技术领域
[0001] 本发明涉及人工智能技术领域和金融科技领域，尤其涉及一种角色对话生成方法、装置、设备及存储介质。
相关背景技术
[0002] 随着金融科技的快速发展，智能客服系统在金融服务领域得到了广泛的应用。传统的金融服务智能客服系统主要以固定的交互风格进行客户服务，无法根据客户的个性化需求和情感状态灵活调整交互方式。然而，金融客户往往处于复杂的情感和需求场景中，例如当客户面临财务压力或决策困惑时，固定交互模式无法提供有效的情感支持或精准的服务建议。
[0003] 在与客户交互时，现有的智能客服系统通常只能提供单一风格的回复，无法根据客户的情感状态(如焦虑、困惑等)进行适应性调整，导致客户在情感上得不到足够的安慰和支持。例如，当客户在理财决策过程中感到不确定时，系统无法有效缓解其情绪或提供情感支持，进而影响客户的信任和满意度。
[0004] 现有系统难以根据不同业务场景和客户需求切换交互角色。例如，在客户进行风险投资咨询时，系统无法切换到专业、果断的角色来提供建议，也无法在客户陷入焦虑时切换到温和安抚的角色提供心理安慰。这种缺乏灵活切换角色的能力，限制了客户服务的多样化和人性化。
具体实施方式
[0027] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0028] 本发明实施例提供的角色对话生成方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，用户端通过网络与服务端进行通信。服务端可以通过用户端接收文本信息，解析文本信息以提取内容信息和角色信息，将内容信息输入至第一编码器生成内容特征，将角色信息作为风格信息输入第二编码器生成风格特征，融合内容特征和风格特征得到融合特征，融合特征被输入解码器以生成回复文本，并输出生成的回复文本。本发明通过将内容信息和角色信息进行分离和独立编码，并在后续通过特征融合的方式结合两种特征，能够灵活生成符合不同角色风格的对话内容，实现内容与风格的有效解耦，这样既保证了对话内容的准确性，又提高了对不同角色风格的适应性，满足了用户在多种情境下的角色扮演需求。其中，用户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。下面通过具体的实施例对本发明进行详细的描述。
[0029] 请参阅图2，图2为本发明提供的角色对话生成方法一实施例的流程示意图。需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0030] 如图2所示，本发明提出的角色对话生成方法包括如下步骤：
[0031] S10，接收文本信息，解析所述文本信息，并从所述文本信息中提取内容信息和角色信息；
[0032] 在本实施例中，接收文本信息不仅限于用户直接输入，还可以包括从多种数据源和渠道获取文本数据。该步骤旨在为后续的解析和处理提供基础的文本信息输入。文本信息的来源可以是用户手动输入、自动采集的数据、第三方系统的接口数据、历史对话记录等。
[0033] 用户直接输入(文本或语音)包括文本输入框、语音识别输入等。
[0034] 系统可以通过自动化数据采集的方式获取文本信息，例如通过网络爬虫、数据监测工具等从公开数据源中获取文本数据。这种方式通常用于分析用户行为、跟踪市场信息或监控金融新闻和舆情。系统配置网络爬虫或API自动化工具，定期或实时从指定的公开数据源(如社交媒体、新闻网站)采集文本信息。数据采集后，系统将数据清洗和格式化，并存储在文本处理模块中。文本信息存储后，可用于后续的解析和分析。
[0035] 系统可以通过集成第三方应用的API或数据接口，接收其他系统推送的文本数据。例如，可以接收来自金融系统的交易消息、市场分析报告等。与第三方系统建立数据集成，通过标准化接口协议(如RESTfulAPI、SOAP、WebSocket等)来接收文本数据。第三方系统在触发特定事件或按设定的时间推送文本数据到系统。系统根据数据接口的定义接收并验证文本数据，然后存储在处理模块中。
[0036] 系统可以存储和使用用户的历史对话记录和行为数据，作为接收文本信息的另一来源。这种方式主要用于改进个性化服务、历史数据分析等。用户与系统的对话记录会被实时保存。系统可以定期分析这些历史记录，从中提取有用的文本数据。用户行为数据(如浏览历史、点击记录等)也可以转化为文本信息，用于分析用户意图或情感状态。系统在需要使用历史数据时，可以从数据库中提取相关的对话记录或行为日志。
[0037] 在某些复杂场景中，系统可以通过传感器或物联网设备收集数据，并将其转化为文本信息。例如，在金融监控系统中，可以采集传感器监控的数据，并生成警报消息的文本信息。传感器采集的数据通过IoT平台上传到服务器，系统根据数据阈值和规则生成文本消息。系统根据传感器的数据生成说明性文本，例如“温度过高”或“检测到异常交易”。生成的文本消息进入后续的处理模块。
[0038] 示例说明：在金融领域的智能客服系统中，接收文本信息不仅仅是用户通过文本框或语音输入的内容，系统还可以通过以下方式接收其他文本信息：
[0039] 自动监控市场新闻：系统可以定期从金融新闻网站采集市场动向的文本信息。采集到的信息会在用户咨询市场状况时，提供及时的参考数据。
[0040] 接收第三方分析报告：系统可以通过API接口从第三方金融服务商接收分析报告文本。这些报告可以用于回答用户的投资咨询请求。
[0041] 分析历史交易记录：系统可以存储用户的历史交易数据，当用户再次咨询类似的交易问题时，系统可以快速定位并给出对应的分析和建议。
[0042] 通过多种接收文本信息的方式，系统能够灵活、高效地从不同来源获取文本数据，不仅包括用户的直接输入，还可以利用自动采集、历史记录和第三方集成等手段，从而实现更丰富的对话场景和更全面的信息获取。这种多源数据输入的方式提升了系统对信息的感知能力和应对多样化场景的灵活性。
