CN111209374B - 数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质，基于人工智能技术，包括以下步骤：创建至少一个前端载体并在前端载体中创建查询接口，根据查询接口生成载体标签并将其与对应的前端载体关联；接收由用户端输出的查询词条，并识别查询词条中的意图关键词和命名实体；将意图关键词与载体标签比对以获得与意图关键词对应的目标载体标签，通过目标载体标签对应的查询接口查询与命名实体匹配的查询结果；将查询结果载入前端载体形成展示载体，将展示载体输出至用户端。本发明实现了准确理解查询词条的查询意图的技术效果，解决了现有技术存在的因查询关键字较多导致的查询工作量大、查询效率低、以及查询结果准确度低的问题。

Description

数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质。

背景技术

用户在浏览应用时，会根据其需求通过搜索引擎获取想要获知的信息，然而，用户在录入查询词条后，搜索引擎通常会将该词条进行分词获得关键字，再根据关键字从互联网中获取所需的网页信息。

这种基于关键字匹配的方式会因关键字的数量太多且对关键字没有分类，如对命名实体和查询者意图的分类，导致搜索引擎将同时基于所有关键字，从互联网上获取与之匹配的信息，再对其进行时间或相关度的排序。

通过这种方式查询的信息虽然具有关键字，但因没有理解查询者意图，将导致查询工作量大，查询效率低以及查询准确度低的问题发生。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质，用于解决现有技术存在的因没有对查询者意图进行分类处理，所导致的查询工作量大，查询效率低以及查询准确度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据查询展示方法，包括以下步骤：

创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联；

接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，通过所述目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果；

将所述查询结果载入所述前端载体形成展示载体，将所述展示载体输出至所述用户端。

上述方案中，所述创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联包括：

创建样本库，所述样本库中具有用于配置及控制弹出层的弹出层组件；

从所述样本库中提取弹出层组件，并根据该弹出层组件新建弹出层以作为前端载体；

通过所述弹出层组件在所述前端载体中创建查询接口，所述查询接口中具有预定义的方法；

制定用于描述所述查询接口中的方法的载体标签，并将所述载体标签添加在前端载体中使其与所述前端载体关联。

上述方案中，所述弹出层的形状为卡片形式，所述弹出层具有可写入载体标签的文本区域；

关联有载体标签的前端载体储存至预设的数据库中。

上述方案中，所述识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体之前包括：

创建具有意图识别算法和实体识别算法的自然语言处理模型。

上述方案中，所述识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体包括：

通过所述意图识别算法识别所述查询词条中的意图关键词；

通过所述实体识别算法识别所述查询词条中的命名实体。

上述方案中，所述通过目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果包括：

获取具有所述目标载体标签的前端载体，将所述前端载体的查询接口作为所述目标载体标签对应的查询接口；

调用所述查询接口在互联网中查询与所述命名实体匹配的信息，并将该信息设为查询结果。

上述方案中，所述将所述查询结果载入所述前端载体包括：

所述前端载体具有用于显示信息的可编辑区域；

将所述查询结果载入所述可编辑区域使所述前端载体转为展示载体。

为实现上述目的，本发明还提供一种数据查询展示装置，包括：

创建模块，用于创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联；

识别模块，用于接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

查询模块，用于将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，通过所述目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果；

展示模块，用于将所述查询结果载入所述前端载体形成展示载体，将所述展示载体输出至所述用户端。为实现上述目的，本发明还提供一种计算机***，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器.处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现上述数据查询展示方法的步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现上述数据查询展示方法的步骤。

本发明提供的数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质，通过识别查询词条中的意图关键词和命名实体，并获得与所述意图关键词匹配的前端载体及其查询接口，通过调用所述查询接口并根据所述命名实体获得查询结果，以实现准确理解查询词条的查询意图的技术效果，进而解决现有技术存在的因查询关键字较多导致的查询工作量大、查询效率低、以及查询结果准确度低的问题。

