CN110263121A - 表格数据处理方法、装置、电子装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种表格数据处理方法，属于大数据技术领域，该方法包括：表格数据处理方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：获取待处理表格数据；判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；若是，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；若是，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。本发明还提出一种数据处理装置、电子装置及计算机可读存储介质。本发明通过将相互依赖的至少两个最小数据单元进行数据处理，实现了对数据的自动处理，并适应于批量数据的运算等处理。
Description
技术领域
本发明涉及语义识别技术领域，尤其涉及一种表格数据处理方法、装置、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着网路和人工智能(Artificial Intelligence，AI)的发展，越来越多的网络活动已经深入人们日常的生活中，人们常常会通过语音输入一些关键字词来搜索想要的信息，搜索引擎通过关键字的匹配算法等来检索诸如链接、视频、图片、文本之类的信息。然而，目前的语义分析主要是在语音输入的基础上进行的，而由于自然语言在各个层次上广泛存在了各种各样的歧义性或多义性，除了词和句子的本意之外，很可能包含了某些其他隐含的语义，仅仅通过关键字匹配的方法，很难为用户提供精准的搜索结果，甚至会得出毫无相关的结果。为了加强语义匹配的相关性，提高搜索的准确性，近年来出现了很多种语义分析方法，其检索的结果更加接近于自然语言的本意。现有的这些方式基本都是在进行大样本数量的统计分析中找出各种词和句子之间的相关性。
但是，目前尚未出现根据语音语义解析来解决繁琐的办公计算及复杂表格的关联运算。因此，如何将语义解析进行改进，并实现更复杂的关联运算已经成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种表格数据处理方法、装置、电子装置及计算机可读存储介质，通过将相互依赖的至少两个最小数据单元进行数据处理，实现了对数据的自动处理，并适应于批量数据的运算等处理。
为实现上述目的，本发明提供一种表格数据处理方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理表格数据；
判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；
对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
优选地，判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元，包括：
从所述待处理表格数据中提取单元格；
获取所述单元格的数量；
判断所述单元格的数量是否包括了预设的至少两个最小数据单元。
优选地，所述创建所述语义解析模型，包括：
设置多个运算信息、以及与每个运算信息对应的优先级顺序，其中，所述运算信息包括运算名称；
设置与所述运算名称对应的运算原则；
设置与业务场景对应的运算解析，其中，所述业务场景是与待处理数据对应的场景；
根据所述运算名称、优先级顺序、运算原则和运算解析，生成词法识别器和语法识别器，所述词法识别器和所述语法识别器形成所述语义解析模型。
优选地，至少两个最小数据单元包括第一最小数据单元和至少一个最小第二数据单元，所述判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，包括：
判断所述第一最小数据单元的数据结构是否需要引用所述至少一个第二最小第二数据单元；或者，
判断所述至少一个第二最小第二数据单元的数据结构是否需要引用所述第一最小数据单元；
若是，则所述至少两个最小数据单元存在依赖关系；
若否，则所述至少两个最小数据单元不存在依赖关系。
优选地，所述对所述至少两个最小数据单元进行排序，包括：
当所述第一最小数据单元的数据结构需要引用所述至少一个第二最小数据单元时，所述至少一个第二最小数据单元的计算顺序优先于所述第一最小数据单元；
当所述至少一个第二最小数据单元的数据结构需要引用所述第一最小数据单元时，所述第一最小数据单元的计算顺序优先于所述至少一个第二最小数据单元。
优选地，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果，包括：
通过语义解析模型对所述至少两个最小数据单元进行解析，得到所述至少两个最小数据单元中的关键信息，所述关键信息用于指示所述至少两个最小数据单元的依赖关系；
通过识别器确定与所述关键信息对应的公式解析逻辑；
根据所述公式解析逻辑对所述待处理表格进行计算。
优选地，还包括：
设置与待处理的业务场景对应的函数解析；
根据所述语义解析模型，存储所述待处理表格数据；
从存储的所述待处理表格数据中提取关键信息，以匹配与所述待处理表格数据对应的业务场景；
确定与所述业务场景对应的函数解析，其中，所述公式解析逻辑还包括所述函数解析。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种数据处理装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待处理表格数据；