[0043] 解析文本信息的步骤旨在对用户输入的文本进行处理和分析，以便从中提取内容信息(即用户的具体需求或问题)和角色信息(用户期望的对话风格或角色属性)。通过这一步骤，系统可以将用户的输入分离为可操作的两个部分，以便后续步骤的特征生成和处理。
[0044] 解析文本信息并提取内容信息和角色信息的过程通常包含以下几个步骤：
[0045] 文本预处理：文本预处理是解析文本的第一步，主要对文本进行基础的清理和标准化操作。预处理的目的是去除文本中的冗余信息和无用字符，以确保后续处理的准确性。使用停用词表过滤掉诸如“的”、“和”、“在”等无意义的词汇。去掉标点符号、表情符号、非文本字符等。对文本中的大小写、数字格式、时间表达式等进行标准化处理。
[0046] 分词处理：分词处理是将连续的文本内容分解为单个词或词组。特别是对于中文文本，分词是解析的基础操作。分词的结果为后续的信息提取提供了词语的边界和单位。根据系统内置的词库对文本进行逐词切分。对文本中未被词典覆盖的词语进行统计分析，或根据词法规则进行识别。
[0047] 命名实体识别(NER)：命名实体识别是对文本中的特定实体进行识别，如人名、地名、组织名、时间等。命名实体的识别有助于从文本中提取具有特定意义的关键词，特别是在识别角色信息时，可以通过特定名称或标签来标记角色。使用预训练的命名实体识别模型(如基于BERT、BiLSTM‑CRF等模型)对分词结果进行实体标注。对文本中出现的人名、角色称呼、时间等进行标签化，输出带有标注的文本。
[0048] 关键词匹配和角色信息提取：角色信息的提取通过关键词匹配来实现。系统根据预设的角色关键词库，对文本中的识别结果进行比对，提取出用户要求的特定角色信息。加载角色关键词库，包含常见的角色名称、称呼(如“知心姐姐”、“霸道总裁”等)。遍历识别结果，对每个词语进行关键词匹配。如果识别到特定的角色关键词，则提取并标记该角色信息。
[0049] 内容信息过滤：内容信息过滤的目的是从提取的角色信息中剔除角色相关的内容，将剩余部分作为用户的主要需求，即内容信息。这一步骤是解析和提取的最后阶段。从分词结果中剔除提取的角色关键词和冗余词汇。将剩余的文本组合成内容信息，并准备传递给下一阶段的处理模块。
[0050] 示例说明：在金融智能客服系统中，用户可能会输入如下文本：“我现在有点迷茫，你能像理财顾问一样帮我分析一下投资吗？”
[0051] 在解析过程中，系统会进行以下处理：
[0052] 文本预处理：去除“我现在”之类的停用词。
[0053] 分词处理：将“理财顾问”、“帮我”、“分析一下”、“投资”作为词组进行切分。
[0054] 命名实体识别：标记“理财顾问”为角色名称。
[0055] 关键词匹配：识别出“理财顾问”作为用户期望的角色。
[0056] 内容过滤：将“帮我分析一下投资”作为内容信息提取出来。
[0057] 通过上述步骤，系统能够将用户输入的文本精确分离为内容信息和角色信息。解析步骤确保系统能够理解用户的具体需求，同时识别出用户期望的对话角色和风格。这种分离处理方式不仅提高了系统对用户意图的理解精度，还能够灵活生成符合用户需求的个性化回复。
[0058] S20，将所述内容信息输入第一编码器，生成内容特征；
[0059] 在本实施例中，通过第一编码器对解析后的内容信息进行编码处理，将其转化为可用于后续处理的内容特征。内容信息指的是用户的具体需求或问题，而第一编码器则是一个经过训练的模型，用于提取内容信息中的语义特征。通过这一过程，系统能够更好地理解和表示用户的需求。
[0060] 第一编码器通常是一个经过特定训练的深度学习模型，其目的是将内容信息转化为高维的特征表示。选择合适的编码器模型对特征提取的效果至关重要。可以选择BERT、LSTM、GRU或Transformer等常用的自然语言处理模型。BERT擅长处理上下文依赖的文本，LSTM擅长处理长文本序列，Transformer则具有更强的并行处理能力。使用大规模无风格语料库(如新闻、对话数据等)对编码器进行预训练。预训练可以使用监督学习或无监督学习的方法，提取通用的文本特征。根据具体应用场景，可以对模型进行微调。
[0061] 在将内容信息输入编码器之前，需要对文本进行标准化处理，并将文本转化为模型可接受的向量表示(如词嵌入向量)。标准化处理确保内容信息的格式和符号的一致性，例如统一大小写、处理标点符号等。使用预训练的词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe等)或编码器自身的嵌入层将文本转化为词向量。根据内容信息的长度，可以将向量进行填充或截断，以适应编码器的输入维度。
[0062] 将处理后的内容信息向量作为输入传递给第一编码器，编码器对内容信息进行深度语义分析，生成对应的内容特征向量。将内容信息向量化后输入到第一编码器的输入层。第一编码器通过前向传播对内容信息进行处理，生成代表文本语义的内容特征。将编码器处理得到的高维内容特征向量作为输出，为后续的特征融合和对话生成提供基础。
[0063] 示例说明：在金融智能客服系统中，用户可能会输入如下内容：“请分析一下当前的市场风险，并给我一些建议。”。在该步骤中，系统将该内容输入第一编码器进行处理：选择预训练的BERT模型作为第一编码器。使用BERT自带的嵌入层将“分析市场风险”和“给建议”等词语转化为对应的词嵌入向量。将向量输入BERT模型，通过编码器的层级传播和自注意力机制提取出内容特征。编码器最终输出一个表示“分析市场风险”的内容特征向量和一个表示“给建议”的内容特征向量。
[0064] 通过将内容信息输入经过训练的第一编码器，系统能够从用户的文本中提取高维、上下文相关的内容特征。确保了用户需求的准确语义表示，为后续的风格特征融合和生成对话提供了扎实的基础。第一编码器的使用提高了对文本信息理解的准确性和语义表示能力。
[0065] S30，将所述角色信息作为风格信息输入第二编码器，生成风格特征；
[0066] 在本实施例中，将从用户文本中提取的角色信息作为输入传递给第二编码器，以生成对应的风格特征。角色信息指用户在输入文本中指定的、期望对话系统所使用的特定角色风格。风格特征是对特定角色信息的深度语义和风格特征的抽象表示，用以体现不同角色的个性化语言风格和对话语气。
