CN112232039A - 结合rpa和ai的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质。具体涉及人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)和机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称RPA)领域，该方法包括：电子设备获取用户输入的待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息，并在电子设备的显示设备所显示的语段编辑器中显示该待编辑语段。电子设备接收用户提交的第一修改指令，并根据该第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成修改后语段，并在完成修改后保存该修改后语段。本申请的方法提高了语段编辑的效果，以利用后续基于修改后的语段中的第一标签提取语段中关键信息时，可提高关键信息提取的效率。

Description

结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术，具体涉及人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)和机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称RPA)领域，尤其涉及一种结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称：RPA)是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。而随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)的不断发展，机器人的应用范围不断扩大。交互型智能机器人可以应用于人机对话，实现例如聊天机器人、智能客服、购物机器人等人机交互服务。在人机交互过程中，交互型智能机器人通常需要获取用户输出的信息。该信息可以为用户的动作、用户的语音或者用户在文本框中输出的文字内容。针对通过文字实现人机对话的交互型智能机器人，用户通常需要在交互型智能机器人的输入框中输入对话内容。交互型智能机器人在获取该对话内容后，通过自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术对该对话内容进行处理，以提取对话语段中的关键信息。

相关技术中，语段中包含的关键信息通常是通过预设目标文字进行标识，而根据目标文字进行关键信息的提取时，关键信息提取效率较差，因此，需要对语段进行重新编辑，以提高语段的编辑效果，进而提高后续关键信息的提取效果，因此，如何进行语段的编辑，是亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质，用以解决现有技术中语段编辑效果较差的问题。

第一方面，本发明提供一种结合RPA和AI的语段编辑方法，包括：

S1、获取待编辑语段，所述待编辑语段中包括第一标签，所述第一标签包括标签编号和关键字信息；，其中，所述待编辑语段是基于自然语言处理(Natural LanguageProcessing，简称NLP)识别得到的；

S2、显示所述待编辑语段，并接收作用于所述待编辑语段的第一修改指令；

S3、根据所述第一修改指令修改所述待编辑语段中的所述第一标签，以形成编辑后语段，并保存所述编辑后语段。

可选地，所述步骤S3包括：

S31、根据所述第一标签，生成工具字段列表，所述工具字段列表中，包括所述待编辑语段中第一标签对应的标签编号和关键字信息；

S32、响应于所述第一修改指令，显示弹窗，所述弹窗用于容置所述工具字段列表；

S33、根据选择指令，修改所述待编辑语段中的第一标签，所述选择指令中包括用户选择的所述工具字段列表中的字段。

可选地，所述第一修改指令在用户点击所述第一标签时触发，

或者，

所述第一修改指令在用户输入预设符号时触发。

可选地，所述述步骤S3还包括：

S34、根据所述编辑后语段，生成第一文本，所述第一文本中第一标签显示为所述第一标签的标签编号；

S35、根据所述编辑后语段，生成第二文本，所述第二本文中包括所述第一标签的关键字信息；

S36、保存所述第一文本和所述第二文本。

可选地，所述待编辑语段中，还包括第二标签，所述第二标签为所述待编辑语段中除第一标签外的内容，所述方法还包括：

S4、接收第二修改指令，并根据所述第二修改指令修改所述待编辑语段，以形成编辑后语段，所述第二修改指令用于指示修改所述待编辑语段中的第二标签。

可选地，所述第一标签的标签编号为负，且所述标签编号负向增长。

可选地，所述步骤S2包括：

在所述待编辑语段中显示凸显标识，所述凸显标识用于凸显所述第一标签。

第二方面，本申请提供一种结合RPA和AI的语段编辑装置，包括：

获取模块，用于获取待编辑语段，所述待编辑语段中包括第一标签，所述第一标签包括标签编号和关键字信息；，其中，所述待编辑语段是基于自然语言处理(NaturalLanguage Processing，简称NLP)识别得到的；