判断模块，用于判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则所述判断模块还用于进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
排序模块，若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则所述排序模块用于对所述至少两个最小数据单元进行排序；
计算模块，用于对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，所述电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器中包括表格数据处理程序，所述表格数据处理程序被所述处理器执行时，实现如上所述的表格数据处理方法中的任意步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还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包括表格数据处理程序，所述表格数据处理程序被处理器执行时，实现如上所述的表格数据处理方法中的任意步骤。
本发明提出的表格数据处理方法、装置、电子装置及计算机可读存储介质，通过获取待处理表格数据，并判断待处理数据是否包括了至少两个最小数据单元，当待处理数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，当至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对至少两个最小数据单元进行排序，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果，实现了对数据的自动处理，并适应于批量数据的运算等处理。
附图说明
图1为本发明表格数据处理方法较佳实施例的应用环境示意图；
图2为图1中表格数据处理程序较佳实施例的模块示意图；
图3为本发明表格数据处理方法较佳实施例的流程图；
图4为本发明表格数据处理方法较佳实施例的子流程图；
图5为本发明表格数据处理方法较佳实施例的另一子流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种表格数据处理方法，应用于一种电子装置1。参照图1所示，为本发明表格数据处理方法较佳实施例的应用环境示意图。
在本实施例中，电子装置1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。
该电子装置1包括：处理器12、存储器11、网络接口13及通信总线14。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。所述至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器等的非易失性存储介质。在一些实施例中，所述可读存储介质可以是所述电子装置1的内部存储单元，例如该电子装置1的硬盘。在另一些实施例中，所述可读存储介质也可以是所述电子装置1的外部存储器，例如所述电子装置1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。
在本实施例中，所述存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于所述电子装置1的表格数据处理程序10、人脸图像样本库及预先训练好的AU分类器、情绪分类器等。所述存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行表格数据处理程序10等。
网络接口13可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子装置1与其他电子设备之间建立通信连接。
通信总线14用于实现这些组件之间的连接通信。
图1仅示出了具有组件11-14的电子装置1，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。
可选地，该电子装置1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子装置1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在电子装置1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子装置1还包括触摸传感器。所述触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里所述的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，所述触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，所述触摸传感器可以为单个传感器，也可以为例如阵列布置的多个传感器。
此外，该电子装置1的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该电子装置1还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路，传感器、音频电路等等，在此不再赘述。
在图1所示的装置实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中可以包括操作系统、以及表格数据处理程序10；处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时实现如下步骤：
