CN114297229A - 一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质。该数据查询方法具体可以包括：获取用户输入的待查询数据指标；对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；在数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话；根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标；根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果；其中，待查询数据指标和级联待查询数据指标为报表数据指标。本发明实施例的技术方案能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

Description

一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着数据多样性的增加，数据表的数量也日益增多，用户想要获取某个数据时，可以通过数据表对数据进行查询。

目前，用户通常是由人工通过筛选数据条件对数据表的数据进行筛选，从而得到想要获取的数据。例如，公司运营人员或公司决策人员在了解公司运营数据情况时，需要通过不同的筛选数据条件对各种报表中的数据进行数据筛选，从而得到想要的数据。如果企业每天产生的报表较多，而且用户需要查询数据或者查询历史数据进行数据对比，则需要用户进行繁琐的数据查询操作，或者提出固化需求去产生新的报表，数据查询过程不仅浪费人力资源，查询效率低，而且查询结果不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种数据查询方法、装置、电子设备及存储介质，能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种数据查询方法，包括：

获取用户输入的待查询数据指标；

对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；

在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；

根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；

根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；

其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

第二方面，本发明实施例还提供了一种数据查询装置，包括：

待查询数据指标获取模块，用于获取用户输入的待查询数据指标；

数据指标识别结果获取模块，用于对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；

补充引导对话发送模块，用于在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；

级联待查询数据指标获取模块，用于根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；

目标数据查询结果确定模块，用于根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明任意实施例所提供的数据查询方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的数据查询方法。

本发明实施例通过获取用户输入的待查询数据指标，对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果，并在数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，并根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标，从而根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果，解决现有的数据查询方法浪费人力资源，查询效率低，且查询结果不准确的问题，能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种数据查询方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种数据查询方法的流程图；

图3是本发明实施例二提供的补充引导对话的示例示意图；

图4是本发明实施例二提供的智能问答机器人的示例架构示意图；

图5是本发明实施例二提供的一种数据查询方法的示例流程图；

图6是本发明实施例三提供的一种数据查询装置的示意图；

图7是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种数据查询方法的流程图，本实施例可适用于快速而且准确的查询到用户想要的数据的情况，该方法可以由数据查询装置执行，该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现，并一般可以直接集成在执行本方法的电子设备中，该电子设备可以是终端设备，也可以是服务器设备，本发明实施例并不对执行数据查询方法的电子设备的类型进行限定。具体的，如图1所示，该数据查询方法具体可以包括如下步骤：

S110、获取用户输入的待查询数据指标。

其中，待查询数据指标可以是用户想要查询的任意数据的指标，例如可以是用户想要查询的报表数据的指标，也可以是用户想要查询的图像数据的指标等，本发明实施例对此并不进行限制。

在本发明实施例中，获取用户输入的待查询数据指标可以是获取用户在任意终端设备输入的待查询数据指标，例如可以是获取用户在手机终端设备输入的待查询数据指标，也可以是获取用户在电脑终端设备输入的待查询数据指标等，本发明实施例对用户发送待查询数据指标的终端设备并不进行限制，只要能够实现待查询数据指标的获取即可。

S120、对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值。

其中，数据指标识别可以是对待查询数据指标进行识别。数据指标识别结果可以是对待查询数据指标进行识别得到的结果，例如可以是待查询数据指标意图，也可以是待查询数据指标槽值等，本发明实施例对此并不进行限制。待查询数据指标意图可以是对待查询数据指标进行识别得到的意图结果。待查询数据指标槽值可以是对待查询数据指标进行识别得到的槽值结果。

在本发明实施例中，在获取用户输入的待查询数据指标之后，可以进一步对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值的数据指标识别结果。具体的，对待查询数据指标进行数据指标识别，可以通过统计机器学习算法对待查询数据指标进行数据指标识别，还可以通过表示学习算法，如CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)、RNN(Recurrent NeuralNetwork，循环神经网络)或BERT(Bidirectional Encoder Representation fromTransformers，预训练的语言表征模型)等对待查询数据指标进行数据指标识别，本发明实施例对数据指标识别的具体实现方法并不进行限制，只要能够实现数据指标识别即可。

