用于評價文本的情感度的方法和設(shè)備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于評價文本的情感度的方法和設(shè)備。所述用于評價文本的情感度的方法包括:從待評價的文本中抽取目標詞和觀點詞;在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中,搜索與所抽取的目標詞對應(yīng)的或者在語義上最相近的目標詞簇,搜索與所述目標詞簇相關(guān)聯(lián)的所述觀點詞;根據(jù)所述情感語義圖中的所述目標詞簇與所述觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
【專利說明】用于評價文本的情感度的方法和設(shè)備
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明一般地涉及自然語言處理。具體而言,本發(fā)明涉及一種能夠評價文本的情感度的方法和設(shè)備以及一種能夠評價實體的方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù),尤其是Web2.0的蓬勃發(fā)展,用戶逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容的重要創(chuàng)造者。用戶生成的文本,如產(chǎn)品評論、論壇帖子、博客文章、微博博文等的數(shù)量呈幾何級增長。在情感分析、情感計算、輿情分析、商業(yè)智能等應(yīng)用中,從海量的非結(jié)構(gòu)化的用戶生成文本中抽取情感詞,并預(yù)測情感詞的情感傾向性。然而,情感傾向性,即情感極性,僅僅是對于情感的定性的度量。如果能夠獲知情感詞的情感強度,定量地進行分析,則可以更有效地計算文本的情感度,更好地支持以上列出的各種應(yīng)用。舉例來說,“這款相機還可以”和“我非常喜歡這款相機”表達的情感極性都是正的,但是表達的情感強度是不同的。
[0003]因此,希望提出一種技術(shù),其能夠從定性和定量兩個方面評價給定文本的情感度。
[0004]此外,在不提供具體文本的情況下,也希望能夠獲知對于給定實體的評價。例如,蘋果公司新推出了產(chǎn)品iphone5,則用戶可能希望獲知對于iphone5的評價。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]在下文中給出了關(guān)于本發(fā)明的簡要概述,以便提供關(guān)于本發(fā)明的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解,這個概述并不是關(guān)于本發(fā)明的窮舉性概述。它并不是意圖確定本發(fā)明的關(guān)鍵或重要部分,也不是意圖限定本發(fā)明的范圍。其目的僅僅是以簡化的形式給出某些概念,以此作為稍后論述的更詳細描述的前序。
[0006]本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的上述問題,提出一種能夠評價文本的情感度的方法和設(shè)備以及一種能夠評價實體的方法和設(shè)備。
[0007]為了實現(xiàn)上述目的,根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供了一種用于評價文本的情感度的方法,包括:從待評價的文本中抽取目標詞和觀點詞;在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中,搜索與所抽取的目標詞對應(yīng)的或者在語義上最相近的目標詞簇,搜索與所述目標詞簇相關(guān)聯(lián)的所述觀點詞;根據(jù)所述情感語義圖中的所述目標詞簇與所述觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