显示模块，用于显示所述待编辑语段，并接收作用于所述待编辑语段的第一修改指令；

处理模块，用于根据所述第一修改指令修改所述待编辑语段中的所述第一标签，以形成编辑后语段，并保存所述编辑后语段。

可选地，所述处理模块包括：

第一生成子模块，用于根据所述第一标签，生成工具字段列表，所述工具字段列表中，包括所述待编辑语段中第一标签对应的标签编号和关键字信息；

弹窗子模块，用于响应于所述第一修改指令，显示弹窗，所述弹窗用于容置所述工具字段列表；

修改子模块，用于根据选择指令，修改所述待编辑语段中的第一标签，所述选择指令中包括用户选择的所述工具字段列表中的字段。

可选地，所述第一修改指令在用户点击所述第一标签时触发，或者，所述第一修改指令在用户输入预设符号时触发。

可选地，所述处理模块中，还包括：

第二生成子模块，用于根据所述编辑后语段，生成第一文本，所述第一文本中第一标签显示为所述第一标签的标签编号；

第三生成子模块，用于根据所述编辑后语段，生成第二文本，所述第二本文中包括所述第一标签的关键字信息；

保存子模块，用于保存所述第一文本和所述第二文本。

可选地，所述待编辑语段中，还包括第二标签，所述第二标签为所述待编辑语段中除第一标签外的内容，所述方法还包括：

修改模块，用于接收第二修改指令，并根据所述第二修改指令修改所述待编辑语段，以形成编辑后语段，所述第二修改指令用于指示修改所述待编辑语段中的第二标签。

可选地，所述第一标签的标签编号为负，且所述标签编号负向增长。

可选地，所述显示模块用于在所述待编辑语段中显示凸显标识，所述凸显标识用于凸显所述第一标签。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器、处理器和显示器；

显示器，用于显示所述待编辑语段；

存储器；用于存储第一内容、第二内容、以及所述处理器的可执行指令；

处理器，用于调用存储器中的程序指令执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的结合RPA和AI的语段编辑方法。

第四方面，本申请提供一种可读存储介质，可读存储介质中存储有执行指令，当电子设备的至少一个处理器执行该执行指令时，电子设备执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的结合RPA和AI的语段编辑方法。

本申请提供的结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质，获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息，接收第一修改指令，并根据该第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成修改后语段，并保存编辑后语段，提高了语段编辑的效果，以利用后续基于修改后的第一标签提取语段中关键信息时，可提高提取的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑器的界面示意图；

图2为本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑方法的流程图；

图3为本申请一实施例提供的另一种结合RPA和AI的语段编辑方法的流程图；

图4为本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图；

图5为本申请一实施例提供的另一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图；

图6为本申请一实施例提供的再一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图；

图7为本申请一实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请中的附图，对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。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不再赘述。

机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称：RPA)是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。而随着人工智能的不断发展，机器人的应用范围不断扩大，其智能程度也不断提高。交互型智能机器人可以应用于人机对话，实现例如聊天机器人、对话机器人、智能客服等人机交互服务。在人机交互过程中，交互型智能机器人通常需要获取用户输出的信息。该信息可以为用户的动作、用户的语音或者用户在文本框中输出的文字内容。针对通过文字实现人机对话的交互型智能机器人，用户通常需要在交互型智能机器人的输入框中输入对话内容。交互型智能机器人在获取该对话内容后，通过自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术对该对话内容进行处理。

在实际使用中，交互型智能机器人的对话内容通常由用户自由输入。由于用户的语言习惯、理解程度、描述方式等方面的差异，即使针对同一事物，不同用户的对话内容通常也是不同的。目前，市场上普遍使用的交互型智能机器人中，其交互功能中的NLP技术，通常都是通过简单匹配式或者模糊匹配式实现的。不论是使用简单匹配式还是模糊匹配式，在进行匹配式的匹配前，交互型智能机器人需要从对话内容中提取关键信息。

现有技术中，关键信息的提取通常基于预设目标文字实现。在关键字提取过程中，交互型智能机器人可以通过预设目标文字，直接匹配得到对话内容中的关键信息。或者，交互型智能机器人还可以通过预设目标文字，模糊匹配得到包含部分或者全部目标文件的关键信息。然而，电子设备在根据预设目标文字提取关键信息时，可能出现该目标文字虽然出现在该语段中，但是该目标文字不是关键信息的情况。或者，电子设备在根据预设目标文字提取关键信息时，可能出现该语段中出现某一关键信息，但是该关键信息对应的文字不在预设目标文字中的情况。因此，基于预设目标文字提高语段中的关键信息，存在关键信息提取效率低的问题。因此，需要对语段进行重新编辑，以修改语段中关键信息的获取方式，以提高后续关键信息的提取效果，因此，如何进行语段的编辑，是亟待解决的技术问题。

