CN113283224A - 表单生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种表单生成方法、装置、电子设备及存储介质。所述表单生成方法包括：基于预置模板获取通用表单项；获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项；基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。本公开所述表单生成方法、装置、电子设备及存储介质，能够够使得设计人员快速设计表单，特别是长表单、复杂表单，从而减少设计人员操作的复杂性，减少其操作时间提高设计效率。
Description
技术领域
本公开涉及信息技术领域，尤其涉及一种表单生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
表单在调查问卷、登记报名、信息反馈等数据采集和统计等场景中应用广泛。在电子病历、流调等相关领域中，表单设计越来越复杂，然而传统的表单设计方法，在设计长表单、关联表单等复杂表单时，只能依靠设计人员逐项逐步完成，耗时耗力。
发明内容
有鉴于此，本公开的目的在于提出一种表单生成方法、装置、电子设备及存储介质。
基于上述目的，本公开提供了一种表单生成方法，包括：
基于预置模板获取通用表单项；
获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项；
基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
可选的，所述属性信息包括表现类型、数据类型、数据格式以及关联规则；
所述获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，包括：
获得与所述表现类型、所述数据类型、所述数据格式以及所述关联规则分别匹配的预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则。
可选的，所述生成自定义表单项之后，还包括：
获取与所述通用表单项的属性信息匹配的预设属性值，对所述预设属性值进行修改以获得修改后的通用表单项；和/或，
修改所述自定义表单项的属性信息的预测属性值，获得修改后的所述自定义表单项。
可选的，所述通用表单项包括多个属性信息；所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
对修改后的所述通用表单项进行数据校验，确定与不同属性信息匹配的预设属性值是否兼容；
响应于任两个属性信息所匹配的预设属性值不兼容，则标记所述通用表单项。
可选的，所述自定义表单项包括多个属性信息；所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
对修改后的所述自定义表单项进行数据校验，确定与不同属性信息匹配的预测属性值是否兼容；
响应于任两个属性信息所匹配的预设属性值不兼容，则标记所述自定义表单项。
可选的，还包括：
基于TypeScript生成所述通用表单项和/或所述自定义表单项。
可选的，所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之后，还包括：
对所述表单数据进行封装得到JSON数据，将所述表单数据对应的JSON数据发送至服务端，以使所述服务端基于Flutter应用程序及所述表单数据对应的JSON数据生成与所述表单数据匹配的表单页面。
本公开还提供了一种表单生成装置，包括：
通用表单项生成单元，被配置为：基于预置模板获取通用表单项；
自定义表单项生成单元，被配置为：获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项；
表单数据生成单元，被配置为：基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任意一项所述的表单生成方法。
本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如上述任意一项所述表单生成方法。
从上面所述可以看出，本公开提供的表单生成方法、装置、电子设备及存储介质，首先通过预置模板获得通用表单项，之后基于用户输入的表单项的名称以及其语义分析结果自动获得自定义表单项，最后基于通用表单项及自定义表单项生成表单数据，这样无需设计人员单独输入每个表单项的各项属性信息，从而能够使得设计人员快速设计表单，特别是长表单、复杂表单，从而减少设计人员操作的复杂性，减少其操作时间提高设计效率；同时，由于通用表单项基于预置模板获得，自定义表单项基于语义分析自动获得，因此不会因设计人员操作错误或者不熟悉表单业务进行错误设置导致数据校验出错。
附图说明
为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为传统的表单设计方法的示意图；
图2为本公开实施例所述表单生成方法的流程示意图；
图3为本公开实施例表单生成方法的示意图；
图4为本公开实施例所述表单生成装置的结构示意图；