附图说明

图1为本发明数据查询展示方法实施例一的流程图；

图2示意性示出了根据本申请实施例一的数据查询展示方法的环境应用示意图；

图3为本发明数据查询展示装置实施例二的程序模块示意图；

图4为本发明计算机***实施例三中计算机设备的硬件结构示意图。

附图标记：

1、数据查询展示装置 2、服务器 3、网络 4、用户端

5、计算机设备 11、创建模块 12、识别模块 13、查询模块

14、展示模块 51、存储器 52、处理器

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的数据查询展示方法、装置、计算机***及可读存储介质，适用于通信领域，为提供一种基于创建模块、识别模块、查询模块和展示模块的数据查询展示方法。本发明通过创建前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与所述前端载体关联；通过识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；通过获得与所述意图关键词匹配的前端载体，并获取所述前端载体的查询接口，根据所述命名实体通过所述查询接口获得查询结果；通过将所述查询结果载入所述前端载体形成展示载体。

实施例一

请参阅图1，本实施例的一种数据查询展示方法，包括以下步骤：

S101：创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联；

S102：接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

S103：将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，通过所述目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果；

S104：将所述查询结果载入所述前端载体形成展示载体，将所述展示载体输出至所述用户端。

请参阅图2，本实施例的数据查询展示方法运行在服务器2中，服务器2通过网络3与多个用户端4连接；

在服务器2中创建前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与所述前端载体关联。需要说明的是，所述前端载体为弹出层，弹出层是一种基于layer组件所生成的，用于在显示屏上弹出并作为展示内容载体的窗口；本申请中的查询接口是一种根据命名实体进行信息查询的接口，其中接口是一组已命名的方法签名，其定义有方法、属性、事件。

所述用户端4输出包含有意图关键词和命名实体的查询词条，该查询词条以数据包的形式由用户端通过网络3输出至服务器2；服务器2对接收到的数据包进行解码以获得查询词条，并识别其中的意图关键词和命名实体。

服务器2获得与所述意图关键词匹配的前端载体，其中，前端载体可具有多个，以分别用于通过其查询接口查询不同的内容；多个所述前端载体分别具有用于描述其查询接口的方法的载体标签；因此，将意图关键词与所述前端载体的载体标签进行比对，以获得与意图关键词匹配的前端载体，以实现通过最符合查询词条中意图关键词的前端载体；服务器2获取所述前端载体的查询接口，调用所述查询接口并根据所述命名实体从互联网中查询并获得查询结果，本申请以意图关键词为方法，以命名实体为对象进行查询，因此实现了最大程度上的贴合用户的查询意图的效果。

服务器2将所述查询结果载入所述前端载体的可编辑区域内，使其形成展示载体，将所述展示载体输出至所述用户端4。

服务器2可以通过一个或多个网络3提供服务，网络3可以包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或等等。网络3可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，它们的组合和/或类似物。网络3可以包括无线链路，例如蜂窝链路，卫星链路，Wi-Fi链路和/或类似物。用户端4可以包括各种用户端设备，例如，手机、台式计算机、笔记本计算机和/或等等。

服务器2可以由单个或多个计算机设备(如，服务器)组成。该单个或多个计算设备可以包括虚拟化计算实例。虚拟化计算实例可以包括虚拟机，诸如计算机***的仿真，操作***，服务器等。计算设备可以基于定义用于仿真的特定软件(例如，操作***，专用应用程序，服务器)的虚拟映像和/或其他数据来加载虚拟机。随着对不同类型的处理服务的需求改变，可以在一个或多个计算设备上加载和/或终止不同的虚拟机。可以实现管理程序以管理同一计算设备上的不同虚拟机的使用。

在一个优选的实施例中，所述S101中创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联包括：

创建样本库，所述样本库中具有用于配置及控制弹出层的弹出层组件，所述弹出层组件可为layer、jQuery弹出层插件或vue弹出层组件；

从所述样本库中提取弹出层组件，并根据该弹出层组件新建弹出层以作为前端载体；其中，用户可根据需要在弹出层组件中配置参数以生成所述前端载体；

通过所述弹出层组件在所述前端载体中创建查询接口，所述查询接口中具有预定义的方法；

制定用于描述所述查询接口中的方法的载体标签，并将所述载体标签添加在前端载体中使其与所述前端载体关联；如，在所述前端载体中添加文本区域，将所述载体标签写入所述文本区域内，使其与所述前端载体关联。

进一步地，所述弹出层的形状为卡片形式，所述弹出层的形状为卡片形式，所述弹出层具有可写入载体标签的文本区域，其中，所述文本区域为弹出层用于根据用户需求添加文本区域的部分。

