CN114219443A - 单据数据处理方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种单据数据处理方法、装置及设备，涉及数据处理技术，该方法包括：获取多个待处理单据数据；多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点；在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序；基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。本申请的方法，通过规则引擎自动调用规则库中的规则表达式，并通过规则表达式对待处理单据数据进行数据处理，形成自动化的审单流程，极大提升了审单的效率和准确率。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种单据数据处理方法、装置及设备。
背景技术
目前，随着贸易的发展，针对信用证的审单操作极为重要。
现有技术中，在信用证的审单操作过程中，通常是人工手动将纸质版单据中的信息录入***，然后人工对照审核规则逐条检查，得到审核结果，最后将所有审核结果汇总，生成审核结论。
然而现有技术中，由于人工审核所需的时间较长，并且容易出现遗漏或错误的情况，进而导致审单的准确率、效率较低。
发明内容
本申请提供一种单据数据处理方法、装置及设备，用以解决审单业务的准确率较低以及效率较低的技术问题。
第一方面，本申请提供一种单据数据处理方法，包括：
获取多个待处理单据数据；其中，所述多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，所述第二节点为所述第一节点的上位节点；
在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，所述规则库包括多个规则表达式，所述规则引擎为执行规则表达式的程序；
基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一所述待处理单据数据对应规则表达式对每一所述待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
进一步地，获取多个待处理单据数据，包括：
通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，所述数据信息包括单据名称和单据值；
基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与所述第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，所述第二节点具有第二单据数据的数据信息；
将所述第二节点的第二单据数据的单据值，替换为所述第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
进一步地，所述单据值包括审核要素、以及所述审核要素对应的要素值。
进一步地，所述方法还包括：
获取多个单据名称；
确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将所述对应关系存储于数据库中。
进一步地，所述方法还包括：
获取多个规则文本；其中，所述规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称；
根据所述单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点；
根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式。
进一步地，根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式，包括：
基于所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型；
通过所述转换模型，转换得到与所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称三者对应的规则表达式。
进一步地，在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，还包括：
将所述规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，所述预设语言的规则表达式用于通过所述规则引擎进行运行。
进一步地，所述方法还包括：
基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行所述解析器的规则引擎；其中，所述算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，所述标准语法信息用于表征关于所述算子名称的语法信息。
第二方面，本申请提供一种单据数据处理装置，包括：
获取数据单元，用于获取多个待处理单据数据；其中，所述多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，所述第二节点为所述第一节点的上位节点；
获取规则单元，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，所述规则库包括多个规则表达式，所述规则引擎为执行规则表达式的程序；
处理单元，用于基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一所述待处理单据数据对应规则表达式对每一所述待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
进一步地，所述获取数据单元，包括：
确定第一单据数据模块，用于通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，所述数据信息包括单据名称和单据值；
确定第二节点模块，用于基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与所述第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，所述第二节点具有第二单据数据的数据信息；
替换模块，用于将所述第二节点的第二单据数据的单据值，替换为所述第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
进一步地，所述单据值包括审核要素、以及所述审核要素对应的要素值。
进一步地，所述装置还包括：
获取单据名称单元，用于获取多个单据名称；
存储关系单元，用于确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将所述对应关系存储于数据库中。
进一步地，所述装置还包括：
获取规则文本单元，用于获取多个规则文本；其中，所述规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称；