[0067] 在将角色信息输入第二编码器之前，需要对角色信息进行标准化和格式化处理，以确保数据的规范性和一致性。角色信息可能涉及特定的角色名称、语气词或特征标签。数据清洗去除角色信息中的噪声数据或冗余信息，如特殊符号、非文本字符等。格式化转换将角色信息标准化为固定格式，例如将“知心姐姐”表示为“#Comforting_Counselor”，或使用标签化的方式来表示角色语气。
[0068] 使用词嵌入或特定的词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)将角色信息转化为向量表示，作为编码器的输入。
[0069] 第二编码器的作用是对输入的角色信息进行特征提取，从而生成相应的风格特征。选择和训练合适的第二编码器对于角色风格的生成至关重要。可以选择LSTM、GRU或Transformer等深度学习模型，专门训练用于角色风格的编码。使用包含特定风格的文本语料库对第二编码器进行训练。例如，可以使用特定角色的台词、书籍文本、历史对话等数据进行监督学习，使第二编码器能够捕捉角色的独特语言风格。
[0070] 角色信息经过格式化和向量化后，被输入到经过特定风格训练的第二编码器。第二编码器对角色信息进行处理，生成表示特定角色风格的特征向量。将向量化后的角色信息输入第二编码器的输入层。第二编码器对角色信息进行前向传播，通过多层神经网络和注意力机制，提取角色信息的深层语义特征。编码器生成的输出向量作为风格特征，表示角色的独特语言风格和对话语气。
[0071] 通过将角色信息输入经过特定训练的第二编码器，系统能够从用户指定的角色信息中提取风格特征。这种特征提取方式使得系统能够根据不同的角色，生成符合其个性化风格的对话文本。第二编码器的使用使得角色信息的处理具有高度的灵活性和风格适应性。
[0072] S40，融合所述内容特征和风格特征，得到融合特征；
[0073] 在本实施例中，将从第一编码器生成的内容特征与从第二编码器生成的风格特征进行融合，以生成一个综合的融合特征。融合特征能够同时表达用户的内容需求和期望的角色风格，为后续的对话生成提供基础。由于当前没有“用户偏好档案”的信息，这里的特征融合主要侧重于将内容特征和风格特征的统一处理。
[0074] 内容特征和风格特征在维度、尺度上可能存在差异，因此在融合之前需要进行对齐处理，以确保特征融合时两个特征具有一致性。对内容特征和风格特征进行维度对齐，使两者的维度长度一致。例如，通过使用零填充或投影矩阵等方法，将较短的特征向量扩展至相同维度。对内容特征和风格特征进行标准化处理，确保它们的数值尺度在融合时不会存在过大差异。标准化可以采用均值‑方差归一化或Min‑Max归一化等方法。
[0075] 将对齐后的内容特征和风格特征进行融合，生成最终的融合特征。特征融合可以采用简单的拼接、加权求和，或者使用更复杂的特征交互方法。
[0076] 特征融合的方式可以是：
[0077] 特征拼接：直接将内容特征和风格特征在特征维度上进行拼接，形成一个更高维的融合特征向量。这种方式保留了内容和风格的原始信息。
[0078] 特征加权求和：如果内容特征和风格特征的维度一致，可以直接进行加权求和。例如，为每个特征赋予一个固定的权重，然后将它们相加，生成融合特征。
[0079] 特征交互处理：使用神经网络或自注意力机制，将内容特征和风格特征的交互关系纳入考虑，并通过模型学习生成高阶特征表示。
[0080] 通过特征对齐和融合处理，系统能够同时表达用户的内容需求和角色风格。这种特征融合方式确保了生成的对话既符合用户的实际问题，又能够带有特定的风格属性，从而提升系统的对话生成效果。
[0081] S50，将所述融合特征输入解码器，生成回复文本，并输出所述回复文本。
[0082] 在本实施例中，将经过融合处理后的特征输入解码器模型，生成最终的对话回复文本。解码器的作用是根据融合特征中的内容信息和角色风格信息，生成符合用户需求和角色风格的连贯文本回复。解码器通常是一个深度生成模型，它能够逐字、逐词地生成对话文本。
[0083] 解码器模型是生成对话文本的核心组件，需要选择一个适合生成任务的模型，并进行必要的初始化。常见的解码器模型包括基于RNN的LSTM、GRU，或更为先进的Transformer、GPT等。根据应用场景的生成需求选择合适的解码器模型。例如，LSTM适用于需要保持文本连贯性的场景，而Transformer或GPT等适用于大规模数据训练后的高质量文本生成场景。使用预训练的权重或在特定领域的文本数据上进行微调，使解码器能够生成符合语义和风格要求的文本。
[0084] 将融合特征作为解码器的输入，以便解码器能够根据这些特征生成对话文本。融合特征包含了内容信息和角色风格信息，因此解码器能够根据这些信息生成符合用户需求的文本回复。将生成的融合特征作为解码器的输入向量，传递给解码器模型的输入层。根据融合特征的内容，控制解码器生成的文本长度、风格等输出属性。
[0085] 解码器接收融合特征后，通过逐字或逐词的方式生成连贯的文本序列。该过程可以是自回归的(如基于Transformer或RNN的生成方式)，也可以采用基于概率模型的多步生成。对于基于LSTM、GRU或Transformer的解码器，采用自回归生成方法，即当前生成的词会作为输入，影响下一步的生成。对于含有自注意力机制的解码器(如Transformer)，在生成过程中会同时关注融合特征的各个部分，确保生成的文本符合内容和风格。采用多步生成方法来逐字逐词地生成文本序列，直到生成结束标志。
[0086] 示例说明：在金融智能客服系统中，用户可能会输入如下请求：“能给我一个关于近期股票市场的建议吗？最好是保守一些。”在这一步骤中，系统将生成融合特征输入解码器进行回复文本生成：