针对上述问题，本申请提出了一种结合RPA和AI的语段编辑方法、装置、设备以及存储介质。本申请中，获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息，显示待编辑语段，并接收作用于待编辑语段的第一修改指令，根据第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成编辑后语段，并对该编辑后语段进行保存。通过上述语段编辑方法，提高了用于进行交互的编辑语段的修改效果和效率，以提高后续关键信息的提取效果。

图1示出了本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑器的界面示意图。该语段编辑器的界面中包括编辑器的说明，三段待编辑语段，词槽和实体的选择弹窗，以及界面控件。

其中，编辑器的说明位于该编辑器的左上角。该编辑器的说明包括内容“输入@符号后选择词槽和实体”，以及“如果用户消息与下面的句式相近，就可以触发知识点”。

该说明的下方显示有三段待编辑语段。每一个待编辑语段的显示框的前方具有选框，用户可以在该选框中选中该待编辑语段。每一个待编辑语段的显示框的末尾具有删除按钮，用户可以通过该删除按钮删除该待编辑语段。

用户在该待编辑语段的显示框中输如@符号时，该语段编辑器中会弹出词槽、实体的选择弹窗。该弹窗中包括“选择词槽”和“选择实体”两大选框。“选择词槽”的选框中包括该语段编辑器中已有的词槽。例如，如图1所示，该“选择词槽”的选框中包括词槽“嘻嘻”。每一个待选的词槽按钮上还包括删除按钮，如嘻嘻后面的删除标识“x”。用户可以通过点击该词槽按钮上的删除按钮，删除该词槽。“选择实体”的选框中包括该语段编辑器中，针对该词槽保存的实体。例如，如图1所示，该“选择实体”的选框中包括实体“时间”和“日期”。每一个待选的实体按钮上还包括删除按钮。用户可以通过点击该实体按钮上的删除按钮，删除该词槽。

该“选择实体”的选框还可以包括增加实体的按键“+选择实体”。当响应用户点击该增加实体的按键时，该语段编辑器中会进一步跳出实体搜索框。如图1所示，该实体搜索框中包括用于搜索实体的搜索框。以及搜索框以下的显示区域，用于显示实体搜索框的搜索结果。用户可以通过点击该显示区域中的实体，实现在“选择实体”的选框中添加实体。

该语段编辑器中还包括界面控件。该界面控件包括“保存”按钮和“取消”按钮。当响应用户保存的点击操作时，该语段编辑器可以保存选中的待编辑语段。当响应用户取消的点击操作时，该语段编辑器会取消当前编辑，并关闭语段编辑器。

需要说明的是，图1所示的语段编辑器，仅为一种示例，并不构成对本申请的结合RPA和AI的语段编辑方法所基于的语段编辑器的限制。

图2示出了本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑方法的流程图。在图1所示实施例的基础上，如图2所示，以电子设备为执行主体，本实施例的方法可以包括如下步骤：

S1、获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息。

本实施例中，电子设备获取的待编辑语段可以对获取的用户语音进行识别，作为一种可能的实现方式，可利用自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)对用户语音进行识别，以识别得到待编辑语段，提高了待编辑语段获取的效率。

作为另一种可能的实现方式，所述待编辑语段，可以是保存的历史编辑语段数据。

作为又一种可能的实现方式，电子设备获取的待编辑语段可以为响应用户操作，在打开该语段编辑器后，通过该语段编辑器中的控件，导入到该语段编辑器中的待编辑语段。

该待编辑语段中包括第一标签和/或第二标签。其中，第一标签为至少一个。电子设备可以执行下述待编辑语段编辑方法。

其中，该第一标签中可以包括标签编号和关键字信息。

其中，关键字信息中可以包括词槽和实体，其表示形式可以为[词槽：实体]。例如，关键字信息为[城市：北京]、[城市：上海]、[交通工具：动车]等。其中，城市、交通工具等为词槽，每一个词槽可以对应多个实体。其中，词槽-城市对应的实体可以为北京、上海等，词槽-交通工具对应的实体可以为火车、飞机、动车等。

其中，标签编号中保存该第一标签对应的编号，用于唯一标识该第一标签。

一种示例中，标签编号为负，且标签编号负向增长。

本示例中，电子设备预设该标签编号的生成规则为负向增长，且起始数据为负，从而，有效避免在代码执行过程中，该标签编号与其他数字信息冲突。例如，该标签编号可以为“-1，-2，-3，……”。

