CN113723918A - 结合rpa和ai的信息录入方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种结合RPA和AI的信息录入方法及装置。其中，该信息录入方法包括：RPA系统获取目标对象；RPA系统对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；RPA系统基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；RPA系统将所述目标文本信息录入信息管理系统。由此，RPA系统可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
Description
技术领域
本申请涉及机器人流程自动化(Robotic Process Automation，RPA)、AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术领域，特别涉及一种结合RPA和AI的信息录入方法、装置、设备及介质。
背景技术
机器人流程自动化(Robotic Process Automation，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。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
目前，RPA和AI技术具有自动化程度高、精确度高、成本低的优点，得到了广泛的应用。
相关技术中，信息录入大多依靠人工进行，重复性操作较多，需要耗费较大的人力物力，信息录入的效率较低且容易出错。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。
为此，本申请的一个目的在于提出一种结合RPA和AI的信息录入方法，RPA系统可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，RPA系统可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
本申请的第二个目的在于提出一种结合RPA和AI的信息录入装置。
本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
本申请的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达到上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种结合RPA和AI的信息录入方法，包括：RPA系统获取目标对象；所述RPA系统对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；所述RPA系统基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；所述RPA系统将所述目标文本信息录入信息管理系统。
根据本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法，RPA系统可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，RPA系统可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
另外，根据本申请上述实施例提出的结合RPA和AI的信息录入方法还可以具有如下附加的技术特征：
在本申请的一个实施例中，所述基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息，包括：所述RPA系统将所述文本信息输入至预先训练好的指针模型，由所述指针模型对所述文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到所述目标文本信息。
在本申请的一个实施例中，所述指针模型包括一层或者多层指针网络。
在本申请的一个实施例中，所述基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息之前，还包括：所述RPA系统识别所述文本信息的语言类别；所述RPA系统响应于所述语言类别为英文，对所述文本信息进行词性还原处理和词干提取处理。
在本申请的一个实施例中，所述获取目标对象，包括：所述RPA系统打开信息平台；所述RPA系统使用第一账号登录所述信息平台；所述RPA系统从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象，包括：所述RPA系统从所述信息读取页面中获取第一格式的所述目标对象，并将所述第一格式的所述目标对象转换为第二格式的所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述对所述目标对象进行文本识别，包括：所述RPA系统对所述目标对象进行光学字符识别OCR。
在本申请的一个实施例中，所述将所述目标文本信息录入信息管理系统，包括：所述RPA系统打开所述信息管理系统；所述RPA系统使用第二账号登录所述信息管理系统；所述RPA系统在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入。
在本申请的一个实施例中，所述在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入，包括：所述RPA系统获取所述目标文本信息在所述信息录入页面中的录入区域；所述RPA系统将所述目标文本信息填写在所述录入区域上。
为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种结合RPA和AI的信息录入装置，包括：获取模块，用于获取目标对象；识别模块，用于对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；抽取模块，用于基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；录入模块，用于将所述目标文本信息录入信息管理系统。
本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入装置，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
另外，根据本申请上述实施例提出的结合RPA和AI的信息录入装置还可以具有如下附加的技术特征：
在本申请的一个实施例中，所述抽取模块，还用于：将所述文本信息输入至预先训练好的指针模型，由所述指针模型对所述文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到所述目标文本信息。
在本申请的一个实施例中，所述指针模型包括一层或者多层指针网络。
在本申请的一个实施例中，所述抽取模块，还用于：识别所述文本信息的语言类别；响应于所述语言类别为英文，对所述文本信息进行词性还原处理和词干提取处理。
在本申请的一个实施例中，所述获取模块，还用于：打开信息平台；使用第一账号登录所述信息平台；从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述获取模块，还用于：从所述信息读取页面中获取第一格式的所述目标对象，并将所述第一格式的所述目标对象转换为第二格式的所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述识别模块，还用于：对所述目标对象进行光学字符识别OCR。