S130、在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话。

其中，预设查询条件可以是预先设定的查询条件。可以理解的是，每个数据都可以对应不同的预设查询条件。示例性的，数据A对应的预设查询条件可以是条件a、条件b以及条件c。数据B对应的预设查询条件可以是条件d和条件e。预设对话规则可以是预先设定的对话的规则。补充引导对话可以是能够引导用户进行补充的对话。可以理解的是，根据预设对话规则可以确定用户发送的补充引导对话的对话内容或对话形式等。

在本发明实施例中，在对待查询数据指标进行数据指标识别，获取待查询数据指标的数据指标识别结果之后，可以进一步确定数据指标识别结果是否满足预设查询条件，并在数据指标识别结果不满足预设查询条件时，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以引导用户补充级联待查询数据指标。示例性的，如果用户想要查询数据A，而且数据A对应的预设查询条件是条件a、条件b以及条件c，但是数据指标识别结果只包括条件a和条件b，说明数据指标识别结果不满足预设查询条件，则可以根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以获取包含条件c的级联待查询数据指标。

S140、根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标。

其中，级联待查询数据指标可以是用户想要查询的任意数据的其他指标，例如可以是用户想要查询的报表数据的其他指标，也可以是用户想要查询的图像数据的其他指标等，本发明实施例对此并不进行限制。示例性的，如果用户想要查询数据A，而且数据A对应的预设查询条件是条件a、条件b以及条件c，但是数据指标识别结果只包括条件a和条件b，则级联待查询数据指标可以是包括条件c的数据指标。

在本发明实施例中，在数据指标识别结果未满足预设查询条件时，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话之后，可以进一步根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标。

S150、根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

其中，目标数据查询结果可以是对数据进行查询得到的结果，例如可以是当前数据，也可以是历史数据，或者还可以是数据趋势图等，本发明实施例对此并不进行限制。

在本发明实施例中，在根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标之后，可以进一步根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果。示例性的，如果数据A对应的预设查询条件是条件a、条件b以及条件c，数据指标识别结果包括条件a和条件b，级联待查询数据指标中包括条件c，则可以查询到数据A的目标数据查询结果。

本实施例的技术方案，通过获取用户输入的待查询数据指标，对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果，并在数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，并根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标，从而根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果，解决现有的数据查询方法浪费人力资源，查询效率低，且查询结果不准确的问题，能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

实施例二

图2是本发明实施例二提供的一种数据查询方法的流程图，本实施例是对上述各技术方案的进一步细化，给出了获取用户输入的待查询数据指标，对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果，以及根据预设对话规则向用户发送补充引导对话的多种具体可选的实现方式。本实施例中的技术方案可以与上述一个或多个实施例中的各个可选方案结合。如图2所示，该方法可以包括如下步骤：

S210、根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理，以得到规范化数据指标。

其中，预设规则可以是预先设定的规则。基准待查询数据指标可以是需要进行查询的数据指标中可以作为基准的数据指标。规范化数据指标可以是符合预先设定规则的数据指标。

在本发明实施例中，根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理，以得到规范化数据指标。示例性的，根据预设规则对时间周期进行规范化处理，将时间周期的单位确定为天，则可以得到规范化数据指标，也即单位为天的时间周期。

S220、将所述规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配，以生成指标知识库。

其中，基准待查询数据内容可以是需要进行查询的数据内容中可以作为基准的数据内容。指标知识库可以是存储与基准待查询数据指标的相关的知识的数据库。示例性的，指标知识库可以包括基准待查询数据指标的指标特征，也可以包括基准待查询数据指标和基准待查询数据内容的匹配关系，还可以包括指标知识图谱，也即图形化的指标特征等，本发明实施例对此并不进行限制。

