信息列表召回方法及装置、计算机存储介质、电子设备与流程

1.本公开的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及信息列表召回方法及装置、计算机存储介质和电子设备。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文，此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.信息列表召回是许多应用程序的基础功能，当用户在应用程序中输入搜索文本后，应用程序会根据用户输入的搜索文本进行检索，得到与搜索文本对应的信息列表，并将该信息列表召回。当应用程序是关于音乐的应用程序时，召回的信息列表为与搜索文本对应的歌单；当应用程序是关于书籍的应用程序时，召回的信息列表为与搜索文本对应的书单；当应用程序是关于电影的应用程序时，召回的信息列表为与搜索文本对应的影单，等等。


技术实现要素：

4.但是，在目前的信息列表召回方法中，一方面，应用程序只能根据用户输入的字面搜索文本进行召回，召回结果单一且很难满足用户的需求；另一方面，传统的信息列表召回是基于信息列表名称的文本匹配，即，需要在信息列表的名称中包括用户的搜索文本，但是，在基于信息列表名称进行文本匹配时，信息列表通常是以某个主题为核心的信息实体的集合，在创建信息列表时，通常不会以信息实体的名称命名该实体列表，导致召回结果单一；再一方面，用户在搜索时，期待召回的搜索列表中是包含与搜索文本对应的搜索实体的信息列表，而不仅仅是信息列表的名称中包含搜索文本的信息列表，导致召回结果不能满足用户需求。
5.为此，非常需要一种改进的信息列表召回方法及装置、计算机存储介质和电子设备，以提供一种可以提高召回的信息列表的多样性的信息列表召回方法。
6.在本上下文中，本公开的实施方式期望提供一种信息列表召回方法和装置、计算机存储介质和电子设备。
7.根据本公开的一个方面，提供一种信息列表召回方法，包括：
8.响应搜索请求，将与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图；
9.在所述搜索意图为第一类型搜索意图时，对所述搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表；
10.在所述搜索意图为第二类型搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表；
11.对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括
所述第二分词结果的第三信息列表；
12.根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表。
13.根据本公开的一个方面，提供一种信息列表召回装置，包括：
14.意图分析模块，用于响应搜索请求，将与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图；
15.第一目标信息列表获取模块，用于在所述搜索意图为第一类型搜索意图时，对所述搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表；
16.实体链指模块，用于在所述搜索意图为第二类型搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表；
17.实体搜索模块，用于对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括所述第二分词结果的第三信息列表；
18.第二目标信息列表获取模块，用于根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表。
19.根据本公开的一个方面，提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述的信息列表召回方法。
20.根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
21.处理器；以及
22.存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
23.其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的信息列表召回方法。
24.根据本公开实施方式的信息列表召回方法，一方面，当获取到搜索请求之后，将与搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型中，通过该预设的意图分类模型对该搜索请求进行分类，得到搜索意图，当得到搜索意图之后，根据搜索意图的类型对搜索请求进行对应的处理，提高了信息列表召回的效率；另一方面，在搜索意图为第二类型搜索意图时，不仅可以对第二文本进行分词，得到第二分词结果，根据在第二分词结果得到信息列表的名称中包括第二分词结果的信息列表，还可以根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体，通过该实体链指提高了信息列表召回的准确度；在得到目标信息实体之后，通过该目标信息实体得到信息列表中包括目标信息实体的信息列表，提升了召回结果的丰富性。
附图说明
25.通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
26.图1示意性地示出了根据本公开实施方式的一种信息列表召回方法的流程图；
27.图2示意性地示出了根据本公开实施方式的一种信息列表召回系统的框图；
28.图3示意性地示出了根据本公开实施方式的一种将与搜索请求对应的搜索文本输
入至预设的意图分类模型，得到与搜索请求对应的搜索意图的方法流程图；
29.图4示意性地示出了根据本公开实施方式的一种预设的意图分类模型的示意图；
30.图5示意性地示出了根据本公开实施方式的一种获取信息列表的名称中包括第一分词结果的第一目标信息列表的方法流程图；
31.图6示意性地示出了根据本公开实施方式的一种在搜索意图为第二类型搜索意图中的第一搜索意图时，根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体的方法流程图；
32.图7示意性地示出了根据本公开实施方式的一种对第一信息实体进行筛选，得到目标信息实体的方法流程图；