S2、显示待编辑语段，并接收作用于待编辑语段的第一修改指令。

本实施例中，电子设备在根据S1获取待编辑语段后，将该待编辑语段显示在该电子设备的显示设备所显示的语段编辑器中。

例如，为一待编辑语段在该电子设备的显示设备所显示的语段编辑器2中的显示情况。截取该待编辑语段中的部分内容，并以该部分内容为例，对该待编辑语段的内容及其显示情况进行详细说明。

其中，截取内容可以为“从[城市：北京]到[城市：上海]有很多种交通方式”。该截取内容中包括两个显示凸显标识的第一标签，分别为[城市：北京]和[城市：上海]。该截取内容中上述两个第一标签的显示内容为该第一标签的关键字信息。上述第一标签中还包括标签编号。该标签编号对应于每一个第一标签显示于该第一标签对应的显示代码中。

例如，当该语段编辑器的显示代码为HTML语言时，每一个第一标签对应一个dom节点。其中，标签编号保存于该dom节点的<span>标签下，关键字信息保存于该dom节点的内容中。某一第一标签的HTML代码可以为<span id＝"-12">@城市：北京</span>。

一种示例中，在待编辑语段中显示凸显标识，凸显标识用于凸显第一标签。

本示例中，该凸显标识可以为高亮，或者该凸显标识还可以为加粗、斜体、不同字体颜色、不同字体等。该凸显标识用于凸显第一标签的显示内容，使其区别于该待编辑语段的其他内容。本申请对于该凸显标识的具体实现方式不做限制。

用户在查看到电子设备显示的待编辑语段后，对该待编辑语段进行编辑。电子设备根据用户对待编辑语段的编辑动作，确定第一修改指令，其中，其中，修改包括插入第一标签、修改第一标签以及删除第一标签。。

其中，触发第一修改指令的用户的编辑动作包括：用户在该待编辑语段的任意位置插入内容，用户点击该待编辑语段中的某一第一标签，用户删除该待编辑语段中的某一第一标签等。

S3、根据第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成编辑后语段，并保存编辑后语段。

本实施例中，电子设备在根据用户的编辑动作确定第一修改指令后，根据该第一修改指令，实现该待编辑语段中的某一第一标签的修改。由于第一修改指令可能存在多种情况，因此，针对上述多种情况，分别对电子设备的修改过程进行描述。

当用户在该待编辑语段的任意位置插入内容时，电子设备根据该插入内容，对应生成第一修改指令。电子设备接收到该第一修改指令后，根据该第一修改指令，在对应位置生成第一标签。其中，第一标签包括标签编号和关键字信息。其中，标签编号按照预设编码规则生成。关键字信息中保存有插入内容。

当响应用户操作，其中，操作包括点击操作，滑动操作等，修改该待编辑语段中的某一第一标签时，电子设备根据该修改内容，生成第一修改指令。电子设备根据该第一修改指令，修改该第一标签。其中，第一标签包括标签编号和关键字信息。其中，标签编号按照预设编码规则重新生成。关键字信息中保存有第一标签的替换内容。

当响应用户删除操作，删除该待编辑语段中的某一第一标签时，电子设备根据该删除内容，生成第一修改指令。电子设备根据该第一修改指令，删除该第一标签。

在用户完成编辑后，电子设备根据修改后的待编辑语段，形成编辑后语段。并将该编辑后语段保存到对应的存储设备中。

其中，电子设备可以在完成一次修改后，保存该编辑后语段。或者，电子设备可以在打开该编辑器2的时长达到预设时长后，保存该编辑后语段。或者，电子设备可以在获取到保存求情时，保存该编辑后语段。

其中，存储设备可以为电子设备本身的存储设备。或者，该存储设备还可以为云端。或者，存储设备还可以为与电子设备连接的存储设备。该连接方式可以为有线连接，或者通过无线信号实现的无线连接等。

本申请提供的结合RPA和AI的语段编辑方法中，获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息，接收第一修改指令，并根据该第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成修改后语段，并保存编辑后语段，提高了语段编辑的效果，以利用后续基于修改后的第一标签提取语段中关键信息时，可提高关键信息提取的效率。