确定上位节点单元，用于根据所述单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点；
生成规则单元，用于根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式。
进一步地，所述生成规则单元，包括：
训练模块，用于基于所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型；
生成模块，用于通过所述转换模型，转换得到与所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称三者对应的规则表达式。
进一步地，所述装置还包括：
转换单元，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，将所述规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，所述预设语言的规则表达式用于通过所述规则引擎进行运行。
进一步地，所述装置还包括：
生成规则引擎单元，用于基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行所述解析器的规则引擎；其中，所述算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，所述标准语法信息用于表征关于所述算子名称的语法信息。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面所述的方法。
第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
本申请提供的一种单据数据处理方法、装置及设备，获取多个待处理单据数据；其中，多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点；在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序；基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。本方案中，由于预设的规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序，所以可以在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式，然后基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，先确定与每一待处理单据数据对应的规则表达式，进而通过确定的规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。因此，通过规则引擎自动调用规则库中的规则表达式，然后通过规则表达式对待处理单据数据进行数据处理，形成自动化的审单流程，减少了审单所需的时间，极大的提升了审单的效率和准确率，解决了审单业务的准确率较低以及效率较低的技术问题。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本申请实施例提供的一种单据数据处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种单据数据处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种单据数据处理装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种单据数据处理装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种电子设备的框图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。
一个示例中，随着贸易的发展，针对信用证的审单操作极为重要。现有技术中，在信用证的审单操作过程中，通常是人工手动将纸质版单据中的信息录入***，然后人工对照审核规则逐条检查，得到审核结果，最后将所有审核结果汇总，生成审核结论。然而现有技术中，由于人工审核所需的时间较长，并且容易出现遗漏或错误的情况，进而导致审单的准确率、效率较低。
本申请提供的一种单据数据处理方法、装置及设备，旨在解决现有技术的如上技术问题。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
图1为本申请实施例提供的一种单据数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：
101、获取多个待处理单据数据；其中，多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点。
示例性地，本实施例的执行主体可以为电子设备、或者终端设备、或者单据数据处理装置或设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备，对此不做限制。本实施例中以执行主体为电子设备进行介绍。
首先，需要获取多个待处理单据数据。可以从存储器中获取待处理单据数据；或者，从网页上获取待处理单据数据，或者接收其他设备传输的待处理单据数据。多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点，即第二节点为第一节点的父节点。
102、在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序。
示例性地，预设的规则库包括多个规则表达式，规则表达式是预先设置的用于处理待处理单据数据的表达式，规则引擎是预先设置的用于执行规则表达式的程序，所以，可以在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式。
103、基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
示例性地，对于每一待处理单据数据，首先判断它是否存在对应的规则表达式，若存在对应的规则表达式，则通过与每一待处理单据数据对应的规则表达式，对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息，其中，审核结果信息包括：涉及的规则表达式的编号、规则表达式中每个算子名称涉及的审核要素和计算结果；若不存在对应的规则表达式，则跳过该条规则表达式。
举例来说，审核结果信息包括数据流编号、关于审核过程成功与否的信息、审核结果详情、规则编号、规则结果、每个审核点、算子名称、算子结果、以及算子涉及的审核要素等。其中，数据流编号表示待处理单据数据的编号，关于审核过程成功与否的信息包括：错误信息、或正确信息等，审核结果详情是一个列表，列表中每个元素记录了每条审核规则的情况。因此，通过数据流编号和数据编号等关键信息，可以很方便地对每笔审核业务进行复核和溯源，便于审计和管理工作的开展。