33.图8示意性地示出了根据本公开实施方式的一种在搜索意图为第二类型搜索意图中的第二搜索意图时，根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体的方法流程图；
34.图9示意性地示出了根据本公开实施方式的一种对第二信息实体进行筛选，得到目标信息实体的方法流程图；
35.图10示意性地示出了根据本公开实施方式的一种获取信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表的方法流程图；
36.图11示意性地示出了根据本公开实施方式的一种初始信息列表的示意图；
37.图12示意性地示出了根据本公开实施方式的一种在实体倒排索引中，对目标信息实体进行查找，得到初始信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表的方法流程图；
38.图13示意性地示出了根据本公开实施方式的一种对搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取信息列表的名称中包括第二分词结果的第三信息列表的方法流程图；
39.图14示意性地示出了根据本公开实施方式的一种根据第二信息列表以及第三信息列表，得到第二目标信息列表的方法流程图；
40.图15示意性地示出了根据本公开实施方式的一种信息列表召回方法的流程图；
41.图16示出了根据本公开实施方式的一种计算机存储介质的示意图；
42.图17示意性示出了根据公开实施方式的一种电子设备的方框图。
43.在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
44.下面将参考若干示例性实施方式来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
45.本领域技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
46.根据本公开的实施方式，提供一种信息列表召回方法、信息列表召回装置、计算机存储介质和电子设备。
47.在本文中，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于
区分，而不具有任何限制含义。
48.下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐述本公开的原理和精神。
49.发明概述
50.现有的信息列表召回，一方面，是应用程序响应用户的搜索请求，根据用户搜索请求对应的搜索文本直接在信息库中进行查询，得到信息库中信息列表名称中包括搜索文本的信息列表，并对该信息列表名称中包括搜索文本的信息列表进行召回；另一方面，用户想要召回的信息列表是包含与搜索文本对应的信息实体的信息列表，而不仅仅是名称中包括搜索文本的信息列表；再一方面，用户在应用程序中创建信息列表时，很少以信息列表中任一信息实体的名称命名信息列表；上述三方面均导致相关技术中召回结果中包括的信息列表较少，并且召回的信息列表很难满足用户需要。
51.鉴于上述内容，本公开的基本思想在于：根据本公开实施方式的信息列表召回方法和信息列表召回装置，首先，响应用户的搜索请求，将与搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到搜索意图；然后，确定搜索意图的类型，当搜索意图为第一类型搜索意图时，对搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括该第一分词结果的第一目标信息列表；当搜索意图为第二类型搜索意图时，既可以对搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取信息列表的名称中包含该第二分词结果的第三目标信息列表，还可以根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表，并根据该第二信息列表以及该第三信息列表得到第二穆鸟信息列表。
52.在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。
53.示例性方法
54.首先，结合图1来描述根据本公开示例性实施方式的信息列表召回方法。
55.参考图1，所述信息列表召回方法可以包括以下步骤：
56.s110、响应搜索请求，将与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图；
57.s120、在所述搜索意图为第一类型搜索意图时，对所述搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表；
58.s130、在所述搜索意图为第二类型搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表；
59.s140、对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括所述第二分词结果的第三信息列表；
60.s150、根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表。
61.在本公开实施方式的信息列表召回方法中，一方面，当获取到搜索请求之后，将与搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型中，通过该预设的意图分类模型对该搜索请求进行分类，得到搜索意图，当得到搜索意图之后，根据搜索意图的类型对搜索请求进行对应的处理，提高了信息列表召回的效率；另一方面，在搜索意图为第二类型搜索意图时，不仅可以对第二文本进行分词，得到第二分词结果，根据在第二分词结果得到信息列表
的名称中包括第二分词结果的信息列表，还可以根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体，通过该实体链指提高了信息列表召回的准确度；在得到目标信息实体之后，通过该目标信息实体得到信息列表中包括目标信息实体的信息列表，提升了召回结果的丰富性。其中，该信息列表可以为歌单列表，视频列表、音频列表、文本列表等，在本示例实施例中对信息列表不做具体限定。