[0008]根據(jù)本發(fā)明的另一個方面,提供了一種用于評價文本的情感度的設(shè)備,包括:抽取裝置,用于從待評價的文本中抽取目標詞和觀點詞;搜索裝置,用于在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中,搜索與所抽取的目標詞對應(yīng)的或者在語義上最相近的目標詞簇,搜索與所述目標詞簇相關(guān)聯(lián)的所述觀點詞;情感度計算裝置,用于根據(jù)所述情感語義圖中的所述目標詞簇與所述觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
[0009]根據(jù)本發(fā)明的再一個方面,提供了一種用于評價實體的方法,包括:在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中,搜索與待評價的實體對應(yīng)的或者在語義上最相近的第一目標詞簇,搜索與所述第一目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第一觀點詞;根據(jù)所述情感語義圖中的所述第一目標詞簇與所述一個或多個第一觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的實體的情感得分。
[0010]根據(jù)本發(fā)明的再一個方面,提供了一種用于評價實體的設(shè)備,包括:搜索裝置,用于在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中,搜索與待評價的實體對應(yīng)的或者在語義上最相近的第一目標詞簇,搜索與所述第一目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第一觀點詞;情感得分計算裝置,用于根據(jù)所述情感語義圖中的所述第一目標詞簇與所述一個或多個第一觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的實體的情感得分。
[0011]另外,根據(jù)本發(fā)明的另一方面,還提供了 一種存儲介質(zhì)。所述存儲介質(zhì)包括機器可讀的程序代碼,當(dāng)在信息處理設(shè)備上執(zhí)行所述程序代碼時,所述程序代碼使得所述信息處理設(shè)備執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的上述方法。
[0012]此外,根據(jù)本發(fā)明的再一方面,還提供了 一種程序產(chǎn)品。所述程序產(chǎn)品包括機器可執(zhí)行的指令,當(dāng)在信息處理設(shè)備上執(zhí)行所述指令時,所述指令使得所述信息處理設(shè)備執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的上述方法。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0013]參照下面結(jié)合附圖對本發(fā)明實施例的說明,會更加容易地理解本發(fā)明的以上和其它目的、特點和優(yōu)點。附圖中的部件只是為了示出本發(fā)明的原理。在附圖中,相同的或類似的技術(shù)特征或部件將采用相同或類似的附圖標記來表示。附圖中:
[0014]圖1示出了情感語義圖的示例;
[0015]圖2示出了用于獲得情感語義圖的訓(xùn)練方法的流程圖;
[0016]圖3示出了上述訓(xùn)練方法中步驟S24的具體流程的流程圖;
[0017]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明第一實施例的文本情感度評價方法的流程圖;
[0018]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明第二實施例的文本情感度評價方法的流程圖;
[0019]圖6示出了根據(jù)本發(fā)明第一實施例的實體評價方法的流程圖;
[0020]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明第二實施例的實體評價方法的流程圖;
[0021]圖8示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的訓(xùn)練裝置的結(jié)構(gòu)方框圖;
