CN118395970A - 基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取针对单据处理的自然语言命令；对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理。采用本方法能够实现对用户输入的自然语言命令对单据元素进行批量化的处理，提高单据处理效率。本方法能够应用于各种信息管理系统中，如企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning，ERP)、财务系统、人力系统、税务系统、供应链系统等。

Description

基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、存储介质

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着数字信息技术的快速发展，各行各业的数据量与日俱增，并且往往以数字化的形式呈现，例如，企业管理系统单据。在单据操作中，通常会遇到针对单据中大批量的信息进行修改，例如，批量替换单据表格中的某一列文本信息，相关技术中，用户需要通过提供的搜索功能，对需要修改的信息进行反复搜索并修改，这种操作方式的操作效率较低，便捷性差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高操作效率的基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种基于自然语言的单据处理方法。所述方法包括：

获取针对单据处理的自然语言命令；

对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；

根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理。

在其中一个实施例中，所述命令解析结果包括第一解析结果；所述对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，包括：

对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合；

根据所述词法分析结果集合，构建所述自然语言命令对应的词语关系结构；

根据所述词语关系结构和所述词法分析结果集合，得到所述第一解析结果。

在其中一个实施例中，所述词语关系结构包括依赖关系树；所述根据所述词法分析结果集合，构建所述自然语言命令对应的词语关系结构，包括：

基于所述词法分析结果集合中各个词语的词性，确定所述词法分析结果集合中词语之间的依存关系；

根据所述依存关系，构建所述自然语言命令对应的依赖关系树。

在其中一个实施例中，所述根据所述词语关系结构和所述词法分析结果集合，得到第一解析结果，包括：

将所述词语关系结构中的目标词与所述词法分析结果集合进行匹配；

若所述目标词与所述词法分析结果集合匹配成功，则根据所述目标词，得到所述第一解析结果。

在其中一个实施例中，所述目标词包括第一目标词、第二目标词和第三目标词；所述第一目标词为所述词语关系结构对应的关系树的根节点对应的词，所述第二目标词为所述关系树中包括动宾关系标识的根节点对应的词，所述第三目标词为所述关系树中包括动补关系标识的根节点所对应的子树节点的词；所述将所述词语关系结构中的目标词与所述词法分析结果集合进行匹配，包括：

将所述第一目标词与所述词法分析结果集合中的动词进行匹配；

将所述第二目标词与所述词法分析结果集合中的名词进行匹配；

将所述第三目标词按照关系树结构的预设遍历顺序，依次与所述词法分析结果集合中的名词进行匹配；

所述若所述目标词与所述词法分析结果集合匹配成功，则根据所述目标词，得到所述第一解析结果，包括：

若所述第一目标词与所述词法分析结果集合中的动词匹配成功，则将所述第一目标词作为目标操作动作；

若所述第二目标词与所述词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将所述第二目标词作为目标操作元素；

将所述子树中与所述词法分析结果集合中的名词匹配成功的第一个第三目标词，作为目标操作值；

将所述目标操作动作、所述目标操作元素和所述目标操作值，作为所述第一解析结果。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标词，得到所述第一解析结果，包括：

获取预设单据元素集合；所述预设单据元素集合用于表征组成所述单据的元素范围；

将所述目标词与所述预设单据元素集合进行匹配；

若所述目标词与所述预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将所述目标元素作为所述第一解析结果。

在其中一个实施例中，在所述对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合之前，所述方法还包括：

识别所述自然语言命令的格式；

若所述自然语言命令的格式属于预设格式，则提取所述自然语言命令中预设位置的关键词，并将所述关键词作为第二解析结果；

若所述自然语言命令的格式不属于所述预设格式，则执行所述对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合的步骤。

在其中一个实施例中，所述根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理，包括：

根据所述命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，得到目标单据处理指令；

根据所述目标单据处理指令对所述操作元素进行处理，得到处理后的单据。

第二方面，本申请还提供了一种基于自然语言的单据处理装置。所述装置包括：

命令获取模块，用于获取针对单据处理的自然语言命令；

命令解析模块，用于对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；

单据处理模块，用于根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于自然语言的单据处理方法的步骤。

第四方面，本申请还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，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于自然语言的单据处理方法的步骤。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于自然语言的单据处理方法的步骤。

上述基于自然语言的单据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取针对单据处理的自然语言命令，对该自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理，能够实现对用户输入的自然语言命令对单据元素进行批量化的处理，加快单据处理速度，从而可以提高单据的处理效率，同时，输入自然语言命令即可对单据中的操作元素进行处理，对用户的操作要求较低，可以适用更多的批量操作场景，提升用户的使用体验，提高人机交互效率。

附图说明

图1为一个实施例中基于自然语言的单据处理方法的应用环境图；

图2为一个实施例中基于自然语言的单据处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中步骤204的流程示意图；

图4为一个实施例中词法分析结果集合示意图；

图5为一个实施例中依赖关系树的结构示意图；

图6为另一个实施例中依赖关系树的结构示意图；

图7为一个实施例中预设单据元素对应的单据元素集合示意图；

图8为一个实施例中基于自然语言的单据处理方法的时序图；

图9为另一个实施例中基于自然语言的单据处理方法的流程示意图；

图10为一个实施例中按照预设格式输入的自然语言命令示意图；

图11为另一个实施例中基于自然语言的单据处理方法的流程示意图；

图12为一个实施例中基于自然语言的单据处理装置的结构框图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的基于自然语言的单据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104可以获取终端102发送的针对单据处理的自然语言命令，服务器104获取该自然语言命令，对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

可以理解地，本申请实施例提供的基于自然语言的单据处理方法不仅适用于上述服务器与终端相交互的应用场景，还适用于单独服务器的应用场景或者单独终端的应用场景。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于自然语言的单据处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤202至步骤206。