62.其次，结合图2来描述本公开示例实施例中涉及到的信息列表召回系统。参考图2所示，该信息列表召回系统可以包括：意图识别模型210、分词模块220、实体链指模块230、引擎召回模块240以及结果融合模块250。其中，意图识别模型210用于对与用户的搜索请求对应的搜索文本进行分类，得到用户的搜索意图，其中，搜索意图可以为第一类型搜索意图，也可以为第二类型搜索意图；分词模块220，用于对与第一类型搜索意图对应的搜索文本进行分词，得到第一分词结果；以及对与第二类型搜索意图对应的搜索文本进行分词，得到第二分词结果；实体链指模块230，用于当搜索意图为第二类型搜索意图时，根据搜索文本进行实体链指，得到与搜索文本对应的目标信息实体；引擎召回模块240，用于当搜索意图为第一类型搜索意图时，获取信息列表的名称中包括第一分词结果的第一目标信息列表；或者当搜索意图为第二类型搜索意图时，获取信息列表的名称中包括第二分词结果的第三信息列表以及信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表；结果融合模块250，用于当搜索意图为第二类型搜索意图时，对第二信息列表以及第三信息列表进行合并以及去重，得到第二目标信息列表。
63.以下，将结合图2对本公开步骤s110-步骤s150进行详细的解释以及说明。
64.在步骤s110中，响应搜索请求，将与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图。
65.在本示例实施例中，响应用户的搜索请求，当接收到用户的搜索请求之后，将用户的搜索请求输入至预设的意图分类模型中，通过该预设的意图分类模型，得到与用户的搜索请求对应的搜索意图。其中，预设的意图分类模型可以为基于bert(bidirectional encoder representations from transformers，一种transformer的双向编码器)的意图分类模型，在该bert中，每个输入嵌入都由三个嵌入组成，分别为位置嵌入position embeddings、片段嵌入segment embeddings以及标记嵌入token embeddings。
66.在本示例实施例中，参考图3所示，将所述与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图，可以包括：
67.步骤s310、对所述搜索文本进行单字分词，得到第三分词结果，在所述第三分词结果的头部添加第一标签以及尾部添加第二标签，得到目标输入数据；
68.步骤s320、将所述目标输入数据输入至所述预设的意图分类模型中，通过所述预设的意图分类模型抽取出所述目标输入数据的文本特征；
69.步骤s330、获取所述文本特征中与所述第一标签对应的特征，将与所述第一标签对应的特征确定为所述目标输入数据的语义向量；
70.步骤s340、对所述目标输入数据的语义向量进行意图分类，得到与所述搜索请求对应的搜索意图。
71.以下，将对步骤s310-步骤s340进行进一步的解释以及说明。具体的，参考图4所示的预设的意图分类模型，在该预设的意图分类模型中可以包括训练数据、bert、全连接层、
softmax层以及输出层。首先，构建训练数据，该训练数据主要包括人工标记的与用户的搜索请求对应的搜索意图，但是，该人工标记的与用户的搜索请求对应的搜索意图数据量较少，因此，还可以对信息库与用户的搜索请求进行关联，进而构造大量的训练数据。例如，在音乐类的应用程序中，当用户的搜索文本为“林俊杰”时，可以直接在曲库中匹配到相应的歌手，并且将歌手“林俊杰”打上“艺人”的分类标记。
72.在得到训练数据之后，可以利用训练数据对bert模型进行训练，获取训练好的bert模型的权重参数，通过该权重参数得到预设的意图分类模型。其中，模型的损失函数可以为交叉熵损失函数，也可以为其他损失函数，在本示例实施例中，对损失函数不做具体限定。当得到预设的意图分类模型之后，可以对与用户的搜索请求对应的搜索文本进行单字分词，得到第三分词结果，并在第三分词结果的头部添加第一标签cls以及尾部添加第二标签sep，得到目标输入数据；然后，将该目标输入数据作为输入，输入至训练好的bert模型中，通过该训练好的bert模型抽取出目标输入数据的文本特征；接着，获取目标输入数据的文本特征中与第一标签对应的特征，即，获取cls标签部分的文本特征，将cls标签部分的文本特征确定为目标输入数据的语义向量；最后，利用全连接层对目标输入数据的语义向量进行分类，通过softmax层，得到输出向量，该输出向量对应每一种搜索意图的概率，将概率最高的搜索意图与确定为与用户的搜索请求对应的搜索意图。
73.举例而言，在音乐场景中，与用户的搜索请求对应的搜索意图可以为艺人、标签、歌曲以及歌词意图中的任一个；在电影场景中，与用户的搜索请求对应的搜索意图可以为艺人、标签、电影以及台词中的任一个；在书籍场景中，与用户的搜索请求对应的搜索意图可以为作家、标签、书籍以及名言中的任一个，在本示例实施例中对每种场景下搜索意图不做限定。当搜索意图为4种时，可以利用全连接层对目标输入数据的语义向量进行四分类，并且通过softmax层得到一个四维的输出向量，在本示例实施例中对搜索意图的种类不做具体限定。
74.在步骤s120中，在所述搜索意图为第一类型搜索意图时，对所述搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表。
75.在本示例实施例中，在音乐场景中，用户的搜索意图为艺人或者标签时；在电影场景中，用户的搜索意图为艺人或者标签时；在书籍场景中，用户的搜索意图为作家或者标签时，均可以将用户的搜索意图确定为第一类型搜索意图。在音乐场景中，当用户的搜索意图为歌曲或者歌词时；在电影场景中，当用户的搜索意图为电影或者台词时；在书籍场景中，当用户的搜索意图为书籍或者名言时，均可以将用户的搜索意图确定为第二类型搜索意图。
76.在本示例实施例中，在音乐场景中，当与用户的搜索请求对应的搜索意图为第一类型搜索意图时，即，当用户的搜索意图为艺人或者标签时，可以对与用户的搜索请求对应的搜索文本进行分词，得到第一分词结果，然后根据第一分词结果获取信息库中信息列表的名称中包括该第一分词结果的第一目标信息列表。参考图5所示，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表，可以包括：
77.步骤s510、获取与包含所述信息列表的信息库对应的文本倒排索引；
78.步骤s520、在所述文本倒排索引中，对所述第一分词结果中包括的分词进行查找，
得到所述第一目标信息列表，其中，所述第一目标信息列表的名称中包括所述第一分词结果中的所有分词。