图3示出了本申请一实施例提供的另一种结合RPA和AI的语段编辑方法的流程图。在图1和图2所示实施例的基础上，如图3所示，以电子设备为执行主体，本实施例的方法可以包括：

S1、获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息。

其中，本实施例中的步骤S1与图2实施例中的步骤S1实现方式类似，本实施例此处不再赘述。

S2、显示待编辑语段，并接收作用于待编辑语段的第一修改指令。

其中，本实施例中的步骤S2与图2实施例中的步骤S2实现方式类似，本实施例此处不再赘述。

S31、根据第一标签，生成工具字段列表，工具字段列表中，包括待编辑语段中第一标签对应的标签编号和关键字信息。

本实施例中，电子设备获取该待编辑语段中全部第一标签的信息，并根据该第一标签的标签编号和关键字信息，生成工具字段列表。该工具字段列表中，每一行显示一个标签编号和关键字信息。例如，该工具字段列表的某一行可以显示为“-12：城市：北京”。

S32、响应于第一修改指令，显示弹窗，弹窗用于容置工具字段列表。

本实施例中，当电子设备接收到用户触发的第一修改指令后，电子设备在用户触发位置显示弹窗。该弹窗用于显示工具字段列表。

其中，该弹窗可以显示于该触发位置的下方、右边或者左边。该位置以不遮挡该触发位置对应的第一标签为准。本申请对该弹窗具体出现的位置不做限制。

其中，第一修改指令的触发条件可以有多种情况，下面通过多个示例对该触发方式进行说明。

一种示例中，第一修改指令在用户点击第一标签时触发。

本示例中，该待修改语段中包括至少一个第一标签。当用户需要修改某一第一标签时，用户点击该显示凸显标识的第一标签。电子设备获取用户点击该第一标签的动作，并对应生成第一修改指令。电子设备根据该第一修改指令在该第一标签右下显示该弹窗。

另一种示例中，第一修改指令在用户输入预设符号时触发。

本示例中，当用户需要在该待修改语段中插入新的第一标签时，用户在该待修改语段的任意位置输入预设符号。电子设备获取用户输入的预设符号，并根据该预设符号对应生成第一修改指令。电子设备根据该第一修改指令在该第一标签右下显示该弹窗。

其中，预设符号可以为“@”、“$”、“#”等符号，本申请对此不做限制。

再一种示例中，第一修改指令还可以为用户删除该待修改语段中的第一标签。

本示例中，当用户删除该待修改语段中的第一标签时，该第一标签被删除，并结束该次修改。

S33、根据选择指令，修改待编辑语段中的第一标签，选择指令中包括用户在弹窗中选择的工具字段列表中的信息。

本实施例中，电子设备在响应第一修改指令，并显示弹窗后，用户点击该弹窗中的工具字段列表的某一行。电子设备根据用户的点击动作，确定用户点击的该工具字段列表中对应的一行，并获取该行对应的信息。

电子设备根据工具字段列表中该行的信息生成对应的选择指令。该选择指令中可以包括该工具字段列表中该行的信息。该选择指令中还可以包括针对该待修改语段的新标签编号。

电子设备根据该选择指令，在该第一修改指令的触发位置，生成新的第一标签。

或者，电子设备根据该选择指令，在该第一修改指令的触发位置，修改该第一标签。

其中，生成的第一标签包括新的标签编号和关键字信息。其中，关键字信息为该选择指令中，用户点击的工具字段列表中对应的行中，所包括[词槽：实体]部分的内容。其中，该标签编号根据该待修改语段和该工具字段列表中已有的第一标签的标签编号负向增长确定。

一种示例中，当用户想要插入或者替换的内容，没有在该工具字段列表中出现时，用户可以在该弹窗中添加新行。该新行中，包括用户输入的关键信息，以及新的标签编号。该新的标签编号根据已有的标签编号负向增长确定。

S4、接收第二修改指令，并根据第二修改指令修改待编辑语段，以形成编辑后语段，第二修改指令用于指示修改待编辑语段中的第二标签。

本实施例中，电子设备除了可以修改该待编辑语段中的第一标签外，电子设备还可以修改该待编辑语段中的第二标签。

其中，第二标签为该待编辑语段中除第一标签外的内容。该第二标签具体为该待编辑语段中除关键内容以外的文本内容。即，该第二标签为该待编辑语段中的非关键内容。

电子设备根据第二修改指令，修改该待编辑语段中的第二标签对应的内容。其中，第二修改指令修改该第二标签的方式包括插入第二标签对应的内容、修改第二标签对应的内容或者删除第二标签对应的内容。

