CN111897844A - 基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备 - Google Patents

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CN111897844A CN202010569829.9A CN202010569829A CN111897844A CN 111897844 A CN111897844 A CN 111897844A CN 202010569829 A CN202010569829 A CN 202010569829A CN 111897844 A CN111897844 A CN 111897844A
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林志英
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Abstract

本申请提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备，应用于自然语言处理技术领域，其中该方法包括：通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。

Description

基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及自然语言处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备。
背景技术
当前卡组织与成员银行之间的业务往来，主要涉及交易信息的传输和资金的清分清算，即通常意义的授权和清算，为了保证资金安全，通过会对交易数据和清算数据进行校验也就是勾兑，该勾兑通常涉及银行内部多个部门，每个部门得到的数据粒度是不一样的，如何在快速的核对不同粒度下数据的正确性，在当前采用人工辅助的办法是相对费时费力的，且当数据颗粒度较大时，通常数据更加适合人为阅读，而不方便机器处理，而当数据颗粒度较细时，则不适合人工处理。
发明内容
本申请提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备，用于提供一种基于粒度信息的报表合法性检测方法，避免人工对报表的合法性进行检测，提升了报表检测的效率与准确性。本申请采用的技术方案如下：
第一方面，提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法，该方法包括，
获取待检测报表；
确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；
基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
可选地，确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，包括：
基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
可选地，基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息，包括：
基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
可选地，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，包括以下至少一项：
如果原始数据源为高粒度数据，则对原始数据源进行拆分处理，得到低粒度数据；
如果原始数据源为低粒度数据，则对原始数据源进行合并处理，得到中等粒度数据；
如果原始数据源为中等粒度数据，则对原始数据源进行合并处理得到高粒度数据，和/或对原始数据源进行拆分处理得到低粒度数据。
可选地，基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性，包括：
将原始数据源的高粒度数据与衍生数据源的高粒度数据进行一致性校验，得到第一一致性校验结果；和/或将原始数据源的中等粒度数据与衍生数据源的中等粒度数据进行一致性校验，得到第二一致性校验结果；和/或将原始数据源的低粒度数据与衍生数据源的低粒度数据进行一致性校验，得到第三一致性校验结果；
基于第一一致性校验结果和/或第二一致性校验结果和/或第三一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
第二方面，提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测装置，该装置包括，
获取模块，用于获取待检测报表；
第一确定模块，用于确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
处理模块，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；
第二确定模块，用于基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
可选地，第一确定模块包括：
处理单元，用于基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
确定单元，用于基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
可选地，确定单元具体用于基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
可选地，处理模块，用于如果原始数据源为高粒度数据，则对原始数据源进行拆分处理，得到低粒度数据；
和/或，用于如果原始数据源为低粒度数据，则对原始数据源进行合并处理，得到中等粒度数据；
和/或，用于如果原始数据源为中等粒度数据，则对原始数据源进行合并处理得到高粒度数据，和/或对原始数据源进行拆分处理得到低粒度数据。
可选地，第二确定模块，具体用于将原始数据源的高粒度数据与衍生数据源的高粒度数据进行一致性校验，得到第一一致性校验结果；和/或将原始数据源的中等粒度数据与衍生数据源的中等粒度数据进行一致性校验，得到第二一致性校验结果；和/或将原始数据源的低粒度数据与衍生数据源的低粒度数据进行一致性校验，得到第三一致性校验结果；