79.以下，将对步骤s510、步骤s520进行进一步的解释以及说明。具体的，当对与用户的搜索请求对应的搜索文本进行分词，得到第一分词结果之后，可以获取信息库的文本倒排索引，该信息库中包括多个信息列表，该文本倒排索引是基于多个信息列表构建的；然后，在该文本倒排索引中，对该第一分词结果中包括的所有分词进行查找，得到第一目标信息列表，该第一目标信息列表的名称中包括第一分词结果中的所有分词。其中，文本倒排索引是所有支持全文检索的搜索引擎都要依赖的一个数据结构，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。基于索引结构，给出一个词，能取得含有这个词的文档列表。在不同的场景中，信息库所代表的库是不同的，在音乐场景中，信息库可以为曲库；在数据场景中，信息库可以为书库；在电影场景中，信息库可以为影库，在本示例实施例中，对信息库不做具体限定。
80.举例而言，当与用户的搜索请求对应的搜索文本为“周杰伦好听的歌”，通过预设的意图识别模型，识别到用户的搜索意图为艺人，可以对该搜索文本进行分词，将搜索文本“周杰伦好听的歌”分词为“周杰伦/好听/的/歌”，当得到分词结果之后，可以在信息库的文本倒排索引中，对分词结果周杰伦/好听/的/歌进行检索，得到信息库中，信息列表的名称中包括周杰伦、好听、的、歌，这四个分词的第一目标信息列表，该第一目标信息列表为包括四个分词的歌单，即，在获取到的歌单中，该歌单的名称可以与用户的搜索文本完全相同，也可以为该歌单的歌单名称中包括该四个分词，在本示例实施例中对此不作具体限定。在本示例实施例中，通过文本库的文本倒排索引提高了检索效率。
81.在步骤s130中，在所述搜索意图为第二类型搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表。
82.在本示例实施例中，在音乐场景中，当与用户的搜索请求对应的搜索意图为第二类型搜索意图时，即，当用户的搜索意图为歌曲或者歌词时，可以根据用户的搜索文本进行实体链指，得到与用户的搜索文本对应的目标信息实体，即，与用户的搜索请求对应的目标歌曲；当获取到目标信息实体之后，可以根据该信息实体获取信息库中信息列表中包括该目标信息实体的第二信息列表。其中，实体为具体的实际物体，当在音乐场景中时，实体可以为任一艺人或者任一歌曲的唯一标识；当在书籍场景中时，实体可以为任一作家或者任一书籍的唯一标识；当在电影场景中时，实体可以为任一演员或者导演，也可以为任一电影的唯一标识，在本示例实施例中对实体不做具体限定。实体链指为对用户的搜索文本与实体进行关联。
83.参考图6所示，在所述搜索意图为第二类型搜索意图中的第一搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，可以包括：
84.步骤s610、通过命名实体识别对所述搜索文本进行识别，得到所述搜索文本中包括的实体文本；
85.步骤s620、根据所述实体文本在信息库中进行匹配，得到所述信息库中包括的与所述实体文本对应的第一信息实体，其中，所述第一信息实体的名称为所述实体文本；
86.步骤s630、对所述第一信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
87.以下，将对步骤s610-步骤s630进行进一步的解释以及说明。具体的，在音乐场景中，第二类型搜索意图中的第一搜索意图可以为歌曲；在电影场景中，第二类型搜索意图中的第一搜索意图可以为电影；在书籍场景中，第二类型搜索意图中的第一搜索意图可以为书籍，在本示例实施例中对此不做具体限定。当搜索意图为第二类型搜索意图中的第一搜索意图时，可以通过命名实体识别对搜索文本进行识别，得到搜索文本中包括的实体文本；然后利用实体文本在信息库中进行匹配，得到信息库中包括的实体名称为实体文本的第一信息实体。其中，命名实体识别(named entity recognition，ner)是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。在音乐场景中，命名实体识别得到的可以为歌曲或者艺人等实体名。
88.举例而言，在音乐场景中，当用户的搜索文本为“周杰伦七里香”时，通过预设的意图识别模型，得到用户的搜索意图为歌曲，通过命名实体识别，得到搜索文本中的实体文本为“七里香”；然后，通过该实体文本“七里香”在信息库中进行匹配，得到信息库中名称为七里香的歌曲。
89.在本示例实施例中，当在信息库中，得到名称为实体文本的第一信息实体之后，由于信息库中可能包括多个名称为实体文本的信息实体，因此，可以对得到的第一信息实体进行筛选，参考图7所述，对所述第一信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体，可以包括：
90.步骤s710、获取所述第一信息实体的与所述搜索文本的第一匹配度、第一热度分以及第一消费分；
91.步骤s720、根据所述第一匹配度、所述第一热度分以及所述第一消费分，得到所述第一信息实体的第一综合得分；
92.步骤s730、根据所述第一综合得分对所述第一信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
93.以下，将对步骤s710-步骤s730进行进一步的解释以及说明。具体的，当得到多个第一信息实体之后，可以获取各第一信息实体与搜索文本的第一匹配度、第一热度分以及第一消费分；当得到该第一信息实体的第一匹配度、第一热度分以及第一消费分之后，就可以根据上述三个维度预设的权重，对第一匹配分、第一热度分以及第一消费分进行计算，得到该第一信息实体的第一综合得分；最后，通过该第一综合得分对各第一信息实体进行筛选，可以将第一综合得分最高的前两个信息实体，并将该得分最高的前两个信息实体确定为目标信息实体。
94.其中，该第一匹配度为第一信息实体的名称与搜索文本的匹配程度，可以根据第一信息实体的名称与搜索文本的匹配程度对第一匹配度赋值不同的分数，在本示例实施例中对第一匹配度的分数不做具体限定；第一热度分是对第一信息实体的质量的衡量，可以基于该第一信息实体在预设时间段内的有效播放量，也可以基于与该第一信息实体对应的艺人的等级；还可以为用户对该第一信息实体的评论、转发、点赞等因素，对第一信息实体的第一热度分进行衡量，在本示例实施例中，对该第一热度分的衡量因素不做具体限定；第一消费分为在搜索请求下该第一信息实体的有效播放率，有效播放为该第一信息实体的被播放时间超过预设时间，在本示例实施例中对预设时间不做具体限定，可以通过搜索请求下该第一信息实体的有效播放量与在搜索请求下该第一信息实体的曝光量，得到第一信息
实体的第一消费分，即，第一消费分＝搜索请求下第一信息实体的有效播放量/搜索请求下第一信息实体的曝光量。