在本申请的一个实施例中，所述录入模块，还用于：打开所述信息管理系统；使用第二账号登录所述信息管理系统；在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入。
在本申请的一个实施例中，所述录入模块，还用于：获取所述目标文本信息在所述信息录入页面中的录入区域；将所述目标文本信息填写在所述录入区域上。
为达到上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本申请第一方面实施例所述的结合RPA和AI的信息录入方法。
本申请实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的指令，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
为达到上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请第一方面实施例所述的结合RPA和AI的信息录入方法。
本申请实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
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为根据本申请一个实施例的结合RPA和AI的信息录入方法的流程示意图；
图2为根据本申请一个实施例的结合RPA和AI的信息录入方法中抽取目标文本信息的流程示意图；
图3为根据本申请一个实施例的结合RPA和AI的信息录入装置的框图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面结合附图来描述本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。
图1为根据本申请一个实施例的结合RPA和AI的信息录入方法的流程示意图。
如图1所示，本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法，包括：
S101，RPA系统获取目标对象。
需要说明的是，本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法的执行主体可为机器人流程自动化(Robotic Process Automation，RPA)系统，还可为本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入装置，上述RPA系统和/或结合RPA和AI的信息录入装置可以配置在任意电子设备中，以执行本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法。可选的，上述RPA系统可包括RPA机器人。
需要说明的是，本申请的实施例中，对目标对象的类型不做过多限定，例如，目标对象包括但不限于合同、票据、文章等。
在一种实施方式中，获取目标对象，可包括RPA系统打开信息平台，RPA系统使用第一账号登录信息平台，RPA系统从信息平台的信息读取页面中获取目标对象。其中，信息平台包括但不限于网站、应用程序(Application，APP)等，这里不做过多限定。其中，第一账号为RPA系统登录信息平台的登录账号，可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。
可以理解的是，用户可在信息平台的信息录入页面中录入目标对象，相应的，RPA系统可打开并使用第一账号登录信息平台，从信息平台的信息读取页面中获取目标对象。例如，RPA系统可打开并使用第一账号登录房源网站，从房源网站的信息读取页面中获取房源合同；或者，RPA系统可打开并使用第一账号登录文章网站，从文章网站的信息读取页面中获取文章。由此，该方法中RPA系统可自动打开并登录信息平台，并自动从信息平台的信息读取页面中获取目标对象，可实现目标对象的自动获取。
在一种实施方式中，从信息平台的信息读取页面中获取目标对象，可包括RPA系统从信息读取页面中获取第一格式的目标对象，并将第一格式的目标对象转换为第二格式的目标对象。其中，第一格式、第二格式均可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。例如，第一格式可包括文档格式，第二格式可包括图片格式。由此，该方法中RPA系统可将获取的第一格式的目标对象转换为第二格式的目标对象，可实现目标对象的格式的自动转换。
S102，RPA系统对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息。
本申请的实施例中，RPA系统可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息。可以理解的是，不同类型的目标对象可携带不同类型的文本信息。
在一种实施方式中，对目标对象进行文本识别，可包括RPA系统对目标对象进行光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)。
S103，RPA系统基于自然语言处理NLP从文本信息中抽取目标文本信息。
本申请的实施例中，RPA系统可基于自然语言处理(Natural LanguageProcessing，NLP)从文本信息中抽取目标文本信息。
可以理解的是，文本信息包括目标文本信息，目标文本信息指的是用户想要抽取的文本信息。例如，目标对象为房源合同时，目标文本信息包括但不限于房源所在城市、地址、租金、供应商名称等；或者，目标对象为文章时，目标文本信息包括但不限于标题、关键词、作者姓名、发表日期等。
在一种实施方式中，RPA系统可将文本信息输入至基于NLP的抽取模型，其中，抽取模型用于从文本信息中抽取目标文本信息。应说明的是，抽取模型可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。由此，该方法中RPA系统可自动将文本信息输入至抽取模型，通过抽取模型来实现目标文本信息的自动抽取。
在一种实施方式中，可获取样本文本信息及其对应的样本目标文本信息，并利用样本文本信息及其对应的样本目标文本信息，对候选抽取模型进行训练，以生成抽取模型。例如，可将样本文本信息输入至候选抽取模型，候选抽取模型从样本文本信息中抽取预测目标文本信息，并利用预测目标文本信息和样本目标文本信息的误差调整候选抽取模型的参数，直至达到模型训练结束条件，以生成抽取模型。其中，模型训练结束条件可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。
S104，RPA系统将目标文本信息录入信息管理系统。
本申请的实施例中，RPA系统可将目标文本信息录入信息管理系统。应说明的是，信息管理系统指的是用于管理目标文本信息的系统，包括但不限于网站、APP等，这里不做过多限定。
在一种实施方式中，将目标文本信息录入信息管理系统，可包括RPA系统打开信息管理系统，RPA系统使用第二账号登录信息管理系统，RPA系统在信息管理系统中的信息录入页面中进行目标文本信息的录入。其中，第二账号为RPA系统登录信息管理系统的登录账号，可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。
