CN104268195A - 终端中的本地资源的处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种终端中的本地资源的处理方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收输入信息；获取所述输入信息对应的语义信息；根据所述语义信息，对本地资源进行处理。该实施方式实现了通过接收到的输入信息，对本地资源进行处理，给用户带来了很大便利。

Description

终端中的本地资源的处理方法和装置

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体涉及信息处理领域，尤其涉及终端中的本地资源的处理方法和装置。

背景技术

现有技术中，用户需要通过手动操作对本地资源进行处理，如，设置黑名单、备份通信录等，具体的，用户可能需要首先查找相应应用设置界面，然后，再查找相应的设置选项，最后，进行相应设置，由此，给用户带来很大不便。

发明内容

本申请提供了一种终端中的本地资源的处理方法和装置，解决了手动操作控制终端对本地资源进行处理，给用户带来很大不便的问题。

第一方面，提供了一种终端中的本地资源的处理方法，所述方法包括：

接收输入信息；

获取所述输入信息对应的语义信息；

根据所述语义信息，对本地资源进行处理。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述接收输入信息，包括：

检测针对信息输入方式的设置操作；

响应所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述获取所述输入信息对应的语义信息，包括：

从所述输入信息中提取关键词。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，若所述输入信息包括所述语音信息，则从所述输入信息中提取关键词，包括：

通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词，包括：

通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述从所述输入信息中提取关键词，包括：

通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

结合第一方面的第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中，所述根据所述语义信息，对本地资源进行处理，包括：

从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

根据所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

执行所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

结合第一方面的第七种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

结合第一方面的第八种可能的实现方式，在第一方面的第九种可能的实现方式中，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

第二方面，提供了一种终端中的本地资源的处理装置，所述装置包括：

接收单元，用于接收输入信息；

获取单元，用于获取所述接收单元接收的所述输入信息对应的语义信息；

处理单元，用于根据所述获取单元获取的所述语义信息，对本地资源进行处理。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述接收单元，包括：

检测模块，具体用于检测针对信息输入方式的设置操作；

接收模块，用于响应所述检测模块检测到的所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述接收单元接收的所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述获取单元，具体用于从所述输入信息中提取关键词。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述获取单元，具体用于若所述输入信息包括所述语音信息，则通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述获取单元，具体用于通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述获取单元，具体用于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

结合第二方面的第五种可能的实现方式，在第二方面的第六种可能的实现方式中，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第七种可能的实现方式中，所述处理单元，包括：

获取模块，用于从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

生成模块，用于根据所述获取模块获取的所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

处理模块，用于执行所述生成模块生成的所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

结合第二方面的第七种可能的实现方式，在第二方面的第八种可能的实现方式中，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

结合第二方面的第八种可能的实现方式，在第二方面的第九种可能的实现方式中，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

在本方案中，终端获取接收的输入信息的语义信息，并根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制终端对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了本申请提供的终端中的本地资源的处理方法的一种实施例的流程图；

图2示出了本申请提供的终端中的本地资源的处理方法的另一种实施例的流程图；

图3示出了本申请提供的字符串匹配算法的一种实施方式的流程图；

图4示出了本申请提供的采用最短路径方法的示意图；

图5示出了本申请提供的一种App RDF资源数据模型的示意图；

图6示出了本申请提供的终端中的本地资源的处理装置的一种实施例的结构示意图；

图7示出了本申请提供的终端中的本地资源的处理装置的另一种实施例的结构示意图；

图8示出了一种计算机的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

本申请提供一种终端中的本地资源的处理方法的一个实施例，该实施例通过应用于终端中来举例说明，该终端可以但不限于包括智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等。

如图1所示，所述终端中的本地资源的处理方法可以包括如下步骤：

101、接收输入信息。

用户可以通过输入相应信息的方式控制终端对本地资源进行处理。如，可以通过语音输入方式、文本输入方式、视频输入方式等，来控制终端对本地资源进行处理。其中，视频输入方式可以为用户通过手势来控制终端对本地资源进行处理，在用户作出相应手势的同时，终端会采集用户的视频，并对视频进行识别，进而可以确定用户所做的手势对的本地资源以及处理方式，进而对本地资源进行处理。

在本实施例中，用户可以在启动某应用之后，开始输入相应的信息，终端接收输入信息。其中，用户可以但不限于通过长按指定物理按键，或长按某虚拟按键，来启动所述某应用，该应用可以为能够实现根据用户输入的信息对本地资源进行处理的应用。