95.在本示例实施例中，在参考图8所示，在所述搜索意图为第二类型搜索意图中的第二搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，可以包括：
96.步骤s810、获取信息库中包括的第一类信息实体以及与所述第一类信息实体对应的实体内容，根据所述第一类信息实体以及所述实体内容，建立实体内容索引；
97.步骤s820、在所述实体内容索引中，对所述搜索文本进行查找，得到与所述搜索文本对应的第二信息实体；
98.步骤s830、对所述第二信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
99.以下，将对步骤s810-步骤s830进行进一步的解释以及说明。在音乐场景中，第二类型搜索意图中的第二搜索意图可以为歌词；在电影场景中，第二类型搜索意图中的第二搜索意图可以为台词；在书籍场景中，第二类型搜索意图中的第一搜索意图可以为名言，在本示例实施例中对此不做具体限定。当搜索意图为第二类型搜索意图中的第二搜索意图时，可以获取信息库中的第一类信息实体以及与第一类信息实体对应的实体内容，并根据第一类信息实体以及与其对应的实体内容，建立实体内容索引；当构建好信息库中第一类信息实体的实体内容索引之后，可以基于该实体内容索引对搜索文本进行查找，得到实体内容中包括搜索文本第二信息实体；最后，对获取到的第二信息实体进行筛选，得到目标信息实体。其中，在音乐场景中，第一类信息实体可以为热门歌曲，该热门歌曲为预设时间段内的点击数高的歌曲，与第一类信息实体对应的实体内容可以为歌曲中的歌词；当在电影场景中，第一类信息实体可以为热门电影，该热门电影为预设时间段内的观看数高的电影或者电视剧，与第一类信息实体对应的实体内容可以为电影中的台词；当在书籍场景中，第一类信息实体可以为热门书籍，该热门数据为预设时间段内的观看数高的书籍，与第一类信息实体对应的实体内容可以为书籍中的句子。其中，热门的预设时间段内可以为24小时内，也可以为7天内，也可以为30天内，在本示例实施例中对预设时间段不做具体限定。
100.举例而言，当在音乐场景中，用户输入的搜索文本为“谁说站在光里的才算英雄”时，通过预设的意图识别模型得到用户的搜索意图为歌词，先获取曲库中的热门歌曲，然后根据热门歌曲以及热门歌曲中包括的歌词构建实体内容索引，当构建好实体内容索引之后，通过该实体内容索引，对“谁说站在光里的才算英雄”进行查找，得到实体内容中包括该搜索文本，即，包括歌词“谁说站在光里的才算英雄”的第二信息实体。
101.当得到第二信息实体之后，参考图9所示，对所述第二信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体，可以包括：
102.步骤s910、获取所述第二信息实体的与所述搜索文本的第二匹配度、第二热度分以及第二消费分；
103.步骤s920、根据所述第二匹配度、所述第二热度分以及所述第二消费分，得到所述第二信息实体的第二综合得分；
104.步骤s930、根据所述第二综合得分对所述第二信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
105.以下，将对步骤s910-步骤s930进行进一步的解释以及说明。具体的，当得到多个
第二信息实体之后，可以获取各第二信息实体与搜索文本的第二匹配度、第二热度分以及第二消费分；当得到该第二信息实体的第二匹配度、第二热度分以及第二消费分之后，就可以根据上述三个维度预设的权重，对第二匹配分、第二热度分以及第二消费分进行计算，得到该第二信息实体的第二综合得分；最后，通过该第二综合得分对各第二信息实体进行筛选，可以将第二综合得分最高的前两个信息实体，并将该得分最高的前两个信息实体确定为目标信息实体。
106.其中，该第二匹配度为第二信息实体与搜索文本的匹配程度，可以根据第二信息实体的名称与搜索文本的匹配程度对第二匹配度赋值不同的分数，在本示例实施例中对第二匹配度的分数不做具体限定；第二热度分是对第二信息实体的质量的衡量，可以基于该第二信息实体在预设时间段内的有效播放量，也可以基于与该第二信息实体对应的艺人的等级；还可以为用户对该第二信息实体的评论、转发、点赞等因素，对第二信息实体的第二热度分进行衡量，在本示例实施例中，对该第二热度分的衡量因素不做具体限定；第二消费分为在搜索请求下该第二信息实体的有效播放率，有效播放为该第二信息实体的被播放时间超过预设时间，在本示例实施例中对预设时间不做具体限定，可以通过搜索请求下该第二信息实体的有效播放量与在搜索请求下该第二信息实体的曝光量，得到第二信息实体的第二消费分，即，第二消费分＝搜索请求下第二信息实体的有效播放量/搜索请求下第二信息实体的曝光量。
107.在本示例实施例中，当得到与搜索文本对应的目标信息实体之后，可以获取信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表，参考图10所示，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表，可以包括：
108.步骤s1010、获取所述信息库中所有的信息列表，对所述所有的信息列表进行筛选，得到初始信息列表；
109.步骤s1020、获取所述初始信息列表中包括的信息实体，根据所述初始信息列表中包括的信息实体构建实体倒排索引；
110.步骤s1030、在所述实体倒排索引中，对所述目标信息实体进行查找，得到所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表。
111.以下，将对步骤s1010-步骤s1030进行进一步的解释以及说明。具体的，当获取到目标信息实体之后，可以获取信息库中包括的所有的信息列表，在音乐场景中，所有的信息列表为所有的歌单；在电影场景中，所有的信息列表为所有的影单；在书籍场景中，所有的信息列表为所有的书单；当获取到所有的信息列表之后，对获取到的所有的信息列表进行筛选，得到初始信息列表。得到初始信息列表之后，可以获取初始信息列表中包括的信息实体以及信息实体的信息，通过该初始信息列表的信息、初始信息列表中包括的信息实体的信息构建实体倒排索引；最后，通过实体倒排索引对目标信息实体进行查找，得到初始信息列表中包括目标信息实体的第二信息列表。
112.其中，可以根据信息列表的播放次数、信息列表的收藏数以及信息列表中信息实体的属性对信息列表进行筛选，当播放次数、收藏数以及信息实体的属性信息均满足条件时，可以将信息列表确定为初始信息列表；例如，当信息列表的播放次数达到10000以上、收藏数达到10以上以及信息列表中包括的信息实体不能全部都是无版权的信息实体，在本示例实施例中对信息列表需要满足的条件不做具体限定；在构建实体倒排索引时，初始信息
