本發(fā)明實施例涉及語言處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法及裝置。

背景技術(shù)：

對話交互是智能硬件的一個基本功能，而目前的對話系統(tǒng)多數(shù)面向通用，不能直接應(yīng)用于特定領(lǐng)域，特定領(lǐng)域的對話環(huán)境要求特殊，如兒童領(lǐng)域需要去除臟話、成人、政治和暴力等敏感信息，并且有特殊的對話內(nèi)容和對話習(xí)慣。

然而，目前尚且缺乏針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化，無法真正滿足特定領(lǐng)域?qū)υ捫枨蟆?/p>

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法及裝置，以通過對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化來滿足特定領(lǐng)域?qū)υ捫枨蟆?/p>

本發(fā)明實施例提供了一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法，包括：

收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源；

依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料；

對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理；

依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征。

另一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置，包括：

資源收集模塊，用于收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源；

語料構(gòu)建模塊，用于依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料；

語料處理模塊，用于對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理；

對話特征模塊，用于依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征。

本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案，通過收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源，并依據(jù)收集的多媒體對話資源構(gòu)建特定領(lǐng)域的對話語料，對構(gòu)建的對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理，并依據(jù)處理結(jié)果確定特定領(lǐng)域的對話特征，即針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化得到特定領(lǐng)域的對話特征，滿足了特定領(lǐng)域的對話需求，提升了特定領(lǐng)域用戶體驗。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例一中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例二中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖；

圖3為本發(fā)明實施例三中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖；

圖4a為本發(fā)明實施例四中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖；

圖4b為本發(fā)明實施例四中提供的一種知識圖譜的示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例五中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置的結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明?？梢岳斫獾氖牵颂幩枋龅木唧w實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。

實施例一

圖1為本發(fā)明實施例一中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖。本實施例的方法可以由特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置來執(zhí)行，該裝置可通過硬件和/或軟件的方式實現(xiàn)。參考圖1，本實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法具體可以包括如下：

步驟11、收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源。

在本實施例中，特征領(lǐng)域指的是兒童領(lǐng)域或外語領(lǐng)域等非通用領(lǐng)域，多媒體對話資源不僅可以包括對話內(nèi)容還可以包括描述性內(nèi)容，如旁白內(nèi)容。為了便于理解，以特定領(lǐng)域為兒童領(lǐng)域為例進(jìn)行說明。具體的，收集包含兒童對話的多媒體對話資源，其中對話資源的格式可以是文本、音頻或視頻，文本對話資源可以包含各種兒童讀物，如童話故事、成語故事、寓言故事、民間故事和兒童小說等，音頻和視頻對話資源可以包含有聲讀物、動畫動漫和兒童節(jié)目等，兒童節(jié)目可以是兒童類真人秀節(jié)目和兒童訪談節(jié)目等。

步驟12、依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料。

將音頻和視頻對話資源轉(zhuǎn)換成文本對話資源。具體的，針對音頻對話資源作如下處理：將音頻對話資源轉(zhuǎn)換成文本，使用聲紋技術(shù)將聲紋特征記錄到文本中；解析轉(zhuǎn)換得到的文本中包含的稱呼、稱謂及代指；依據(jù)聲紋特征和文本內(nèi)容做關(guān)系推理，推理出聲紋特征對應(yīng)的稱呼、稱謂及代指；以聲紋特征為基準(zhǔn)，將推理出的稱呼、稱謂及代指記錄到對應(yīng)的文本中；將音頻對話資源轉(zhuǎn)換為文本對話語料。針對視頻對話資源作如下處理：提取視頻對話資源包含的畫面中的圖片字幕，利用光學(xué)字符識別(Optical Character Recognition，OCR)技術(shù)將圖片字幕轉(zhuǎn)換成文本；提取視頻畫面中說話的實體，對實體進(jìn)行編碼，記錄到文本中；依據(jù)圖像編碼和文本內(nèi)容做關(guān)系推理，推理出圖像編碼對應(yīng)的稱呼、稱謂及代指；以圖像特征為基準(zhǔn)，將推理出的稱呼、稱謂及代指記錄到文本中；也可以使用聲紋特征識別視頻中當(dāng)前的說話實體；將視頻對話資源轉(zhuǎn)換為文本對話語料。

步驟13、對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理。

分詞是對對話語料進(jìn)行分析和理解的基礎(chǔ)。詞性標(biāo)注是指將詞語進(jìn)行分類，可以將句子中具體詞的組合關(guān)系抽象成詞類之間的組合關(guān)系，進(jìn)而得到句法結(jié)果的規(guī)律。一個詞的不同詞性往往對應(yīng)不同的含義，所以確定詞的詞性對于分析詞和句子的語義也很重要。實體識別是指識別出對話語料中包含的人名、動物名或地名等命名實體。

