对话辅助信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及到人工智能对话辅助控制领域，特别是涉及到一种对话辅助信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.随着互联网技术的发展，大多数险企只是利用通信应用实现代理人和微信客户的无缝沟通，而大量的新入行的正式代理人或经纪人尚未掌握标准、专业的话术技能时，使得入行的员工的回复对话的沟通效率低、准确率低。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的为提供一种对话辅助信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决目前在对话回复的效率低、准确率低的问题。
4.为了实现上述发明目的，本技术提出一种对话辅助信息推送方法，包括：
5.基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据；
6.识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图；
7.基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语；
8.根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
9.进一步地，所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据之前，还包括：
10.获取第一应用的授权信息；
11.根据所述授权信息配置接入所述第一应用的开放数据接口。
12.进一步地，所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据，包括：
13.基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的第一格式的待定数据；
14.根据所述第一格式匹配所述待定数据的处理规则；
15.基于所述处理规则将第一格式的待定数据转化为文本格式，生成待回复对话数据。
16.进一步地，所述采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，包括：
17.根据所述意图确定所述待回复对话数据对应业务的执行阶段；
18.根据所述执行阶段匹配目标字典树；
19.采用多模匹配算法从所述目标字典树中匹配所述意图对应的目标短语。
20.进一步地，所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括：
21.监听第一应用中发送的回复对话数据；
22.识别所述回复对话数据的回复语义，判断所述回复对话数据的回复语义是否与所述回复对话数据的成分信息相匹配；
23.若否，输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息。
24.进一步地，所述输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息之后，还包括：
25.向第一应用的撤回功能发送调用指令，以控制第一应用撤回所述回复对话数据并输出撤回所述回复对话数据的提示信息。
26.进一步地，所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括：
27.根据所述回复对话数据的成分信息生成回复对话数据，并配置所述回复对话数据的倒计时长；
28.在所述倒计时长到达时，若从所述第一应用中没有监控到客服的回复数据，将所述回复对话数据在所述第一应用中输出。
29.本技术还提供一种对话辅助信息推送装置，包括：
30.数据获取模块，用于基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据；
31.意图识别模块，用于识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图；
32.目标短语模块，用于基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语；
33.成分输出模块，用于根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
34.本技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述对话辅助信息推送方法的步骤。
35.本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述对话辅助信息推送方法的步骤。
36.本技术例提供了一种基于对话意图辅助客服进行对话的对话辅助信息推送方法，首先基于第一应用的开放数据接口实时获取所述第一应用中的待回复对话数据，即获取第一应用对话框中用户输入的信息，获取第一应用中待回复的对话数据，识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图，确定了待回复对话数据的意图后，剔除所述待回复对话数据与所述意图无关的短语，得到所述待回复对话数据的关键短语，再通过对词语库预先建立字典树，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，即确定当前回复所述待回复的对话数据需要包含哪些成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据，即辅助客服基于所述成分信息生成对应的回复对话数据，使得生成回复对话数据与待回复对话数据的意图紧密关联，提高回复对话数据的准确率，以及提高回复对话数据的生成效率。
附图说明
37.图1为本技术对话辅助信息推送方法的一实施例流程示意图；
38.图2为本技术对话辅助信息推送装置的一实施例结构示意图；
39.图3为本技术计算机设备的一实施例结构示意框图。
40.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
41.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
42.参照图1，本技术实施例提供一种对话辅助信息推送方法，包括步骤s10
‑
s40，对于所述对话辅助信息推送方法的各个步骤的详细阐述如下。
43.s10、基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据。