本申请实施例中，获取多个待处理单据数据；其中，多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点。在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序。基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。本方案中，由于预设的规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序，所以可以在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式，然后基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，先确定与每一待处理单据数据对应的规则表达式，进而通过确定的规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。因此，通过规则引擎自动调用规则库中的规则表达式，然后通过规则表达式对待处理单据数据进行数据处理，形成自动化的审单流程，减少了审单所需的时间，极大的提升了审单的效率和准确率，解决了审单业务的准确率较低以及效率较低的技术问题。
图2为本申请实施例提供的另一种单据数据处理方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
201、获取多个单据名称。
示例性地，在一笔审单业务中，将涉及的单据数据D1，D2，…，Dn依次扫描录入预处理模块，此时各个单据数据转化为图片格式P1，P2，…，Pn，然后将单据P1，P2，…，Pn输入智能字符识别(Intelligent Character Recognition，ICR)模块，该ICR模块先使用字符识别(Optical Character Recognise，OCR)技术将图像中的文字转换为文本格式，再通过深度学习算法，结合每个字符的上下文语句信息和语义网络知识库，进行语义推理和语义分析，达到纠错和提高识别正确率的目的，此时各个单据数据转化为文本格式T1，T2，…，Tn，进而得到多个单据名称。
202、确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将对应关系存储于数据库中。
示例性地，在国际结算领域，因为单据种类繁多，可以梳理出一套上下位归属关系，存储到图数据库中，同一个大类下的各种单据适用同一套规则，这样可以减少建立规则库时的工作量。因此，电子设备可以确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将对应关系存储于数据库中，数据库包括图数据库等非关系型数据库。还需要将所有业务场景下涉及的单据名称和审核要素，以及单据名称对应的英文术语、审核要素对应的英文术语，存储在关系型数据库中。
203、获取多个规则文本；其中，规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称。
示例性地，电子设备为了生成规则表达式，需要先获取多个规则文本，规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称。
204、根据单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点。
示例性地，电子设备可以根据单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点，相当于确定了每一单据名称对应的父节点，便于下一步针对上位节点生成规则表达式，与针对每一第一节点生成规则表达式相比，可以极大的减少规则表达式的数量，进而提高构建规则库的效率。
205、基于单据名称、审核要素、以及算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型。
示例性地，生成规则表达式的方式包括人工、半自动、全自动三种方式进行规则配置。全自动进行规则配置时，可以批量录入规则表达式，为了提高效率，可以使用自动转换工具箱，自动转换过程包括：基于单据名称、审核要素、以及算子名称，将规则文本、以及与规则文本对应的规则表达式输入初始的预训练语言T5模型中，通过机器翻译方法对谷歌的初始的预训练语言T5模型进行训练，完成迁移学习，得到用于生成规则表达式的转换模型，该转换模型是一个能够适应规则转换任务的模型，可以适用于多种场景。
示例性地，人工进行规则配置时，审单人员可以对数据库进行增删改查操作。例如，对于规则“合同(Contract)的付款人(payee)应该与报关单(BillofEntry)的消费企业(enterprise)一致”：
a)若该人员对于领域术语及算子非常熟悉，可以直接写出规则表达式。
b)若该人员对于某些领域术语或算子不确定，可以使用数据库工具箱，通过下拉框查询的方式选择所需的单据名称、要素名称和算子名称，拼接形成规则表达式。
c)该人员还可以对规则表达式进行删除、修改等操作。
206、通过转换模型，转换得到与单据名称、审核要素、以及算子名称三者对应的规则表达式。
示例性地，在处理单据数据的场景中，将包括单据名称、审核要素、以及算子名称的规则文本输入转换模型，可以转换得到与单据名称、审核要素、以及算子名称三者对应的规则表达式。最后，还需将得到的规则表达式输入预设的规则引擎生成的规则校验工具，若文法无误则存入规则库中，否则根据错误信息进行规则修订。在其他场景中，例如，在将中文翻译成英语的场景中，将中文、以及将中文转换成英文的规则文本输入转换模型，可以转换得到与中文对应的转换表达式。
示例性地，规则表达式存入规则库中后，如果规则库中的规则表达式发生了改变，则直接将原来的规则表达式更新为最新的规则表达式，或者，在根据规则表达式对待处理单据数据的处理过程中，执行预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，通过预设的哈希函数计算规则表达式的第一哈希值，并将获取的规则表达式进行缓存，然后根据规则表达式对待处理单据数据进行处理，完成此次的审单业务。当对下一次审单业务进行处理时，需要通过预设的哈希函数计算规则库中规则表达式的第二哈希值，并将第二哈希值与第一哈希值进行比较，如果第二哈希值与第一哈希值不一致，则说明规则库中的规则表达式发生更新，此时需要重新获取规则库中更新的规则表达式，如果第二哈希值与第一哈希值一致，则说明规则库中的规则表达式没有发生更新，此时可以直接使用缓存的规则表达式，无需再从规则库中获取规则表达式。因为规则表达式的数量较大，变化周期较长，经过此步骤处理，在规则库未改变的情况下，利用缓存的规则表达式进行单据数据处理，可以有效节省规则表达式的转换时间，调高整体审核效率。
207、基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行解析器的规则引擎；其中，算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，标准语法信息用于表征关于算子名称的语法信息。