S35、根据编辑后语段，生成第一文本，第一文本中第一标签显示为标签编号。

本实施例中，当用户完成编辑并退出该语段编辑器时，电子设备保存该语段编辑器中的编辑后语段。

电子设备遍历该编辑后语段，获取该编辑后语段中的每一个第一标签。电子设备使用该第一标签中的标签编号替换该第一标签，得到第一文本。

例如，为一编辑后语段在该语段编辑器中的显示情况。截取该待编辑语段中的部分内容，并以该部分内容为例，对第一文本进行举例说明。

其中，截取内容可以为“从[城市：北京]到[城市：上海]有很多种交通方式”。该截取内容中包括两个第一标签，假设该两个第一标签的标签标编号分别为-12和-13。电子设备根据该标签编号，对该编辑后语段中的第一标签内容进行替换，得到第一文本。该第一文本可以为“从[ATID:-12]到[ATID:-13]有很多种交通方式”。其中[ATID:-12]和[ATID:-13]为根据第一标签的标签编号生成的占位符。

S36、根据编辑后语段，生成第二文本，第二本文中包括第一标签的关键字信息。

本实施例中，电子设备根据步骤S35获得了第一文本。但是第一文本中仅包含占位符的标签编号。电子设备无法直接根据该包含标签编号的占位符得到对应的关键字信息。因此，电子设备还根据该编辑后语段生成第二文本。该第二文本中可以包括每一个第一标签的关键字信息。该第二文本中还可以包括每一个第一标签的关键字信息出现的位置、该关键字信息的长度、该第一标签的标签编号等。

例如，截取一编辑后语段中的部分内容，并以该部分内容为例，对第二文本进行举例说明。

其中，截取内容可以为“从[城市：北京]到[城市：上海]有很多种交通方式”。该截取内容中包括两个第一标签，假设该两个第一标签的标签标编号分别为-12和-13。电子设备根据该第一标签，生成的第二标签中可以包括“[城市：北京]，2，7”、“[城市：上海]，10，7”。其中，[城市：北京]为该第一标签的关键字信息。其中，2为该第一标签的第一个字符的在该编辑后语段中的位置。其中，7为该关键字信息[城市：北京]的长度。

S37、保存第一文本和第二文本。

本实施例中，电子设备将步骤S35和S36获取的第一文本和第二文本保存到对应的存储设备中。

其中，该存储设备可以为电子设备本身的存储设备。或者，该存储设备还可以为云端。或者，该存储设备还可以为与电子设备连接的存储设备。该连接方式可以为有线连接，或者通过无线信号实现的无线连接等。

电子设备读取该存储的第二文本，从而，可以更加便捷的获取关键信息，进而更加有效的扩充关键信息库。且该第二文本中，关键字信息以[词槽：实体]的格式存储。用户可以更好的将该第二文本中的实体进行归类。根据该归类结果，电子设备可以更好的确定该编辑后语段中的意图。进而，电子设备可以根据该意图更加准确的触发对应的意图触发器。

电子设备还可以根据该存储的第一文本和第二文本复原该编辑后语段。其中，该第二文本为该编辑后文本中关键信息的标注。从而，电子设备可以根据该带有标注信息的编辑后语段更加快速的生成有效的训练数据，实现模型训练。

本申请提供的结合RPA和AI的语段编辑方法中，电子设备获取用户输入的待编辑语段，并在电子设备的显示设备所显示的语段编辑器中显示该待编辑语段。电子设备根据第一标签，生成工具字段列表。电子设备根据用户点击第一标签，或者输入预设符号，触发第一修改指令。电子设备在触发该第一修改指令后，显示弹窗，该弹窗用于容置工具字段列表。电子设备根据用户在该工具字段列表中的选择，生成选择指令，并根据该选择指令实现该待编辑语段的修改，形成编辑后语段。电子设备还可以根据第二修改指令修改该待编辑语段，形成编辑后语段。电子设备根据该编辑后语段生成第一内容和第二内容，并保存。本申请中，通过对语段的编辑，在语段中插入第一标签，使电子设备在获取该语段后，可以直接通过语段中的第一标签，获取该语段中的关键信息，该关键信息提取方式可以提高关键信息的提取效率，同时避免关键信息在提取过程中发生错漏。