102、获取所述输入信息对应的语义信息。

103、根据所述语义信息，对本地资源进行处理。

在本实施例中，为了使终端能够根据用户在输入信息中的意思表示，对本地资源进行处理，终端需要获取接收到的输入信息对应的语义信息，以便可以根据所述语义信息，对本地资源进行处理，即可以根据用户在输入信息中的意思表示，对本地资源进行处理。

本实施例对获取所述输入信息对应的语义信息的方法不作限定，为本领域技术人员熟知的技术，且可以根据实际需要进行设定，在此不作赘述。

在本方案中，终端获取接收的输入信息的语义信息，并根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制终端对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

本申请提供一种终端中的本地资源的处理方法的另一个实施例，该实施例是对图1所示的实施例的进一步扩展和优化，如图2所示，可以包括：

201、接收输入信息。

在接收输入信息之前，终端首先需要确定是根据何种信息输入方式控制对本地资源进行处理，进而确定是接收哪种输入信息，如，可以确认是接收输入的文本信息，还是接收输入的语音信息，还是接收输入的语音信息和文本信息等。

例如，终端可以但不限于首先确定信息输入方式是语音输入方式、文本输入方式、还是综合输入方式。当确定为语音输入方式时，用户可以通过说出相应的语音来控制终端，终端可以接收输入的语音信息。当确定为文本输入方式时，用户可以通过输入相应的文本来控制终端，终端可以接收输入的文本信息。当确定为综合输入方式时，终端可以接收输入的语音信息和文本信息。其中，语音信息、文本信息的内容可以但不限于包括：我要备份通讯录、我要给张三发送短信等。

在本实施例中，终端可以通过语音采集设备接收输入的语音信息，其中，语音采集设备可以但不限于为麦克风等。

用户可以首先在终端中设置信息输入方式，如，用户需要通过语音控制终端对本地资源进行处理，则用户可以将信息输入方式设置为语音输入方式。

进一步地，终端确定信息输入方式可以但不限于包括如下步骤：检测针对信息输入方式的设置操作；响应所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

202、从所述输入信息中提取关键词。

进一步地，若所述输入信息包括所述语音信息，则可以通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。若所述输入信息包括所述文本信息，则可以直接从所述文本信息中提取关键词。

进一步地，通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词，可以但不限于包括：通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；从所述文本信息中获取所述关键词。

进一步地，所述从所述输入信息中提取关键词，包括：

可以但不限于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

值得说明的是，字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法可以是针对文本信息的算法。当输入信息包括文本信息时，可以是直接应用上述算法，当输入信息包括语音信息时，可以但不限于在将语音信息转换为文本信息之后，再应用上述算法。

进一步地，所述字符串匹配算法可以但不限于包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

正向最大匹配算法，是把一个语句从左至右进行分词。例如，“不知道你在说什么”，上述语句采用正向最大匹配算法后提取的关键词可以包括：“不知道”、“你”、“在”、“说什么”。

反向最大匹配算法，是把一个语句从右至左进行分词。例如，“不知道你在说什么”，上述语句采用反向最大匹配算法后提取的关键词可以包括：“不”、“知道”、“你在”、“说”、“什么”，采用反向最大匹配算法后提取的关键词数比较多。

最短路径算法，使语句分成的词要是最少的。例如，“不知道你在说什么”，上述语句采用最短路径算法后提取的关键词可以包括：“不知道”、“你在”、“说什么”。

如图3所示，采用上述列举的字符串匹配算法，提取关键词的步骤可以但不限于包括：

1、获取当前字符串左侧的M个字符作为匹配字符串；

其中，当前字符串为终端接收到的输入信息对应的字符串，M为最大词语的长度，对于词语的长度没有固定的值，根据统计结果，一般M取4；

2、将匹配字符串与存储在本地的词库中的词语进行匹配，如，可以为与App RDF(App Resource Description Framework，应用资源描述框架)资源数据模型中的词语进行匹配；若匹配成功，即获取到匹配词语，则执行步骤3，若匹配不成功，即未找到匹配词语，则执行步骤4；

3、得到M个字符长度的关键词，并从当前字符串中移除该M个字符，执行步骤6；

4、移除匹配字符串最右边的一个字符；

5、判断M-1是否为0，若为0，则执行步骤6，若不为0，则执行步骤2；

6、判断当前字符串是否匹配完毕，若是，则流程结束，若否，则执行步骤1。

统计分词法，是一种语音判断的分词方法。进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象来分词。

词义分词法，是对词组进行统计，若发现两个相邻的字出现的频率最多，则可以将这两个相邻的字确定为一个关键词，具体的，终端可以统计相邻的字符串出现的概率，并根据上述统计的概率，确定接收到的输入信息对应的当前字符串中的分隔符。例如，“我的”、“你的”、“许多的”、“这里”、“这一”、“那里”等，这些词出现的概率较大，就将这些词作为关键词提取出来。