示例性地，如下表1所示，算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，算子名称包括多个算子、算子类型及说明(即计算逻辑和解析逻辑)，标准语法信息表征关于算子名称的语法信息，使用Antlr(Another Tool for Language Recognition，)工具编写g4文法文件，定义上述算子的标准语法信息，例如，涉及到多个算子名称时，对多个算子名称的优先处理顺序等，验证g4语法无误后，电子设备基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，解析器包括lexer词法解析器、parser语法解析器，还生成了ParseTreeVisitor访问器、ParseTreeListener***、语法解析器的规则校验工具，词法解析器、语法解析器、访问器、***、规则校验工具五者均为Java代码，并生成用于执行词法解析器、语法解析器、访问器、***、规则校验工具的规则引擎。
在生成词法解析器、语法解析器、访问器、***、规则校验工具的过程中，***方法没有返回值(返回类型为void)，并且会自动完成对语法分析器的遍历。在本发明中，为了控制语法分析树中每个子节点的行为，通过继承访问器基类方法，实现自定义访问器类，在其中完成具体访问节点的代码。考虑到javascript中已有预置的算术运算符、逻辑运算符、比较运算符等算子，并且支持lambda表达式，便于扩展算子的用法，因此算子的具体逻辑通过javascript函数实现，达到简化开发工作量的目的。上述自定义访问器类的返回值设置为javascript语句，规则引擎运行时，由Java程序调用node.js完成javascript的计算过程。
表1
208、通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，数据信息包括单据名称和单据值。
一个示例中，单据值包括审核要素、以及审核要素对应的要素值。
示例性地，电子设备通过命名实体识别方法(Named Entity Recognition，NER)和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，数据信息包括单据名称和单据值，单据值包括审核要素、以及审核要素对应的要素值，可以生成以审核要素为关键词的键值对Json文本J1，J2，…，Jn。
举例来说，以提单为例，一个Json文本J1包括父节点、第一子节点、第二子节点、孙节点、审核要素的唯一标识号、审核要素的值。其中，父节点为单据名称，第一子节点为单据类别，第二子节点为单据中提取出的审核要素，孙节点为审核要素的数据类型。
得到多个Json文本J1，J2…后，还可以将单据J1，J2，…，Jn输入数据整合模块，此模块将同一笔审单业务中涉及的所有单据Json文本进行拼接，得到拼接结果信息。进而，同一笔审单业务的所有待处理单据数据利用Json格式的特性快速拼接，可以达到批量审核的目的。
209、基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，第二节点具有第二单据数据的数据信息。
示例性地，基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，电子设备可以先在预设的数据库中查询与第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点，进而将该上位节点确定为第一单据数据的数据信息中单据名称的第二节点，第二节点具有第二单据数据的数据信息。
举例来说，在数据库中查询第一单据数据的数据信息中单据名称的全部上位节点，将这些上位节点添加为新的键，或者，在数据库中查询拼接结果信息中每一第一单据数据的数据信息中单据名称的全部上位节点，将这些上位节点添加为新的键。
210、将第二节点的第二单据数据的单据值，替换为第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
示例性地，电子设备把第一节点的第一单据数据的单据值赋给第二节点的第二单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
211、在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序。
示例性地，本步骤可以参见图1中的步骤102，不再赘述。
212、将规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，预设语言的规则表达式用于通过规则引擎进行运行。
示例性地，预设语言为java语言，java语言与规则引擎的程序所用语言相同，电子设备将规则表达式转换为javascript语句的规则表达式，所以，预设语言的规则表达式可以通过规则引擎进行运行。
213、基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
示例性地，对于每一待处理单据数据，首先判断它是否存在对应的规则表达式，若存在对应的规则表达式，则通过与每一待处理单据数据对应的javascript语句的规则表达式，对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
本申请实施例中，获取多个单据名称。确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将对应关系存储于数据库中。获取多个规则文本；其中，规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称。根据单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点。基于单据名称、审核要素、以及算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型。通过转换模型，转换得到与单据名称、审核要素、以及算子名称三者对应的规则表达式。基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行解析器的规则引擎；其中，算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，标准语法信息用于表征关于算子名称的语法信息。通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，数据信息包括单据名称和单据值。基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，第二节点具有第二单据数据的数据信息。将第二节点的第二单据数据的单据值，替换为第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序。将规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，预设语言的规则表达式用于通过规则引擎进行运行。基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。因此，通过规则引擎自动调用规则库中的规则表达式，然后通过规则表达式对待处理单据数据进行数据处理，形成自动化的审单流程，减少了审单所需的时间，极大的提升了审单的效率和准确率，解决了审单业务的准确率较低以及效率较低的技术问题。
图3为本申请实施例提供的一种单据数据处理装置的结构示意图，如图3所示，该装置包括：
