窮盡性列表)包括以下：具有一個(gè)或多個(gè)布線的電連接部(電子裝置)，便攜式計(jì)算機(jī)盤盒(磁裝置)，隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)，只讀存儲(chǔ)器(ROM)，可擦除可編輯只讀存儲(chǔ)器(EPROM或閃速存儲(chǔ)器)，光纖裝置，以及便攜式光盤只讀存儲(chǔ)器(CDROM)。另外，計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)甚至可以是可在其上打印所述程序的紙或其他合適的介質(zhì)，因?yàn)榭梢岳缤ㄟ^對(duì)紙或其他介質(zhì)進(jìn)行光學(xué)掃描，接著進(jìn)行編輯、解譯或必要時(shí)以其他合適方式進(jìn)行處理來以電子方式獲得所述程序，然后將其存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中。

應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的各部分可以用硬件、軟件、固件或它們的組合來實(shí)現(xiàn)。在上述實(shí)施方式中，多個(gè)步驟或方法可以用存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中且由合適的指令執(zhí)行系統(tǒng)執(zhí)行的軟件或固件來實(shí)現(xiàn)。如，如果用硬件來實(shí)現(xiàn)和在另一實(shí)施方式中一樣，可用本領(lǐng)域公知的下列技術(shù)中的任一項(xiàng)或他們的組合來實(shí)現(xiàn)：具有用于對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)實(shí)現(xiàn)邏輯功能的邏輯門電路的離散邏輯電路，具有合適的組合邏輯門電路的專用集成電路，可編程門陣列(PGA)，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)等。

本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法攜帶的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件完成，所述的程序可以存儲(chǔ)于一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，包括方法實(shí)施例的步驟之一或其組合。

此外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理模塊中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。所述集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，也可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。

上述提到的存儲(chǔ)介質(zhì)可以是只讀存儲(chǔ)器，磁盤或光盤等。盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，可以理解的是，上述實(shí)施例是示例性的，不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。