获取待处理表格数据；
判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；
对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
具体的，待处理的数据可以是表格数据，例如Excel表格中的数据，也可以是其他类型的数据，本申请在此不做具体限制。当用户打开一个已经存储的Excel文件，或者，创建一个Excel文件，并在单元格中输入了数据，则自动提取Excel文件中的全部数据，作为待处理数据。或者，根据用户所选定的区域，将该区域的数据作为待处理数据。
进一步的，判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元的步骤，具体包括：
从所述待处理表格数据中提取单元格；
获取所述单元格的数量；
判断所述单元格的数量是否包括了预设的至少两个最小数据单元。
具体的，根据Excel文件的设定，先从待处理表格数据中提取单元格，得到提取到的单元格的数量，再根据预设的最小数据单元情况，将提取的单元格数量与最小数据单元进行比较，判断是否包括了至少两个最小数据单元。例如，若将1个单元格作为最小数据单元，当提取到的单元格数量为3个时，则判定存在至少两个最小数据单元。若将2个单元格，作为最小数据单元，当提取到的单元格数量为3个时，则判定不存在至少两个最小数据单元。在其他实施例中，还可以设置其他数量单位作为最小数据单元，本申请在此不做具体限制。
优选地，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，还可以实现如下步骤：
将所述待处理数据按照语义解析模型的预定格式进行存储，其中，所述语义解析模型为已经训练好的或者正在训练的模型。
优选地，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，还可以实现如下步骤：
创建所述语义解析模型，以通过所述语义解析模型对所述待处理数据进行数据处理。
其中，所述创建所述语义解析模型，包括：
设置多个运算信息、以及与每个运算信息对应的优先级顺序，其中，所述运算信息包括运算名称；
设置与所述运算名称对应的运算原则；
设置与业务场景对应的运算解析，其中，所述业务场景是与待处理数据对应的场景；场景至少包括：工资计算、绩效发放等等。
根据所述运算名称、优先级顺序、运算原则和运算解析，生成词法识别器和语法识别器，所述词法识别器和所述语法识别器形成所述语义解析模型。
具体的，设置多个运算信息及与每个运算信息对应的优先级文件，使用Antlr(Another Toolfor Language Recognition，语法分析器)4能够识别的语言导入运算信息及优先级说明，其中，所述运算信息包括所述运算名称及运算规则，进而生成词法和语法识别器。相同级别的运算名称之间可以存在优先级顺序，相同级别之下的子运算名称也可以存在优先级顺序。例如，第一级运算的优先级高于第二级运算的优先级，若第一级运算包括多个不同的第一子级运算，则所有第一子级运算的优先级均高于第二级运算的优先级。
在本实施例中，运算名称及相应的优先级说明存在对应关系，优先级由高到低的顺序为：逻辑、表达式、caseWhen、常量、变量、函数、数字常量、字符串常量、函数参数、字符串表达式、标识符、浮点数、整数、字符、数字等。其中，逻辑包括子级：逻辑或、逻辑与。表达式包括子级：等值表达式、比较表达式、加法表达式、乘法表达式、幂表达式、正负数表达式、基本表达式、括号表达式、成员函数表达式、中括号表达式。需要说明的是，本实施例仅以此运算名称作为示例，并不以此为限，本领域技术人员可以理解的是，在其他实施例中还可以包括其他运算。
在本实施例中，还可以设置与运算名称对应的运算原则，例如：运算编码、运算定义和运算说明。其中，运算名称可以为：加法表达式，相应的，运算编码为：additiveExpr，运算定义为：multiplyExpr((PLUS︱MINUS)multiplyExpr)*，运算说明为：a+b+c，a+b-c，对应的运算规则为：第一操作数分加、减其他操作数。
在本实施例中，还针对待处理的业务场景设置了对应的函数解析，其中，函数解析可以是与运算解析独立存在，也可以与运算解析同时存在。例如，Select()\IF()\Collect()等等，通过Select、IF、Collect这些关键字对待处理数据进行语义解析，能够完成数据的复杂计算，可以涉及数据库取数等。关键字用于定义语义解析模型中的表达式，关键字还可以为：AND(and)，OR(or)，NOT(not)，COMMA(，)，PLUS(+)，MINUS(-)，MUL(*)，DIV(/)，POWER(^)，EQUALS(＝)，NOTEQUALS(！＝<>),LT(﹤),LTEQ(﹤＝),GT(＞),GTEQ(＞＝),LPAREN((),RPAREN()),LBRACKET([),RBRACKET(])等。
在对待处理数据按照语义解析模型的预定格式进行存储时，具体是根据语义解析模型设置的词法识别器和语法识别器，存储待处理数据，并从存储的待处理数据中提出关键信息，能够更准确的匹配到待处理数据对应的业务场景，进而得到精确的计算结果，该关键信息是指与语义解析模型对应的运算信息，例如，运算信息可以是1+1、2>1、IF(“2>1”,”1”,”0”)、SELECT("NVAT_RPA100000_INST.JE1_17","01")等等。
本领域技术人员可以理解的是，本实施例中，对数据之间的处理是在至少两个以上的最小数据单元中进行的，从而在判定待处理数据包括了至少两个最小数据单元时，才会进行后续的步骤，若待处理数据中仅包括一个最小数据单元，则流程结束。