获取数据单元31，用于获取多个待处理单据数据；其中，多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，第二节点为第一节点的上位节点；
获取规则单元32，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，规则库包括多个规则表达式，规则引擎为执行规则表达式的程序；
处理单元33，用于基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一待处理单据数据对应规则表达式对每一待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。
图4为本申请实施例提供的另一种单据数据处理装置的结构示意图，在图3所示实施例的基础上，如图4所示，获取数据单元31，包括：
确定第一单据数据模块311，用于通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，数据信息包括单据名称和单据值。
确定第二节点模块312，用于基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，第二节点具有第二单据数据的数据信息。
替换模块313，用于将第二节点的第二单据数据的单据值，替换为第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
一个示例中，单据值包括审核要素、以及审核要素对应的要素值。
一个示例中，该装置还包括：
获取单据名称单元41，用于获取多个单据名称。
存储关系单元42，用于确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将对应关系存储于数据库中。
一个示例中，该装置还包括：
获取规则文本单元43，用于获取多个规则文本；其中，规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称。
确定上位节点单元44，用于根据单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点。
生成规则单元45，用于根据单据名称、审核要素、以及算子名称，生成与上位节点对应的规则表达式。
一个示例中，生成规则单元45，包括：
训练模块451，用于基于单据名称、审核要素、以及算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型。
生成模块452，用于通过转换模型，转换得到与单据名称、审核要素、以及算子名称三者对应的规则表达式。
一个示例中，该装置还包括：
转换单元46，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，将规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，预设语言的规则表达式用于通过规则引擎进行运行。
一个示例中，该装置还包括：
生成规则引擎单元47，用于基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行解析器的规则引擎；其中，算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，标准语法信息用于表征关于算子名称的语法信息。
本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，电子设备包括：存储器51，处理器52。
存储器51中存储有可在处理器52上运行的计算机程序。
处理器52被配置为执行如上述实施例提供的方法。
电子设备还包括接收器53和发送器54。接收器53用于接收外部设备发送的指令和数据，发送器54用于向外部设备发送指令和数据。
图6是本申请实施例提供的一种电子设备的框图，该电子设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
装置600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出(I/O)接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
处理组件602通常控制装置600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
存储器604被配置为存储各种类型的数据以支持在装置600的操作。这些数据的示例包括用于在装置600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件606为装置600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件608包括在装置600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置600处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件610被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风(MIC)，当装置600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口612为处理组件602和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为装置600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到装置600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测装置600或装置600一个组件的位置改变，用户与装置600接触的存在或不存在，装置600方位或加速/减速和装置600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件616被配置为便于装置600和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件616还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置600可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由装置600的处理器620执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述实施例提供的方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (19)
1.一种单据数据处理方法，其特征在于，包括：
获取多个待处理单据数据；其中，所述多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，所述第二节点为所述第一节点的上位节点；
