CN116822470A - 数据录入方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数据录入方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息；若包含，则依据预先训练的第一模型将表单数据填充入数据表单中，第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；若不包含，则获取表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。本申请技术方案通过判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，从而实现利用不同的模型将表单数据录入到表单中，解决了数据录入效率低、准确度低和录入复杂等问题。

Description

数据录入方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种数据录入方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，信息化的深入推广将原有的纸质数据流转变成了系统线上数据流转，因此对于数据管理变得越来越重要。

现有技术中，采用人工录入数据方式进行数据录入和/或利用自然语言处理等技术来辅助数据录入。人工录入数据方式需要人工逐一录入数据，耗时耗力，无法满足大规模数据录入的需求，且由于人工操作的疏忽或错误，数据录入过程中容易出现错误或遗漏，导致数据的准确性受到影响。而利用自然语言处理等技术来辅助数据录入的方法是基于语音自动识别技术将语音转为文字，需要一个字段讲一句话，针对大量表格填写的场景非常不适应，而且语音识别存在一定的误差，经常需要对形成的文字进行修改，影响数据录入的准确性和效率。

发明内容

本发明提供了一种数据录入方法、装置、电子设备和存储介质，以解决数据录入效率低、准确度低和录入复杂等问题。

根据本发明的一方面，提供了一种数据录入方法，该方法包括：

获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，所述表单数据是构建数据表单的特征数据，所述特征数据反应所述数据表单中表单数据之间关系的数据；

若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；

若不包含，则获取所述表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

根据本发明的另一方面，提供了一种数据录入装置，该装置包括：

判断模块，用于获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，所述表单数据是构建数据表单的特征数据，所述特征数据反应所述数据表单中表单数据之间关系的数据；

第一填充模块，用于若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；

第二填充模块，用于若不包含，则获取所述表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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本发明任一实施例所述的数据录入方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的数据录入方法。

本发明实施例的技术方案，获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息；若包含，则依据预先训练的第一模型将表单数据填充入数据表单中，第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；若不包含，则获取表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。本申请技术方案通过判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，从而实现利用不同的模型将表单数据录入到表单中，解决了数据录入效率低、准确度低和录入复杂等问题。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，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是根据本发明实施例提供的一种数据录入方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的一种数据录入装置的结构示意图；

图3是实现本发明实施例的数据录入方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例提供的一种数据录入方法的流程图，本实施例可适用于将数据合理录入到表单中的情况，该方法可以由数据录入装置来执行，该数据录入装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该数据录入装置可配置于具有数据录入方法的电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，表单数据是构建数据表单的特征数据，特征数据反应数据表单中表单数据之间关系的数据。

其中，标识信息可以是准确区分业务操作对象的信息，若没有标识信息，则说明表单数据中不包含业务操作对象。

具体的，目前线上不同项目对应的合同数据非常多，而如何将这些数据准确的生成表单，是一个比较复杂的工序，而本申请则是通过对获取的表单数据进行预处理，从而分析表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，以便于后续将表单数据录入的方式进行准确的划分，实现准确的将表单数据录入到数据表单中。

S120、若包含，则依据预先训练的第一模型将表单数据填充入数据表单中，第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

具体的，若表单数据中包含业务操作对象的标识信息，则为表单数据匹配第一模型进行数据录入操作，具体为：依据业务操作对象的标识信息，确定第一模型匹配的第一表单类型，以使第一模型将表单数据有序填充入第一数据表单，并输出第一数据表单；其中，第一表单类型为业务操作对象使用表单类型比例大于或等于预设比例的表单类型，即为业务操作对象通常使用的表单类型。

若第一模型匹配第三表单类型，则选择依据预先训练的第二模型对表单数据进行录入，以生成数据表单，其中，第三表单类型为业务操作对象使用表单类型比例小于预设比例的表单类型，第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

示例的，若表单数据为合同数据，第一表单类型为货物类，第三表单类型为除货物类的类型，判断合同数据中包含业务操作对象的标识信息，则使用第一模型进行数据录入操作，同时根据表单数据为第一模型匹配表单类型，若匹配为货物类，则继续使用第一模型进行数据录入操作，若匹配为除货物类的其他类型，则说明此时的表单类型不是业务操作对象常使用的类型，因此为了避免数据录入的错误，则选择使用第二模型进行数据录入操作，以达到精确将表单数据录入到数据表单中，实现高效、精准的数据录入。即本申请实现个性化录入，通过对用户行为的分析，系统可以了解用户的录入习惯和偏好，逐步优化业务流程和系统界面，实现个性化录入，这样可以提高用户的满意度，减少用户的学习成本。