图5为本公开实施例所述电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如背景技术所述，传统的表单设计方法，需要设计人员逐项逐步完成每个表单项的设计。如图1所示，对于每一个表单项，首先需要手动输入表单项的名称或标题，之后手动选择该表单项对应的各项属性信息，包括表现类型、数据类型以及自定义规则，完成该表单项的设计后，再进行下一表单项的设计。传统的表单设计方法，表单项的名称或标题、表单项的表现类型、表单项的数据类型及表单项的自定义规则等信息均需要设计人员逐步操作完成，这种方式需要设计人员具有很强的操作性以及专业性，不仅耗时耗力，还缺乏校验，容易出错，带来较高的调试成本。
本公开的发明人发现，如果能够自动获取表单项的各个属性信息，则能够大大降低表单设计的复杂性，提高表单的设计效率。
基于上述原因，本公开提供一种表单生成方法。如图2所示，所述表单生成方法包括：
步骤S101，基于预置模板获取通用表单项。
为了降低表单设计的复杂度，本公开实施例可以预先设置各种不同类型表单的预置模板，如图3所示，这样设计人员在制作表单时，可直接引用预置模板从而获得预置模板中的通用表单项加入表单中。可选的，在制作预置模板时，可以尽最大可能吸收利用现有行业/项目经验形成行业/专业的模板，或者采集各种表单并基于其中通用的表单项制作预置模板。例如，针对急救项目，基于专业的基础急救电子病例制作预置模板，其所包含的通用表单项包括：患者性别、年龄、职业、病史、药物过敏史、急救类型、初步诊断、急救效果等。例如，针对流调，基于各种流调表单，其表单项一般包括：个人信息、健康状况、旅游(居)史信息、居住史信息、密切接触史信息、交通工具信息等。
可选的，也可引入常用的模板作为预置模板。其中，模板可以单独引入，也可组合引入，譬如将急救模板与慢病模板或专项检查模板组合引入。
可选的，针对不同类型的表单生成不同的预置模板，以便于设计人员在制作不同类型的表单时可以基于不同的预置模板生成不同的表单的通用表单项。
可选的，每个预置模板可以包括多个通用表单项，当设计人员将预置模板中的通用表单项加入正在制作的当前表单中后，若其中部分通用表单项并非当前表单所需，可将不需要的通用表单项从中删除。当正在设计的表单中无需预置模板中的通用表单项时，也可采用不具有通用表单项的空白的预置模板，这样则可以在空白模板上通过生成自定义表单项制作表单。
可选的，可以基于大数据算法、人工智能算法等，根据不同的设计人员对通用表单项的选择等条件动态调整预置模板中的各个通用表单项，使得预置模板能够不断满足设计人员在设计表时的需求。例如，预置模板中的通用表单项A满足在预设比例数量的表单设计中均被设计人员删除，则将该通用表单项A从该预置模板中删除；若某一表单项满足在预设比例数量的表单设计中均被设计人员加入表单设计中，可将该表单项加入该预置模板中。
步骤S102，获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项。
为了降低设计人员设计表单的复杂程度，本步骤中通过监听用户输入的表单项的名称，采用语义分析方法对该表单项的名称进行语义分析，获得表单项的名称中的关键词，再根据表单项的关键词获得与表单项的属性信息匹配的预测属性值，从而根据表单项的名称以及表单项各个属性信息对应的预测属性值生成自定义表单项。
可选的，当所述表单项包括多个属性信息时，通过语音分析获得多个分别与各个属性信息对应的预测属性值；且将不同属性信息对应的不同预测属性值设置为兼容的，同一表单项不同的属性信息避免设置不兼容的预测属性值。例如，其中一个表单项的表现类型的预测属性值为下拉选择控件，该表单项对应的数据类型的预测属性值为整型类，而不会为浮点型。这样，设计人员在添加自定义表单项时，不会因操作错误或者不熟悉表单业务进行错误的设置导致数据校验出错。
步骤S103，基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
本实施例中，首先通过预置模板获得通用表单项，之后基于用户输入的表单项的名称以及其语义分析结果自动获得自定义表单项，最后基于通用表单项及自定义表单项生成表单数据，这样无需设计人员单独输入每个表单项的各项属性信息，从而能够使得设计人员快速设计表单，特别是长表单、复杂表单，从而减少设计人员操作的复杂性，减少其操作时间提高设计效率；同时，由于通用表单项基于预置模板获得，自定义表单项基于语义分析自动获得，因此不会因设计人员操作错误或者不熟悉表单业务进行错误设置导致数据校验出错。
在一些可选的实施例中，所述属性信息包括表现类型、数据类型、数据格式以及关联规则。步骤S102中所述获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，包括：获得与所述表现类型、所述数据类型、所述数据格式以及所述关联规则分别匹配的预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则。即本实施例中，预测属性值包括预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则。
