CN111984774B - 搜索方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种搜索方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域的大数据技术，尤其智能搜索和智能推荐等技术。具体实现方案为：根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题；基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题；将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。根据本申请的技术提高了搜索项问题与知识问题的匹配精确度。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能领域的大数据技术，尤其智能搜索和智能推荐等技术，具体涉及一种搜索方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
随着网络技术的快速发展，网络搜索引擎已经成为人们获取信息的重要手段，用户通过在搜索引擎输入搜索项(query)来获取搜索引擎返回的搜索结果，并从中找到自己需要的信息。
随着知识问答类资源的逐渐丰富，为提高搜索结果的丰富度需要从知识问答类资源中确定query的搜索结果。然而，由于query中的问题表达方式多种多样，搜索引擎很难基于query从知识问答类资源中匹配到用户满意的答案。
发明内容
本公开提供了一种搜索方法、装置、设备以及存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种搜索方法，包括：
根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题；
基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题；
将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
根据本公开的另一方面，提供了一种搜索的装置，包括：
候选问题确定模块，用于根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题；
目标问题确定模块，用于基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题；
搜索结果确定模块，用于将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，其中，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例中任一项所述的方法。
根据本公开的又一方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例中任一项所述的方法。
根据本申请的技术提高了搜索项问题与知识问题的匹配精确度。
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
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是本申请实施例提供的一种搜索方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的另一种搜索方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的又一种搜索方法的流程图；
图4是本申请实施例提供的又一种搜索方法的流程图；
图5是本申请实施例提供的又一种搜索方法的流程图；
图6是本申请实施例提供的一种搜索装置的示意图；
图7是根据本申请实施例的一种搜索方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请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，而不会背离本申请的范围和精神。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。
图1是本申请实施例提供的一种搜索方法的流程图。本申请实施例可适用于从问答知识中确定用户搜索结果的情况。该方法可以有一种搜索方法装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本申请实施例提供的搜索方法包括：
S110、根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题。
其中，目标搜索项是指待搜索的搜索项。典型地，目标搜索项是指用户输入的搜索问题。
搜索项问题是指目标搜索项包括的问题，也即用户想要搜索的问题。
例如，搜索项问题可以是明天天气怎么样，也可以是报考驾照需要哪些证件等。
问答类知识是指知识问答分享平台上针对问题的回答信息。
知识问题是指问答类知识对应的问题。
候选问题是指可能是描述目标搜索项中用户实际需求的问题。
S120、基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题。
其中，疑问句类型信息是指描述问题所属疑问句类型的信息。
在一个实施例中，疑问句类型信息可以包括：是非问句、特指问句、选择问句、正反问句和反问句中的至少一种。
句子成分信息是指描述问题关联句子的句子成分信息。
在一个实施例中，句子成分信息可以包括：实体、动词、修饰词、附属词、主动关系和被动关系中的至少一种。
目标问题是指可以描述目标搜索项中用户实际需求的问题。
S130、将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
本申请实施例的技术方案，通过基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据搜索项问题，从候选问题中确定目标问题，并将目标问题关联的问答类知识作为目标搜索项的搜索结果，从而实现从问答类知识中确定搜索结果。此外，基于多个维度的信息进行匹配，可以提高搜索项问题与候选问题的匹配准确率，进而提高搜索结果的准确率。
图2是本申请实施例提供另一种搜索方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，对上述步骤“基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题”的具体优化。参见图2，本申请实施例提供的搜索方法，包括：
S210、根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题。
S220、匹配所述搜索项问题的疑问句类型信息与所述候选问题的疑问句类型信息，和/或，匹配所述搜索项问题的句子成分信息与所述候选问题的句子成分信息。
S230、根据匹配结果，从所述候选问题中确定所述目标问题。
可选地，该匹配结果可以包括搜索项问题的疑问句类型信息与候选问题的疑问句类型信息的匹配结果。
该匹配结果也可以包括搜索项问题的句子成分信息与候选问题的句子成分信息的匹配结果。
该匹配结果还可以包括搜索项问题的疑问句类型信息与候选问题的疑问句类型信息的匹配结果，以及搜索项问题的句子成分信息与候选问题的句子成分信息的匹配结果。
S240、将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