列表的信息可以为初始信息列表的唯一标识、初始信息列表的统一资源定位符等，在本示例实施例中对信息列表的信息不做具体限定；实体信息的信息可以为信息列表中包括的信息实体的唯一标识。
113.参考图11所示，图11为初始信息列表中的任一信息列表，当得到该信息列表之后，即，当得到曲库中的任一初始歌单之后，可以根据该歌单的唯一标识、该歌单的统一资源定位符以及该歌单中包括的歌曲的唯一标识构建实体倒排索引，生成的实体倒排索引可以为：
114.歌单唯一标识：123456；统一资源定位符：http://xxxxxx
115.歌曲列表：["1952728254","209073","209076","209079"]
[0116]
在本示例实施例中，参考图12所示，在所述实体倒排索引中，对所述目标信息实体进行查找，得到所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表，可以包括：
[0117]
步骤s1210、在所述实体倒排索引中，对所述目标信息实体查找，得到所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表；
[0118]
步骤s1220、获取所述目标信息实体与所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表的相关性，根据所述相关性对所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表进行筛选，得到所述第二信息列表。
[0119]
以下，将对步骤s1210、步骤s1220进行进一步的解释以及说明。具体的，当得到初始信息列表中包括的信息实体的实体倒排索引之后，可以在该实体倒排索引中对目标信息实体进行查找，得到初始列表中包括目标信息实体的唯一标识的信息列表；该获取到的包括目标信息实体的唯一标识的信息列表可能有多个，因此，可以获取每个信息列表中该目标信息实体与该信息列表的相关性，并根据该相关性对包括该目标信息实体的信息列表进行筛选，得到第二信息列表。
[0120]
其中，可以通过目标信息实体在信息列表中的平均播放率，来确定该目标信息实体与信息列表的相关性，可以通过每一天该目标信息列表的被播放次数和有效播放次数，得到每一天目标信息实体的播放率，同时对预设时间段内每天该目标信息实体的播放率进行统计，得到该目标信息实体的平均播放率；也可以通过语义相似度计算目标信息实体与信息列表的相关性，在本示例实施例中对相关性的计算方法不做具体限定。
[0121]
在本示例实施例中，通过用户的搜索文本进行实体链指，得到与用户的搜索文本对应的目标信息实体，然后，在信息库中对该目标信息实体进行检索，得到包括该目标信息实体的信息列表，不仅提高了信息列表召回的准确度，也提高了召回的信息列表的丰富性。
[0122]
在步骤s140中，对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括所述第二分词结果的第三信息列表。
[0123]
在本示例实施例中，当用户的搜索意图为第二类型搜索意图时，不仅可以精确地确定与用户的搜索文本对应的目标信息实体，对该目标信息实体进行检索外，还可以对用户的搜索文本进行分词，根据该搜索文本的字面进行检索，参考图13所示，对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括所述第二分词结果的第三信息列表，可以包括：
[0124]
步骤s1310、获取与包含所述信息列表的信息库对应的文本倒排索引；
[0125]
步骤s1320、在所述文本倒排索引中，对所述第二分词结果中包括的分词进行查
找，得到所述第三信息列表，其中，所述第三信息列表的名称中包含所述第二分词结果中的所有分词。
[0126]
以下，将对步骤s1310、步骤s1320进行进一步的解释以及说明。具体的，当对与用户的搜索请求对应的搜索文本进行分词，得到第二分词结果之后，可以获取信息库的文本倒排索引，该信息库中包括多个信息列表；然后，在该文本倒排索引中，对该第二分词结果中包括的所有分词进行查找，得到第三目标信息列表，该第三目标信息列表的名称中包括第二分词结果中的所有分词。
[0127]
在步骤s150中，根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表。
[0128]
在本示例实施例中，第二信息列表以及第三信息列表均是用户的搜索意图为第二类型搜索意图时，通过检索得到的，因此，可以对第二信息列表以及第三信息列表进行合并，参考图14所示，根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表，可以包括：
[0129]
步骤s1410、对所述第二信息列表进行筛选，并根据所述目标信息实体对剩余的第二信息列表添加注释；
[0130]
步骤s1420、对所述剩余的第二信息列表以及所述第三信息列表进行合并，并对合并后的信息列表进行去重；
[0131]
步骤s1430、按照预设优先级对去重后的信息列表进行排序，得到所述第二目标信息列表。
[0132]
以下，将对步骤s1410-步骤s1430进行进一步的解释以及说明。具体的，当得到第二信息列表之后，可以对第二信息列表进行再次筛选，得到剩余的第二信息列表，其中，再次对第二信息列表进行筛选，可以包括：根据第二信息列表中包括的任一信息实体的消费分对第二信息列表再次进行筛选，即，根据搜索请求下第二信息列表中包括的任一信息实体的有效播放率，对第二信息列表进行筛选。在本示例实施例中，通过第二信息列表中任一信息实体的消费分对第二信息列表进行筛选，可以防止第二信息列表质量不足或者相关性不高的情况，提升了用户体验。
[0133]
当对第二信息列表进行筛选，得到剩余的第二信息列表之后，由于该剩余的第二信息列表的名称可能与用户的搜索文本完全不同，因此，需要对该剩余的第二信息列表添加注释，即，可以在第二信息列表的显示界面中添加该列表中包含目标实体，进一步提升了用户的搜索体验。在本示例实施例中，剩余的第二信息列表以及剩余的第三信息列表都是通过第二类型搜索意图召回的信息列表，由于剩余的第二信息列表、第三信息列表是不同路的召回结果，可能存在剩余的第二信息列表以及第三信息列表中存在同一信息列表的情况，因此，在对剩余的第二信息列表以及剩余的第三信息列表进行合并时，可以先对剩余的第二信息列表与第三信息列表中共同存在的信息列表进行去重，去重后，可以按照预设的优先级对去重后的信息列表进行排序，得到第二目标信息列表。其中，预设的优先级可以为通过文本倒排索引召回的信息列表的优先级高于通过实体倒排索引召回的信息列表的优先级，在本示例中对预设的优先级不做具体限定。