优选地，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，当至少两个最小数据单元包括第一最小数据单元和至少一个最小第二数据单元，所述判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系的步骤，具体包括：
判断所述第一最小数据单元的数据结构是否需要引用所述至少一个第二最小第二数据单元；或者，
判断所述至少一个第二最小第二数据单元的数据结构是否需要引用所述第一最小数据单元；
若是，则所述至少两个最小数据单元存在依赖关系；
若否，则所述至少两个最小数据单元不存在依赖关系。
由于在实际业务中，会出现数据与数据之间的依赖关系，也就是一个数据单元的数据结构需要引用另一个数据单元。例如，当A依赖B、B依赖C时，在进行计算的时候，若要得到C的结果，就需要先计算A、再计算B、最后计算C。那么就认为C与B存在依赖关系，B与A存在依赖关系。若数据之间在运算时能够直接得到，则说明这几个数据之间不存在依赖关系。
优选地，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，所述对所述至少两个最小数据单元进行排序的步骤，进一步包括：
当所述第一最小数据单元的数据结构需要引用所述至少一个第二最小数据单元时，所述至少一个第二最小数据单元的计算顺序优先于所述第一最小数据单元；
当所述至少一个第二最小数据单元的数据结构需要引用所述第一最小数据单元时，所述第一最小数据单元的计算顺序优先于所述至少一个第二最小数据单元。
优选地，在本实施例中，对两个及以上最小数据单元之间的排序是采用拓扑排序。拓扑排序的作用就是在基于我们现有语义的情况下，对存在依赖关系的数据进行排序，以得到线性的序列，且排在前面的数据是需要先完成解析的数据。
例如，若识别表格中的数据包括五个单元格，分别是：a,b,c,d,e，其中，a＝d+e，b＝a-d，c＝b+a，则将该待处理数据以语义解析模型展示为：a→[SELECT(d)+SELECT(e)]；b→[SELECT(a)-SELECT(d)]；c→[SELECT(b)+SELECT(a)]。经过对语义解析模型中的数据进行拓扑排序，得到的排序结果为：[SELECT(e),SELECT(d),SELECT(a),SELECT(b),SELECT(c)]。
进一步的，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果的步骤，进一步包括：
通过语义解析模型对所述至少两个最小数据单元进行解析，得到所述至少两个最小数据单元中的关键信息，所述关键信息用于指示所述至少两个最小数据单元的依赖关系；
通过识别器确定与所述关键信息对应的公式解析逻辑；
根据所述公式解析逻辑对所述待处理表格进行计算。
在对排序后的至少两个最小数据单元进行解析并计算结果时，将存储的数据带入至语义解析模型中，就能够自动计算出结果，例如，对于1+1的数据，根据加法表达式，则得到计算结果为2，对于复杂的模型，例如，关键信息为SELECT("NVAT_RPA100000_INST.JE1_17","01")，则要先根据语义解析模型进行解析，得到SELECT\NVAT_RPA100000_INST.JE1_17\01这些关键信息，然后通过识别器找到对应的自定义公式解析逻辑。对于其他的函数解析也可以采用类似的方式进行计算。
当设置与待处理的业务场景对应的函数解析，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，还可以实现如下步骤：
根据所述语义解析模型，存储所述待处理表格数据；
从存储的所述待处理表格数据中提取关键信息，以匹配与所述待处理表格数据对应的业务场景；
确定与所述业务场景对应的函数解析，其中，所述公式解析逻辑还包括所述函数解析，从而根据当前业务场景对应的函数解析和至少连个最小数据单元之间的依赖关系进行计算，能够得到更准确的结果。
优选地，处理器12执行存储器11中存储的表格数据处理程序10时，还可以实现如下步骤：
输出并显示所述计算结果。
上述实施例提出的电子装置1，通过获取待处理表格数据，并判断待处理数据是否包括了至少两个最小数据单元，当待处理数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，当至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对至少两个最小数据单元进行排序，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果，实现了对数据的自动处理，并适应于批量数据的运算等处理。
在其他实施例中，表格数据处理程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图2所示，为图1中表格数据处理程序10较佳实施例的程序模块图。所述表格数据处理程序10可以被分割为：获取模块110、判断模块120、排序模块130、计算模块140及显示模块150。所述模块110-150所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如，其中：
获取模块110，用于获取待处理表格数据。
判断模块120，用于判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元。
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则所述判断模块120还用于进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系。