进一步地，将关联有载体标签的前端载体储存至预设的数据库中。

需要说明的是，所述配置参数是一种储存于弹出层组件的配置文件中，用于表达弹出层尺寸、样式、颜色、文本区域、弹出动画的配置信息；所述查询接口中的方法为查询指定信息的代码，而所述载体标签为用于描述该查询接口中方法的标签信息；所述预定义的方法为开发人员通过计算机所编写的执行某一具体动作的方法，如“从互联网中爬取各金融机构的股价图表”，则可将该方法中的“股价图表”作为载体标签以描述所述方法。

因此，通过创建前端载体及其查询接口，并在前端载体上添加用于描述查询接口中的方法的载体标签的方式，以实现通过提供多种不同的查询方法来满足查询词条的查询需求，并且保证了将前端载体与查询接口和载体标签一一对应，实现了由通过查询接口所获得的信息会载入指定的前端载体中，再进行显示，避免了使用统一载体造成某些信息无法在该载体中加载导致信息无法弹出的情况出现，并且，通过采用特定的前端载体展示特定的信息还提高了该信息在用户端展示的辨识度。

在一个优选的实施例中，所述S102中识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体之前包括：

创建具有意图识别算法和实体识别算法的自然语言处理模型。

于本实施例中，所述意图识别算法为成熟CNN模型和softmax函数的结合所形成的算法。

进一步的，CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)模型是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元。

获得具有意图标签的训练词条，其中，意图标签用于表达训练词条的真实意图，例如，训练词条为“我要***银行的股价”，那么该训练词条的意图标签为“股价”；利用所述训练词条对所述CNN模型进行训练，得到CNN模型各层的参数。具体的，首先采用自然语言处理模型的中文分词算法对训练词条进行分词，形成词汇集，如，将“我要***银行的股价”，分成“我要，看，中国银行，的，股价”；通过自然语言处理模型的词嵌入(WordEmbedding)组件或者分布式向量(Distributional Vectors)组件将训练词条转为词向量，其中，词嵌入组件和分布式向量组件是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术；通过将具有意图标签的训练词条中的词向量作为初始CNN模型的输入，初始CNN模型对各词的词向量经过隐藏层(Hidden Layer)、卷积层(ConvolutionLayer)和池化层(Polling Layer)的底层处理之后，经过暂弃层(Dropout Layer)变换，再经过全连通层(Full Connect Layer，FCL)变换处理，获得处理结果；采用softmax对应的损失函数categorical cross-entropy，根据处理结果和意图标签计算所述损失函数获得损失函数值，基于所述损失函数值并通过误差反方向传播算法优化CNN模型，直到满足迭代条件停止。

于本实施例中，所述实体识别算法为成熟RNN模型。

进一步的，RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络)模型是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。

获得具有实体标签的训练词条，其中，实体标签用于表达训练词条的真实意图，例如，训练词条为“我要***银行的股价”，那么该训练词条的实体标签为“中国银行”；利用所述训练词条对所述RNN进行训练，得到RNN模型的参数：隐藏层参数、卷积层参数和池化层参数，并将这些底层参数作为初始领域识别模型中的底层参数。具体的，首先采用自然语言处理模型的中文分词算法对训练词条进行分词，形成词汇集，如，将“我要***银行的股价”，分成“我要，看，中国银行，的，股价”；通过自然语言处理模型的词嵌入(WordEmbedding)组件或者分布式向量(Distributional Vectors)组件将训练词条转为词向量，其中，词嵌入组件和分布式向量组件是将自然语言表示的单词转换为计算机能够理解的向量或矩阵形式的技术；通过将具有实体标签的训练词条中的词向量作为初始RNN模型的输入，对RNN命名实体识别模型进行训练，直到满足迭代条件位置。

需要说明的是，CNN模型和RNN模型属于现有技术，因此本领域技术人员可根据公知常识即可对CNN模型和RNN模型进行训练，并获得目标模型；而本申请所要解决的技术问题是如何从查询词条中获得意图关键词和命名实体，因此，通过创建意图识别算法和实体识别算法分别识别意图关键词和命名实体，以提高识别的精准度；因此，CNN模型和RNN模型的具体训练过程在此不做赘述。