[0022]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的文本情感度評價設(shè)備的結(jié)構(gòu)方框圖;
[0023]圖10示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的實體評價設(shè)備的結(jié)構(gòu)方框圖;以及
[0024]圖11示出了可用于實施根據(jù)本發(fā)明實施例的方法和設(shè)備的計算機的示意性框圖。
【具體實施方式】
[0025]在下文中將結(jié)合附圖對本發(fā)明的示范性實施例進行詳細描述。為了清楚和簡明起見,在說明書中并未描述實際實施方式的所有特征。然而,應(yīng)該了解,在開發(fā)任何這種實際實施例的過程中必須做出很多特定于實施方式的決定,以便實現(xiàn)開發(fā)人員的具體目標,例如,符合與系統(tǒng)及業(yè)務(wù)相關(guān)的那些限制條件,并且這些限制條件可能會隨著實施方式的不同而有所改變。此外,還應(yīng)該了解,雖然開發(fā)工作有可能是非常復(fù)雜和費時的,但對得益于本公開內(nèi)容的本領(lǐng)域技術(shù)人員來說,這種開發(fā)工作僅僅是例行的任務(wù)。[0026]在此,還需要說明的一點是,為了避免因不必要的細節(jié)而模糊了本發(fā)明,在附圖中僅僅示出了與根據(jù)本發(fā)明的方案密切相關(guān)的裝置結(jié)構(gòu)和/或處理步驟,而省略了與本發(fā)明關(guān)系不大的其他細節(jié)。另外,還需要指出的是,在本發(fā)明的一個附圖或一種實施方式中描述的元素和特征可以與一個或更多個其它附圖或?qū)嵤┓绞街惺境龅脑睾吞卣飨嘟Y(jié)合。
[0027]本發(fā)明基于情感語義圖來實現(xiàn)用于評價文本的情感度的方法和設(shè)備以及用于評價實體的方法和設(shè)備。因此,下文中首先介紹情感語義圖及其構(gòu)建方法。
[0028]首先,應(yīng)明確,本發(fā)明評價的文本以及用于生成情感語義圖的訓(xùn)練文本應(yīng)是含有情感的文本,其可能包括目標詞、觀點詞、修飾詞。目標詞是指含有情感的文本中包括的、整個文本針對其表達情感的詞。目標詞一般是名詞,包括實體,尤其是命名實體。觀點詞是指對于目標詞進行帶有感情色彩的評價的詞,包括形容詞。修飾詞是指對于觀點詞進行關(guān)于感情色彩的程度的限定的詞,包括副詞。
[0029]應(yīng)注意,在下文中以漢語為例,對本發(fā)明進行說明。但本發(fā)明不限于此。本發(fā)明同樣適用于其它語言文字,目標詞、觀點詞、修飾詞的種類和范圍可相應(yīng)地針對具體的語言而有所調(diào)整。這對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言是例行的工作。
[0030]可利用大量的訓(xùn)練樣本,即含有情感的文本,來生成情感語義圖。
[0031]圖1示出了情感語義圖的示例。如圖1所示,情感語義圖包括圓形表示的目標詞簇C,如Cl、C2、C3等。目標詞簇C包括一個目標詞或者語義上相同或相近的多個目標詞,如照片、相片、圖像等。情感語義圖還包括三角形表示的觀點詞0,如01、02、03、04等;以及矩形表示的修飾詞M,如Ml、M2、M3等。
[0032]目標詞簇C之間存在語義關(guān)聯(lián),目標詞簇C之間的有向邊表明該有向邊連接的兩個目標詞簇C之間的語義關(guān)系。語義關(guān)系的示例包括:整體與組成部分的關(guān)系、行政區(qū)劃關(guān)系、組織關(guān)系、人際關(guān)系等。目標詞簇C之間的語義關(guān)系可以基于語義相關(guān)的先驗知識確定。