[0134]
综上所述，本公开提供的方法可以应用于信息列表的召回。当接收到用户的搜索请求之后，将与搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型中，得到用户的搜索
意图。当搜索意图为第一类型搜索意图时，对用户的搜索文本进行分词，得到第一分词结果，在信息库的文本倒排索引中对该第一分词结果中包括的所有分词进行查找，得到信息库中信息列表的名称中包括第一分词结果中的所有分词的第一目标信息列表。
[0135]
当搜索意图为第二类型搜索意图时，根据用户的搜索文本进行实体链指，得到与用户的搜索文本对应的目标信息实体，然后，构建信息库的实体倒排索引，在该实体倒排索引中对目标信息实体进行检索，得到信息库中包括目标信息实体的第二信息列表；除此，对用户的搜索文本进行分词，得到第二分词结果，在信息库的文本倒排索引中对该第二分词结果中包括的所有分词进行查找，得到信息库中信息列表的名称中包括第二分词结果中的所有分词的第三信息列表。当得到第二信息列表以及第三信息列表之后，对第二信息列表以及第三信息列表进行去重以及合并，得到第二目标信息列表。提升了召回的信息列表的丰富性，也提升了用户的搜索体验。
[0136]
示例性装置
[0137]
在介绍了本公开示例性实施方式的信息列表召回方法之后，接下来，参考图15对本公开示例性实施方式的信息列表召回装置进行描述。
[0138]
参考图15所示，本公开示例性实施方式的信息列表召回装置15可以包括：意图分析模块1510，第一目标信息列表获取模块1520、实体链指模块1530、实体搜索模块1540以及第二目标信息列表获取模块1550；其中：
[0139]
意图分析模块1510，用于响应搜索请求，将与所述搜索请求对应的搜索文本输入至预设的意图分类模型，得到与所述搜索请求对应的搜索意图；
[0140]
第一目标信息列表获取模块1520，用于在所述搜索意图为第一类型搜索意图时，对所述搜索文本进行分词，得到第一分词结果，获取信息列表的名称中包括所述第一分词结果的第一目标信息列表；
[0141]
实体链指模块1530，用于在所述搜索意图为第二类型搜索意图时，根据所述搜索文本进行实体链指，得到与所述搜索文本对应的目标信息实体，获取信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表；
[0142]
实体搜索模块1540，用于对所述搜索文本进行分词，得到第二分词结果，获取所述信息列表的名称中包括所述第二分词结果的第三信息列表；
[0143]
第二目标信息列表获取模块1550，用于根据所述第二信息列表以及所述第三信息列表，得到第二目标信息列表。
[0144]
根据本公开的示例性实施例，所述意图分析模块包括：
[0145]
文本划分模块，用于对所述搜索文本进行单字分词，得到第三分词结果，在所述第三分词结果的头部添加第一标签以及尾部添加第二标签，得到目标输入数据；
[0146]
文本特征获取模块，用于将所述目标输入数据输入至所述预设的意图分类模型中，通过所述预设的意图分类模型抽取出所述目标输入数据的文本特征；
[0147]
语义向量确定模块，用于获取所述文本特征中与所述第一标签对应的特征，将与所述第一标签对应的特征确定为所述目标输入数据的语义向量；
[0148]
搜索意图确定模块，用于对所述目标输入数据的语义向量进行意图分类，得到与所述搜索请求对应的搜索意图。
[0149]
根据本公开的示例性实施例，所述第一目标信息列表获取模块包括：
[0150]
第一索引获取模块，用于获取与包含所述信息列表的信息库对应的文本倒排索引；
[0151]
信息列表获取模块，在所述文本倒排索引中，对所述第一分词结果中包括的分词进行查找，得到所述第一目标信息列表，其中，所述第一目标信息列表的名称中包括所述第一分词结果中的所有分词。
[0152]
根据本公开的示例性实施例，所述实体链指模块包括：
[0153]
命名实体识别模块，用于通过命名实体识别对所述搜索文本进行识别，得到所述搜索文本中包括的实体文本；
[0154]
第一信息实体获取模块，用于根据所述实体文本在信息库中进行匹配，得到所述信息库中包括的与所述实体文本对应的第一信息实体，其中，所述第一信息实体的名称为所述实体文本；
[0155]
目标信息实体获取模块，用于对所述第一信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体
[0156]
根据本公开的示例性实施例，所述目标信息实体获取模块包括：
[0157]
第一因素获取模块，用于获取所述第一信息实体的与所述搜索文本的第一匹配度、第一热度分以及第一消费分；
[0158]
综合得分确定模块，用于根据所述第一匹配度、所述第一热度分以及所述第一消费分，得到所述第一信息实体的第一综合得分；
[0159]
实体筛选模块，用于根据所述第一综合得分对所述第一信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
[0160]
根据本公开的示例性实施例，所述实体链指模块包括：
[0161]
实体内容索引建立模块，用于获取信息库中包括的第一类信息实体以及与所述第一类信息实体对应的实体内容，根据所述第一类信息实体以及所述实体内容，建立实体内容索引；
[0162]
第二信息实体确定模块，用于在所述实体内容索引中，对所述搜索文本进行查找，得到与所述搜索文本对应的第二信息实体；
[0163]
第二信息实体筛选模块，用于对所述第二信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
[0164]
根据本公开的示例性实施例，所述第二信息实体筛选模块还包括：
[0165]
第二因素获取模块，用于获取所述第二信息实体的与所述搜索文本的第二匹配度、第二热度分以及第二消费分；
[0166]
第二综合得分确定模块，用于根据所述第二匹配度、所述第二热度分以及所述第二消费分，得到所述第二信息实体的第二综合得分；
[0167]
目标信息实体确定模块，用于根据所述第二综合得分对所述第二信息实体进行筛选，得到所述目标信息实体。
[0168]
根据本公开的示例性实施例，所述实体链指模块还包括：
[0169]
初始信息列表获取模块，用于获取所述信息库中所有的信息列表，对所述所有的信息列表进行筛选，得到初始信息列表；