44.本实施例应用于人工对话、问答场景，随着数字化的不断发展，线上回答问题的场景越来越多，为了辅助客服更好地回答客户的问题，通过开发第一应用的辅助助手，帮助客服更准确、快速地回答第一应用中的客户的问题，所述第一应用包括对话类应用，通过所述对话类应用能够完成用户与客服的对话，例如所述第一应用为“企业微信”、“微信”，本实施例的辅助助手亦可以为一个应用程序，将其定义为第二应用，该第二应用与第一应用是相互独立的。本实施例中，基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据，所述第一应用开放有可以获取第一应用的对话数据的接口，通过实时从第一应用的开放数据接口获取第一应用的对话框中用户输入的信息，从而获取待回复对话数据，第一应用的聊天对象包含了用户及客服，对话框中的信息包含用户输入的信息与客服输入的信息，本实施例限定所述第一应用中的待回复对话数据为用户输入的信息。进一步的，所述对话数据优选为文本数据。
45.s20、识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图。
46.本实施例中，在获取所述第一应用中的待回复对话数据之后，识别所述待回复对话数据的语义，并根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图，本实施例中，根据自然语言处理算法(nlp)识别所述对话数据的语义，包括，对所述待回复对话数据进行切词，将所述待回复对话数据视为连续的字序列，并将所述字序列按照预设定的规范重新组合成词序列，具体的，使用正向最大匹配法对所述待回复对话数据进行切词，从左向右取所述待回复对话数据的m个字符作为匹配字段，m为机器词典中最长词条的字符数，然后根据所述匹配字段查找机器词典并进行匹配，若匹配成功，则将该匹配字段作为一个词从所述待回复对话数据切分出来，若匹配不成功，则将该匹配字段的最后一个字去掉，剩下的字符串作为新的匹配字段进行再次匹配，重复以上过程，直到切分出所述待回复对话数据包含所有词为止，对所述待回复对话数据切词后识别所述待回复对话数据包含的词语的词性，所述词性包括动词、名词、形容词，然后识别所述待回复对话数据的语义，然后根据所述待回复对话数据的语义确定所述待回复对话数据的意图，即确定所述待回复对话数据要咨询的内容，例如确定所述待回复对话数据的意图为闲聊、寿险、车险、意外险、贷款其中的任意一个。
47.s30、基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语。
48.本实施例中，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图之后，基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，即确定了待回复对话数据的意图后，剔除所述待回复对话数据与所述意图无关的短语，得到所述待回复对话数据的关键短语。为了能够在短语库海量短语中快速匹配到一段待回复对话数据的目标短语，将预收集的短语建立字典树，首先获取收集的词语，然后进行词语的相近词扩展与同义词扩展，再对扩展后的词语进行意图标注，从而行成短语库，针对收集的短语库进行去重处理，根据去重后的短语库建立字典树(tri树)结构，例如录入词语“疾病”，然后对词语“疾病”扩展后得到的词语包括生病，发病，病痛，将扩展后得到的词语进行意图标注，标注为“疾病咨询”意图，然后构建字典树，将相同意图包含的短语转化为字符数组，并且建立字典树的根节点，配置根节点的值为“疾病咨询”，然后在字典树中依次插入所述意图包含的短语，从而将短语库生成字典树(tri树)结构，使得进行目标短语匹配时能够较大程度的降低时间及复杂度，得到预建立的字典树，然后采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的短语，将匹配得到的短语定义为目标短语。
49.s40、根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
50.本实施例中，在匹配得到所述意图对应的目标短语之后，根据所述目标短语确定回复对话数据的成分信息，即确定当前回复所述待回复对话数据需要包含哪些成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，辅助客服基于所述成分信息编写对应的回复对话数据，提高回复对话数据的编写效率与准确率，并且能够打通第一应用与实现所述对话辅助信息推送方法的辅助助手，在所述第一应用中使用实现所述对话辅助信息推送方法的辅助助手实现在第一应用中的回复数据的快速编辑，所述第一应用不特指一个应用程序，可以是任意一个第三方应用，进一步的，还可以将所述辅助助手能够应用至不同的第三方应用中，提高各第三方应用中的对话回复数据的效率。
51.本实施例提供一种基于对话意图辅助客服进行对话的对话辅助信息推送方法，首先基于第一应用的开放数据接口实时获取所述第一应用中的待回复对话数据，即获取第一应用对话框中用户输入的信息，获取第一应用中待回复的对话数据，识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图，确定了待回复对话数据的意图后，剔除所述待回复对话数据与所述意图无关的短语，得到所述待回复对话数据的关键短语，再通过对词语库预先建立字典树，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，即确定当前回复所述待回复的对话数据需要包含哪些成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据，即辅助客服基于所述成分信息生成对应的回复对话数据，使得生成回复对话数据与待回复对话数据的意图紧密关联，提高回复对话数据的准确率，以及提高回复对话数据的生成效率。
52.在一个实施例中，所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据之前，还包括：
53.获取第一应用的授权信息；
54.根据所述授权信息配置接入所述第一应用的开放数据接口。
55.本实施例中，在基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据之前，获取第一应用的授权信息，根据所述授权信息配置接入所述第一应用的开放数据接口，在一种方式中，向用户发送申请授权指令，当接收到用户的正反馈信息后，即获取第一应用的授权信息，然后根据所述授权信息配置接入所述第一应用的开放数据接口，从而提高数据的安全性。
56.在一个实施例中，所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据，包括：
57.基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的第一格式的待定数据；
58.根据所述第一格式匹配所述待定数据的处理规则；
59.基于所述处理规则将第一格式的待定数据转化为文本格式，生成待回复对话数据。