其中，预测表现类型可以包括时间选择控件、文本输入控件、文本输入单选框、复选项及下拉选择控件等；预测数据类型包括时间戳、浮点型、电话号码、布尔型或相似类、整型数组及整型等。预测数据格式可以包括：小数点精确位数等；预测关联规则包括：必填/非必填、与其他表单项存在的联动关系等。其中，与其他表单项存在的联动关系可以为：自定义表单项A在选择选项a时，则需填写自定义表单项B；若自定义表单项A在选择选项b时，则无需填写自定义表单项B。
其中，预测表现类型、预测数据类型为联动设置，即预测数据类型可以基于预测表现类型的值来进行设置。
在一些具体的实施例中，当用户输入的表单项的名称为“发病时间”，语义分析获得关键字“时间”，通过关键字“时间”获得该表单项的预测表现类型为时间选择控件，预测数据类型为时间戳；当用户输入的表单项的名称为“体温”，通过关键字“体温”获得该表单项的预测表现类型为文本输入控件，预测数据类型为浮点型，预测数据格式为精确到1位小数；当用户输入的表单项的名称为“紧急联系方式”，通过关键字“联系方式”获得该表单项的预测表现形式为文本输入，预测数据类型为电话号码。用户输入的表单项的名称包括关键字“是否”时，预测表现类型为单选框，预测数据类型为布尔/或相似类；用户输入的表单项的名称包括关键字“哪些”时，预测表现类型为复选项，预测数据类型为整型数组；用户输入的表单项的名称包括关键字“哪一”时，预测数据类型为下拉选则控件，预测数据类型为整型类等。
在一些可选的实施例中，步骤S102中所述生成自定义表单项之后，还包括：获取与所述通用表单项的属性信息匹配的预设属性值，对所述预设属性值进行修改以获得修改后的通用表单项；和/或，修改所述自定义表单项的属性信息的预测属性值，获得修改后的所述自定义表单项。
可选的，通用表单项的属性信息也包括表现类型、数据类型、数据格式以及关联规则。相应的，所述获取与所述通用表单项的属性信息匹配的预设属性值，包括：获得与所述表现类型、所述数据类型、所述数据格式以及所述关联规则分别匹配的预设表现类型、预设数据类型、预设数据格式以及预设关联规则。即本实施例中，预设属性值包括预设表现类型、预设数据类型、预设数据格式以及预设关联规则。
其中，预设表现类型可以包括时间选择控件、文本输入控件、文本输入单选框、复选项及下拉选则控件等；预设数据类型包括时间戳、浮点型、电话号码、布尔型或相似类、整型数组及整型等。预设数据格式可以包括：小数点精确位数等；预设关联规则包括：必填/非必填、与其他表单项存在的联动关系等。其中，与其他表单项存在的联动关系可以为：自定义表单项A在选择选项a时，则需填写自定义表单项B；若自定义表单项A在选择选项b时，则无需填写自定义表单项B。
可选的，预设表现类型、预设数据类型为联动设置，即预设数据类型可以基于预设表现类型的值来进行设置。
本实施例中，在预置模板中的通用表单项以及通过语义识别获得的自定义表单相中，可能存在部分通用表单项的预设属性值和/或部分自定义表单项的预测属性值不符合实际业务场景或者设计人员的要求，例如：某一自定义表单项的预测表现类型为单选项，但是设计人员实际需要的表现类型为文本输入；某一预设关联规则为必填，但是设计人员实际需要的关联规则为非必填等。此时，需要对通用表单项的预设属性值和/或自定义表单项的预测属性值进行修改，获得修改后的通用表单项和/或自定义表单项，最后基于修改后的通用表单项和/或自定义表单项以及其他未修改的通用表单项、自定义表单项生成最终的表单数据。
可选的，设计人员可以手动对通用表单项的预设属性值和/或自定义表单项的预测属性值进行修改，从而获得满足实际业务场景或者设计人员的要求的通用表单项及自定义表单项。
在一些可选的实施例中，由于设计人员对部分通用表单项的预设属性值和/或部分自定义表单项的预测属性值进行了修改，而每个通用表单项或自定义表单项包括多个属性信息，可能因设计人员操作错误或者不熟悉表单业务进行错误设置导致不同属性信息的预设属性值或预测属性值的数据校验出错。例如，预设表现类型或者预测表现类型为下拉选择控件，预设数据类型或预测数据类型为浮点型。因此，需要对修改后的通用表单项及自定义表单项进行数据校验。
因此，步骤S103中所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
步骤S201，当通用表单项的预设属性值进行了修改时，对修改后的所述通用表单项进行数据校验，确定与不同属性信息匹配的预设属性值是否兼容。
可选的，对于一个修改后的通用表单项，其包括与第一属性信息匹配的第一预设属性值以及与第二属性信息匹配的第二预设属性值，由于第一预设属性值与第二预设属性值中的至少一个进行了修改，因此需要对二者进行数据校验，判断第一预设属性值与第二预设属性值是否兼容。
即，对于该修改后的通用表单项，第一预设属性值及第二预设属性值可以为预设表现类型、预设数据类型、预设数据格式以及预设关联规则中的不同的两个预设属性值，判断第一预设属性值与第二预设属性值是否兼容即判断该通用表单项的预设表现类型、预设数据类型、预设数据格式以及预设关联规则中的任意两个是否兼容。
在一个具体的实施例中，所述对修改后的所述通用表单项进行数据校验，包括对预设表现类型及预设数据类型的校验，避免出现预设表现类型及预设数据类型不兼容的情况。
步骤S202，响应于任两个属性信息所匹配的预设属性值不兼容，则标记所述通用表单项。