[0087] 选择基于Transformer的解码器模型，用于生成连贯且自然的文本回复。将融合特征(包含“股票市场的分析”和“保守风格”)输入解码器的输入层。解码器根据融合特征生成回复文本，例如：“根据近期市场数据，建议您选择风险较低的蓝筹股进行投资，这样可以更好地控制风险。”
[0088] 通过将融合特征输入解码器生成回复文本，系统能够根据融合特征中的内容信息和角色风格特征生成符合用户期望的对话文本。这种生成方式确保了回复文本的连贯性、风格一致性和内容准确性，提高了系统的对话生成质量。
[0089] 将解码器生成的最终文本呈现给用户。输出的方式可以根据具体的应用场景和用户的交互方式而有所不同，例如文本显示、语音合成、消息推送等。此步骤的主要目的是确保用户能够及时、准确地获取系统生成的对话内容。
[0090] 在将生成的文本输出给用户之前，系统需要对文本进行格式化处理。格式化处理包括文本的拼写检查、语法校正、句子结构调整等，确保输出内容的规范性和可读性。
[0091] 拼写检查：使用拼写检查工具(如开源的Hunspell)对生成的文本进行检查和修正。
[0092] 语法校正：通过语法检查工具(如LanguageTool)对文本中的语法错误进行识别和修正。
[0093] 句子结构调整：对生成的文本句子结构进行优化，确保内容通顺、表达清晰。
[0094] 根据用户的设备和交互方式，选择适合的输出方式。不同的输出方式能够更好地适应不同场景的需求。例如，在对话界面上直接显示文本、通过语音输出的方式呈现结果、或通过消息推送的形式发送回复。对于智能客服系统或移动应用，直接将生成的文本内容显示在用户界面的对话窗口中。对于智能音箱或车载助手等语音交互设备，通过语音合成(如TTS技术，将文本转化为语音)播放生成的对话文本。对于需要异步交互的场景(如微信小程序、邮件系统等)，通过消息推送的形式将生成的文本发送给用户。
[0095] 输出回复文本后，系统可以提供进一步的交互选项，以便用户继续与系统进行对话或获得更多的支持。在对话窗口显示“继续”、“获取更多信息”等提示，帮助用户进一步互动。根据用户对输出回复的反应(如满意度评价或点击继续按钮)，系统可以记录用户的偏好信息，便于后续优化。
[0096] 通过对生成文本的格式化处理、选择合适的输出方式和设计有效的交互机制，系统能够确保用户收到的回复文本清晰、准确且符合用户期望。这种灵活的输出方式提高了系统的响应质量和用户满意度。
[0097] 本发明涉及人工智能技术领域和金融科技领域，公开了一种角色对话生成方法，通过接收文本信息，解析文本信息以提取内容信息和角色信息，将内容信息输入至第一编码器生成内容特征，将角色信息作为风格信息输入第二编码器生成风格特征，融合内容特征和风格特征得到融合特征，融合特征被输入解码器以生成回复文本，并输出生成的回复文本。本发明通过将内容信息和角色信息进行分离和独立编码，并在后续通过特征融合的方式结合两种特征，能够灵活生成符合不同角色风格的对话内容，实现内容与风格的有效解耦，这样既保证了对话内容的准确性，又提高了对不同角色风格的适应性，满足了用户在多种情境下的角色扮演需求。
[0098] 在一个实施例中，上述S10中，解析所述文本信息，并从所述文本信息中提取内容信息和角色信息，包括：
[0099] S101，对所述文本信息进行预处理操作，以去除停用词和特殊符号；
[0100] S102，对预处理操作后的文本信息进行分词处理，得到分词结果；
[0101] S103，对所述分词结果进行命名实体识别，得到识别结果；
[0102] S104，根据预设的角色关键词库，匹配所述识别结果中的角色关键词，并从所述识别结果中提取角色信息；
[0103] S105，在所述分词结果中去除所述角色信息，并将所述分词结果中剩余的信息作为内容信息。
[0104] 在本实施例中，对用户输入的文本进行全面解析，从中提取出内容信息和角色信息。内容信息表示用户的具体需求或问题，而角色信息则表示用户期望的对话风格或角色属性。通过分离内容信息和角色信息，系统可以更精准地生成符合用户需求和风格的对话回复。
[0105] 文本预处理是解析文本的第一步，目的是去除冗余和无用的内容，从而提升后续解析的准确性。包括：
[0106] 去除停用词：使用停用词表(如常见的“的”、“在”、“是”等)过滤掉在文本理解中无实际意义的词汇。
[0107] 去除特殊符号：清理文本中的特殊符号(如标点、表情符号、非语言字符等)以简化文本输入。
[0108] 标准化处理：进行基本的文本格式标准化，例如处理大小写、时间表达式等。
[0109] 分词处理是将用户的文本分解为单个词或词组，以识别文本中的核心信息和语义结构。对于中文文本，分词是解析的重要基础。根据系统内置的词典，将连续的文本切分为一个个独立的词语。对于未在词典中的词语，可以基于统计模型或规则进行切分。在切分的基础上，对每个词语进行词性标注，以帮助后续的角色信息识别。
[0110] 命名实体识别用于识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、角色名称等。通过NER，可以识别文本中的重要信息并进行标记。通过预训练的命名实体识别模型(如BERT‑NER、BiLSTM‑CRF等)，识别文本中的人名、地点、时间等命名实体。对识别出的实体进行标记，如“知心姐姐”标记为“角色名称”，输出带有标注的文本。
[0111] 使用预设的角色关键词库对识别结果进行匹配，从中提取角色信息。角色关键词库包含常见的角色名称、语气词等。系统预设一个关键词库，包含角色名称(如“知心姐姐”、“霸道总裁”等)及相关语气词。遍历NER的识别结果，寻找与角色关键词库匹配的角色名称或描述。将匹配到的关键词作为角色信息提取出来，并进行标记。
[0112] 从分词结果中去除已提取的角色信息，将剩余部分作为用户的内容信息。内容信息是用户的主要需求或问题。从分词结果中剔除已标记的角色信息，确保剩余的文本只包含用户的需求内容。将去除角色信息后的剩余词语进行拼接，得到内容信息，准备传递给下一处理模块。