以及用于基于第一一致性校验结果和/或第二一致性校验结果和/或第三一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：执行第一方面所示的基于粒度信息的报表合法性检测方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行第一方面所示的基于粒度信息的报表合法性检测方法。
本申请提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法、装置及电子设备，与现有技术通过人工检测报表的合法性相比，本申请通过获取待检测报表；确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。即通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例的一种基于粒度信息的报表合法性检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的一种基于粒度信息的报表合法性检测装置的结构示意图；
图3为本申请实施例的一种报表合法性检测流程示例图；
图4为本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，各实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
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。
本申请实施例提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S101，获取待检测报表；
步骤S102，确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
步骤S103，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；
步骤S104，基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
示例性地，举例说明如下：
假设一家银行当日发生4笔交易，2笔消费，1笔取款，1笔退货，每笔金额为1.币种为人民币
则有如下几个粒度的数据，通常在银行不同部门处理。
最大粒度：一般为银行作为一个整体机构，与第三方机构进行清算。
该报表可能如下：其中CR/DR代表借贷方向。
Date：2020-6-6
Amount Counts CR/DR
2.00 4 DR
中等粒度：一般用于银行较高层级管理部门，关注所有交易类型的统计数据，该中等粒度报表，最后一行即可得到最大粒度报表，同时也可以通过明细进行计算。其中，每条明细数据，又为细粒度的数据。
Figure BDA0002549150350000061
最细颗粒度：一般为机器可读，不方便人工阅读。
方便说明起见，一般如下，一般两张细粒度的表格可能在银行由不同职能部门进行处理，同时，实际金融系统中，最细粒度的数据，一般都是机器可读，数量巨大，基本人不可读的数据。：
表一
卡号 交易类型 金额 时间
表二
Figure BDA0002549150350000062
Figure BDA0002549150350000071
其中，
Figure BDA0002549150350000072
为实现自动核对上述三个不同颗粒度的数据是否不冲突，以上举例是三个不同颗粒度，实际上可能颗粒度分层更多。从中粒度数据中，可以拆分成表一和表耳数据的一些统计，可以达到验证表一和表二数据的合法性。同时，也可以把表一表二的数据进行统计，合并成中粒度和高粒度数据，与中粒度、高粒度的原始数据进行合法性校验。
本申请实施例提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测方法，与现有技术通过人工检测报表的合法性相比，本申请通过获取待检测报表；确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。即通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，包括：
基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息，包括：
基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，包括以下至少一项：
如果原始数据源为高粒度数据，则对原始数据源进行拆分处理，得到低粒度数据；
如果原始数据源为低粒度数据，则对原始数据源进行合并处理，得到中等粒度数据；
如果原始数据源为中等粒度数据，则对原始数据源进行合并处理得到高粒度数据，和/或对原始数据源进行拆分处理得到低粒度数据。
本申请实施例提供了一种可能的实现方式，具体地，基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性，包括：
将原始数据源的高粒度数据与衍生数据源的高粒度数据进行一致性校验，得到第一一致性校验结果；和/或将原始数据源的中等粒度数据与衍生数据源的中等粒度数据进行一致性校验，得到第二一致性校验结果；和/或将原始数据源的低粒度数据与衍生数据源的低粒度数据进行一致性校验，得到第三一致性校验结果；
基于第一一致性校验结果和/或第二一致性校验结果和/或第三一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
示例性地，图3示出了报表合法性校验的一个流程，其流程如下：
步骤1：输入数据源，并读取数据源的原始颗粒度，并入步骤2；
步骤2：判断该数据源是否可继续拆分成细颗粒度，如果是，则进入步骤3，否则进入步骤7.
步骤3：采用正则表达式对数据进行匹配和提取，完成数据拆分，进入步骤4.
步骤4：逐条记录较小颗粒数据，并标明数据来源，数据类型(衍生还是原始)，数据颗粒度，并进入步骤5.
步骤5：判断步骤2中的数据是否可统计形成较大颗粒度的数据，如果是，进入步骤6，否则进入步骤7。
步骤6：统计形成大颗粒数据，并逐条记录数据，标明数据来源，数据类型，数据颗粒度，并进入步骤7.
步骤7：判断步骤2中数据源是否是待处理数据源的最后一条，如果是，则进入步骤8，否则，进入步骤2.
步骤8：按颗粒度大小逐次验证同颗粒度的数据是否相容，如是，则进入步骤9，否则进入步骤10，.
步骤9：对账平，进入步骤11。
步骤10：对账不平，进入步骤11.