本方案通过匹配搜索项问题的疑问句类型信息与候选问题的疑问句类型信息，和/或，匹配搜索项问题的句子成分信息与候选问题的句子成分信息；并根据匹配结果，从候选问题中确定目标问题，从而实现目标问题的确定。
图3是本申请实施例提供又一种搜索方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，对上述步骤“根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题”的具体优化。参见图3，本申请实施例提供的搜索方法，包括：
S310、计算目标搜索项中的搜索项问题与问答类知识关联的知识问题之间的相似度。
在一个实施例中可以利用设定的相似度计算逻辑，计算搜索项问题与知识问题之间的相似度。
典型地，也可以利用预先训练的语义相似度计算模型，计算搜索项问题与知识问题之间的相似度。
S320、根据计算得到的相似度，从所述知识问题中确定所述候选问题。
其中该相似度是搜索项问题与知识问题之间的相似度。
为进一步提高目标搜索项的搜索结果的准确率，根据计算得到的相似度，从所述知识问题中确定所述候选问题，包括：
将相似度大于设定相似度阈值的知识问题作为候选问题，以进一步从高相似度的知识问题关联的问答类知识中提取目标搜索项的搜索搜索结果。
S330、基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题。
S340、将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
本方案通过根据计算得到的搜索项问题与知识问题之间的相似度，从知识问题中确定候选问题，从而实现候选问题的确定。
为提高目标搜索项的搜索结果的召回率，所述根据计算得到的相似度，从所述知识问题中确定所述候选问题，包括：
若计算得到的相似度小于设定相似度阈值，则将该知识问题确定为所述候选问题；
若计算得到的相似度大于或等于设定相似度阈值，则将该知识问题作为目标问题。
基于该技术特征，本申请实施例通过从低相似度的知识问题关联的问答类知识中提取目标搜索项的搜索结果，从而提高目标搜索项的搜索结果的召回率。
图4是本申请实施例提供又一种搜索方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上，对上述方案的进一步扩展。参见图4，本申请实施例提供的搜索方法，包括：
S410、识别目标搜索项中的搜索项问题的句型和问答类知识关联的知识问题的句型。
其中，句型是指句子的类型。在一个实施例中，句型包括疑问句、陈述句和感叹句等。
S420、若所述搜索项问题和所述知识问题均为疑问句，则根据搜索项问题，从知识问题中确定候选问题。
S430、基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题。
S440、将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
本方案通过滤除不是疑问句的问题，从而提高搜索项问题和知识问题的匹配准确率，进一步提高搜索结果的准确率。
图5是本申请实施例提供的又一种搜索方法的流程图。本实施例是在上述实施例的基础上提供的一种可选方案。参见图5，本申请实施例提供的搜索方法，包括：
对目标搜索项中的搜索项问题和问答类知识关联的知识问题进行问句语义分析；
若不是问答内容，则过滤掉；否则，基于深度学习模型，对目标搜索项中的搜索项问题和问答类知识关联的知识问题进行语义相似度计算；
根据计算结果对知识问题进行排序，根据排序结果将相似度较高的知识问题关联的问答类知识作为目标搜索项的搜索结果，将知识问题中其他的问题作为候选问题；
基于深度学习模型，对搜索项问题和候选问题进行句式类型分析；
若搜索项问题和候选问题的句式类型相同，则利用自然语言处理基础模型，将搜索项问题和知识问题分别做成分分析，提取出对应的实体、核心动词、修饰词、附属词、主动关系和被动关系等，并在每个维度分别做匹配；
将匹配成功的候选问题对应的问答类知识作为目标搜素项的搜索结果。
其中，在实体匹配中如果对比结果表明搜索项问题和知识问题所含有的实体名词完全一致或语义相同，则匹配成功，否则失败。
核心动词匹配和修饰词匹配与实体匹配类似。
基于主动关系和被动关系的匹配可以实现搜索项问题和知识问题之间的区分。例如：搜索项问题是：用安卓手机怎么定位苹果手机？知识问题是：用苹果手机怎么定位安卓手机？因为语序不同，其表示的语义也不同。基于主被动关系的匹配可以解决该类匹配问题。
本方案通过先问句识别分析，去掉非问答类数据；然后计算搜索项问题与知识问题之间的相似度，以确定候选问题；对搜索项问题和候选问题进行多维句法分析，在每个维度分别进行匹配；根据匹配结果从候选问题中确定目标问题，并将目标问题对应的问答类知识作为目标搜素项的搜索结果，从而实现搜索项问题与知识问题的高准匹配。
图6是本申请实施例提供的一种搜索装置的示意图。参见图6本申请实施例提供的搜索装置600包括：候选问题确定模块601、目标问题确定模块602和搜索结果确定模块603。
其中，候选问题确定模块601，用于根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题；
目标问题确定模块602，用于基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题；
搜索结果确定模块603，用于将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
本申请实施例的技术方案，通过基于疑问句类型信息和/或句子成分信息，根据搜索项问题，从候选问题中确定目标问题，并将目标问题关联的问答类知识作为目标搜索项的搜索结果，从而实现从问答类知识中确定搜索结果。又因为基于疑问句类型信息和/或句子成分信息可以实现搜索项问题与候选问题的匹配准确率，所以本申请实施例可以提高搜索结果的准确率。
进一步地，所述目标问题确定模块，包括：
信息匹配单元，用于匹配所述搜索项问题的疑问句类型信息与所述候选问题的疑问句类型信息，和/或，匹配所述搜索项问题的句子成分信息与所述候选问题的句子成分信息；
匹配结果单元，用于根据匹配结果，从所述候选问题中确定所述目标问题。
进一步地，所述疑问句类型信息包括：是非问句、特指问句、选择问句、正反问句和反问句中的至少一种；
所述句子成分信息包括：实体、动词、修饰词、附属词、主动关系和被动关系中的至少一种。
进一步地，所述候选问题确定模块，包括：
相似度计算单元，用于计算所述搜索项问题与所述知识问题之间的相似度；
候选问题确定单元，用于根据计算得到的相似度，从所述知识问题中确定所述候选问题；
进一步地，所述候选问题确定单元具体用于：
若计算得到的相似度小于设定相似度阈值，则将该知识问题确定为所述候选问题。
进一步地，所述装置还包括：
句型识别模块，用于所述根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题之前，识别所述搜索项问题的句型和所述知识问题的句型；
触发执行模块，若所述搜索项问题和所述知识问题均为疑问句，则触发执行根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题的步骤。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图7所示，是根据本申请实施例的一种搜索方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，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/或者要求的本申请的实现。