[0113] 本实施例通过对文本信息的全面解析，系统能够将用户的文本分离为内容信息和角色信息。这种分离处理提高了对用户意图的理解精度，同时能够灵活识别用户期望的角色风格，使得后续的对话生成更符合用户的需求和期望。
[0114] 在一个实施例中，上述S104包括：
[0115] S1041，根据预设的角色关键词库，对所述识别结果进行关键词匹配，并从所述识别结果中初步提取角色信息；
[0116] S1042，基于用户偏好档案，对初步提取的角色信息进行优化；
[0117] S1043，根据用户的偏好信息，对优化后的角色信息进行调整，生成最终的角色信息。
[0118] 在本实施例中，通过预设的角色关键词库，从识别结果中初步提取角色信息，并基于用户偏好档案对角色信息进行优化和调整，生成最终的角色信息。角色信息表示用户期望的对话风格或角色属性。通过优化后的角色信息，系统能够更准确地反映用户的个性化需求。
[0119] 根据预设的角色关键词库，对命名实体识别(NER)结果进行关键词匹配，初步提取文本中可能的角色信息。角色关键词库包含了常见的角色名称、角色特定的描述词等。角色关键词库包含系统中已定义的角色词汇及其同义词(如“投资顾问”、“专业顾问”、“市场分析师”等)。对NER识别结果中的每个实体进行关键词匹配，找到与角色关键词库中词汇相同或相关的词语。将匹配到的角色关键词提取并标记为初步角色信息，用于进一步的优化处理。
[0120] 基于用户偏好档案中的历史数据，对初步提取的角色信息进行优化。这一步的目的是根据用户的偏好来调整和优化角色信息，使其更加符合用户的实际需求。根据用户的ID或会话标识，查询用户偏好档案，获取用户对不同角色的偏好信息。对提取的初步角色信息与用户偏好档案中的偏好角色进行匹配，判断是否需要根据用户的偏好进行优化调整。如果用户的偏好信息与初步角色信息存在重合或接近，则根据用户偏好进行微调优化。
[0121] 根据用户的偏好信息，对优化后的角色信息进行调整，生成最终的角色信息。最终角色信息是后续生成对话回复时的重要依据，能够反映用户对角色的期望。根据用户偏好档案中的详细记录(如用户在不同场景下的角色选择历史)，对优化后的角色信息进行进一步的调整。将经过优化和调整的角色信息作为最终的角色风格，输出供后续步骤使用。
[0122] 示例说明：在金融智能客服系统中，用户可能会输入如下内容：“最近股票市场波动很大，你能像专业顾问一样给我一些建议吗？”系统的处理方式如下：
[0123] 初步角色信息提取：从“专业顾问”中匹配到角色关键词“顾问”。
[0124] 角色信息优化：查询用户偏好档案，发现用户在之前的会话中偏好“风险控制专家”角色。
[0125] 生成最终角色信息：根据用户偏好，将角色信息优化为“风险控制专家”。
[0126] 本实施例通过使用角色关键词库匹配识别结果中的角色关键词，并结合用户偏好档案对角色信息进行优化和调整，系统能够更加精准地反映用户对话中的角色期望。这种优化处理方式不仅提高了角色信息识别的准确度，还增强了系统的个性化适应能力。
[0127] 在一个实施例中，上述S20包括：
[0128] S201，确定基于不具有个性化角色风格的的语料库训练得到的第一编码器；
[0129] S202，将所述内容信息输入所述第一编码器；
[0130] S203，通过所述第一编码器对所述内容信息进行编码，得到内容特征。
[0131] 在本实施例中，通过预先训练的第一编码器对解析后的内容信息进行编码处理，将其转化为特定的内容特征表示。第一编码器的作用是抽取文本的深层语义特征，同时保持其与角色风格无关。
[0132] 第一编码器的目标是从不带有特定角色风格或个性化语言特征的文本中学习和提取内容的语义信息，而不过多关注情感、角色特征、个性化表达等内容。这使得第一编码器能够在对话生成中保持对内容的中立性，确保提取的内容特征尽可能接近纯粹的信息表达。
[0133] 不具有个性化角色风格的语料库，是指在语料中没有表现出某一特定角色的语言特征、表达方式、情感色彩或个性特征。这类语料库的内容更侧重于信息和知识的传递，而非角色化的表达。这些文本数据一般保持中立、客观，不特意强调某个角色的语言特点或风格。
[0134] 这类语料库主要包括以下几种文本类型：
[0135] 新闻报道：注重事实的陈述和事件的客观描述，不包含情感或个性特征。
[0136] 百科文章：提供客观的信息和知识解释，语言风格中立，不包含情感或角色表达。
[0137] 学术论文：强调知识传达，避免个性化的表达和情感化的内容。
[0138] 技术文档：用来解释技术原理、功能描述的文档，注重内容的准确性和清晰度。
[0139] 所选择的文本应避免带有明显的情感倾向或角色特征，例如尽量不选取文学作品中的角色台词或具有强烈语气的社论文章。文本主要用于传达知识和信息，而非引导用户情感或形成角色联想。
[0140] 确定的第一编码器是基于不具有个性化角色风格的语料库进行训练的。这样训练出来的编码器可以更专注于内容信息的处理，而不涉及特定的角色风格，使得编码过程仅关注文本内容的理解。选择不包含特定角色风格的通用语料库(如新闻文本、学术论文、社交对话等)，作为训练第一编码器的基础数据集。确定用于第一编码器的深度学习模型(如BERT、LSTM、Transformer等)，这些模型在处理自然语言文本时表现优越。使用通用语料库对模型进行训练，提取通用语义特征。这种训练确保编码器在后续任务中不会偏向特定的风格信息。
[0141] 确定语料库中的文本是否具有特定情感表达和语气特征，也即确定是否具有个性化角色风格可以通过以下方式实现：
[0142] 可以使用训练好的情感分析模型(如VADER、TextBlob、BERT‑based情感分类器)来对文本进行情感分类和语气分析。使用情感分析模型给每篇文本打分，确定其正面、负面和中立的情感得分。通过对整个语料库的文本进行统计，评估该角色风格是否有明确的情感倾向。通过语气识别模型(例如LSTM‑based语气分类模型)来检测文本中的语气类别(如严肃、幽默、安慰、鼓励等)。统计不同语气类别在语料库中出现的频率。如果某种特定的语气频繁出现，这可能表明该角色风格具有明显的语气特征。