S130、若不包含，则获取表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将表单数据填充入数据表单中，第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

其中，第二模型为通常的业务类型对应的数据录入模型，而第一模型是针对于业务操作对象的数据录入模型，这样子可以更加精准的进行数据录入，避免因为业务操作对象对于数据录入方式的不同，使用一般的业务类型进行数据录入，导致数据录入的不准确，这样可以更加准确的输出合适的数据表单。

具体的，若表单数据中不包含业务操作对象的标识信息，则说明没有特定的录入形式，则使用第二模型进行数据录入即可，具体为：依据表单数据中的业务类型，确定第二模型的匹配的第二表单类型，以使第二模型将表单数据有序填充入第二数据表单，并输出第二数据表单。

本发明实施例的技术方案，获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息；若包含，则依据预先训练的第一模型将表单数据填充入数据表单中，第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；若不包含，则获取表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。本申请技术方案通过判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，从而实现利用不同的模型将表单数据录入到表单中，解决了数据录入效率低、准确度低和录入复杂等问题，大大降低了人工成本。

实施例二

本实施例是对上述实施例中模型的构建做详细的描述，以及对方案做进一步的补充说明。

获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，若不包含，则获取表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将表单数据填充入数据表单中。

可选的，第一模型和第二模型的训练过程，包括步骤A1-A4：

步骤A1、获取历史表单数据，并对历史表单数据进行预处理；

具体的，历史表单数据一般存储在关系型数据库中，例如常用的Oracle、MySql、SqlServer以及信创目录中的达梦数据库、GaussDB数据库，该类型关系数据库均支持事务一致性，对历史表单数据的应用具有普适化。

步骤A2、将历史表单数据输入到业务数据挖掘模型中，输出历史表单数据的特征数据，特征数据至少包括业务操作对象的标识信息、表单类型和业务类型；

具体的，通过对一部分历史表单数据进行归类建模建立业务数据挖掘模型，然后根据业务数据挖掘模型随另一部分的历史表单数据进行数据抽取、数据清洗、转换、集成和格式化的工作，形成一份高质量的数据集，用于后续的数据分析，并将数据存储于数据仓库中或者大数据存储系统中，一般存储与MongoDB、ClikHouse、HadoopDB中，以便于进行数据挖掘与分析，提取数据之间的模式、关联性、趋势等信息。

步骤A3、依据业务操作对象的标识信息和业务操作对象对应的表单类型建立所述第一模型；

步骤A4、依据业务类型和业务类型对应的表单类型构建所述第二模型。

具体的，在模型建立好后，可能在后续的数据录入的过程中，可能模型会不符合实际需求，因此每隔预设时间，依据预设时间内存储的历史表单数据进行模型的更新，以确保模型的准确性。

可选的，若表单数据未匹配到第一模型和第二模型，则业务操作对象确定适配的数据表单，并将表单数据输入到数据表单中，即使用常规的数据录入方式进行数据录入。

可选的，将表单数据填充入数据表单中之后，将数据表单与参考表单进行比对，参考表单为与数据表单对应的按照预设规则制定的表单；若数据表单与参考表单一致，则输出数据表单；若数据表单与所述参考表单不一致，则发出预警，以提示对数据表单进行检查，待业务操作对象确认无误后，输出数据表单。示例的，以货物类合同付款计划为例，如到货款付款计划的比例为30％，与习惯数据不匹配则进行预警提示，让操作人进行二次确认，确认业务是否正常，防止用户误操作，造成问题数据产生，影响后续实际合同付款业务的正常开展。

本申请技术方案通过判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，从而实现利用不同的模型将表单数据录入到表单中，解决了数据录入效率低、准确度低和录入复杂等问题，通过区分使用第一模型和第二模型的录入方式，实现个性化录入，通过对用户行为的分析，系统可以了解用户的录入习惯和偏好，逐步优化业务流程和系统界面，实现个性化录入，这样可以提高用户的满意度，减少用户的学习成本。此外，按照每隔预设时间，依据预设时间内存储的历史表单数据进行模型的更新，确保了模型的准确性。

实施例三

图2为本发明实施例提供的一种数据录入装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：

判断模块210，用于获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，所述表单数据是构建数据表单的特征数据，所述特征数据反应所述数据表单中表单数据之间关系的数据；