[0170]
实体倒排索引构建模块，用于获取所述初始信息列表中包括的信息实体，根据所
述初始信息列表中包括的信息实体构建实体倒排索引；
[0171]
目标信息实体查找模块，用于在所述实体倒排索引中，对所述目标信息实体进行查找，得到所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的第二信息列表。
[0172]
根据本公开的示例性实施例，所述目标信息实体查找模块包括：
[0173]
信息列表获取模块，用于在所述实体倒排索引中，对所述目标信息实体查找，得到所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表；
[0174]
第二信息列表确定模块，用于获取所述目标信息实体与所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表的相关性，根据所述相关性对所述初始信息列表中包括所述目标信息实体的信息列表进行筛选，得到所述第二信息列表。
[0175]
根据本公开的示例性实施例，所述实体搜索模块还包括：
[0176]
第二文本倒排索引获取模块，用于获取与包含所述信息列表的信息库对应的文本倒排索引；
[0177]
第三信息列表获取模块，用于在所述文本倒排索引中，对所述第二分词结果中包括的分词进行查找，得到所述第三信息列表，其中，所述第三信息列表的名称中包含所述第二分词结果中的所有分词。
[0178]
根据本公开的示例性实施例，所述第二目标信息列表获取模块包括：
[0179]
第二信息列表筛选模块，用于对所述第二信息列表进行筛选，并根据所述目标信息实体对剩余的第二信息列表添加注释；
[0180]
信息列表去重模块，用于对所述剩余的第二信息列表以及所述第三信息列表进行合并，并对合并后的信息列表进行去重；
[0181]
信息列表排序模块，用于按照预设优先级对去重后的信息列表进行排序，得到所述第二目标信息列表。
[0182]
由于本公开实施方式的信息列表召回装置的各个功能模块与上述信息列表召回方法公开实施方式中相同，因此在此不再赘述。
[0183]
示例性存储介质
[0184]
在介绍了本公开示例性实施方式的信息列表召回方法和装置之后，接下来，参考图16对本公开示例性实施方式的计算机存储介质进行说明。
[0185]
参考图16所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品1600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0186]
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0187]
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0188]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0189]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如"c"语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0190]
示例性电子设备
[0191]
在介绍了本公开示例性实施方式的存储介质之后，接下来，参考图17对本公开示例性实施方式的电子设备进行说明。
[0192]
图17显示的电子设备1700仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0193]
如图17所示，电子设备1700以通用计算设备的形式表现。电子设备1700的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1710、上述至少一个存储单元1720、连接不同系统组件(包括存储单元1720和处理单元1710)的总线1730、显示单元1740。
[0194]
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1710执行，使得所述处理单元1710执行本说明书上述"示例性方法"部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1710可以执行如图1中所示的步骤s110至步骤s150。
[0195]
存储单元1720可以包括易失性存储单元，例如随机存取存储单元(ram)17201和/或高速缓存存储单元17202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)17203。
[0196]
存储单元1720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块17205的程序/实用工具17204，这样的程序模块17205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
[0197]
总线1730可以包括数据总线、地址总线和控制总线。
[0198]
电子设备1700也可以与一个或多个外部设备1800(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1750进行。电子设备1700还包括显示单元1740，其连接到输入/输出(i/o)接口1750，用于进行显示。并且，电子设备1700还可以通过网络适配器1760与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1760通过总线1730与电子设备1700的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1700使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0199]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了音频播放装置和音频分享装置的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。
[0200]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0201]
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。