[0143] 也可以使用预定义的关键词表(角色特定的关键词和短语)来分析文本的关键词出现频率。计算每篇文本中关键词的出现频率，并统计整个语料库的平均关键词频次。如果某些关键词频率显著高于其他文本，这可能说明语料库具有该角色的独特表达风格。使用依存语法分析(DependencyParsing)或句法分析(Syntactic Parsing)来检测文本中的句型结构。计算语料库中特定句型(如被动句、疑问句、强调句等)的比例。如果特定句型在语料库中频繁出现，这可能表明该角色风格的存在。
[0144] 还可以使用训练好的主观性检测模型(如MPQA‑based模型)来判定文本的主观性。统计语料库中主观性较高的文本比例。如果一个角色的语料库中主观性较高，说明该角色风格更注重表达主观观点或情感。使用情感分类模型对文本进行情感分类，并计算不同情感类别的分布。通过情感分布多样性(如信息熵或Gini系数)来量化一个角色在情感表达上的多样性。例如，市场分析师角色可能在情感上更单一(专业冷静)，而“知心姐姐”角色的情感表达可能更加多样化。
[0145] 将从用户文本中提取的内容信息输入到训练好的第一编码器中，以便进行特征编码。内容信息代表了用户的具体问题或需求，不包含角色或风格相关的特征。在输入第一编码器前，需要将内容信息进行词嵌入向量化处理。例如，使用Word2Vec、BERT等词嵌入方法将内容信息转化为向量表示。将向量化的内容信息传递给第一编码器的输入层。编码器接收输入向量并对其进行深度特征提取。
[0146] 第一编码器对内容信息进行前向传播处理，从中提取出高维语义特征，这些特征能够表示用户的需求或问题。内容特征将作为后续对话生成的重要输入。通过编码器的多层神经网络(如Transformer层、LSTM层等)，对内容信息的向量进行处理，从中提取出深层语义特征。第一编码器输出一个高维内容特征向量，表示内容信息的语义和结构信息。这些内容特征将用于后续的特征融合步骤。
[0147] 本实施例通过将内容信息输入预先训练的第一编码器，系统能够从内容信息中提取出与角色风格无关的通用语义特征。这种处理方式确保了内容信息的准确表示，为后续的特征融合提供了良好的基础。第一编码器的使用提高了系统对用户需求的理解能力，同时减少了对特定风格的依赖。
[0148] 在一个实施例中，上述S30包括：
[0149] S301，确定基于具有个性化角色风格的语料库训练得到的第二编码器；
[0150] S302，对所述角色信息进行格式化处理和数据清洗；
[0151] S303，基于预训练的词向量模型，将所述角色信息转换为角色特征向量；
[0152] S304，将所述角色特征向量输入至所述第二编码器；
[0153] S305，通过所述第二编码器对所述角色特征向量进行编码，生成风格特征。
[0154] 在本实施例中，通过第二编码器对用户输入的角色信息进行编码，生成特定的风格特征。第二编码器是通过具有个性化角色风格的语料库进行训练的，其目的是从角色信息中提取出与风格相关的特征表示。
[0155] 具有个性化角色风格的语料库是指包含特定角色语言特征、表达习惯、情感语气、个性特质的文本数据。这种语料库可以根据不同角色的需求和特性进行定制和整理，以便训练生成相应的角色特征。这种语料库可能包括角色特定的对话、角色台词、特定类型的文学作品或历史人物的言论等。例如，为了训练“知心姐姐”角色的语料库，可以选取心理咨询对话和情感安慰类文本；为了训练“市场分析师”角色的语料库，可以选取金融分析报告和专业顾问对话。
[0156] 角色风格的特征可以包括以下内容：
[0157] 个性特征：角色的个性特点，如温柔、强硬、幽默、果断等。这些特征可以通过文本中的用词、句型、表达方式体现。
[0158] 语言习惯：角色的用词习惯、句子结构。例如，“市场分析师”常用的数据、事实支持语言，而“知心姐姐”则多使用鼓励和安慰性的语言。
[0159] 语气与情感：角色在对话中的语气、表达的情感类型。通过语料库的选择，可以捕捉不同角色的语气特征和情感表达方式。
[0160] 第二编码器通过具有个性化角色风格的语料库进行训练，能够从中学习到角色的语言风格、语气、表达习惯等特征。根据系统设计，选择带有明确角色风格特征的语料库。例如，若风格为“知心姐姐”，可选择心理辅导对话文本；若风格为“霸道总裁”，则可选择具有强硬语气的对话或台词文本。确定用于第二编码器的深度学习模型，例如LSTM、GRU或Transformer等。使用带有特定角色风格特征的语料库，对模型进行监督训练，使其能够捕捉特定角色风格的语言表达方式和语气特点。
[0161] 对角色信息进行格式化和数据清洗，目的是保证角色信息的输入一致性和规范化。数据清洗去除角色信息中的特殊符号、无关内容等，如“#”、“@”等社交媒体中的符号。格式化转换将角色信息标准化为特定格式，以便后续处理。例如，将“知心姐姐”保留为中文或使用更统一的标签表示。
[0162] 将清洗和格式化后的角色信息转换为词向量表示。词向量模型(如Word2Vec、GloVe、FastText等)能够将角色信息转化为机器可以处理的向量表示。选择已在大规模语料上预训练的词向量模型，以提高词语表示的准确性。将角色信息传递给词向量模型，生成角色特征向量。这些特征向量表示角色信息的语义内容和风格特征。
[0163] 将生成的角色特征向量作为输入传递给第二编码器，以便对其进行进一步的深层特征提取。将角色特征向量输入到第二编码器的输入层。确保角色特征向量的维度和编码器的输入要求一致，以便顺利进行特征处理。
[0164] 第二编码器对角色特征向量进行深度处理，生成代表特定角色风格的特征向量。该风格特征表达了角色的个性化语气、语言风格等。通过多层神经网络或自注意力机制对角色特征向量进行特征提取，生成高维的风格特征表示。将编码后的风格特征作为第二编码器的输出，表示特定角色的风格属性。