排序模块130，若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则所述排序模块用于对所述至少两个最小数据单元进行排序。
计算模块140，用于对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
显示模块150，用于输出并显示所述计算结果。
此外，本发明还提供一种表格数据处理方法。参照图3所示，为本发明表格数据处理方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，表格数据处理方法包括：步骤S10-步骤S50。
步骤S10，获取待处理表格数据。
具体的，在步骤S10中，待处理的数据可以是表格数据，例如Excel表格中的数据，也可以是其他类型的数据，本申请在此不做具体限制。当用户打开一个已经存储的Excel文件，或者，创建一个Excel文件，并在单元格中输入了数据，则自动提取Excel文件中的全部数据，作为待处理数据。或者，根据用户所选定的区域，将该区域的数据作为待处理数据。
步骤S20，判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元。
进一步的，步骤S20，具体包括：
从所述待处理表格数据中提取单元格；
获取所述单元格的数量；
判断所述单元格的数量是否包括了预设的至少两个最小数据单元。
具体的，根据Excel文件的设定，先从待处理表格数据中提取单元格，得到提取到的单元格的数量，再根据预设的最小数据单元情况，将提取的单元格数量与最小数据单元进行比较，判断是否包括了至少两个最小数据单元。例如，若将1个单元格作为最小数据单元，提取到的单元格数量为3个时，则判定存在至少两个最小数据单元。若将2个单元格作为最小数据单元，当提取到的单元格数量为3个时，则判定不存在至少两个最小数据单元。在其他实施例中，还可以设置其他数量单位作为最小数据单元，本申请在此不做具体限制。
步骤S30，若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
步骤S40，若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；
步骤S50，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
在步骤S10和S20之间，本实施例的表格数据处理方法还可以包括：
将所述待处理数据按照语义解析模型的预定格式进行存储，其中，所述语义解析模型为已经训练好的或者正在训练的模型。
优选地，在步骤S10之前，本实施例的表格数据处理方法还可以包括：
创建所述语义解析模型，以通过所述语义解析模型对所述待处理数据进行数据处理。
请参照图4，为本发明表格数据处理方法较佳实施例的子流程图，所述创建所述语义解析模型的步骤包括：
步骤S410，设置多个运算信息、以及与每个运算信息对应的优先级顺序，其中，所述运算信息包括运算名称；
步骤S420，设置与所述运算名称对应的运算原则；
步骤S430，设置与业务场景对应的运算解析，其中，所述业务场景是与待处理数据对应的场景；场景至少包括：工资计算、绩效发放等等。
步骤S440，根据所述运算名称、优先级顺序、运算原则和运算解析，生成词法识别器和语法识别器，所述词法识别器和所述语法识别器形成所述语义解析模型。
具体的，设置多个运算信息及与每个运算信息对应的优先级文件，使用Antlr(Another Tool for Language Recognition，语法分析器)4能够识别的语言导入运算信息及优先级说明，其中，所述运算信息包括所述运算名称及运算规则，进而生成词法和语法识别器。相同级别的运算名称之间可以存在优先级顺序，相同级别之下的子运算名称也可以存在优先级顺序。例如，第一级运算的优先级高于第二级运算的优先级，若第一级运算包括多个不同的第一子级运算，则所有第一子级运算的优先级均高于第二级运算的优先级。
在本实施例中，运算名称及相应的优先级说明存在对应关系，优先级由高到低的顺序为：逻辑、表达式、caseWhen、常量、变量、函数、数字常量、字符串常量、函数参数、字符串表达式、标识符、浮点数、整数、字符、数字等。其中，逻辑包括子级：逻辑或、逻辑与。表达式包括子级：等值表达式、比较表达式、加法表达式、乘法表达式、幂表达式、正负数表达式、基本表达式、括号表达式、成员函数表达式、中括号表达式。需要说明的是，本实施例仅以此运算名称作为示例，并不以此为限，本领域技术人员可以理解的是，在其他实施例中还可以包括其他运算。
在本实施例中，还可以设置与运算名称对应的运算原则，例如：运算编码、运算定义和运算说明。其中，运算名称可以为：加法表达式，相应的，运算编码为：additiveExpr，运算定义为：multiplyExpr((PLUS︱MINUS)multiplyExpr)*，运算说明为：a+b+c，a+b-c，对应的运算规则为：第一操作数分加、减其他操作数。
在本实施例中，还针对待处理的业务场景设置了对应的函数解析，其中，函数解析可以是与运算解析独立存在，也可以与运算解析同时存在。例如，Select()\IF()\Collect()等等，通过Select、IF、Collect这些关键字对待处理数据进行语义解析，能够完成数据的复杂计算，可以涉及数据库取数等。关键字用于定义语义解析模型中的表达式，关键字还可以为：AND(and)，OR(or)，NOT(not)，COMMA(，)，PLUS(+)，MINUS(-)，MUL(*)，DIV(/)，POWER(^)，EQUALS(＝)，NOTEQUALS(！＝<>),LT(﹤),LTEQ(﹤＝),GT(＞),GTEQ(＞＝),LPAREN((),RPAREN()),LBRACKET([),RBRACKET(])等。