步驟14、依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征。

具體的，依據(jù)對對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別的處理結(jié)果，確定特定領(lǐng)域的對話模式、語法模式或知識圖譜，將得到的對話模式、語法模式和知識圖譜作為特定領(lǐng)域的對話特征。由于特征領(lǐng)域的對話特征是依據(jù)特定領(lǐng)域的多媒體對話資源經(jīng)分詞、詞性標(biāo)注和實體識別等處理得到的，因而特征領(lǐng)域的對話特征能夠滿足特定領(lǐng)域?qū)υ捫枨?，提升了特定領(lǐng)域的用戶體驗。

示例性的，得到特定領(lǐng)域的對話特征之后，還可以采用多種方式對對話特征進(jìn)行格式化處理，包括但不限于問答、樹狀和圖狀方式等。其中，問答方式是指采用“問題-答案”方式存儲，存儲問題及該問題對應(yīng)的答案，可按并列或者遞進(jìn)的方式存儲，問答方式可以為單問答(一問一答)和連續(xù)問答(多個單問答的組合)方式。樹狀方式是指采用樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲，包含問題節(jié)點和答案節(jié)點兩類樹節(jié)點，其中問題節(jié)點存儲問題，在該節(jié)點下建立答案節(jié)點，存儲該問題對應(yīng)的答案，問題節(jié)點之下也可以建立問題節(jié)點，表示和該節(jié)點相關(guān)的問題。圖狀方式是指采用圖狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲，包含問題節(jié)點和答案節(jié)點兩類圖節(jié)點，其中問題節(jié)點存儲問題，答案節(jié)點存儲答案，且問題和答案、問題和問題、答案和答案都可以互相連接，表示其相關(guān)性。

需要說明的是，特定領(lǐng)域的對話特征可以存儲在云端，構(gòu)建云端存儲器，可通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議訪問將特定領(lǐng)域的對話特征將存儲到云端。特定領(lǐng)域的對話特征也可以存儲在客戶端，如存儲于在機(jī)器人、智能硬件等客戶端的存儲器中。另外，為兼容客戶端空間不易擴(kuò)展的特性，以及客戶端的內(nèi)容支持動態(tài)更新，也可以使用本地更新和云端更新的方式進(jìn)行存儲。

本實施例提供的技術(shù)方案，通過收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源，并依據(jù)收集的多媒體對話資源構(gòu)建特定領(lǐng)域的對話語料，對構(gòu)建的對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理，并依據(jù)處理結(jié)果確定特定領(lǐng)域的對話特征，即針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化得到特定領(lǐng)域的對話特征，滿足了特定領(lǐng)域的對話需求，提升了特定領(lǐng)域用戶體驗。

示例性的，依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料，可以包括：

將音頻對話資源和/或視頻對話資源轉(zhuǎn)化為文本對話資源；

解析所述文本對話資源中包含的稱謂信息；

依據(jù)所述稱謂信息，將所述特定領(lǐng)域的所述文本對話資源處理成對話文本，以得到所述特定領(lǐng)域的對話語料。

示例性的，依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征之后，可以包括：

獲取用戶輸入的查詢語句；

依據(jù)所述特定領(lǐng)域的對話特征，確定所述查詢語句的查詢結(jié)果。

實施例二

本實施例在上述實施例一的基礎(chǔ)上，提供了一種新的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法。圖2為本發(fā)明實施例二中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖。參考圖2，本實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法具體可以包括如下：

步驟21、收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源。

具體的，收集特定領(lǐng)域的文本、音頻和視頻格式的對話資源。

步驟22、依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料。

具體的，將收集的音頻對話資源和視頻對話資源轉(zhuǎn)換為文本對話資源，并推理步驟21中收集到的以及步驟22中轉(zhuǎn)換到的文本對話資源中包含的稱呼、稱謂以及代指，且依據(jù)推理得到的稱呼、稱謂以及代指將所有的文本對話資源轉(zhuǎn)換為對話語料。

步驟23、對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理。

以對話語料“媽媽：明明餓嗎？；小明：吃牛?！睘槔?jīng)分詞得到詞組：媽媽、明明、餓嗎、小明、吃、牛牛，經(jīng)詞性標(biāo)注得到：明明是名詞，餓是形容詞、吃是動詞、牛牛是名詞，對應(yīng)的實體有媽媽、明明和小明。

步驟24、依據(jù)所述對話語料的問答順序，以及對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別的處理結(jié)果，得到所述特定領(lǐng)域的對話問答模式。