终端可以通过互信息的概率统算法，确定两个相邻的字符出现的频率。互信息的概率统计算法：对于字符串X和Y，其互信息的计算公式为：MI(X,Y)＝log2(P(X,Y)/(P(X)*P(Y)))，其中，P(X,Y)为字符串X和Y共同出现的概率，P(X)和P(Y)分别为两个字符串分别出现的概率。互信息的概率公式MI(X,Y)反映了字符串对之间结合关系的紧密程度。

当MI(X,Y)＞0时，表示X和Y之间存在可信的结合关系，且MI(X,Y)越大，说明结合关系越大；当MI(X,Y)＝0时，表示X和Y之间的结合关系不明确；当MI(X,Y)＜0时，表示X和Y之间几乎没有结合关系，且MI(X,Y)越小，说明结合关系越弱。

在分词的时候经常会出现歧义的情况，例如：“他说的确实在理”，这句话有很多种划分方法，但最终用户想要的结果是：他/说的/确实/在理。

针对上述歧义的问题，通常可以通过最短路径和共首字歧义词概率相结合的方法解决。具体步骤可以包括：

按最短路径的方法找出最短的路径，如图4所示，可以找出三个最短路径；根据首字歧义词概率，从最短路径中选择一条作为分词的结果。

具体的，从最短路径中选择一条作为分词的结果可以但不限于包括：F(c,w)＝以字c作为首字的词w出现的次数/字c出现的次数，显然：f(的，的)>f(的，的确)，由此，最终分词结果可以为：他/说/的/确实/在理。

以上为分词的研究和实现方法，一般处于简单考虑，直接使用字符串匹配即可。

在终端提取关键词之后，根据词性，可以去除形容词等无用词，保留谓语和客体。这里不要求保留主体，因为主体一般为用户本人，不需要再进行匹配。

本实施例对从输入信息中提取关键词的方法不作限定，不限于上述列举的方法，还可以为其他方法。另外，上述记载的语音识别技术、字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法，以及正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法，均为本领域技术人员熟知的技术，在此不再赘述。

203、从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源。

进一步地，终端可以预先建立本地资源数据库，所述本地资源关系数据库可以但不限于包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

本地资源关系数据库可以但不限于包括：App RDF资源数据模型，终端可以预先建立App RDF，App RDF中可以但不限于包括App RDF资源数据模型，其中，App为终端本地已安装的App，具体可以但不限于包括：短信App、电话App、日历App、记事本App等。

具体的，终端需要根据本地已安装的App建立App RDF资源数据模型，具体可以包括：终端可以从本地已安装的App中，获取与该App关联的处理对象，如，可以但不限于包括：账户，以及账户包含的：日历、联系人、记事本、短信、黑名单、通话记录等；还需要从本地已安装的App中获取处理方式，如，可以但不限于包括：同步、恢复、备份、登陆、注销等；然后，根据获取的处理对象和处理方式，以及处理对象与处理方式之间的对应关系，建立App RDF资源数据模型。

例如，如图5所示，为终端根据本地已安装的App建立的App RDF资源数据模型。其中，方形框中指示的是处理方式，椭圆形框中指示的是处理对象，之间的连线表征：可以通过根据位于连线一端的处理方式，对位于连线另一端的处理对象进行处理。

值得说明的是，图5所示的App RDF资源数据模型仅为简化的小部分，实际App RDF资源数据模型中设计的处理对象和处理方式不限于图5中所列举的内容。

在本实施例中，可以将App RDF资源数据模型中的数据以XML(Extensible Markup Language，可扩展标记语言)或者RDF的格式存储，便于后续步骤中的使用。

进一步地，所述处理对象可以为应用设置功能中的处理对象，处理方式可以为应用设置功能的设置动作。应用设置功能可以但不限于支持用户进行如下设置：字体大小、铃声音量、时间、日期、黑名单、墙纸等，其中，当处理方式为增加/减小字体大小时，处理对象为字体，当设置动作为设置来电铃声时，处理对象为来电铃声，其他设置项与上述类似，在此不作赘述。

为了减少对输入的语音信息和文本信息的限制，终端还可以支持多个地方的方言或外文。具体的，终端可以对非普通话的语音信息和文本信息进行识别和翻译，得到与App RDF资源数据模型同种类语言对应的关键词。上述具体的实现方法为本领域技术人员熟知的技术，且可以根据实际需要进行设定，在此不作赘述。