因此，避免了因采用单一的神经网络同时识别多种信息，导致识别精度下降的情况出现；因此提高了意图关键词和命名实体的识别准确度。

在一个优选的实施例中，所述S102中识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体包括：

通过所述意图识别算法识别所述查询词条中的意图关键词；

通过所述实体识别算法识别所述查询词条中的命名实体。

其中，将通过意图识别算法所获得的意图关键词设为查询词条的查询方法，将通过实体识别算法所获得的命名实体设为查询词条的查询对象；通过将查询方法和查询对象从查询词条中分离开来的方式，分开理解查询词条的方法和目的，以更加准确把握查询者意图。

在一个优选的实施例中，所述S103中将所述意图关键词与所述前端载体比对以获得与所述意图关键词对应的目标前端载体包括：

将意图关键词与各所述前端载体的载体标签进行对比，获得与所述意图关键词匹配的载体标签，将所述载体标签所对应的前端载体设为目标前端载体。

其中，所述载体标签是描述该前端载体的查询接口中方法的信息。

例如，意图关键字为“股价”，则将各前端载体中内容为“股价图表”的载体标签，作为与所述意图关键字匹配的载体标签，获取该载体标签所对应的前端载体，并获得该前端载体所对应的查询接口，该查询接口中的方法为从互联网中爬取各金融机构的股价图表。

因此，通过获得与意图关键词匹配的前端载体，以实现准确把握查询词条的查询方法的效果，基于上述举例，即以“查询股价图表”为方法从互联网中查询信息，以保证使用者的真实意图得到落实，进而提高查询的准确度和可靠性。

在一个优选的实施例中，所述S103中通过所述目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果包括：

从所述数据库中获取具有所述目标载体标签的前端载体，将所述前端载体的查询接口作为所述目标载体标签对应的查询接口；

调用所述查询接口在互联网中查询与所述命名实体匹配的信息，并将该信息设为查询结果。

基于上述举例，命名实体为“中国银行”，由于查询接口中的方法为“从互联网中爬取各金融机构的股价图表”，因此，调用所述查询接口中的方法，并将“中国银行”作为请求url的参数，如，/stockprices？company＝中国银行，从互联网中查询并获得“中国银行”的“股价图表”，再将该“股价图表”设为查询结果。

其中，查询结果可为文本信息，或PDF格式信息，或图片格式信息，或表格格式信息。

因此，通过调用前端载体的查询接口从互联网中查询命名实体，实现以意图关键词为前提，以命名实体为对象，准确把握所述查询词条意图的技术效果，基于上述举例，即以“查询股价图表”为方法，以“中国银行”为对象，从互联网中查询信息并获得查询结果；由于根据命名实体通过该查询接口查询相应的查询结果，由于该查询接口只负责基于接口方法对命名实体进行查询，无需理解查询者意图，因此避免了当前查询接口因查询关键词较多所导致的查询工作量大，查询效率低，以及因查询结果排序混乱所导致的准确度低的情况，进而实现了降低查询工作量，提高查询准确度的效果。

在一个优选的实施例中，所述S104中将所述查询结果载入所述前端载体包括：

所述前端载体具有用于显示信息的可编辑区域；

将所述查询结果载入所述可编辑区域使所述前端载体转为展示载体。

具体地，若查询结果为文本信息，则将查询结果以“粘贴”的方式写入可编辑区域；若查询结果为PDF格式信息，或图片格式信息，或表格格式信息，则将查询结果以“***”的方式写入可编辑区域。

因此，展示载体快速简洁的在用户端上显示，使用者通过用户端上的展示载体，即可快速获知其所需的查询结果，不仅提高了使用者获取信息的效率，还由于用户端仅简洁的显示展示载体，解决了当前用户端因需要显示大量冗余或与之相关的信息，所导致的查询结果加载速度低下的问题。

进一步地，因查询结果将以“卡片”的形式在用户端上进行显示，用户端可通过移动，删除等操作对该展示载体进行管理，摆脱了用户端对***菜单的依赖性。使得用户无需在繁多的菜单里去寻找自己想要的功能；并且由于前端载体本身与意图关键词是关联的，因此仅通过展示载体的显示，即可向用户传达查询者意图和命名实体所对应的信息，使用户可直观获知其想要的结果，减少了用户操作的步骤，提升了可用性，便利性。