在本发明实施例中，在根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理，得到规范化数据指标之后，可以进一步将规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配，以生成指标知识库。

上述技术方案，通过将基准待查询数据指标进行规范化处理得到规范化数据指标，并将规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配生成指标知识库，使得在对数据进行查询时，能够更准确的获取需要查询的数据。

S230、获取用户输入的待查询数据指标。

S240、确定所述待查询数据指标的指标数据类型。

其中，指标数据类型可以是待查询数据指标的数据类型，例如可以是文本数据类型，也可以是语音数据类型等，本发明实施例对此并不进行限制。

在本发明实施例中，在获取用户输入的待查询数据指标之后，可以进一步确定待查询数据指标的指标数据类型，以确定指标数据类型是否为预设数据类型。

S250、判断指标数据类型是否为预设数据类型；若否，执行S260，若是，执行S270。

其中，预设数据类型可以是预先设定的待查询数据指标的数据类型，例如可以是文本数据类型，也可以是语音数据类型等，本发明实施例对此并不进行限制。

在本发明实施例中，在确定待查询数据指标的指标数据类型之后，可以进一步确定指标数据类型是否为预设数据类型。如果指标数据类型不是预设数据类型，则可以对待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到指标数据类型为预设数据类型的待查询数据指标。如果指标数据类型是预设数据类型，则可以对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果。

S260、对所述待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到所述指标数据类型为所述预设数据类型的待查询数据指标。

在本发明实施例中，在指标数据类型不是预设数据类型的情况下，可以对待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到指标数据类型为预设数据类型的待查询数据指标。示例性的，如果待查询数据指标的指标数据类型为语音数据类型，而且预设数据类型为文本数据类型，则可以通过ASR(Automatic Speech Recognition，自动语音识别技术)对待查询数据指标的语音数据类型进行类型转换，将待查询数据指标的语音数据类型转换为文本数据类型，从而可以得到指标数据类型为文本数据类型的待查询数据指标。

S270、根据自然语言理解算法对所述待查询数据指标进行理解分析，以得到待识别数据指标。

其中，自然语言理解算法可以是能够使设备理解文本内容的算法，例如可以是NLU(Natural Language Understanding，自然语言理解)算法等，本发明实施例对此并不进行限制，只要能够实现文本内容的理解即可。待识别数据指标可以是设备能够识别的用户想要查询的数据的指标。

在本发明实施例中，在指标数据类型是预设数据类型的情况下，可以根据自然语言理解算法对待查询数据指标进行理解分析，以得到待识别数据指标。

S280、通过意图识别算法根据所述指标知识库对所述待识别数据指标进行意图识别，以得到所述待识别数据指标的所述待查询数据指标意图。

其中，意图识别算法可以是能够识别出待识别数据指标中的意图的算法，例如可以是统计机器学习算法，也可以是表示学习算法，如CNN、RNN或BERT等，本发明实施例对此并不进行限制，只要能够实现意图的识别即可。

在本发明实施例中，在根据自然语言理解算法对待查询数据指标进行理解分析得到待识别数据指标之后，可以进一步通过意图识别算法根据指标知识库对待识别数据指标进行意图识别，以得到待识别数据指标的待查询数据指标意图。具体的，通过意图识别算法根据指标知识库对待识别数据指标进行意图识别，可以是通过意图识别算法根据指标知识库中的指标特征对待识别数据指标进行意图识别。

S290、通过槽值提取算法根据所述指标知识库对所述待识别数据指标进行槽值提取，以得到所述待识别数据指标的所述待查询数据指标槽值。

其中，槽值提取算法可以是能够提取出待识别数据指标中的槽值的算法，例如可以是统计机器学习算法，也可以是表示学习算法，如CNN、RNN或BERT等，本发明实施例对此并不进行限制，只要能够实现槽值的提取即可。