[0165] 本实施例通过将角色信息输入基于个性化角色风格训练的第二编码器，系统能够准确生成符合用户需求的角色风格特征。这种特征提取方式使得系统在生成对话时能够灵活地应用不同的语言风格，满足用户对个性化风格的期望。
[0166] 在一个实施例中，上述S40包括：
[0167] S401，对所述内容特征和所述风格特征进行对齐处理；
[0168] S402，基于用户偏好档案，根据用户对不同角色的偏好信息，生成所述内容特征和所述风格特征的加权系数；
[0169] S403，基于所述加权系数对所述内容特征和风格特征进行加权处理；
[0170] S404，通过特征拼接或叠加的方式，对加权后的内容特征和风格特征进行融合，得到所述融合特征。
[0171] 在本实施例中，将内容特征和风格特征进行融合，以生成一个综合的融合特征。融合特征包含了用户需求的内容信息和期望的角色风格信息，通过融合处理可以为生成的对话内容提供基础。在这个步骤中，主要通过特征的对齐、加权处理和融合来实现。
[0172] 内容特征和风格特征可能在维度或尺度上存在差异，因此需要对齐处理以确保特征融合时的兼容性。这一过程的目的是保证特征的维度一致性和数值尺度的合理性。调整内容特征和风格特征的维度，使其在维度长度上保持一致。例如，通过零填充或降维投影等方法进行处理。标准化或归一化处理两个特征，以确保它们的数值尺度在融合时具有相似的取值范围。标准化处理可以使用均值‑方差归一化或最大最小值归一化方法。
[0173] 基于用户偏好档案的信息，为内容特征和风格特征生成对应的加权系数。加权系数的生成过程可以根据用户对不同角色风格的偏好来进行动态调整。系统存储用户对不同角色风格的偏好信息，包括用户的风格偏好、语气习惯等。根据用户在偏好档案中的记录，动态生成加权系数。用户偏好越高的角色风格，其对应的风格特征系数越大；相应地，内容特征的系数可以根据偏好程度进行微调。
[0174] 使用生成的加权系数，对内容特征和风格特征分别进行加权处理。这样可以根据用户的偏好灵活调整内容和风格在融合特征中的占比。将内容特征与对应的加权系数相乘，得到加权后的内容特征。将风格特征与对应的加权系数相乘，得到加权后的风格特征。加权后的内容特征和风格特征将用于后续的特征融合操作。
[0175] 最后，将加权后的内容特征和风格特征通过特征拼接或叠加的方式进行融合，以生成最终的融合特征。这一步的目的是将内容和风格结合起来，使得融合特征既能表达用户的具体需求，又能呈现符合用户偏好的风格。直接将加权后的内容特征和风格特征在特征维度上拼接在一起，形成一个高维度的融合特征表示。这种方法能够保持两种特征的独立性。如果内容特征和风格特征的维度一致，可以将两个特征加权求和，得到一个综合的融合特征表示。在更复杂的场景中，可以使用深度神经网络(如注意力机制)或其他特征交互方法，以增强融合特征的表达能力。
[0176] 本实施例通过对内容特征和风格特征的对齐处理、加权处理和融合，系统能够生成一个综合的融合特征。融合特征的生成方式能够根据用户的偏好信息动态调整特征的权重，使得生成的对话内容既能满足用户的需求，又能呈现用户期望的角色风格。
[0177] 在一个实施例中，上述S50中，将所述融合特征输入解码器，生成回复文本，包括：
[0178] S501，调用经过预训练的解码器；
[0179] S502，将所述融合特征输入至解码器的输入层；
[0180] S503，通过所述解码器对所述融合特征进行处理，生成文本序列；
[0181] S504，对所述文本序列进行语法校正和风格优化，得到符合语法和角色风格的回复文本。
[0182] 在本实施例中，通过解码器对融合特征进行处理，生成符合用户需求的回复文本。解码器是经过预训练的深度学习模型，能够根据输入的融合特征生成连贯且具有特定风格的文本。
[0183] 解码器模型是生成文本的核心，需要选择一个合适的深度学习模型，并对其进行预训练，以提高文本生成的准确性和连贯性。选择适合文本生成的深度学习模型，如LSTM、GRU、Transformer、GPT等。LSTM适用于生成连贯的句子，而GPT则能生成更自然的对话。使用大规模语料库对模型进行预训练，使解码器能够学习通用的文本生成规则。根据具体场景，可以对模型进行微调，以适应特定的语言风格和领域。
[0184] 融合特征包含了用户的内容信息和角色风格信息。将其输入解码器，解码器会根据这些特征来生成文本。确保融合特征的维度和格式与解码器的输入要求一致。将经过处理的融合特征传递至解码器模型的输入层。解码器将接收到的融合特征作为输入进行处理。
[0185] 解码器根据输入的融合特征逐字或逐词地生成文本序列。生成过程可以是自回归的，或者是基于注意力机制的。对于自回归模型(如LSTM)，解码器会逐字地生成文本，当前生成的字符或词会影响下一步的生成。对于基于Transformer的解码器，会通过注意力机制对融合特征进行多层次的处理，从而生成连贯的文本序列。解码器输出一个完整的文本序列，表示对话的生成结果。
[0186] 生成的文本序列可能存在语法错误或风格不统一的情况。因此，需要对生成的文本进行语法校正和风格优化。例如，使用语法检查工具(如基于规则的GrammarBot或基于深度学习的Grammar Corrector)对文本中的语法错误进行修正；根据输入的角色风格信息，对文本中的用词、语气等进行风格调整，使文本风格与用户期望的角色风格一致。
[0187] 输出经过校正和优化的文本作为回复内容，确保文本内容准确、语法正确、风格统一。
[0188] 本实施例通过将融合特征输入解码器生成回复文本，系统能够根据用户的内容需求和角色风格生成符合期望的对话内容。对生成的文本进行语法校正和风格优化，确保了输出文本的准确性和连贯性，从而提高了用户的满意度。
[0189] 在一实施例中，提供一种角色对话生成装置，该角色对话生成装置与上述实施例中角色对话生成方法一一对应。参照图3，图3为本发明角色对话生成装置一较佳实施例的功能模块示意图。文本接收与信息提取模块10、内容编码模块20、风格编码模块30、特征融合模块40和文本生成与输出模块50。各功能模块详细说明如下：