基于上述实施例，在本申请实施例的一种可能的实现方式中，交互型智能机器人等电子设备，在接收到该编辑后语段后，针对该编辑后语段，根据该编辑后语段中的第一标签，提取其中的关键信息。根据第一标签提取关键信息时，避免了目标文字非关键内容的情况。同时，还可以避免关键信息的文字属于目标文字，进而导致漏掉关键信息的情况。此外，电子设备还可以根据该语段中的第一标签，扩展该关键信息库，进而，根据该优化后的关键信息库，电子设备可以提高关键信息提取准确率，进而，提高意图触发器的触发准确率。

电子设备在存储该编辑后语段后，可以根据该编辑后语段中的第一标签，扩充关键信息库。其中，关键信息库中用于保存目标文字。或者，电子设备还可以根据该编辑后语段和其中的第一标签，生成带有关键信息标识的训练数据，并使用该训练数据训练用于进行语段关键信息提取的模型，实现提高训练数据生成效率的效果。从而，机器人可根据训练得到的模型，基于自然语言NLP技术，识别语段中的关键信息，并基于该关键进行进行人机交互，提高了交互的效率和准确性。

图4示出了本申请一实施例提供的一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图，如图4所示，本实施例的语段编辑设备10用于实现上述任一方法实施例中对应于电子设备的操作，本实施例的语段编辑设备10包括：

获取模块11，用于获取待编辑语段，待编辑语段中包括第一标签，第一标签包括标签编号和关键字信息；，其中，所述待编辑语段是基于自然语言处理(Natural LanguageProcessing，简称NLP)识别得到的；

显示模块12，用于显示待编辑语段，并接收作用于待编辑语段的第一修改指令；

处理模块13，用于根据第一修改指令修改待编辑语段中的第一标签，以形成编辑后语段，并保存编辑后语段。

一种示例中，第一标签的标签编号为负，且标签编号负向增长。

一种示例中，在待编辑语段中显示凸显标识，凸显标识用于凸显第一标签。

本申请实施例提供的语段编辑设备10，可执行上述方法实施例，其具体实现原理和技术效果，可参见上述方法实施例，本实施例此处不再赘述。

图5示出了本申请一实施例提供的另一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图，在图4所示实施例的基础上，如图5所示，本实施例的语段编辑设备10用于实现上述任一方法实施例中对应于电子设备的操作，其中，待编辑语段中，还包括第二标签，第二标签为待编辑语段中除第一标签外的内容，本实施例的语段编辑设备10还包括：

修改模块14，用于接收第二修改指令，并根据第二修改指令修改待编辑语段，以形成编辑后语段，第二修改指令用于指示修改待编辑语段中的第二标签。

本申请实施例提供的语段编辑设备10，可执行上述方法实施例，其具体实现原理和技术效果，可参见上述方法实施例，本实施例此处不再赘述。

图6示出了本申请一实施例提供的再一种结合RPA和AI的语段编辑设备的结构示意图，在图4和图5所示实施例的基础上，如图6所示，本实施例的语段编辑设备10用于实现上述任一方法实施例中对应于电子设备的操作，本实施例的处理模块13包括：

第一生成子模块131，用于根据第一标签，生成工具字段列表，工具字段列表中，包括待编辑语段中第一标签对应的标签编号和关键字信息。

弹窗子模块132，用于响应于第一修改指令，显示弹窗，弹窗用于容置工具字段列表。

修改子模块133，用于根据选择指令，修改待编辑语段中的第一标签，选择指令中包括用户选择的工具字段列表中的字段。

一种示例中，第一修改指令在用户点击第一标签时触发。

另一种示例中，第一修改指令在用户输入预设符号时触发。

第二生成子模块134，用于根据编辑后语段，生成第一文本，第一文本中第一标签显示为第一标签的标签编号。

第三生成子模块135，用于根据编辑后语段，生成第二文本，第二本文中包括第一标签的关键字信息。

保存子模块136，用于保存第一文本和第二文本。

本申请实施例提供的语段编辑设备10，可执行上述方法实施例，其具体实现原理和技术效果，可参见上述方法实施例，本实施例此处不再赘述。

图7示出了本申请实施例提供的一种结合RPA和AI的电子设备的硬件结构示意图。如图7所示，该电子设备20，用于实现上述任一方法实施例中对应于电子设备的操作，本实施例的电子设备20可以包括：存储器21，处理器22和显示器23。