[0033]在情感語義圖中,目標詞簇與觀點詞之間的路徑表明該觀點詞對于該目標詞簇的情感強度和情感極性。情感強度可由數(shù)值表示,情感極性可由正負I表示。當(dāng)觀點詞的情感極性為正時,表征其情感極性的值取+1,當(dāng)觀點詞的情感極性為負時,表征其情感極性的值取-1。當(dāng)情感強度為m或η時,可將情感強度和情感極性統(tǒng)一表示為-m或+η,如圖1所示。情感極性可通過基于與觀點詞相關(guān)的辭典識別,或者利用訓(xùn)練好的識別模型識別,或者人工進行識別。情感強度通過生成情感語義圖的訓(xùn)練步驟獲得,并且可以在情感語義圖的更新步驟中以與訓(xùn)練步驟類似的方式更新。在情感語義圖中,同一觀點詞與不同目標詞簇之間的情感強度和情感極性可能彼此不同,也可能完全相同,也可能部分相同而部分不同。例如,觀點詞“低”與目標詞“油耗”之間的情感極性應(yīng)為正的,而觀點詞“低”與目標詞“性能”之間的情感極性應(yīng)為負的。相應(yīng)地,情感強度也會有所不同。即使對于同一觀點詞和同一目標詞簇,根據(jù)訓(xùn)練樣本的不同,情感強度也會有所不同。
[0034]在情感語義圖中,觀點詞和修飾詞之間的路徑表明該修飾詞對于該觀點詞的作用強度和情感極性。類似地,作用強度可由數(shù)值表示,情感極性可由正負I表示。當(dāng)修飾詞的情感極性為正時,表征其情感極性的值取+1,當(dāng)修飾詞的情感極性為負時,表征其情感極性的值取-1。當(dāng)作用強度為P或q時,可將作用強度和情感極性統(tǒng)一表示為-P或+q,如圖1所示。情感極性可通過基于與修飾詞相關(guān)的辭典識別,或者利用訓(xùn)練好的識別模型識別,或者人工進行識別。作用強度通過生成情感語義圖的訓(xùn)練步驟獲得,并且可以在情感語義圖的更新步驟中以與訓(xùn)練步驟類似的方式更新。與觀點詞對于目標詞的情感強度和情感極性的情況不同,在情感語義圖中,同一修飾詞與不同觀點詞之間的作用強度和情感極性完全相同。例如,修飾詞“非?!迸c觀點詞“高”之間的情感極性應(yīng)為正的,修飾詞“非?!迸c觀點詞“低”之間的情感極性也應(yīng)為正的。即同一修飾詞與不同觀點詞之間的情感極性應(yīng)沒有區(qū)別。類似地,修飾詞“非?!迸c觀點詞“高”之間的作用強度和修飾詞“非常”與觀點詞“低”之間的作用強度應(yīng)沒有區(qū)別。但是不同修飾詞與同一觀點詞的作用強度和情感極性可能有所不同。例如,修飾詞“不夠”與觀點詞“好”之間的情感極性應(yīng)為負的。對于同一修飾詞和同一觀點詞,根據(jù)訓(xùn)練樣本的不同,作用強度也會有所不同。
[0035]情感語義圖可以具有不同的表現(xiàn)形式和存儲形式。例如,表、數(shù)據(jù)庫、數(shù)組、TXT文本文件、資源描述框架(Resource Description Framework, RDF)文件、可擴展標記語言(Extensible Markup Language, XML)文件等。
[0036]下面參照圖2描述用于獲得情感語義圖的訓(xùn)練方法的流程。圖2示出了用于獲得情感語義圖的訓(xùn)練方法的流程圖。如圖2所示,訓(xùn)練方法200包括:從訓(xùn)練文本中抽取目標詞、觀點詞和修飾詞,并將語義相同或相近的目標詞聚類為目標詞簇(步驟S21);識別觀點詞和修飾詞的情感極性(步驟S22);基于所述目標詞簇、觀點詞、修飾詞、所識別的情感極性,構(gòu)建情感語義圖(步驟S23);利用訓(xùn)練文本,計算觀點詞對于目標詞簇的情感強度以及修飾詞的作用強度(步驟S24);利用所計算的情感強度和作用強度,更新所構(gòu)建的情感語義圖(步驟S25)。
[0037]在步驟S21中,從訓(xùn)練文本中抽取目標詞、觀點詞和修飾詞。可以基于與目標詞、觀點詞、修飾詞相關(guān)的辭典,進行抽?。换蛘呃糜?xùn)練好的抽取模型,進行抽取。
[0038]在抽取之后,將語義相同或相近的目標詞聚類為目標詞簇。
[0039]在步驟S22中,識別觀點詞和修飾詞的情感極性。如上所述,可以基于與觀點詞、修飾詞相關(guān)的辭典,進行識別;或者利用訓(xùn)練好的識別模型,進行識別;或者人工進行識別。
[0040]在步驟S23中,基于所述目標詞簇、觀點詞、修飾詞、所識別的情感極性,構(gòu)建情感語義圖。