实施例二

请参阅图3，本实施例的一种数据查询展示装置1，包括：

创建模块11，用于创建至少一个前端载体并在所述前端载体中创建查询接口，根据所述查询接口生成载体标签并将其与对应的所述前端载体关联；

识别模块12，用于接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

查询模块13，用于将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，通过所述目标载体标签对应的查询接口查询与所述命名实体匹配的查询结果；

展示模块14，用于将所述查询结果载入所述前端载体形成展示载体，将所述展示载体输出至所述用户端。

本技术方案基于人工智能领域的智能决策技术，通过采用由神经网络中的成熟CNN模型和softmax函数的结合所组成的意图识别算法，识别查询词条中的意图关键词，以及采用由神经网络中的成熟RNN模型所构成的实体识别算法，识别查询词条中的命名实体的方式，实现通过意图识别算法和实体识别算法所建立的分类模型，准确判断查询词条的意图的技术效果。

实施例三：

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机***，该计算机***包括多个计算机设备5，实施例二的数据查询展示装置1的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过***总线相互通信连接的存储器51、处理器52，如图4所示。需要指出的是，图4仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备的操作***和各类应用软件，例如实施例一的数据查询展示装置的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行数据查询展示装置，以实现实施例一的数据查询展示方法。

实施例四：

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储***，其包括多个存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器52执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储数据查询展示装置，被处理器52执行时实现实施例一的数据查询展示方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明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，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种数据查询展示方法，其特征在于，包括以下步骤：

创建样本库，所述样本库中具有用于配置及控制弹出层的弹出层组件；所述弹出层的形状为卡片形式，所述弹出层具有可写入载体标签的文本区域；

从所述样本库中提取弹出层组件，并根据该弹出层组件新建弹出层以作为前端载体；

通过所述弹出层组件在所述前端载体中创建查询接口，所述查询接口中具有预定义的方法；

制定用于描述所述查询接口中的方法的载体标签，并将所述载体标签添加在前端载体中使其与所述前端载体关联，关联有载体标签的前端载体储存至预设的数据库中；

接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，获取具有所述目标载体标签的前端载体，将所述前端载体的查询接口作为所述目标载体标签对应的查询接口；调用所述查询接口在互联网中查询与所述命名实体匹配的信息，并将该信息设为查询结果；

所述前端载体具有用于显示信息的可编辑区域；将所述查询结果载入所述可编辑区域使所述前端载体转为展示载体；将所述展示载体输出至所述用户端。

2.根据权利要求1所述的数据查询展示方法，其特征在于，所述识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体之前包括：

创建具有意图识别算法和实体识别算法的自然语言处理模型。

3.根据权利要求2所述的数据查询展示方法，其特征在于，所述识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体包括：

通过所述意图识别算法识别所述查询词条中的意图关键词；

通过所述实体识别算法识别所述查询词条中的命名实体。

4.一种数据查询展示装置，其特征在于，包括：

创建模块，用于创建样本库，所述样本库中具有用于配置及控制弹出层的弹出层组件；所述弹出层的形状为卡片形式，所述弹出层具有可写入载体标签的文本区域；从所述样本库中提取弹出层组件，并根据该弹出层组件新建弹出层以作为前端载体；通过所述弹出层组件在所述前端载体中创建查询接口，所述查询接口中具有预定义的方法；制定用于描述所述查询接口中的方法的载体标签，并将所述载体标签添加在前端载体中使其与所述前端载体关联，关联有载体标签的前端载体储存至预设的数据库中；

识别模块，用于接收由用户端输出的查询词条，并识别所述查询词条中的意图关键词和命名实体；

查询模块，用于将所述意图关键词与所述载体标签比对以获得与所述意图关键词对应的目标载体标签，获取具有所述目标载体标签的前端载体，将所述前端载体的查询接口作为所述目标载体标签对应的查询接口；调用所述查询接口在互联网中查询与所述命名实体匹配的信息，并将该信息设为查询结果；

展示模块，用于所述前端载体具有用于显示信息的可编辑区域；将所述查询结果载入所述可编辑区域使所述前端载体转为展示载体；将所述展示载体输出至所述用户端。

5.一种计算机***，其包括多个计算机设备，各计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述多个计算机设备的处理器执行所述计算机程序时共同实现权利要求1至3任一项所述数据查询展示方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其包括多个存储介质，各存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述多个存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时共同实现权利要求1至3任一项所述数据查询展示方法的步骤。

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