在对待处理数据按照语义解析模型的预定格式进行存储时，具体是根据语义解析模型设置的词法识别器和语法识别器，存储待处理数据，并从存储的待处理数据中提出关键信息，能够更准确的匹配到待处理数据对应的业务场景，进而得到精确的计算结果，该关键信息是指与语义解析模型对应的运算信息，例如，运算信息可以是1+1、2>1、IF(“2>1”,”1”,”0”)、SELECT("NVAT_RPA100000_INST.JE1_17","01")等等。
本领域技术人员可以理解的是，本实施例中，对数据之间的处理是在至少两个以上的最小数据单元中进行的，从而在判定待处理数据包括了至少两个最小数据单元时，才会进行后续的步骤，若待处理数据中仅包括一个最小数据单元，则流程结束。
当至少两个最小数据单元包括第一最小数据单元和至少一个最小第二数据单元，如图5所示，为本发明表格数据处理方法较佳实施例的另一子流程图，所述判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系的步骤，具体包括：
步骤S510，判断所述第一最小数据单元的数据结构是否需要引用所述至少一个第二最小第二数据单元；或者，
判断所述至少一个第二最小第二数据单元的数据结构是否需要引用所述第一最小数据单元；若是，则进入步骤520，若否，则进入步骤530；
步骤S520，所述至少两个最小数据单元存在依赖关系；
步骤S530，所述至少两个最小数据单元不存在依赖关系。
由于在实际业务中，会出现数据与数据之间的依赖关系，也就是一个数据单元的数据结构需要引用另一个数据单元。例如，当A依赖B、B依赖C时，在进行计算的时候，若要得到C的结果，就需要先计算A、再计算B、最后计算C。那么就认为C与B存在依赖关系，B与A存在依赖关系。若数据之间在运算时能够直接得到，则说明这几个数据之间不存在依赖关系。
优选地，所述对所述至少两个最小数据单元进行排序的步骤，进一步包括：
当所述第一最小数据单元的数据结构需要引用所述至少一个第二最小数据单元时，所述至少一个第二最小数据单元的计算顺序优先于所述第一最小数据单元；
当所述至少一个第二最小数据单元的数据结构需要引用所述第一最小数据单元时，所述第一最小数据单元的计算顺序优先于所述至少一个第二最小数据单元。
优选地，在本实施例中，对两个及以上最小数据单元之间的排序是采用拓扑排序。拓扑排序的作用就是在基于我们现有语义的情况下，对存在依赖关系的数据进行排序，以得到线性的序列，且排在前面的数据是需要先完成解析的数据。
例如，若识别表格中的数据包括五个单元格，分别是：a,b,c,d,e，其中，a＝d+e，b＝a-d，c＝b+a，则将该待处理数据以语义解析模型展示为：a→[SELECT(d)+SELECT(e)]；b→[SELECT(a)-SELECT(d)]；c→[SELECT(b)+SELECT(a)]。经过对语义解析模型中的数据进行拓扑排序，得到的排序结果为：[SELECT(e),SELECT(d),SELECT(a),SELECT(b),SELECT(c)]。
进一步的，步骤S50具体包括：
通过语义解析模型对所述至少两个最小数据单元进行解析，得到所述至少两个最小数据单元中的关键信息，所述关键信息用于指示所述至少两个最小数据单元的依赖关系；
通过识别器确定与所述关键信息对应的公式解析逻辑；
根据所述公式解析逻辑对所述待处理表格进行计算。
在对排序后的至少两个最小数据单元进行解析并计算结果时，将存储的数据带入至语义解析模型中，就能够自动计算出结果，例如，对于1+1的数据，根据加法表达式，则得到计算结果为2，对于复杂的模型，例如，关键信息为SELECT("NVAT_RPA100000_INST.JE1_17","01")，则要先根据语义解析模型进行解析，得到SELECT\NVAT_RPA100000_INST.JE1_17\01这些关键信息，然后通过识别器找到对应的自定义公式解析逻辑。对于其他的函数解析也可以采用类似的方式进行计算。
当设置与待处理的业务场景对应的函数解析，本实施例的表格数据处理方法，还包括如下步骤：
根据所述语义解析模型，存储所述待处理表格数据；
从存储的所述待处理表格数据中提取关键信息，以匹配与所述待处理表格数据对应的业务场景；
确定与所述业务场景对应的函数解析，其中，所述公式解析逻辑还包括所述函数解析，从而根据当前业务场景对应的函数解析和至少连个最小数据单元之间的依赖关系进行计算，能够得到更准确的结果。
优选地，本实施例的表格数据处理方法，还可以实现如下步骤：
输出并显示所述计算结果。
上述实施例提出的表格数据处理方法，通过获取待处理表格数据，并判断待处理数据是否包括了至少两个最小数据单元，当待处理数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，当至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对至少两个最小数据单元进行排序，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果，实现了对数据的自动处理，并适应于批量数据的运算等处理。此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括表格数据处理程序，所述表格数据处理程序被处理器执行时实现如下操作：
获取待处理表格数据；
判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；