[0041]利用在步驟S21中獲得的目標詞簇、觀點詞、修飾詞、以及在步驟S22中識別的情感極性,構(gòu)建情感語義圖。情感語義圖可以具有任何適當(dāng)?shù)?、例如上面列出的多種表現(xiàn)形式和存儲形式,只要情感語義圖中包含上述基本要素即可?;疽匕?目標詞簇、觀點詞、觀點詞對于目標詞簇的情感強度和情感極性??蛇x的要素有修飾詞、目標詞簇之間的語義關(guān)系、修飾詞對于觀點詞的作用強度和情感極性。由于帶有情感的文本不一定具有修飾詞,因此,根據(jù)訓(xùn)練樣本的情況,情感語義圖不一定具有修飾詞及其相關(guān)的作用強度和情感極性。當(dāng)然,也可以根據(jù)語義知識,給出默認值,或在更新過程中根據(jù)新的訓(xùn)練樣本加入新的修飾詞并計算其相關(guān)的作用強度和情感極性等等。情感語義圖本身是可以不斷發(fā)展演進的,通過利用更多的訓(xùn)練樣本進行更新,可以不斷豐富情感語義圖中的內(nèi)容。例如,當(dāng)有新的目標詞出現(xiàn)時,可以計算該目標詞與情感語義圖中每個目標詞簇的語義相似度,將該目標詞分配到與之語義相似度最大的目標詞簇。如果沒有合適的目標詞簇,例如如果語義相似度均小于特定閾值,則建立新的目標詞簇以包括新的目標詞。[0042]在步驟S24中,利用訓(xùn)練文本,計算觀點詞對于目標詞簇的情感強度以及修飾詞的作用強度。
[0043]圖3示出了步驟S24的具體流程。
[0044]具體地,計算觀點詞對于目標詞簇的情感強度包括:針對同一目標詞簇,選取由包括該目標詞簇中的目標詞、一個或多個觀點詞且不包括修飾詞的、標注有情感分數(shù)的訓(xùn)練樣本構(gòu)成的第一樣本集(步驟S241);對于給定的用于根據(jù)文本中的觀點詞計算文本的情感得分的第一公式,通過整數(shù)線性規(guī)劃,獲得所述一個或多個觀點詞對于該目標詞簇的情感強度,使得根據(jù)所獲得的情感強度、所述觀點詞的情感極性、按照該第一公式,計算得到的第一樣本集中的各個樣本的情感得分與對應(yīng)標注的情感分數(shù)之間的差的絕對值的總和最小(步驟S242)。
[0045]訓(xùn)練樣本可以是帶有情感的文本。在此情況下,需要進行上述的步驟S21和S22作為預(yù)處理。優(yōu)選地,訓(xùn)練樣本是經(jīng)預(yù)處理后的三元組的形式,即{目標詞,[觀點詞I...觀點詞η],Sem},其中Sem表示包含三元組中的目標詞和觀點詞I至觀點詞η的訓(xùn)練樣本的標注的情感分數(shù)。
[0046]第一公式用于根據(jù)文本中的觀點詞計算文本的情感得分。作為一個示例,第一公式可以是如下公式:將文本中的各個觀點詞的情感強度加權(quán)求和的結(jié)果作為文本的情感得分,其中加權(quán)求和的權(quán)重為表征各個觀點詞的情感極性的值。
[0047]作為示例的第一公式例如可表示為
【權(quán)利要求】
1.一種用于評價文本的情感度的方法,包括: 從待評價的文本中抽取目標詞和觀點詞; 在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中, 搜索與所抽取的目標詞對應(yīng)的或者在語義上最相近的目標詞簇, 搜索與所述目標詞簇相關(guān)聯(lián)的所述觀點詞; 根據(jù)所述情感語義圖中的所述目標詞簇與所述觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
2.如權(quán)利要求1所述的方法,其中 所述情感語義圖中還包括有觀點詞與修飾詞之間的關(guān)系;并且 還從所述待評價的文本中抽取修飾詞; 還在所述情感語義圖中搜索與所述觀點詞相關(guān)聯(lián)的所述修飾詞; 還根據(jù)所述情感語義圖中的所述觀點詞與所述修飾詞之間的作用強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法,其中所述情感語義圖具有如下形式之一:表、數(shù)據(jù)庫、數(shù)組、TXT文本文件、資源描述框架RDF文件、XML文件。
4.如權(quán)利要求1或2所述的方法,其中所述情感語義圖通過如下訓(xùn)練步驟獲得: 從訓(xùn) 練文本中抽取目標詞、觀點詞和修飾詞; 將語義相同或相近的所述目標詞聚類為目標詞簇; 識別所述觀點詞和所述修飾詞的情感極性; 基于所述目標詞簇、所述觀點詞、所述修飾詞、所識別的觀點詞和修飾詞的情感極性,構(gòu)建所述情感語義圖; 利用所述訓(xùn)練文本,計算所述觀點詞對于所述目標詞簇的情感強度以及所述修飾詞的作用強度; 利用所計算的情感強度和作用強度,更新所構(gòu)建的情感語義圖; 其中所述情感語義圖中目標詞簇與觀點詞之間的路徑表明該觀點詞對于該目標詞簇的情感強度和情感極性,觀點詞和修飾詞之間的路徑表明該修飾詞對于該觀點詞的作用強度和情感極性。