可以理解的是，RPA系统可打开并使用第二账号登录信息管理系统，并在信息管理系统中的信息录入页面中进行目标文本信息的录入。例如，RPA系统可打开并使用第二账号登录房源信息管理系统，并在房源信息管理系统中的信息录入页面中进行房源所在城市、地址、租金、供应商名称等信息的录入；或者，RPA系统可打开并使用第二账号登录文章信息管理系统，并在文章信息管理系统中的信息录入页面中进行标题、关键词、作者姓名、发表日期等信息的录入。由此，该方法中RPA系统可自动打开并登录信息管理系统，并自动在信息管理系统中的信息录入页面中进行目标文本信息的录入，可实现信息的自动录入。
在一种实施方式中，在信息管理系统中的信息录入页面中进行目标文本信息的录入，可包括RPA系统获取目标文本信息在信息录入页面中的录入区域，并将目标文本信息填写在录入区域上。由此，该方法中RPA系统可自动获取目标文本信息的录入区域，并将目标文本信息自动填写在录入区域上。
可以理解的是，不同类型的目标文本信息在信息录入页面中的录入区域可能不同。在一种实施方式中，可预先建立目标文本信息与录入区域之间的映射关系或者映射表，在获取到目标文本信息之后，查询映射关系或者映射表，能够获取目标文本信息映射的录入区域。应说明的是，上述映射关系或者映射表均可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。
综上，根据本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入方法，RPA系统可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，RPA系统可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
在上述任一实施例的基础上，如图2所示，步骤S103中基于自然语言处理NLP从文本信息中抽取目标文本信息，可包括：
S201，RPA系统将文本信息输入至预先训练好的指针模型，由指针模型对文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到目标文本信息。
本申请的实施例中，RPA系统可将文本信息输入至预先训练好的指针(Span)模型，由指针模型对文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到目标文本信息。
需要说明的是，指针模型可根据实际情况进行设置，这里不做过多限定。在一种实施方式中，指针模型包括一层或者多层指针网络，例如，指针模型可包括多层指针网络，每层指针网络可用于抽取一种类型的实体信息，比如，指针模型可包括指针网络A、B、C、D，指针网络A、B、C、D分别用于抽取标题、关键词、作者姓名、发表日期。
由此，该方法中RPA系统可自动将文本信息输入至指针模型，通过指针模型来实现目标文本信息的自动抽取。
在上述任一实施例的基础上，步骤S103中基于自然语言处理NLP从文本信息中抽取目标文本信息之前，还包括RPA系统识别文本信息的语言类别，RPA系统响应于语言类别为英文，对文本信息进行词性还原处理和词干提取处理。由此，该方法中RPA系统可在文本信息的语言类别为英文时，自动对文本信息进行词性还原处理和词干提取处理，从而可将英文文本信息进行简化，便于后续从文本信息中抽取出目标文本信息。
在上述任一实施例的基础上，步骤S104中将目标文本信息录入信息管理系统之前，RPA系统可将目标文本信息发送至核对对象进行人工复核，并接收核对对象发送的确认消息。应说明的是，核对对象指的是可对目标文本信息进行人工复核的对象。由此，该方法中RPA系统可将目标文本信息发送至核对对象进行人工复核，并接收核对对象发送的确认消息之后，将目标文本信息录入信息管理系统，可提高信息录入的准确性。
在上述任一实施例的基础上，RPA系统还可接收核对对象发送的修正消息，修正消息携带目标文本信息的修正信息，并从修正消息中提取出目标文本信息的修正信息，根据修正信息对目标文本信息进行修正。由此，该方法中RPA系统还可根据修正消息中的修正信息对目标文本信息进行修正，可提高信息录入的准确性。
图3为根据本申请一个实施例的结合RPA和AI的信息录入装置的框图。
如图3所示，本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入装置100，包括：获取模块110、识别模块120、抽取模块130和录入模块140。
获取模块110，用于获取目标对象；
识别模块120，用于对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；
抽取模块130，用于基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；
录入模块140，用于将所述目标文本信息录入信息管理系统。
在本申请的一个实施例中，所述抽取模块130，还用于：将所述文本信息输入至预先训练好的指针模型，由所述指针模型对所述文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到所述目标文本信息。
在本申请的一个实施例中，所述指针模型包括一层或者多层指针网络。
在本申请的一个实施例中，所述抽取模块130，还用于：识别所述文本信息的语言类别；响应于所述语言类别为英文，对所述文本信息进行词性还原处理和词干提取处理。
在本申请的一个实施例中，所述获取模块110，还用于：打开信息平台；使用第一账号登录所述信息平台；从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述获取模块110，还用于：从所述信息读取页面中获取第一格式的所述目标对象，并将所述第一格式的所述目标对象转换为第二格式的所述目标对象。
在本申请的一个实施例中，所述识别模块120，还用于：对所述目标对象进行光学字符识别OCR。
在本申请的一个实施例中，所述录入模块140，还用于：打开所述信息管理系统；使用第二账号登录所述信息管理系统；在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入。
在本申请的一个实施例中，所述录入模块140，还用于：获取所述目标文本信息在所述信息录入页面中的录入区域；将所述目标文本信息填写在所述录入区域上。
需要说明的是，本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入装置中未披露的细节，请参照本发明上述实施例中的结合RPA和AI的信息录入方法所披露的细节，这里不再赘述。
综上，本申请实施例的结合RPA和AI的信息录入装置，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述结合RPA和AI的信息录入方法。
本申请实施例的电子设备，通过处理器执行存储在存储器上的指令，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述结合RPA和AI的信息录入方法。
本申请实施例的计算机可读存储介质，通过存储计算机程序并被处理器执行，可对目标对象进行文本识别，得到目标对象携带的文本信息，并基于自然语言处理从文本信息中抽取目标文本信息，并将目标文本信息录入信息管理系统。由此，可实现目标对象的目标文本信息的自动录入，相较于相关技术中大多依靠人工进行信息录入，节省了大量的人力物力，有助于提升信息录入的效率和准确性。