在本发明实施例中，在通过意图识别算法根据指标知识库对待识别数据指标进行意图识别，得到待识别数据指标的待查询数据指标意图之后，可以进一步通过槽值提取算法根据指标知识库对待识别数据指标进行槽值提取，以得到待识别数据指标的待查询数据指标槽值。具体的，通过槽值提取算法根据指标知识库对待识别数据指标进行槽值提取，可以是通过槽值提取算法根据指标知识库中的指标知识图谱对待识别数据指标进行槽值提取。

S2100、根据所述待查询数据指标意图和所待查询数据指标槽值确定所述待查询数据指标的所述数据指标识别结果。

在本发明实施例中，在通过槽值提取算法根据指标知识库对待识别数据指标进行槽值提取，得到待识别数据指标的待查询数据指标槽值之后，可以进一步根据待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值确定待查询数据指标的数据指标识别结果。

可选的，在对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果之后，还可以包括：根据数据指标识别结果确定用户对话模式；在确定用户对话模式为非预设对话模式的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以将用户对话模式转换为预设对话模式；返回执行获取用户输入的待查询数据指标的操作，以通过预设对话模式为用户提供目标数据查询结果。

其中，用户对话模式可以是用户查询数据时发起的对话的模式，例如可以是问答模式，也可以是闲聊模式，或者还可以是数据查询模式等，本发明实施例对此并不进行限制。预设对话模式可以是预先设定的对话模式，例如可以是问答模式，也可以是闲聊模式，或者还可以是数据查询模式等，本发明实施例对此并不进行限制。

具体的，在对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果之后，可以根据数据指标识别结果确定用户对话模式，以确定用户对话模式是否为预设对话模式。并在用户对话模式不是预设对话模式的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以将用户对话模式转换为预设对话模式，从而返回执行获取用户输入的待查询数据指标的操作，通过预设对话模式为用户提供目标数据查询结果。示例性的，如果用户输入的语句为“查询今天的天气”，则可以根据数据指标识别结果确定用户想要查询天气，从而确定用户对话模式为闲聊模式。若预设对话模式为数据查询模式，则可以根据IM(Instant Messenger，即时通信)对话服务中的预设对话规则向用户发送补充引导对话，如“您想查询哪些数据”，以引导用户进入数据查询模式。

S2110、判断数据指标识别结果是否满足预设查询条件；若是，执行S2120，若否，执行S2130。

S2120、获取大数据平台中与所述数据指标识别结果匹配的所述目标数据查询结果，并将所述目标数据查询结果发送给用户。

其中，大数据平台可以是存储各种报表数据的平台。需要说明的是，在根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理得到规范化数据指标之后，在设定时间内会根据规范化数据指标对大数据平台中的报表数据进行更新，因此，可以在大数据平台中获取用户想要查询的数据。可以理解的是，大数据平台还可以包括指标知识库。

在本发明实施例中，在数据指标识别结果满足预设查询条件的情况下，可以获取大数据平台中与数据指标识别结果匹配的目标数据查询结果，并将目标数据查询结果发送给用户，从而实现数据的查询。

S2130、根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话。

可选的，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，可以包括：确定预设查询条件中的补充数据指标；根据补充数据指标和预设对话规则中的预设对话模板向用户发送补充引导对话。

其中，补充数据指标可以是针对用户想要查询的数据，需要进行补充的数据指标。示例性的，如果数据指标识别结果包括条件a和条件b，数据A对应的预设查询条件可以是条件a、条件b以及条件c，则可以确定补充数据指标为条件c。预设对话模板可以是预先设定的进行对话的模板。

具体的，在数据指标识别结果不满足预设查询条件的情况下，可以进一步确定预设查询条件中的补充数据指标，以根据补充数据指标和预设对话规则中的预设对话模板向用户发送补充引导对话。示例性的，图3是本发明实施例二提供的补充引导对话的示例示意图，如图3所示，如果用户发送待查询数据指标“30天活跃医生数”，则可以确定预设查询条件中的补充数据指标为“业务限定”，根据“业务限定”和预设对话模板“1.APP；2.H5；3.小程序”向用户发送补充引导对话，以引导用户输入级联待查询数据指标“APP”，最终得到目标数据查询结果“30天APP活跃医生数”。