5.如權(quán)利要求4所述的方法,其中所述訓(xùn)練步驟還包括: 基于語義相關(guān)的先驗知識,確定所述目標詞簇之間的關(guān)系; 其中還基于所述目標詞簇之間的關(guān)系構(gòu)建所述情感語義圖;并且所述情感語義圖中目標詞簇與目標詞簇之間的有向邊表明該有向邊連接的兩個目標詞簇之間的語義關(guān)系。
6.一種用于評價實體的方法,包括: 在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中, 搜索與待評價的實體對應(yīng)的或者在語義上最相近的第一目標詞簇, 搜索與所述第一目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第一觀點詞; 根據(jù)所述情感語義圖中的所述第一目標詞簇與所述一個或多個第一觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的實體的情感得分。
7.如權(quán)利要求6所述的方法,其中所述情感語義圖中還包括有觀點詞與修飾詞之間的關(guān)系;并且所述方法還包括:搜索與所述一個或多個第一觀點詞相關(guān)聯(lián)的一個或多個第一修飾詞;并且其中還根據(jù)所述情感語義圖中的所述一個或多個第一觀點詞與所述一個或多個第一修飾詞之間的作用強度和情感極性,計算所述待評價的實體的情感得分。
8.如權(quán)利要求6所述的方法,其中 所述情感語義圖中還包括有目標詞簇之間的關(guān)系;并且 所述方法還包括: 如果未找到所述第一觀點詞,則搜索與該第一目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第二目標詞簇; 搜索與所述第二目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第二觀點詞; 根據(jù)所述情感語義圖中的所述第二目標詞簇與所述一個或多個第二觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述第二目標詞簇的情感得分; 將所述一個或多個第二目標詞簇的情感得分,作為對所述實體的評價,或者將所述一個或多個第二目標詞簇的情感得分的加權(quán)求和結(jié)果,作為對所述實體的評價。
9.一種用于評價文本的情感度的設(shè)備,包括: 抽取裝置,用于從待評價的文本中抽取目標詞和觀點詞; 搜索裝置,用于在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中, 搜索與所抽取的目標詞對應(yīng)的或者在語義上最相近的目標詞簇, 搜索與所述目標詞簇相關(guān)聯(lián)的所述觀 點詞; 情感度計算裝置,用于根據(jù)所述情感語義圖中的所述目標詞簇與所述觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的文本的情感度。
10.一種用于評價實體的設(shè)備,包括: 搜索裝置,用于在包括有目標詞簇與觀點詞之間的情感關(guān)系的情感語義圖中, 搜索與待評價的實體對應(yīng)的或者在語義上最相近的第一目標詞簇, 搜索與所述第一目標詞簇相關(guān)聯(lián)的一個或多個第一觀點詞; 情感得分計算裝置,用于根據(jù)所述情感語義圖中的所述第一目標詞簇與所述一個或多個第一觀點詞之間的情感強度和情感極性,計算所述待評價的實體的情感得分。
【文檔編號】G06F17/27GK103885933SQ201210564243
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2012年12月21日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月21日
【發(fā)明者】繆慶亮, 孟遙, 于浩 申請人:富士通株式會社