对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果；
输出并显示所述计算结果。
优选地，在所述获取待处理表格数据之后，且在判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元之前，所述方法还包括：
将所述待处理数据按照语义解析模型的预定格式进行存储，其中，所述语义解析模型为已经训练好的或者正在训练的模型。
优选地，在所述获取待处理表格数据之前，所述方法还包括：
创建所述语义解析模型，以通过所述语义解析模型对所述待处理数据进行数据处理。
优选地，所述创建所述语义解析模型，包括：
设置多个运算信息、以及与每个运算信息对应的优先级顺序，其中，所述运算信息包括运算名称；
设置与所述运算名称对应的运算原则；
设置与业务场景对应的运算解析，其中，所述业务场景是与待处理数据对应的场景；
根据所述运算名称、优先级顺序、运算原则和运算解析，生成词法识别器和语法识别器，所述词法识别器和所述语法识别器形成所述语义解析模型。
优选地，至少两个最小数据单元包括第一最小数据单元和至少一个最小第二数据单元，所述判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，包括：
判断所述第一最小数据单元的数据结构是否需要引用所述至少一个第二最小第二数据单元；或者，
判断所述至少一个第二最小第二数据单元的数据结构是否需要引用所述第一最小数据单元；
若是，则所述至少两个最小数据单元存在依赖关系；
若否，则所述至少两个最小数据单元不存在依赖关系。
优选地，所述对所述至少两个最小数据单元进行排序，包括：
当所述第一最小数据单元的数据结构需要引用所述至少一个第二最小数据单元时，所述至少一个第二最小数据单元的计算顺序优先于所述第一最小数据单元；
当所述至少一个第二最小数据单元的数据结构需要引用所述第一最小数据单元时，所述第一最小数据单元的计算顺序优先于所述至少一个第二最小数据单元。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述表格数据处理方法、电子装置的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
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。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
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 (10)
1.一种表格数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待处理表格数据；
判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则对所述至少两个最小数据单元进行排序；
对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
2.根据权利要求1所述的表格数据处理方法，其特征在于，判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元，包括：
从所述待处理表格数据中提取单元格；
获取所述单元格的数量；
判断所述单元格的数量是否包括了预设的至少两个最小数据单元。
3.根据权利要求1所述的表格数据处理方法，其特征在于，在对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果之前，包括：
设置多个运算信息、以及与每个运算信息对应的优先级顺序，其中，所述运算信息包括运算名称；
设置与所述运算名称对应的运算原则；
设置与业务场景对应的运算解析，其中，所述业务场景是与待处理数据对应的场景；
根据所述运算名称、优先级顺序、运算原则和运算解析，生成词法识别器和语法识别器，所述词法识别器和所述语法识别器形成所述语义解析模型。
4.根据权利要求1-2任意一项所述的表格数据处理方法，其特征在于，至少两个最小数据单元包括第一最小数据单元和至少一个最小第二数据单元，所述判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系，包括：
判断所述第一最小数据单元的数据结构是否需要引用所述至少一个第二最小第二数据单元；或者，
判断所述至少一个第二最小第二数据单元的数据结构是否需要引用所述第一最小数据单元；
若是，则所述至少两个最小数据单元存在依赖关系；
若否，则所述至少两个最小数据单元不存在依赖关系。
5.根据权利要求4所述的表格数据处理方法，其特征在于，所述对所述至少两个最小数据单元进行排序，包括：
当所述第一最小数据单元的数据结构需要引用所述至少一个第二最小数据单元时，所述至少一个第二最小数据单元的计算顺序优先于所述第一最小数据单元；
当所述至少一个第二最小数据单元的数据结构需要引用所述第一最小数据单元时，所述第一最小数据单元的计算顺序优先于所述至少一个第二最小数据单元。
6.根据权利要求1所述的表格数据处理方法，其特征在于，对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果，包括：
通过语义解析模型对所述至少两个最小数据单元进行解析，得到所述至少两个最小数据单元中的关键信息，所述关键信息用于指示所述至少两个最小数据单元的依赖关系；
通过识别器确定与所述关键信息对应的公式解析逻辑；
根据所述公式解析逻辑对所述待处理表格进行计算。