第一填充模块220，用于若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；

第二填充模块230，用于若不包含，则获取所述表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

可选的，第一填充模块，具体用于：

依据所述业务操作对象的标识信息，确定所述第一模型匹配的第一表单类型，以使第一模型将所述表单数据有序填充入第一数据表单，并输出第一数据表单；其中，所述第一表单类型为所述业务操作对象使用表单类型比例大于或等于预设比例的表单类型。

可选的，第二填充模块，具体用于：

依据所述表单数据中的业务类型，确定所述第二模型的匹配的第二表单类型，以使第二模型将所述表单数据有序填充入第二数据表单，并输出第二数据表单。

可选的，第一填充模块包括模型选择单元，具体用于：

若所述第一模型匹配第三表单类型，则选择依据预先训练的第二模型对所述表单数据进行录入，以生成数据表单，其中，所述第三表单类型为所述业务操作对象使用表单类型比例小于预设比例的表单类型。

可选的，所述装置包括模型训练单元，具体用于：

获取历史表单数据，并对所述历史表单数据进行预处理；

将所述历史表单数据输入到业务数据挖掘模型中，输出历史表单数据的特征数据，所述特征数据至少包括所述业务操作对象的标识信息、表单类型和业务类型；

依据所述业务操作对象的标识信息和所述业务操作对象对应的表单类型建立所述第一模型；

依据所述业务类型和所述业务类型对应的表单类型构建所述第二模型。

可选的，若所述表单数据未匹配到所述第一模型和所述第二模型，则业务操作对象确定适配的数据表单，并将表单数据输入到数据表单中。

可选的，所述装置还包括：

将所述数据表单与参考表单进行比对，所述参考表单为与所述数据表单对应的按照预设规则制定的表单；

若所述数据表单与所述参考表单一致，则输出所述数据表单；

若所述数据表单与所述参考表单不一致，则发出预警，以提示对所述数据表单进行检查。

本发明实施例所提供的数据录入装置可执行本发明任意实施例所提供的数据录入方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图3示出了可以用来实现本发明实施例的数据录入方法的电子设备的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图3所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据录入方法。

在一些实施例中，数据录入方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据录入方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据录入方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据录入方法，其特征在于，包括：

获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，所述表单数据是构建数据表单的特征数据，所述特征数据反应所述数据表单中表单数据之间关系的数据；

若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；

若不包含，则获取所述表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，包括：

依据所述业务操作对象的标识信息，确定所述第一模型匹配的第一表单类型，以使第一模型将所述表单数据有序填充入第一数据表单，并输出第一数据表单；其中，所述第一表单类型为所述业务操作对象使用表单类型比例大于或等于预设比例的表单类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，包括：

依据所述表单数据中的业务类型，确定所述第二模型的匹配的第二表单类型，以使第二模型将所述表单数据有序填充入第二数据表单，并输出第二数据表单。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中之前，所述方法还包括：

若所述第一模型匹配第三表单类型，则选择依据预先训练的第二模型对所述表单数据进行录入，以生成数据表单，其中，所述第三表单类型为所述业务操作对象使用表单类型比例小于预设比例的表单类型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型和所述第二模型的训练过程，包括：

获取历史表单数据，并对所述历史表单数据进行预处理；

将所述历史表单数据输入到业务数据挖掘模型中，输出历史表单数据的特征数据，所述特征数据至少包括所述业务操作对象的标识信息、表单类型和业务类型；

依据所述业务操作对象的标识信息和所述业务操作对象对应的表单类型建立所述第一模型；

依据所述业务类型和所述业务类型对应的表单类型构建所述第二模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述表单数据未匹配到所述第一模型和所述第二模型，则业务操作对象确定适配的数据表单，并将表单数据输入到数据表单中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述表单数据填充入数据表单中之后，所述方法还包括：

将所述数据表单与参考表单进行比对，所述参考表单为与所述数据表单对应的按照预设规则制定的表单；

若所述数据表单与所述参考表单一致，则输出所述数据表单；

若所述数据表单与所述参考表单不一致，则发出预警，以提示对所述数据表单进行检查。

8.一种数据录入装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于获取表单数据，判断表单数据中是否包含业务操作对象的标识信息，所述表单数据是构建数据表单的特征数据，所述特征数据反应所述数据表单中表单数据之间关系的数据；

第一填充模块，用于若包含，则依据预先训练的第一模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第一模型为基于不同业务操作对象构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型；

第二填充模块，用于若不包含，则获取所述表单数据中的业务类型，并依据预先训练的第二模型将所述表单数据填充入数据表单中，所述第二模型为基于不同业务类型构建的描述表单数据与表单类型之间关系的模型。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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权利要求1-7中任一项所述的数据录入方法。

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存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的数据录入方法。