在本申请的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，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一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本申请的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
以上对本申请实施例公开的一种结合RPA和AI的信息录入方法、训练方法、装置、设备及介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (13)
1.一种结合RPA和AI的信息录入方法，其特征在于，由RPA系统执行，所述方法包括：
RPA系统获取目标对象；
所述RPA系统对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；
所述RPA系统基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；
所述RPA系统将所述目标文本信息录入信息管理系统。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息，包括：
所述RPA系统将所述文本信息输入至预先训练好的指针模型，由所述指针模型对所述文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到所述目标文本信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指针模型包括一层或者多层指针网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息之前，还包括：
所述RPA系统识别所述文本信息的语言类别；
所述RPA系统响应于所述语言类别为英文，对所述文本信息进行词性还原处理和词干提取处理。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象，包括：
所述RPA系统打开信息平台；
所述RPA系统使用第一账号登录所述信息平台；
所述RPA系统从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述信息平台的信息读取页面中获取所述目标对象，包括：
所述RPA系统从所述信息读取页面中获取第一格式的所述目标对象，并将所述第一格式的所述目标对象转换为第二格式的所述目标对象。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标对象进行文本识别，包括：
所述RPA系统对所述目标对象进行光学字符识别OCR。
8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标文本信息录入信息管理系统，包括：
所述RPA系统打开所述信息管理系统；
所述RPA系统使用第二账号登录所述信息管理系统；
所述RPA系统在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在所述信息管理系统中的信息录入页面中进行所述目标文本信息的录入，包括：
所述RPA系统获取所述目标文本信息在所述信息录入页面中的录入区域；
所述RPA系统将所述目标文本信息填写在所述录入区域上。
10.一种结合RPA和AI的信息录入装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标对象；
识别模块，用于对所述目标对象进行文本识别，得到所述目标对象携带的文本信息；
抽取模块，用于基于自然语言处理NLP从所述文本信息中抽取目标文本信息；
录入模块，用于将所述目标文本信息录入信息管理系统。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述抽取模块，还用于：
将所述文本信息输入至预先训练好的指针模型，由所述指针模型对所述文本信息进行实体抽取和关系抽取，并基于抽取到的实体信息和关系信息得到所述目标文本信息。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-9任一项所述的结合RPA和AI的信息录入方法。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的结合RPA和AI的信息录入方法。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109190098A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-11 | 上海唯识律简信息科技有限公司 | 一种基于自然语言处理的文档自动生成方法和系统 |
| US20190197433A1 (en) * | 2017-12-22 | 2019-06-27 | Wipro Limited | Methods for adaptive information extraction through adaptive learning of human annotators and devices thereof |
| CN112507090A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112667778A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 北京来也网络科技有限公司 | 结合rpa和ai的信息录入方法、装置、设备及存储介质 |
-
2021
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190197433A1 (en) * | 2017-12-22 | 2019-06-27 | Wipro Limited | Methods for adaptive information extraction through adaptive learning of human annotators and devices thereof |
| CN109190098A (zh) * | 2018-08-15 | 2019-01-11 | 上海唯识律简信息科技有限公司 | 一种基于自然语言处理的文档自动生成方法和系统 |
| CN112507090A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于输出信息的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112667778A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-16 | 北京来也网络科技有限公司 | 结合rpa和ai的信息录入方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王守茂: "《实用电算会计》", vol. 1, 31 July 1994, 天津科技翻译出版公司, pages: 93 * |
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