如图7所示，该电子设备包括：一个或多个处理器701、存储器702，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***)。图7中以一个处理器701为例。
存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的一种搜索的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的一种搜索的方法。
存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的一种搜索的方法对应的程序指令/模块(例如，附图6所示的候选问题确定模块601、目标问题确定模块602和搜索结果确定模块603)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的一种搜索的方法。
存储器702可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据一种搜索的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至一种搜索的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一种搜索的方法的电子设备还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与一种搜索的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC(专用集成电路)、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***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***、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***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***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***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(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***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***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***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***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，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
根据本申请的技术实现了基于语义理解的短文本匹配方案，建立搜索和内容标题的映射关系，提高了语义匹配的精准度。
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，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (8)
1.一种搜索方法，包括：
根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题，包括：计算所述搜索项问题与所述知识问题之间的相似度；若计算得到的相似度小于设定相似度阈值，则将所述知识问题确定为所述候选问题；
基于疑问句类型信息和句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题，包括：匹配所述搜索项问题的疑问句类型信息与所述候选问题的疑问句类型信息；按照所述句子成分信息的维度分别匹配所述搜索项问题的句子成分信息与所述候选问题的句子成分信息；根据匹配结果，从所述候选问题中确定所述目标问题；
将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述疑问句类型信息包括：是非问句、特指问句、选择问句、正反问句和反问句中的至少一种；
所述句子成分信息包括：实体、动词、修饰词、附属词、主动关系和被动关系中的至少一种。
3.根据权利要求1-2中任一所述的方法，其中，所述根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题之前，所述方法还包括：
识别所述搜索项问题的句型和所述知识问题的句型；
若所述搜索项问题和所述知识问题均为疑问句，则触发执行根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题的步骤。
4.一种搜索的装置，包括：
候选问题确定模块，用于根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题；
其中，所述候选问题确定模块，包括：相似度计算单元和候选问题确定单元；
所述相似度计算单元，用于计算所述搜索项问题与所述知识问题之间的相似度；
所述候选问题确定单元，用于若计算得到的相似度小于设定相似度阈值，则将所述知识问题确定为所述候选问题；
目标问题确定模块，用于基于疑问句类型信息和句子成分信息，根据所述搜索项问题，从所述候选问题中确定目标问题；
其中，所述目标问题确定模块，包括：信息匹配单元和匹配结果单元；
所述信息匹配单元，用于匹配所述搜索项问题的疑问句类型信息与所述候选问题的疑问句类型信息；按照所述句子成分信息的维度分别匹配所述搜索项问题的句子成分信息与所述候选问题的句子成分信息；
所述匹配结果单元，用于根据匹配结果，从所述候选问题中确定所述目标问题；
搜索结果确定模块，用于将所述目标问题关联的问答类知识作为所述目标搜索项的搜索结果。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述疑问句类型信息包括：是非问句、特指问句、选择问句、正反问句和反问句中的至少一种；
所述句子成分信息包括：实体、动词、修饰词、附属词、主动关系和被动关系中的至少一种。
6.根据权利要求4-5中任一所述的装置，所述装置还包括：
句型识别模块，用于所述根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题之前，识别所述搜索项问题的句型和所述知识问题的句型；
触发执行模块，若所述搜索项问题和所述知识问题均为疑问句，则触发执行根据目标搜索项中的搜索项问题，从问答类知识关联的知识问题中确定候选问题的步骤。
7. 一种电子设备，其中，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-3中任一项所述的方法。
8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-3中任一项所述的方法。
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