S2140、根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标。

S2150、根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果。

本实施例的技术方案，通过根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理得到规范化数据指标，并将规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配生成指标知识库。获取用户输入的待查询数据指标，确定待查询数据指标的指标数据类型，并确定数据指标类型是否为预设数据类型。在指标数据类型不是预设数据类型的情况下，对待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到指标数据类型为预设数据类型的待查询数据指标。在指标数据类型是预设数据类型的情况下，根据自然语言理解算法对待查询数据指标进行理解分析得到待识别数据指标，通过意图识别算法根据指标知识库对待识别数据指标进行意图识别得到待识别数据指标的待查询数据指标意图，通过槽值提取算法根据指标知识库对待识别数据指标进行槽值提取得到待识别数据指标的待查询数据指标槽值，从而根据待查询数据指标意图和所待查询数据指标槽值确定待查询数据指标的数据指标识别结果。确定数据指标识别结果是否满足预设查询条件，并在数据指标识别结果满足预设查询条件的情况下，获取大数据平台中与数据指标识别结果匹配的目标数据查询结果，并将目标数据查询结果发送给用户；在数据指标识别结果不满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标，从而根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果，解决现有的数据查询方法浪费人力资源，查询效率低，且查询结果不准确的问题，能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

为了使本领域技术人员更好的理解本发明实施例的数据查询方法，以用户通过智能问答机器人对数据进行查询为例进行具体说明，图4是本发明实施例二提供的智能问答机器人的示例架构示意图，如图4所示，智能问答机器人的用户页面可以是PC(PersonalComputer，个人计算机)端的页面，也可以是终端设备的页面，还可以是其他设备的页面等。智能问答机器人的IM服务可以包括对话服务模块。智能问答机器人的机器人服务可以包括语意转换模块、对话设计模块、意图识别模块、槽值提取模块和结果回答模块。智能问答机器人的算法服务(也即算法能力)可以包括语音识别模块、规则引擎模块、文本分类模块(如BERT算法)和实体抽取模块(如BERT算法)。智能问答机器人的大数据平台可以包括指标知识库模块、元数据知识库模块和数据内容模块。

图5是本发明实施例二提供的一种数据查询方法的示例流程图，如图5所示，该方法具体可以包括以下内容：

用户在智能问答机器人的用户页面输入文本类型或语音类型的待查询数据指标；智能问答机器人的IM服务的对话服务模块在接收到用户页面发送的待查询数据指标之后，将待查询数据指标发送给智能问答机器人的机器人服务，以通过机器人服务对待查询数据指标的指标数据类型进行确定。

在确定待查询数据指标为语音类型的待查询数据指标之后，通过智能问答机器人的机器人服务的语意转换模块调用智能问答机器人的算法服务的语音识别模块中的识别语音算法(如ASR算法)将语音类型转换成文本类型；在确定待查询数据指标为文本类型的待查询数据指标之后，通过智能问答机器人的算法服务中的语音识别模块中的语音识别算法(如NLU算法)识别待查询数据指标的信息，并通过文本分类模块和实体抽取模块结合智能问答机器人的大数据平台中的指标知识库进行意图识别和槽值提取，以获取待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值，并将待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值返回给智能问答机器人的机器人服务的意图识别模块和槽值提取模块。

智能问答机器人的机器人服务的对话设计模块在获取待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值之后，调用智能问答机器人的算法服务的规则引擎模块的预设对话规则，并通过智能问答机器人的算法服务的规则引擎模块中的匹配槽值意图规则确定待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值是否满足预设查询条件，并在待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值未满足预设查询条件时，通过智能问答机器人的IM服务的对话服务模块向用户发送补充引导对话，以实现多轮意识的识别和操作的填充，从而完善槽值信息。并在待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值满足预设查询条件时，通过智能问答机器人的大数据平台查询用户需要查询的数据(也即指标内容)。