步骤11：结束
图2为本申请实施例提供的一种基于粒度信息的报表合法性检测装置，该装置20包括：获取模块201、第一确定模块202、处理模块203、第二确定模块204，其中，
获取模块201，用于获取待检测报表；
第一确定模块202，用于确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
处理模块203，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；
第二确定模块204，用于基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
本申请实施例提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测装置，与现有技术通过人工检测报表的合法性相比，本申请通过获取待检测报表；确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。即通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。
具体地，第一确定模块包括：
处理单元，用于基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
确定单元，用于基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
可选地，确定单元具体用于基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
具体地，处理模块，用于如果原始数据源为高粒度数据，则对原始数据源进行拆分处理，得到低粒度数据；
和/或，用于如果原始数据源为低粒度数据，则对原始数据源进行合并处理，得到中等粒度数据；
和/或，用于如果原始数据源为中等粒度数据，则对原始数据源进行合并处理得到高粒度数据，和/或对原始数据源进行拆分处理得到低粒度数据。
具体地，第二确定模块，具体用于将原始数据源的高粒度数据与衍生数据源的高粒度数据进行一致性校验，得到第一一致性校验结果；和/或将原始数据源的中等粒度数据与衍生数据源的中等粒度数据进行一致性校验，得到第二一致性校验结果；和/或将原始数据源的低粒度数据与衍生数据源的低粒度数据进行一致性校验，得到第三一致性校验结果；
以及用于基于第一一致性校验结果和/或第二一致性校验结果和/或第三一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
本申请实施例提供了一种基于粒度信息的报表合法性检测装置，适用于上述实施例所示的方法，在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备，如图4所示，图4所示的电子设备40包括：处理器401和存储器403。其中，处理器401和存储器403相连，如通过总线402相连。进一步地，电子设备40还可以包括收发器404。需要说明的是，实际应用中收发器404不限于一个，该电子设备40的结构并不构成对本申请实施例的限定。其中，处理器401应用于本申请实施例中，用于实现图2所示模块的功能。收发器404包括接收机和发射机。
处理器401可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器401也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线402可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线402可以是PCI总线或EISA总线等。总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器403可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器403用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器401来控制执行。处理器401用于执行存储器403中存储的应用程序代码，以实现图2所示实施例提供的基于粒度信息的报表合法性检测装置的功能。
本申请实施例提供了一种电子设备，与现有技术通过人工检测报表的合法性相比，本申请通过获取待检测报表；确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。即通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。
本申请实施例提供了一种电子设备适用于上述方法实施例。在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中所示的方法。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，与现有技术通过人工检测报表的合法性相比，本申请通过获取待检测报表；确定待检测报表中各原始数据源的粒度信息，粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，处理包括拆分、合并；基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。即通过确定待检测报表原始数据的粒度信息，然后将基于粒度的不同，对原始数据进行拆分或合并处理得到衍生数据，然后将衍生数据与原始数据进行一致性校验，当校验结果为一致时，则报表合法，从而实现了报表合法性的自动校验，此外，较人工校验的方式相比，提升了校验的效率以及校验的准确性。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质适用于上述方法实施例。在此不再赘述。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于粒度信息的报表合法性检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测报表；
确定所述待检测报表中各原始数据源的粒度信息，所述粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，所述处理包括拆分、合并；
基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测报表中各原始数据源的粒度信息，包括：
基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息，包括：
基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，包括以下至少一项：
如果所述原始数据源为高粒度数据，则对所述原始数据源进行拆分处理，得到低粒度数据；
如果所述原始数据源为低粒度数据，则对所述原始数据源进行合并处理，得到中等粒度数据；
如果所述原始数据源为中等粒度数据，则对所述原始数据源进行合并处理得到高粒度数据，和/或对所述原始数据源进行拆分处理得到低粒度数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性，包括：
将原始数据源的高粒度数据与衍生数据源的高粒度数据进行一致性校验，得到第一一致性校验结果；和/或将原始数据源的中等粒度数据与衍生数据源的中等粒度数据进行一致性校验，得到第二一致性校验结果；和/或将原始数据源的低粒度数据与衍生数据源的低粒度数据进行一致性校验，得到第三一致性校验结果；
基于所述第一一致性校验结果和/或第二一致性校验结果和/或第三一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
6.一种基于粒度信息的报表合法性检测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测报表；
第一确定模块，用于确定所述待检测报表中各原始数据源的粒度信息，所述粒度信息包括高等粒度、中等粒度、低等粒度；
处理模块，基于各原始数据源的粒度信息对各原始数据源进行处理得到衍生数据源，所述处理包括拆分、合并；
第二确定模块，用于基于原始数据源与衍生数据源的一致性校验结果确定待检测报表的合法性。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：
处理单元，用于基于自然语言理解技术对待检测报表的数据进行分区处理，得到分区后的数据；
确定单元，用于基于分区后的数据的粒度信息确定各原始数据源的粒度信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于基于关键字匹配确定分区后的数据的粒度信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：执行根据权利要求1至5任一项所述的基于粒度信息的报表合法性检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至5中任一项所述的基于粒度信息的报表合法性检测方法。
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