存储器21，用于存储第一内容、第二内容、以及处理器的可执行指令。

存储器21可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储(Non-VolatileMemory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

处理器22，用于执行存储器存储的可执行指令，以实现上述实施例中的结合RPA和AI的语段编辑方法。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。

可选地，存储器21既可以是独立的，也可以跟处理器22集成在一起。

显示器23，用于显示待编辑语段，或者用于显示可执行指令对应的显示界面。

可选地，显示器23既可以是独立的，也可以跟处理器22集成在一起。

当存储器21和/或显示器23是独立于处理器22之外的器件时，电子设备20还可以包括：

总线23，用于连接存储器21和处理器22，和/或，显示器23和处理器22。

总线可以是工业标准体系结构(IndustryStandardArchitecture，ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustryStandardArchitecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

本实施例提供的电子设备可用于执行上述的结合RPA和AI的语段编辑方法，其实现方式和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。

其中，计算机可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，计算机可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该计算机可读存储介质读取信息，且可向该计算机可读存储介质写入信息。当然，计算机可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和计算机可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和计算机可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。

上述计算机可读存储介质可以是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(Static Random-Access Memory，SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)，可编程只读存储器(Programmable read-only memory，PROM)，只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在计算机可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从计算机可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。

应理解，上述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例方法的部分步骤。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤。而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种结合RPA和AI的语段编辑方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取待编辑语段，所述待编辑语段中包括第一标签，所述第一标签包括标签编号和关键字信息，其中，所述待编辑语段是基于自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)识别得到的；

S2、显示所述待编辑语段，并接收作用于所述待编辑语段的第一修改指令；

S3、根据所述第一修改指令修改所述待编辑语段中的所述第一标签，以形成编辑后语段，并保存所述编辑后语段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：

S31、根据所述第一标签，生成工具字段列表，所述工具字段列表中，包括所述待编辑语段中第一标签对应的标签编号和关键字信息；

S32、响应于所述第一修改指令，显示弹窗，所述弹窗用于容置所述工具字段列表；

S33、根据选择指令，修改所述待编辑语段中的第一标签，所述选择指令中包括用户选择的所述工具字段列表中的信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一修改指令在用户点击所述第一标签时触发，

或者，

所述第一修改指令在用户输入预设符号时触发。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3还包括：

S34、根据所述编辑后语段，生成第一文本，所述第一文本中第一标签显示为所述第一标签的标签编号；

S35、根据所述编辑后语段，生成第二文本，所述第二文本中包括所述第一标签的关键字信息；

S36、保存所述第一文本和所述第二文本。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待编辑语段中，还包括第二标签，所述第二标签为所述待编辑语段中除第一标签外的内容，所述方法还包括：

S4、接收第二修改指令，并根据所述第二修改指令修改所述待编辑语段，以形成编辑后语段，所述第二修改指令用于指示修改所述待编辑语段中的第二标签。

6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述第一标签的标签编号为负，且所述标签编号负向增长。

7.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述S2包括：

在所述待编辑语段中显示凸显标识，所述凸显标识用于凸显所述第一标签。

8.一种结合RPA和AI的语段编辑设备，其特征在于，所述设备，包括：

获取模块，用于获取待编辑语段，所述待编辑语段中包括第一标签，所述第一标签包括标签编号和关键字信息；，其中，所述待编辑语段是基于自然语言处理(Natural LanguageProcessing，简称NLP)识别得到的；

显示模块，用于显示所述待编辑语段，并接收作用于所述待编辑语段的第一修改指令；

处理模块，用于根据所述第一修改指令修改所述待编辑语段中的所述第一标签，以形成编辑后语段，并保存所述编辑后语段。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备，包括：存储器，处理器，显示器；

显示器，用于显示所述待编辑语段；

存储器；用于存储第一内容、第二内容、以及所述处理器的可执行指令；

处理器，用于根据所述存储器存储的可执行指令，实现如权利要求1至7中任意一项所述的结合RPA和AI的语段编辑方法。

10.一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至7中任意一项所述的结合RPA和AI的语段编辑方法。

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