可选的，该方法还可以包括图5中未示出的内容：通过智能问答机器人的算法服务的规则引擎模块中的匹配槽值意图规则确定用户对话模式，并将智能问答机器人的算法服务确定的用户对话模式发送给智能问答机器人的机器人服务的对话设计模块。智能问答机器人的机器人服务的对话设计模块确定用户对话模式是否为指标查询模式，并在确定用户对话模式不是指标查询模式的情况下，通过智能问答机器人的IM服务的对话服务模块向用户页面发送补充引导对话，以使用户根据补充引导对话回答问题。

可选的，该方法还可以包括图5中未示出的内容：在通过智能问答机器人对数据进行查询之前，可以通过大数据建模提供的各种规范定义以及数据指标结果，确定大数据平台中的指标知识库，从而能够精准的识别用户输入的意图，并提取出槽值。

上述技术方案，摒弃了繁琐的筛选功能，使得用户能够快速定位到想要查询的数据，而且可以通过语音输入的方式查询数据；能够在大量的报表数据中，高效且精准的获取用户需要的数据，不需要进行负责的条件筛选；不需要开发各种报表来满足用户需要，能够降低开发成本。

实施例三

图6是本发明实施例三提供的一种数据查询装置的示意图，如图6所示，所述装置包括：待查询数据指标获取模块610、数据指标识别结果获取模块620、补充引导对话发送模块630、级联待查询数据指标获取模块640以及目标数据查询结果确定模块650，其中：

待查询数据指标获取模块610，用于获取用户输入的待查询数据指标；

数据指标识别结果获取模块620，用于对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；

补充引导对话发送模块630，用于在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；

级联待查询数据指标获取模块640，用于根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；

目标数据查询结果确定模块650，用于根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

本实施例的技术方案，通过获取用户输入的待查询数据指标，对待查询数据指标进行数据指标识别，以获取待查询数据指标的数据指标识别结果，并在数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，并根据补充引导对话获取用户输入的级联待查询数据指标，从而根据级联待查询数据指标确定用户的目标数据查询结果，解决现有的数据查询方法浪费人力资源，查询效率低，且查询结果不准确的问题，能够快速而且准确的查询到用户想要的数据，从而提高数据查询的效率和准确率。

可选的，数据查询装置还可以用于：在数据指标识别结果满足预设查询条件的情况下，获取大数据平台中与数据指标识别结果匹配的目标数据查询结果，并将目标数据查询结果发送给用户。

可选的，数据指标识别结果获取模块620，可以具体用于：确定待查询数据指标的指标数据类型；在确定指标数据类型为非预设数据类型的情况下，对待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到指标数据类型为预设数据类型的待查询数据指标。

可选的，待查询数据指标获取模块610，可以具体用于：根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理，以得到规范化数据指标；将规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配，以生成指标知识库。

可选的，数据指标识别结果获取模块620，还可以具体用于：根据自然语言理解算法对待查询数据指标进行理解分析，以得到待识别数据指标；通过意图识别算法根据指标知识库对待识别数据指标进行意图识别，以得到待识别数据指标的待查询数据指标意图；通过槽值提取算法根据指标知识库对待识别数据指标进行槽值提取，以得到待识别数据指标的待查询数据指标槽值；根据待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值确定待查询数据指标的数据指标识别结果。

可选的，数据指标识别结果获取模块620，还可以具体用于：根据数据指标识别结果确定用户对话模式；在确定用户对话模式为非预设对话模式的情况下，根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，以将用户对话模式转换为预设对话模式；返回执行获取用户输入的待查询数据指标的操作，以通过预设对话模式为用户提供目标数据查询结果。

可选的，数据指标识别结果获取模块620，可以进一步用于：确定预设查询条件中的补充数据指标；根据补充数据指标和预设对话规则中的预设对话模板向用户发送补充引导对话。

上述数据查询装置可执行本发明任意实施例所提供的数据查询方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例提供的数据查询方法。