[0190] 文本接收与信息提取模块10，用于接收文本信息，解析所述文本信息，并从所述文本信息中提取内容信息和角色信息；
[0191] 内容编码模块20，用于将所述内容信息输入第一编码器，生成内容特征；
[0192] 风格编码模块30，用于将所述角色信息作为风格信息输入第二编码器，生成风格特征；
[0193] 特征融合模块40，用于融合所述内容特征和风格特征，得到融合特征；
[0194] 文本生成与输出模块50，用于将所述融合特征输入解码器，生成回复文本，并输出所述回复文本。
[0195] 在一实施例中，文本接收与信息提取模块10，具体用于：
[0196] 对所述文本信息进行预处理操作，以去除停用词和特殊符号；
[0197] 对预处理操作后的文本信息进行分词处理，得到分词结果；
[0198] 对所述分词结果进行命名实体识别，得到识别结果；
[0199] 根据预设的角色关键词库，匹配所述识别结果中的角色关键词，并从所述识别结果中提取角色信息；
[0200] 在所述分词结果中去除所述角色信息，并将所述分词结果中剩余的信息作为内容信息。
[0201] 在一实施例中，文本接收与信息提取模块10，具体用于：
[0202] 根据预设的角色关键词库，对所述识别结果进行关键词匹配，并从所述识别结果中初步提取角色信息；
[0203] 基于用户偏好档案，对初步提取的角色信息进行优化；
[0204] 根据用户的偏好信息，对优化后的角色信息进行调整，生成最终的角色信息。
[0205] 在一实施例中，内容编码模块20，具体用于：
[0206] 确定基于不具有个性化角色风格的的语料库训练得到的第一编码器；
[0207] 将所述内容信息输入所述第一编码器；
[0208] 通过所述第一编码器对所述内容信息进行编码，得到内容特征。
[0209] 在一实施例中，风格编码模块30，具体用于：
[0210] 确定基于具有个性化角色风格的语料库训练得到的第二编码器；
[0211] 对所述角色信息进行格式化处理和数据清洗；
[0212] 基于预训练的词向量模型，将所述角色信息转换为角色特征向量；
[0213] 将所述角色特征向量输入至所述第二编码器；
[0214] 通过所述第二编码器对所述角色特征向量进行编码，生成风格特征。
[0215] 在一实施例中，特征融合模块40，具体用于：
[0216] 对所述内容特征和所述风格特征进行对齐处理；
[0217] 基于用户偏好档案，根据用户对不同角色的偏好信息，生成所述内容特征和所述风格特征的加权系数；
[0218] 基于所述加权系数对所述内容特征和风格特征进行加权处理；
[0219] 通过特征拼接或叠加的方式，对加权后的内容特征和风格特征进行融合，得到所述融合特征。
[0220] 在一实施例中，文本生成与输出模块50，具体用于：
[0221] 调用经过预训练的解码器；
[0222] 将所述融合特征输入至解码器的输入层；
[0223] 通过所述解码器对所述融合特征进行处理，生成文本序列；
[0224] 对所述文本序列进行语法校正和风格优化，得到符合语法和角色风格的回复文本。
[0225] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性和/或易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的用户端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种角色对话生成方法服务端侧的功能或步骤。
[0226] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是用户端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种角色对话生成方法用户端侧的功能或步骤
[0227] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储至存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0228] 接收文本信息，解析所述文本信息，并从所述文本信息中提取内容信息和角色信息；
[0229] 将所述内容信息输入第一编码器，生成内容特征；
[0230] 将所述角色信息作为风格信息输入第二编码器，生成风格特征；
[0231] 融合所述内容特征和风格特征，得到融合特征；
[0232] 将所述融合特征输入解码器，生成回复文本，并输出所述回复文本。
[0233] 在一个实施例中，提供了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以下步骤：
[0234] 接收文本信息，解析所述文本信息，并从所述文本信息中提取内容信息和角色信息；
[0235] 将所述内容信息输入第一编码器，生成内容特征；
[0236] 将所述角色信息作为风格信息输入第二编码器，生成风格特征；
[0237] 融合所述内容特征和风格特征，得到融合特征；
[0238] 将所述融合特征输入解码器，生成回复文本，并输出所述回复文本。
[0239] 需要说明的是，上述关于计算机可读存储介质或计算机设备所能实现的功能或步骤，可对应参阅前述方法实施例中，服务端侧以及用户端侧的相关描述，为避免重复，这里不再一一描述。
[0240] 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，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
[0241] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0242] 应当说明的是，本申请实施例中若出现了非本公司的软件工具或组件，仅仅是用于举例介绍，并不代表实际使用。以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