在进行数据校验时，可以根据预设表现类型及预设数据类型之间的最佳匹配规则对各项匹配度进行排名，对有较大风险的项予以特殊标识，提醒设计人员注意。
可选的，步骤S103中所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
步骤S301，当自定义表单项的预设属性值进行了修改时，对修改后的所述自定义表单项进行数据校验，判断与不同属性信息匹配的预测属性值是否兼容。
可选的，对于一个修改后的通用表单项，其包括与第三属性信息匹配的第一预测属性值以及与第四属性信息匹配的第二预测属性值，由于第一预测属性值与第二预测属性值中的至少一个进行了修改，因此需要对二者进行数据校验，判断第一预测属性值与第二预测属性值是否兼容。
即，对于该修改后的自定义表单项，第一预测属性值及第二预测属性值可以为预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则中的不同的两个预测属性值，判断第一预测属性值与第二预测属性值是否兼容即判断该通用表单项的预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则中的任意两个是否兼容。
在一个具体的实施例中，所述对修改后的所述自定义表单项进行数据校验，包括对预测表现类型及预测数据类型的校验，避免出现预测表现类型及预测数据类型不兼容的情况。
步骤S302，若不兼容，则标记所述自定义表单项。
在进行数据校验时，可以根据预测表现类型及预测数据类型之间的最佳匹配规则对各项匹配度进行排名，对有较大风险的项予以特殊标识，提醒设计人员注意。
通过对通用表单项及自定义表单项的数据校验，保障了数据的正确性，也提高了工作效率。
可选的，在上述实施例中，可将数据校验规则设置为参考模式或强制模式：在参考模式下，校验结果仅供设计人员参考，不影响最终输出；在强制模式下，校验结果中含严重不匹配项时无法通过校验，不调整不能输出。
可选的，在上述实施例中，基于TypeScript生成所述通用表单项和/或所述自定义表单项，即通过将通用表单项和/或自定义表单项以及二者的表单数据结构定义为TypeScript，使得表单生成过程中的每一项中间数据均基于TypeScript生成，并且数据均存储于服务端的数据库中，而无需生成其他中间产物，从而优化了内存占用，提高了性能。
在另一些可选的实施例中，步骤S103中所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之后，还包括：对所述表单数据进行封装得到JSON数据，将所述表单数据对应的JSON数据发送至服务端，以使所述服务端基于Flutter应用程序及所述表单数据对应的JSON数据生成与所述表单数据匹配的表单页面。
在本实施例中，在表单数据的生成过程中，通用表单项及自定义表单项及二者的数据结构等数据均是基于TypeScript生成并存储于本地服务端的数据库中，而不会有其他中间产物，因此可以优化内存占用、提高性能。而在表单数据的生成之后，将表单数据封装为对应的JSON数据之后再发送给服务端，这种方式在进行网络传输时，数据量小，传输速度快。
可选的，可将表单数据对应的JSON数据发送至服务器，再由服务器下发给各个服务端，从而使得服务端可以基于该表单数据对应的JSON数据生成最终的表单页面。
可选的，Flutter应用程序是指基于Flutter框架的应用程序；本实施例中，可在待接收表单数据对应的JSON数据的终端设备上安装基于Flutter框架的应用程序，该应用程序可根据本公开的SDK所述表单数据对应的JSON数据快速在PC、android、ios等多设备平台上生成与所述表单数据匹配的表单页面，从而提高了开发和维护效率。
需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种表单生成装置。
参考图4，所述表单生成装置，其中，包括：
通用表单项生成单元601，被配置为：基于预置模板获取通用表单项。
自定义表单项生成单元602，被配置为：获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项。
表单数据生成单元603，被配置为：基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
可选的，所述属性信息包括表现类型、数据类型、数据格式以及关联规则；上述自定义表单项生成单元602，还被配置为：获得与所述表现类型、所述数据类型、所述数据格式以及所述关联规则分别匹配的预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则。
可选的，所述表单生成装置还包括修改单元，所述修改单元被配置为：
获取与所述通用表单项的属性信息匹配的预设属性值，对所述预设属性值进行修改以获得修改后的通用表单项；和/或，
修改所述自定义表单项的属性信息的预测属性值，获得修改后的所述自定义表单项。
可选的，所述通用表单项包括多个属性信息；所述表单生成装置还包括数据校验单元，所述数据校验单元还被配置为：对修改后的所述通用表单项进行数据校验，判断与不同属性信息匹配的预设属性值是否兼容；若不兼容，则标记所述通用表单项。