204、根据所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令。

在本实施例中，当终端提取出关键词之后，将得到的关键词与AppRDF资源数据模型中的数据进行比较，判断App RDF资源数据模型中是否包括与关键词匹配的处理对象和处理方式，如图5所示，若关键词与方形框中的词语匹配，则可以说明该关键词的意思表示为方形框中的处理方式，若关键词与椭圆形框中的词语匹配，则可以说明该关键词的意思表示为椭圆形框中的处理对象。其中，匹配可以为：相同或意思表示相近等。

在终端获取到与关键词匹配的处理方式和处理对象之后，可以生成操作指令，该操作指令指示启动相应应用的功能，对处理对象进行处理。各App可以但不限于预先通过定义各种“mode”命令来关联相应的处理方式。

本实施例对根据所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令的方法不作限定，为本领域技术人员熟知的技术，在此不作赘述。

205、执行所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

例如，若语音输入“备份通话记录”之后，终端通过语音识别技术，将语音信息转换成文本信息；然后，提取文本信息中的关键词，可以包括：“备份”、“通话记录”；将得到的关键词与App RDF资源数据模型中的数据进行比较，如图5所示，关键词“备份”与App RDF资源数据模型方形框中的词语“备份”相同，关键词“通话记录”与App RDF资源数据模型椭圆形框中的词语“通话记录”相同，由此确定，处理对象为通话记录，处理方式为备份；生成指示备份通话记录的指令；执行该指令，备份通话记录。

在本方案中，终端获取接收的输入信息的语义信息，并根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制终端对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

另外，由于是基于本地资源进行的，因此，App RDF资源数据模型中的数据量不是非常庞大，这样，使得即使用户输入的信息量较大，如，输入的语音或文本较长，终端依然可以准确的获取与语音信息和/或文本信息对应的处理对象和处理方式，以便可以准确的根据输入信息的意思表示，对本地资源进行处理。

作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供一种终端中的本地资源的处理装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，如图6所示，可以包括：

接收单元61，用于接收输入信息；

获取单元62，用于获取所述接收单元61接收的所述输入信息对应的语义信息；

处理单元63，用于根据所述获取单元62获取的所述语义信息，对本地资源进行处理。

在本方案中，获取单元获取接收单元接收的输入信息的语义信息，处理单元根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制终端对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

本申请提供一种终端中的本地资源的处理装置的另一个实施例，该虚拟装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，且该装置可以位于诸如手机、电脑、移动服务终端等用户设备内部，或位于用户设备外部但与用户设备之间具有通信关系，用以对上述各图所示方法进行实现，如图7所示，该装置可以包括：

接收单元71，用于接收输入信息；

获取单元72，用于获取所述接收单元71接收的所述输入信息对应的语义信息；

处理单元73，用于根据所述获取单元72获取的所述语义信息，对本地资源进行处理。

进一步地，所述接收单元71，包括：

检测模块711，具体用于检测针对信息输入方式的设置操作；

接收模块712，用于响应所述检测模块711检测到的所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述接收单元71接收的所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

进一步地，所述获取单元72，具体用于从所述输入信息中提取关键词。

进一步地，所述获取单元72，具体用于若所述输入信息包括所述语音信息，则通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

进一步地，所述获取单元72，具体用于通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

进一步地，所述获取单元72，具体用于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

进一步地，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

进一步地，所述处理单元73，包括：

获取模块731，用于从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

生成模块732，用于根据所述获取模块731获取的所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

处理模块733，用于执行所述生成模块732生成的所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

进一步地，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

进一步地，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

在本方案中，获取单元获取接收单元接收的输入信息的语义信息，处理单元根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制终端对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

另外，由于是基于本地资源进行的，因此，App RDF资源数据模型中的数据量不是非常庞大，这样，使得即使用户输入的信息量较大，如，输入的语音或文本较长，终端依然可以准确的获取与语音信息和/或文本信息对应的处理对象和处理方式，以便可以准确的根据输入信息的意思表示，对本地资源进行处理。

作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供一种计算机，如图8所示，包括：至少一个处理器81，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，至少一个输出接口82或者其他用户接口83，存储器84，至少一个通信总线85。通信总线85用于实现上述组件之间的连接通信。计算机8可选的包含其他用户接口83，包括显示器，键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)，触感板或者触感显示屏)。存储器84可能包含高速RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器84可选的可以包含至少一个位于远离前述处理器81的存储装置。

在一些实施方式中，存储器84存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集:

