CN109408787A - 一种单据辅助录入方法及录入装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种单据辅助录入方法，包括如下步骤：S2：获取单据信息；S4：构建单据相似度模型；S6：根据所述单据相似度模型构建推荐算法；S8：根据所述单据信息及所述推荐算法录入单据信息。本装置基于对后台业务层面单据数据的相似性分析，提供基于业务相似度的完整单据内容推荐，并支持整个单据内容一体化的辅助录入，大大提高单据录入的效率，减少重复性的录入。

Description

一种单据辅助录入方法及录入装置
技术领域
本发明涉及一种单据辅助录入方法及装置，特别是一种基于ERP系统后台数据推荐算法的单据辅助录入装置。
背景技术
在ERP系统中，人工的单据录入是最具频繁性和重复度的操作。很多单据具有大量的的字段需要逐个进行手工录入，操作时还常常出现相同业务的不同单据重复地录入相同或相似数据的情况，这些问题都大大降低了单据录入的效率并增加了录入操作的冗余度。
目前的ERP系统会在单据的录入字段上给出基于客户端缓存历史数据提示以减小手工录入的工作量，但这种提示的方式只是针对单个的字段，仍然无法解决逐一录入效率低下的问题，而且提示的内容彼此孤立，之间没有业务上的关联，这也使得提示的内容相关度不高。
发明内容
本发明的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓解上述问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种单据辅助录入方法，包括如下步骤：S2：获取单据信息；S4：构建单据相似度模型；S6：根据所述单据相似度模型构建推荐算法；S8：根据所述单据信息及所述推荐算法录入单据信息。
可选地，所述步骤S2为包括：S21：获取单据的业务属性信息的至少一部分；S22：解析所述业务属性信息；S23：过滤所述业务属性信息中的敏感信息；S24：根据所述业务属性信息构建第一词频特征向量。
可选地，所述步骤S4为：从后台获取同一业务下所有单据信息对应的第二词频特征向量，计算所述第一词频特征向量与所述第二词频特征向量的加权文本相似度。
可选地，所述步骤S6为：根据所述加权文本相似度由高到低对相似单据内容进行顺序展示。
可选地，所述步骤S8为：选择一条相似单据内容，自动填充未录入字段。
可选地，所述单据辅助录入方法还包括：S10：解析当前单据所有属性内容，过滤敏感信息，构建词频特征向量，保存对应单据数据的特征向量。
根据本发明的另一个方面，提供了一种单据辅助录入装置，使用上述任意一项所述的单据辅助录入方法。
本方法主要用于便捷化ERP系统的单据录入操作，基于当前用户录入的部分单据信息，通过匹配同一业务具有相似内容的单据，对当前整个单据的所有待录入内容进行屏蔽敏感信息后的高相关度地内容推荐，并提供基于整个单据业务的辅助录入功能，通过推荐内容直接录满整个单据，用户只需修改一小部分差异信息即可快速完成录入，从而显著提高单据录入的速度。
根据下文结合附图对本发明的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的业务相关度计算流程。
图2是根据本发明一个实施例的推荐装置示意图；
图3是根据本发明一个实施例的录入完毕后的单据示意图。
具体实施方式
请参照图1-图3(以差旅费报销单为例)，本发明一实施例中，单据辅助录入方法包括如下步骤：S2：获取单据信息；S4：构建单据相似度模型；S6：根据所述单据相似度模型构建推荐算法；S8：根据所述单据信息及所述推荐算法录入单据信息。
在本申请一实施例中，所述步骤S2为包括：S21：获取单据的业务属性信息的至少一部分；S22：解析所述业务属性信息；S23：过滤所述业务属性信息中的敏感信息；S24：根据所述业务属性信息构建第一词频特征向量。
在本申请一实施例中，所述步骤S4为：从后台获取同一业务下所有单据信息对应的第二词频特征向量，计算所述第一词频特征向量与所述第二词频特征向量的加权文本相似度。
在本申请一实施例中，所述步骤S6为：根据所述加权文本相似度由高到低对相似单据内容进行顺序展示。
在本申请一实施例中，所述步骤S8为：选择一条相似单据内容，自动填充未录入字段。
在本申请一实施例中，所述单据辅助录入方法还包括：S10：解析当前单据所有属性内容，过滤敏感信息，构建词频特征向量，保存对应单据数据的特征向量。
在本申请一实施例中，单据辅助录入装置，使用上述任意一项所述的单据辅助录入方法。
构建基于业务模型的相似度权重，以业务模型来区分单据的业务，为业务模型的每个业务相关属性中增加业务相关度权重，用以表示一个单据的属性在整个单据业务含义中的重要程度，在计算业务的相关度时，权重高的属性对相关度影响较大。其中敏感信息的权重可以设为0值。
计算单据数据之间的业务相关度。对已录入的属性内容进行解析，过滤敏感信息，构建词频特征向量。从后台读取同一业务单据下的所有数据所对应的特征向量，当前业务单据特征向量与它们的加权文本相似度，按照相似度由高到低排序返回这些特征向量对应单据的数据。
根据业务的相关度由高到低顺序将相似的单据数据在界面上展示以供选择，选择一组数据后整个单据的信息都会被该组数据填充，例如，填写差旅费报销单时，只填写了目的地和出发日期，则会根据当前填写的信息弹出推荐窗口，提示全部相似单据的内容，直接选择提示项就可以填充剩余单据的所有内容，如图2所示。在展示相关业务数据的过程中对敏感信息(如姓名，手机号，银行账号等)进行过滤，不予显示。数据填充后，用户需要修改少量单据内容即可保存单据，最终录入结果如图3所示。单据保存时，单据数据会在后台被解析，构建成新的词频特征向量并保存，以后推荐时可直接使用。
基于业务相关度的推荐，具有更高的推荐准确性；
推荐后可辅助录入一整张单据，用户只需修改少量信息即可完成录入，减少了手工录入的数据量，提高了录入的效率。
本装置基于对后台业务层面单据数据的相似性分析，提供基于业务相似度的完整单据内容推荐，并支持整个单据内容一体化的辅助录入，大大提高单据录入的效率，减少重复性的录入。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种单据辅助录入方法，其特征在于，包括如下步骤：
S2：获取单据信息；
S4：构建单据相似度模型；
S6：根据所述单据相似度模型构建推荐算法；
S8：根据所述单据信息及所述推荐算法录入单据信息。
2.根据权利要求1所述的单据辅助录入方法，其特征在于，所述步骤S2为包括：
S21：获取单据的业务属性信息的至少一部分；
S22：解析所述业务属性信息；
S23：过滤所述业务属性信息中的敏感信息；
S24：根据所述业务属性信息构建第一词频特征向量。
3.根据权利要求2所述的单据辅助录入方法，其特征在于，所述步骤S4为：从后台获取同一业务下所有单据信息对应的第二词频特征向量，计算所述第一词频特征向量与所述第二词频特征向量的加权文本相似度。
4.根据权利要求3所述的单据辅助录入方法，其特征在于，所述步骤S6为：根据所述加权文本相似度由高到低对相似单据内容进行顺序展示。
5.根据权利要求4所述的单据辅助录入方法，其特征在于，所述步骤S8为：选择一条相似单据内容，自动填充未录入字段。
6.根据权利要求5所述的单据辅助录入方法，其特征在于，所述单据辅助录入方法还包括：
S10：解析当前单据所有属性内容，过滤敏感信息，构建词频特征向量，保存对应单据数据的特征向量。
7.一种单据辅助录入装置，其特征在于，使用如权利要求1-6任意一项所述的单据辅助录入方法。
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