7.根据权利要求6所述的表格数据处理方法，其特征在于，还包括：
设置与待处理的业务场景对应的函数解析；
根据所述语义解析模型，存储所述待处理表格数据；
从存储的所述待处理表格数据中提取关键信息，以匹配与所述待处理表格数据对应的业务场景；
确定与所述业务场景对应的函数解析，其中，所述公式解析逻辑还包括所述函数解析。
8.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取待处理表格数据；
判断模块，用于判断所述待处理表格数据是否包括了至少两个最小数据单元；
若判定所述待处理表格数据包括了至少两个最小数据单元，则所述判断模块还用于进一步判断所述至少两个最小数据单元是否存在依赖关系；
排序模块，若判定所述至少两个最小数据单元之间存在依赖关系，则所述排序模块用于对所述至少两个最小数据单元进行排序；
计算模块，用于对排序后的所述至少两个最小数据单元根据语义解析模型进行解析并计算结果。
9.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：存储器及处理器，所述存储器中包括表格数据处理程序，所述表格数据处理程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的表格数据处理方法的步骤。
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包括表格数据处理程序，所述表格数据处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的表格数据处理方法的步骤。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111930776A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-11-13 | 北京维数统计事务所有限公司 | 表单处理方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN113297311A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-24 | 北京有竹居网络技术有限公司 | 一种数据转换方法及装置 |
| WO2022267457A1 (zh) * | 2021-06-22 | 2022-12-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子表格数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050188352A1 (en) * | 2004-02-17 | 2005-08-25 | Bruno Jager | Method for generating source code in a procedural, re-entrant-compatible programming language using a spreadsheet representation |
| CN104917731A (zh) * | 2014-03-12 | 2015-09-16 | 深圳中兴网信科技有限公司 | 一种提高数据显示速度的方法及系统、服务器、浏览器 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20050188352A1 (en) * | 2004-02-17 | 2005-08-25 | Bruno Jager | Method for generating source code in a procedural, re-entrant-compatible programming language using a spreadsheet representation |
| CN104917731A (zh) * | 2014-03-12 | 2015-09-16 | 深圳中兴网信科技有限公司 | 一种提高数据显示速度的方法及系统、服务器、浏览器 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111930776A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-11-13 | 北京维数统计事务所有限公司 | 表单处理方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN111930776B (zh) * | 2020-09-10 | 2021-01-05 | 北京维数统计事务所有限公司 | 表单处理方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN113297311A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-24 | 北京有竹居网络技术有限公司 | 一种数据转换方法及装置 |
| CN113297311B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-12-19 | 北京有竹居网络技术有限公司 | 一种数据转换方法及装置 |
| WO2022267457A1 (zh) * | 2021-06-22 | 2022-12-29 | 平安科技（深圳）有限公司 | 电子表格数据处理方法、装置、设备及存储介质 |
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