在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，所述规则库包括多个规则表达式，所述规则引擎为执行规则表达式的程序；
基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一所述待处理单据数据对应规则表达式对每一所述待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取多个待处理单据数据，包括：
通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，所述数据信息包括单据名称和单据值；
基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与所述第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，所述第二节点具有第二单据数据的数据信息；
将所述第二节点的第二单据数据的单据值，替换为所述第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述单据值包括审核要素、以及所述审核要素对应的要素值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取多个单据名称；
确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将所述对应关系存储于数据库中。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取多个规则文本；其中，所述规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称；
根据所述单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点；
根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式，包括：
基于所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型；
通过所述转换模型，转换得到与所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称三者对应的规则表达式。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，还包括：
将所述规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，所述预设语言的规则表达式用于通过所述规则引擎进行运行。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行所述解析器的规则引擎；其中，所述算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，所述标准语法信息用于表征关于所述算子名称的语法信息。
9.一种单据数据处理装置，其特征在于，包括：
获取数据单元，用于获取多个待处理单据数据；其中，所述多个待处理单据数据包括第一节点的第一单据数据和第二节点的第二单据数据，所述第二节点为所述第一节点的上位节点；
获取规则单元，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式；其中，所述规则库包括多个规则表达式，所述规则引擎为执行规则表达式的程序；
处理单元，用于基于待处理单据数据与规则表达式的对应关系，通过与每一所述待处理单据数据对应规则表达式对每一所述待处理单据数据进行数据处理，得到审核结果信息。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取数据单元，包括：
确定第一单据数据模块，用于通过命名实体识别方法和正则匹配方法，确定第一节点的第一单据数据的数据信息，其中，所述数据信息包括单据名称和单据值；
确定第二节点模块，用于基于预设的单据名称与上位节点之间的对应关系，在预设的数据库中确定与所述第一单据数据的数据信息中单据名称对应的上位节点为第二节点；其中，所述第二节点具有第二单据数据的数据信息；
替换模块，用于将所述第二节点的第二单据数据的单据值，替换为所述第一节点的第一单据数据的单据值，得到更新后的第二节点的第二单据数据。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述单据值包括审核要素、以及所述审核要素对应的要素值。
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取单据名称单元，用于获取多个单据名称；
存储关系单元，用于确定每一单据名称对应的上位节点，根据每一单据名称、以及每一单据名称对应的上位节点，生成单据名称与上位节点之间的对应关系，并将所述对应关系存储于数据库中。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取规则文本单元，用于获取多个规则文本；其中，所述规则文本包括单据名称、单据值、以及算子名称；
确定上位节点单元，用于根据所述单据名称与上位节点之间的对应关系，确定每一单据名称对应的上位节点；
生成规则单元，用于根据所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，生成与所述上位节点对应的规则表达式。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述生成规则单元，包括：
训练模块，用于基于所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称，通过机器翻译方法对初始的预训练语言T5模型进行训练，得到用于生成规则表达式的转换模型；
生成模块，用于通过所述转换模型，转换得到与所述单据名称、所述审核要素、以及所述算子名称三者对应的规则表达式。
15.根据权利要求9-14任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
转换单元，用于在预设的规则库中，利用预设的规则引擎获取多个规则表达式之后，将所述规则表达式转换为预设语言的规则表达式；其中，所述预设语言的规则表达式用于通过所述规则引擎进行运行。
16.根据权利要求9-14任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
生成规则引擎单元，用于基于标准语法信息和算子名称，通过预设语言生成与规则表达式对应的解析器，并生成用于执行所述解析器的规则引擎；其中，所述算子名称用于表征计算逻辑和解析逻辑，所述标准语法信息用于表征关于所述算子名称的语法信息。
17.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
19.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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