60.本实施例中，在基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据的过程中，用户在第一应用发送的数据可以是不同格式的数据，即基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的第一格式的待定数据，然后根据所述第一格式匹配所述待定数据的处理规则，例如针对图片格式，则匹配的处理规则是ocr识别，例如针对视频格式，匹配的处理规则是提取关键帧，针对语音格式，匹配的处理规则是asr识别，基于所述处理规则将第一格式的待定数据转化为文本格式，将不同格式的待定数据均转化为文本格式数据进行处理，从而生成待回复对话数据，提高对话辅助信息的推送效率。
61.在一个实施例中，所述采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，包括：
62.根据所述意图确定所述待回复对话数据对应业务的执行阶段；
63.根据所述执行阶段匹配目标字典树；
64.采用多模匹配算法从所述目标字典树中匹配所述意图对应的目标短语。
65.本实施例中，在采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语的过程中，多模匹配算法指的是在"一个字符串"中寻找"多个模式字符字串"，在字典树中把符合一定规则的节点用指针连接起来，穿成一条线，在进行匹配的时候可以沿着这条穿好的线进行跳转，不断前进，从而得到该条线上的所有节点，获取所有节点的赋值，即获取对应的关键短语，由于不同的业务的执行阶段的回复数据不同，例如同样是贷款业务，咨询贷款如何贷跟咨询贷款如何还是贷款业务的不同执行阶段，根据所述意图确定所述待回复对话数据对应业务的执行阶段，根据所述执行阶段匹配目标字典树，不同执行阶段配置了不同的字典树，将其定义为目标字典树，然后采用多模匹配算法从所述目标字典树中匹配所述意图对应的目标短语，从而提高不同执行阶段下回复对话数据匹配的准确率与效率。
66.在一个实施例中，所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括：
67.监听第一应用中发送的回复对话数据；
68.识别所述回复对话数据的回复语义，判断所述回复对话数据的回复语义是否与所述回复对话数据的成分信息相匹配；
69.若否，输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息。
70.本实施例中，在向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，客服可以根据所述成分信息编写对话回复数据，而存在客服不参考所述成分信息进行编写对话回复数据的现象，此时，监听第一应用中发送的回复对话数据，识别所述回复对话数据的回复语义，判断所述回复对话数据的回复语义是否与所述回复对话数据的成分信息相匹配，即对所述回复对话数据的语义进行质检，确定所述回复对话数据的语义是否有所偏颇，具体的，通过将回复对话数据的语义与所述回复对话数据的成分信息进行比较，若所述回复对话数据的语义无法与所述回复对话数据的成分信息相匹配，此时确定回复对话数据可能存在话术错误，例如错误地回答地客户的问题，此时输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息，快速地辅助客服检测回复对话数据是否符合质检要求，提高回复对话数据的准确率。
71.在一个实施例中，所述输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息之后，还包括：
72.向第一应用的撤回功能发送调用指令，以控制第一应用撤回所述回复对话数据并输出撤回所述回复对话数据的提示信息。
73.本实施例中，在输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息之后，还向第一应用的撤回功能发送调用指令，即本实施例的辅助助手接入第一应用的撤回功能接口，通过调用撤回功能接口调用第一应用的撤回功能，以控制第一应用输出撤回所述回复对话数据，并输出撤回所述回复对话数据的提示信息，帮助客服快速挽回出现错误的回复对话数据，提高回复对话数据的错误处理效率。
74.在一个实施例中，所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括：
75.根据所述回复对话数据的成分信息生成回复对话数据，并配置所述回复对话数据的倒计时长；
76.在所述倒计时长到达时，若从所述第一应用中没有监控到客服的回复数据，将所述回复对话数据在所述第一应用中输出。
77.本实施例中，在向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，客服可以根据所述成分信息自行编写回复对话数据，也可以根据所述回复对话数据的成分信息生成回复对话数据，即由所述成分信息自动生成回复对话数据的模板，并在模板中填入相应的回复对话数据，并且配置所述回复对话数据的倒计时长，在所述倒计时长到达时，若从所述第一应用中没有监控到客服的回复数据，将所述回复对话数据在所述第一应用中输出，通过成分信息自动生成回复对话数据，辅助客服在不确定回复数据的场景下进行回复对话数据的生成，提高对话数据的回复效率与准确率。
78.参照图2，本技术还提供一种对话辅助信息推送装置，包括：
79.数据获取模块10，用于基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据；
80.意图识别模块20，用于识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图；
81.目标短语模块30，用于基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语；
82.成分输出模块40，用于根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
83.如上所述，可以理解地，本技术中提出的所述对话辅助信息推送装置的各组成部分可以实现如上所述对话辅助信息推送方法任一项的功能。
84.在一个实施例中，所述数据获取模块10执行所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据之前，还包括执行：
85.获取第一应用的授权信息；
86.根据所述授权信息配置接入所述第一应用的开放数据接口。
87.在一个实施例中，所述数据获取模块10执行所述基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据，包括：
88.基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的第一格式的待定数据；
89.根据所述第一格式匹配所述待定数据的处理规则；