仍以對話語料“媽媽：明明餓嗎？；小明：吃牛牛”為例，得到“問：*(名詞)餓嗎？答：吃*(名詞)”是兒童領(lǐng)域的對話問答模式。

本實施例提供的技術(shù)方案，通過收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源，并依據(jù)收集的多媒體對話資源構(gòu)建特定領(lǐng)域的對話語料，對構(gòu)建的對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理，并依據(jù)處理結(jié)果確定特定領(lǐng)域的對話問答模式，即針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化得到特定領(lǐng)域的對話問答模式，滿足了特定領(lǐng)域的對話需求，提升了特定領(lǐng)域用戶體驗。

實施例三

本實施例在上述實施例一的基礎(chǔ)上，提供了一種新的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法。圖3為本發(fā)明實施例三中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖。參考圖3，本實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法具體可以包括如下：

步驟31、收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源。

具體的，收集特定領(lǐng)域的文本、音頻和視頻格式的對話資源。

步驟32、依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料。

具體的，將收集的音頻對話資源和視頻對話資源轉(zhuǎn)換為文本對話資源，并推理步驟31中收集到的以及步驟32中轉(zhuǎn)換到的文本對話資源中包含的稱呼、稱謂以及代指，且依據(jù)推理得到的稱呼、稱謂以及代指將所有的文本對話資源轉(zhuǎn)換為對話語料。

步驟33、對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理。

以對話語料“媽媽：寶寶吃什么？小明：蘋果七七”為例，經(jīng)分詞得到詞組：媽媽、寶寶、吃、什么、小明、蘋果和七七，經(jīng)詞性標(biāo)注得到：寶寶是名詞，吃是動詞，什么是代詞，蘋果是名詞，七七是動詞，對應(yīng)的實體有媽媽、寶寶和小明。

步驟34、依據(jù)對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別的處理結(jié)果，提取所述對話語料的語氣詞和語法模式。

其中，兒童領(lǐng)域?qū)υ捳Z料的語氣詞可以包括拖長音、疊詞和字節(jié)模糊詞等，如識別出“小明：蘋果七七”中包含的疊詞以及字節(jié)模糊詞“七七(吃吃)”，并且得到賓語+謂語是兒童領(lǐng)域的語法模式。

步驟35、對所述對話語料的語氣詞和語法模式進(jìn)行篩選，得到符合特定領(lǐng)域?qū)υ捔?xí)慣的語氣詞和語法模式。

具體的，可以采用人工方式對步驟34中得到的語氣詞和語法模式進(jìn)行篩選，得到符合特定領(lǐng)域?qū)υ捔?xí)慣的語氣詞和語法模式，也可以依據(jù)語氣詞和語法模式出現(xiàn)的頻次自動地對對話語料的語氣詞和語法模式進(jìn)行篩選，例如針對得到的每一語氣詞，若該語氣詞出現(xiàn)的頻次小于第一頻次閾值，則濾除該語氣詞；否則，保留該語氣詞；針對得到的每一語法模式，若該語法模式出現(xiàn)的頻次小于第二頻次閾值，則濾除該語法模式；否則，保留該語法模式。

本實施例提供的技術(shù)方案，通過收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源，并依據(jù)收集的多媒體對話資源構(gòu)建特定領(lǐng)域的對話語料，對構(gòu)建的對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理，并依據(jù)處理結(jié)果提取對話語料的語氣詞和語法模式，并對提取的語氣詞和語法模式進(jìn)行篩選，即針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化得到符合特定領(lǐng)域?qū)υ捔?xí)慣的語氣詞和語法模式，滿足了特定領(lǐng)域的對話需求，提升了特定領(lǐng)域用戶體驗。

實施例四

本實施例在上述實施例一的基礎(chǔ)上，提供了一種新的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法。圖4a為本發(fā)明實施例四中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘方法的流程圖。參考圖4a，本實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法具體可以包括如下：

步驟41、收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源。

具體的，收集特定領(lǐng)域的文本、音頻和視頻格式的對話資源。

步驟42、依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料。

具體的，將收集的音頻對話資源和視頻對話資源轉(zhuǎn)換為文本對話資源，并推理步驟41中收集到的以及步驟42中轉(zhuǎn)換到的文本對話資源中包含的稱呼、稱謂以及代指，且依據(jù)推理得到的稱呼、稱謂以及代指將所有的文本對話資源轉(zhuǎn)換為對話語料。

步驟43、對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理。

步驟44、依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征。

具體的，依據(jù)處理結(jié)果可以確定特定領(lǐng)域的對話問答模式和/或語法模式。

步驟45、對收集的多媒體對話資源進(jìn)行實體、屬性及關(guān)系識別。

實體是指特定領(lǐng)域的對話語料中包含的人物或動物等可命名對象。屬性指的是實體的年齡、性別或地址等信息，關(guān)系指的是不同實體之間的相互關(guān)系，如可以是母女關(guān)系、主仆關(guān)系或朋友關(guān)系等。不同特定領(lǐng)域可以定義有不同實體、屬性及關(guān)系。具體的，在對對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理之后，還對處理結(jié)果進(jìn)行實體、屬性以及關(guān)系標(biāo)注。以對話資源是白雪公主童話故事為例，對應(yīng)的實體有國王、白雪公主、新王后和小矮人等，對應(yīng)的關(guān)系有：白雪公主與國王是父女關(guān)系，白雪公主與新王后是繼母女關(guān)系，國王與新王后是夫妻關(guān)系，白雪公主與小矮人是朋友關(guān)系等。