由于上述所介绍的数据查询装置为可以执行本发明实施例中的数据查询方法的装置，故而基于本发明实施例中所介绍的数据查询方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的数据查询装置的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该数据查询装置如何实现本发明实施例中的数据查询方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本发明实施例中数据查询方法所采用的装置，都属于本申请所欲保护的范围。

实施例四

图7是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备12的框图。图7显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，电子设备12以通用计算设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器16，存储器28，连接不同系统组件(包括存储器28和处理器16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MCA)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。

电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如只读光盘(Compact Disc-Read Only Memory，CD-ROM)、数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(Input/Output，I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图7中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器16通过运行存储在存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，实现本发明实施例所提供的数据查询方法：获取用户输入的待查询数据指标；对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

实施例五

本发明实施例五还提供一种存储计算机程序的计算机存储介质，所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行本发明上述实施例任一所述的数据查询方法：获取用户输入的待查询数据指标；对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器((Erasable Programmable Read OnlyMemory，EPROM)或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种数据查询方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的待查询数据指标；

对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；

在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；

根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；

根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；

其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述数据指标识别结果满足所述预设查询条件的情况下，获取大数据平台中与所述数据指标识别结果匹配的所述目标数据查询结果，并将所述目标数据查询结果发送给用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待查询数据指标进行数据指标识别之前，还包括：

确定所述待查询数据指标的指标数据类型；

在确定所述指标数据类型为非预设数据类型的情况下，对所述待查询数据指标的指标数据类型进行类型转换，以得到所述指标数据类型为所述预设数据类型的待查询数据指标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户输入的待查询数据指标之前，还包括：

根据预设规则对基准待查询数据指标进行规范化处理，以得到规范化数据指标；

将所述规范化数据指标与基准待查询数据内容进行匹配，以生成指标知识库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果，包括：

根据自然语言理解算法对所述待查询数据指标进行理解分析，以得到待识别数据指标；

通过意图识别算法根据所述指标知识库对所述待识别数据指标进行意图识别，以得到所述待识别数据指标的所述待查询数据指标意图；

通过槽值提取算法根据所述指标知识库对所述待识别数据指标进行槽值提取，以得到所述待识别数据指标的所述待查询数据指标槽值；

根据所述待查询数据指标意图和所述待查询数据指标槽值确定所述待查询数据指标的所述数据指标识别结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果之后，还包括：

根据所述数据指标识别结果确定用户对话模式；

在确定所述用户对话模式为非预设对话模式的情况下，根据所述预设对话规则向所述用户发送所述补充引导对话，以将所述用户对话模式转换为所述预设对话模式；

返回执行获取用户输入的待查询数据指标的操作，以通过所述预设对话模式为所述用户提供目标数据查询结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设对话规则向用户发送补充引导对话，包括：

确定所述预设查询条件中的补充数据指标；

根据所述补充数据指标和所述预设对话规则中的预设对话模板向所述用户发送所述补充引导对话。

8.一种数据查询装置，其特征在于，包括：

待查询数据指标获取模块，用于获取用户输入的待查询数据指标；

数据指标识别结果获取模块，用于对所述待查询数据指标进行数据指标识别，以获取所述待查询数据指标的数据指标识别结果；其中，所述数据指标识别结果包括待查询数据指标意图和待查询数据指标槽值；

补充引导对话发送模块，用于在所述数据指标识别结果未满足预设查询条件的情况下，根据预设对话规则向所述用户发送补充引导对话；

级联待查询数据指标获取模块，用于根据所述补充引导对话获取所述用户输入的级联待查询数据指标；

目标数据查询结果确定模块，用于根据所述级联待查询数据指标确定所述用户的目标数据查询结果；其中，所述待查询数据指标和所述级联待查询数据指标为报表数据指标。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的数据查询方法。

10.一种计算机存储介质，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1-7中任一所述的数据查询方法。

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