90.基于所述处理规则将第一格式的待定数据转化为文本格式，生成待回复对话数据。
91.在一个实施例中，所述目标短语模块30执行所述采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，包括：
92.根据所述意图确定所述待回复对话数据对应业务的执行阶段；
93.根据所述执行阶段匹配目标字典树；
94.采用多模匹配算法从所述目标字典树中匹配所述意图对应的目标短语。
95.在一个实施例中，所述成分输出模块40执行所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括执行：
96.监听第一应用中发送的回复对话数据；
97.识别所述回复对话数据的回复语义，判断所述回复对话数据的回复语义是否与所述回复对话数据的成分信息相匹配；
98.若否，输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息。
99.在一个实施例中，所述成分输出模块40执行所述输出所述回复对话数据存在对话质检违规的提示信息之后，还包括执行：
100.向第一应用的撤回功能发送调用指令，以控制第一应用撤回所述回复对话数据并输出撤回所述回复对话数据的提示信息。
101.在一个实施例中，所述成分输出模块40执行所述向客服推送所述回复对话数据的成分信息之后，还包括执行：
102.根据所述回复对话数据的成分信息生成回复对话数据，并配置所述回复对话数据的倒计时长；
103.在所述倒计时长到达时，若从所述第一应用中没有监控到客服的回复数据，将所述回复对话数据在所述第一应用中输出。
104.参照图3，本技术实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是移动终端，其内部结构可以如图3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、网络接口和显示装置及输入装置。其中，该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机设备的输入装置用于接收用户的输入。该计算机设计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存储介质。该存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该计算机设备的数据库用于存放数据。该计算机程序被处理器执行
时以实现一种对话辅助信息推送方法。
105.上述处理器执行上述的对话辅助信息推送方法，包括：基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据；识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图；基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语；根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
106.所述计算机设备提供了一种基于对话意图辅助客服进行对话的对话辅助信息推送方法，首先基于第一应用的开放数据接口实时获取所述第一应用中的待回复对话数据，即获取第一应用对话框中用户输入的信息，获取第一应用中待回复的对话数据，识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图，确定了待回复对话数据的意图后，剔除所述待回复对话数据与所述意图无关的短语，得到所述待回复对话数据的关键短语，再通过对词语库预先建立字典树，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，即确定当前回复所述待回复的对话数据需要包含哪些成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据，即辅助客服基于所述成分信息生成对应的回复对话数据，使得生成回复对话数据与待回复对话数据的意图紧密关联，提高回复对话数据的准确率，以及提高回复对话数据的生成效率。
107.本技术一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现一种对话辅助信息推送方法，包括步骤：基于第一应用的开放数据接口获取所述第一应用中的待回复对话数据；识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图；基于所述意图获取所述待回复对话数据的关键短语，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语；根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据。
108.所述计算机可读存储介质提供了一种基于对话意图辅助客服进行对话的对话辅助信息推送方法，首先基于第一应用的开放数据接口实时获取所述第一应用中的待回复对话数据，即获取第一应用对话框中用户输入的信息，获取第一应用中待回复的对话数据，识别所述待回复对话数据的语义，根据所述语义确定所述待回复对话数据的意图，确定了待回复对话数据的意图后，剔除所述待回复对话数据与所述意图无关的短语，得到所述待回复对话数据的关键短语，再通过对词语库预先建立字典树，采用多模匹配算法从预建立的字典树中匹配所述意图对应的目标短语，根据所述目标短语匹配回复对话数据的成分信息，即确定当前回复所述待回复的对话数据需要包含哪些成分信息，并向客服推送所述回复对话数据的成分信息，以辅助回复所述待回复对话数据，即辅助客服基于所述成分信息生成对应的回复对话数据，使得生成回复对话数据与待回复对话数据的意图紧密关联，提高回复对话数据的准确率，以及提高回复对话数据的生成效率。
109.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。
110.本技术所提供的和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。
111.非易失性存储器可以包括只读存储器(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)、双速据率sdram(ssrsdram)、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。
112.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
113.以上所述仅为本技术的优选实施例，并非因此限制本技术的专利范围。
114.凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。