需要說明的是，在對多媒體對話資源進(jìn)行識別之前，還對多媒體對話資源進(jìn)行分詞處理。

步驟46、依據(jù)所述多媒體對話資源中包含的實體、屬性及關(guān)系，構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的知識圖譜。

具體的，依據(jù)多媒體資源中包含的實體、屬性以及關(guān)系，可以構(gòu)建以實體作為節(jié)點，以關(guān)系作為邊的知識圖譜；也可以構(gòu)建以實體和屬性為幾點，以關(guān)系作為邊的知識圖譜。

知識圖譜可以作為特定領(lǐng)域內(nèi)用戶的對話基礎(chǔ)，在構(gòu)建知識圖譜之后包括：獲取用戶輸入的查詢語句；基于特定領(lǐng)域的知識圖譜，確定所述查詢語句的查詢結(jié)果。具體的，獲取用戶輸入的查詢語句之后，可以解析出查詢語句對應(yīng)的實體、屬性以及關(guān)系，并依據(jù)解析結(jié)果和知識圖譜，推理出查詢語句的答案。參考圖4b，以查詢語句是“白雪公主后母是誰”為例，根據(jù)知識圖譜得到與白雪公主是繼母女關(guān)系的是新王后，從而推理出查詢語句的答案是新王后。

本實施例提供的技術(shù)方案，通過收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源，對多媒體對話資源進(jìn)行實體、屬性及關(guān)系識別，依據(jù)所述多媒體對話資源中包含的實體、屬性及關(guān)系，構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的知識圖譜，即針對特定領(lǐng)域?qū)υ挱h(huán)境做特殊優(yōu)化得到符合特定領(lǐng)域?qū)υ捔?xí)慣的知識圖譜，滿足了特定領(lǐng)域的對話需求，提升了特定領(lǐng)域用戶體驗。

實施例五

本實施例提供了一種特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置。圖5為本發(fā)明實施例五中提供的一種特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置的結(jié)構(gòu)圖，如圖5所示，該特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置可以包括：

資源收集模塊51，用于收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源；

語料構(gòu)建模塊52，用于依據(jù)所述多媒體對話資源構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的對話語料；

語料處理模塊53，用于對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別處理；

對話特征模塊54，用于依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征。

示例性的，對話特征模塊54具體可以用于：

依據(jù)所述對話語料的問答順序，以及對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別的處理結(jié)果，得到所述特定領(lǐng)域的對話問答模式。

示例性的，對話特征模塊54具體可以用于：

依據(jù)對所述對話語料進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和實體識別的處理結(jié)果，提取所述對話語料的語氣詞和語法模式；

對所述對話語料的語氣詞和語法模式進(jìn)行篩選，得到符合特定領(lǐng)域?qū)υ捔?xí)慣的語氣詞和語法模式。

示例性的，上述特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置還可以包括：

資源識別模塊，用于收集特定領(lǐng)域的多媒體對話資源之后，對收集的多媒體對話資源進(jìn)行實體、屬性及關(guān)系識別；

知識圖譜模塊，用于依據(jù)所述多媒體對話資源中包含的實體、屬性及關(guān)系，構(gòu)建所述特定領(lǐng)域的知識圖譜。

示例性的，其特征在于，語料構(gòu)建模塊52具體可以用于：

將音頻對話資源和/或視頻對話資源轉(zhuǎn)化為文本對話資源；

解析所述文本對話資源中包含的稱謂信息；

依據(jù)所述稱謂信息，將所述特定領(lǐng)域的所述文本對話資源處理成對話文本，以得到所述特定領(lǐng)域的對話語料。

示例性，上述特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置可以包括：

查詢語句模塊，用于在依據(jù)處理結(jié)果確定所述特定領(lǐng)域的對話特征之后，獲取用戶輸入的查詢語句；

查詢結(jié)果模塊，用于依據(jù)所述特定領(lǐng)域的對話特征，確定所述查詢語句的查詢結(jié)果。

本實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘裝置，與本發(fā)明任意實施例所提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法屬于同一發(fā)明構(gòu)思，可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘方法，具備執(zhí)行特定領(lǐng)域的對話挖掘方法相應(yīng)的功能模塊和有益效果。未在本實施例中詳盡描述的技術(shù)細(xì)節(jié)，可參見本發(fā)明任意實施例提供的特定領(lǐng)域的對話挖掘法。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。