操作系统840，包含各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

应用程序841，包含各种应用程序，用于实现各种应用业务。

具体的，应用程序841中可以但不限于包括：

接收单元，用于接收输入信息；

获取单元，用于获取所述接收单元接收的所述输入信息对应的语义信息；

处理单元，用于根据所述获取单元获取的所述语义信息，对本地资源进行处理。

进一步地，所述接收单元，包括：

检测模块，具体用于检测针对信息输入方式的设置操作；

接收模块，用于响应所述检测模块检测到的所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述接收单元接收的所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

进一步地，所述获取单元，具体用于从所述输入信息中提取关键词。

进一步地，所述获取单元，具体用于若所述输入信息包括所述语音信息，则通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

进一步地，所述获取单元，具体用于通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

进一步地，所述获取单元，具体用于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

进一步地，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

进一步地，所述处理单元，包括：

获取模块，用于从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

生成模块，用于根据所述获取模块获取的所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

处理模块，用于执行所述生成模块生成的所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

进一步地，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

进一步地，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

在本实施例中，处理器81通过调用存储器84中存储的程序或指令执行相应步骤，处理器81，用于：

接收输入信息；

获取所述输入信息对应的语义信息；

根据所述语义信息，对本地资源进行处理。

进一步地，处理器81，具体用于检测针对信息输入方式的设置操作；

响应所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

进一步地，处理器81，具体用于从所述输入信息中提取关键词。

进一步地，处理器81，具体用于若所述输入信息包括所述语音信息，则通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

进一步地，处理器81，具体用于通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

进一步地，处理器81，具体用于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

进一步地，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

进一步地，处理器81，具体用于从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

根据所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

执行所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

进一步地，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

进一步地，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

在本方案中，计算机获取接收的输入信息的语义信息，并根据所述语义信息，对本地资源进行处理。与现有技术中，手动操作实现对本地资源的处理相比，本方案实现了根据接收到的输入信息对本地资源进行处理，即用户可以通过信息输入方式(如，语音输入方式和/或文本输入方式等)来控制计算机对本地资源进行相应处理，给用户带来了很大便利。

由于是基于本地资源进行的，因此，App RDF资源数据模型中的数据量不是非常庞大，这样，使得即使用户输入的信息量较大，如，输入的语音或文本较长，计算机依然可以准确的获取与语音信息和/或文本信息对应的处理对象和处理方式，以便可以准确的根据输入信息的意思表示，对本地资源进行处理。

描述于本申请实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括请求接收模块，信息读取模块，视图构建模块和功能启用模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，请求接收模块还可以被描述为“用于接收用户提交的调用小组件的请求的模块”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请的在全屏应用下使用小组件的方法。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (20)

1.一种终端中的本地资源的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收输入信息；

获取所述输入信息对应的语义信息；

根据所述语义信息，对本地资源进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收输入信息，包括：

检测针对信息输入方式的设置操作；

响应所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述输入信息对应的语义信息，包括：

从所述输入信息中提取关键词。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述输入信息包括所述语音信息，则从所述输入信息中提取关键词，包括：

通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词，包括：

通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述输入信息中提取关键词，包括：

通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述语义信息，对本地资源进行处理，包括：

从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

根据所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

执行所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。

11.一种终端中的本地资源的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收输入信息；

获取单元，用于获取所述接收单元接收的所述输入信息对应的语义信息；

处理单元，用于根据所述获取单元获取的所述语义信息，对本地资源进行处理。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述接收单元，包括：

检测模块，具体用于检测针对信息输入方式的设置操作；

接收模块，用于响应所述检测模块检测到的所述设置操作，接收输入的语音信息，或接收输入的文本信息，或接收输入的语音信息和文本信息，所述接收单元接收的所述输入信息至少包括如下至少一项：所述语音信息、所述文本信息。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于从所述输入信息中提取关键词。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于若所述输入信息包括所述语音信息，则通过语音识别技术，从所述语音信息中提取关键词。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于通过语音识别技术，获取所述语音信息对应的文本信息；

从所述文本信息中获取所述关键词。

16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于通过如下至少一种方式，从所述输入信息中提取关键词：字符串匹配算法、统计分词法、词义分词法。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述字符串匹配算法包括如下至少一种算法：正向最大匹配算法、反向最大匹配算法、最短路径算法。

18.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述处理单元，包括：

获取模块，用于从本地资源关系数据库中，获取与所述关键词匹配的处理对象和处理方式，所述处理对象指示所述本地资源；

生成模块，用于根据所述获取模块获取的所述处理对象和所述处理方式，生成操作指令；

处理模块，用于执行所述生成模块生成的所述操作指令，对所述本地资源进行处理。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述本地资源关系数据库包括：不同关键词与相应的处理对象以及处理方式之间的对应关系。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述处理对象为应用设置功能中的处理对象，处理方式为应用设置功能的设置动作。