可选的，所述通用表单项包括多个属性信息；所述表单生成装置还包括数据校验单元，所述数据校验单元还被配置为：对修改后的所述自定义表单项进行数据校验，判断与不同属性信息匹配的预测属性值是否兼容；若不兼容，则标记所述自定义表单项。
可选的，所述表单生成装置还被配置为：基于TypeScript生成所述通用表单项和/或所述自定义表单项。
可选的，所述表单生成装置还包括发送单元，所述发送单元被配置为：对所述表单数据进行封装得到JSON数据，将所述表单数据对应的JSON数据发送至服务端，以使所述服务端基于Flutter应用程序及所述表单数据对应的JSON数据生成与所述表单数据匹配的表单页面。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本公开时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述任一实施例中相应的表单生成方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的表单生成方法。
图5示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的表单生成方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的表单生成方法。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的表单生成方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种表单生成方法，包括：
基于预置模板获取通用表单项；
获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项；
基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性信息包括表现类型、数据类型、数据格式以及关联规则；
所述获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，包括：
获得与所述表现类型、所述数据类型、所述数据格式以及所述关联规则分别匹配的预测表现类型、预测数据类型、预测数据格式以及预测关联规则。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成自定义表单项之后，还包括：
获取与所述通用表单项的属性信息匹配的预设属性值，对所述预设属性值进行修改以获得修改后的通用表单项；和/或，
修改所述自定义表单项的属性信息的预测属性值，获得修改后的所述自定义表单项。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述通用表单项包括多个属性信息；所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
对修改后的所述通用表单项进行数据校验，确定与不同属性信息匹配的预设属性值是否兼容；
响应于任两个属性信息所匹配的预设属性值不兼容，则标记所述通用表单项。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述自定义表单项包括多个属性信息；所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之前，还包括：
对修改后的所述自定义表单项进行数据校验，确定与不同属性信息匹配的预测属性值是否兼容；
响应于任两个属性信息所匹配的预测属性值不兼容，则标记所述自定义表单项。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，还包括：
基于TypeScript生成所述通用表单项和/或所述自定义表单项。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据之后，还包括：
对所述表单数据进行封装得到JSON数据，将所述表单数据对应的JSON数据发送至服务端，以使所述服务端基于Flutter应用程序及所述表单数据对应的JSON数据生成与所述表单数据匹配的表单页面。
8.一种表单生成装置，其中，包括：
通用表单项生成单元，被配置为：基于预置模板获取通用表单项；
自定义表单项生成单元，被配置为：获取用户输入的表单项的名称，对所述表单项的名称进行语义分析，获得与所述表单项的属性信息匹配的预测属性值，基于所述表单项的名称及所述预测属性值生成自定义表单项；
表单数据生成单元，被配置为：基于所述通用表单项及所述自定义表单项生成表单数据。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的表单生成方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其中，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至7任一所述表单生成方法。
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