步骤202，获取针对单据处理的自然语言命令。

自然语言命令，是指自然语言形式的命令。本实施例中的自然语言命令是针对单据进行处理的命令，即为自然语言形式的单据处理命令。单据，是指电子单据，单据中可以包括表格内容和非表格内容，表格包括分录表格。

实际应用场景中，用户可以通过语音或者文本的形式输入自然语言命令，并且输入的自然语言命令可以是按照预设格式输入，也可以是通过口语化形式输入，即可以不按照预设格式输入。服务器可以接收终端发送的自然语言命令，也可以通过服务器的人机交互接口直接获取自然语言命令。

单据处理，是指对单据的编辑操作处理，可以是对单据中的批量数据进行操作处理，也可以是对单个数据进行操作处理，例如对单据内容的修改、删除、复制、粘贴、查询或者替换等。可选地，可以对单据中的操作元素进行处理，操作元素是指单据中的可操作组件，例如，单据中的文本框、控件、分录表格、单元格或分录行等。

步骤204，对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果。

命令解析结果，用于表征自然语言命令的语义。

本实施例中，可以通过对自然语言命令的语义进行解析，得到命令解析结果，根据该命令解析结果，服务器可以对单据中的操作元素进行处理，从而得到处理后的单据。

可选地，可以判断自然语言命令是否属于预设格式，若属于预设格式，则通过预设格式对应的流程进行解析；若不属于预设格式，则通过非预设格式的流程进行解析。示例性地，预设格式对应的流程包括提取自然语言命令中预设位置的关键词，将预设位置的关键词作为命令解析结果；非预设格式的流程包括对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合，根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构，根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到命令解析结果。

可选地，命令解析结果可以包括操作动作、操作元素和操作值。其中，操作动作为单据处理的执行动作，例如复制、删除、修改、替换等；操作元素是指单据中的可操作组件，例如，单据中的文本框、控件、分录表格、单元格或分录行等；操作值是指进行操作元素处理后操作元素对应的值，例如单元格中的文本、分录表格数据等。示例性地，命令解析结果还可以包括操作源，操作源是指单据处理的源对象，例如，命令解析结果“将A表合并到B表”，那么可以将A表作为操作源，将B表作为操作元素。

步骤206，根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理。

根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理，得到处理后的操作元素。

可选地，服务器可以将命令解析结果转换为相应的机器指令，根据相应的机器指令对单据中的操作元素进行处理，得到单据处理结果和处理后的操作元素。其中，单据处理结果包括单据处理成功和单据处理失败。

上述基于自然语言的单据处理方法，通过获取针对单据处理的自然语言命令，对该自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理，能够实现通过用户输入的自然语言命令对单据进行批量化的处理，加快处理速度，从而提高单据的处理效率；另外，输入自然语言命令即可对单据中的操作元素进行处理，对用户的操作要求低，可以适用更多的批量操作场景，提升用户的使用体验，从而提高人机交互效率。

在一些实施例中，如图3所示，命令解析结果包括第一解析结果；对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果的步骤204，包括以下步骤302至步骤306。

步骤302，对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合。

词法分析，是指将字符序列转换为单词序列的过程，在这个过程中，可以将输入的文本切分成有意义的词项，并为每个词项赋予相应的词性或其他相关的词法信息。

在一个可选的实施例中，通过词法分析器对自然语言命令进行分词，例如，从左至右地对自然语言命令文本进行扫描，按照词法规则识别单词，可以得到分词结果，分词结果包括单词、符号等；然后对分词结果中的单词进行词性标注，得到词法分析结果集合。可以为每个单词分配一个或者多个词性标签，词性标签可以包括名词、动词、形容词、副词、介词等。可以理解地，词法分析结果集合包括自然语言命令中的所有单词，以及每个单词对应的词性标签。在一个示例中，假设自然语言命令为“修改第100行至150行的摘要为张三的差旅费”，则对该自然语言命令进行词法分析，得到的词法分析结果集合如图4所示，其中，每个单词后的括号中的内容为词性标签，比如“修改”的词性标签为“v 动词”，“第”的词性标签为“xc 虚词”，等，其他单词以此类推，在此不再赘述。

本实施例对使用的词法分析器不作具体限定，可以根据实际应用场景进行选择。

步骤304，根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构。

词语关系结构，用于表征自然语言命令中的词语之间的层次或逻辑关系。词语关系结构可以通过图表、关系树等形式进行表征，其中，关系树例如为依赖关系树。可以根据词法分析结果集合中的词语之间的依存关系，构建依赖关系树。

在一个可选的实施例中，词语关系结构包括依赖关系树。服务器识别词法分析集合中各个词语之间的依存关系，得到依存关系分析结果，依存关系包括核心词和修饰词之间的关系，或者是主语与谓语之间的关系等；基于依存关系分析结果，构建依赖关系树。在依赖关系树中，节点代表自然语言命中的词语单元，即一个节点表征一个单词，边代表词语单元之间的依存关系。通常情况下，将核心词或者是主要动词作为依赖关系树的根节点，其他词语单元则作为其子节点，根据与核心词之间的依存关系进行连接。可以理解的，可以通过语法解析器或者经过训练得到的模型构建依赖关系树，例如，可以通过基于神经网络的依存句法分析器Biaffine Parser构建依赖关系树。

步骤306，根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到第一解析结果。

第一解析结果，是指基于词法分析得到的供单据页面执行单据中操作元素的处理操作的解析结果，即，单据页面获取第一解析结果后，可以根据第一解析结果执行单据中操作元素的处理操作。第一解析结果可以包括操作动作、操作元素和操作值等，或者，还可以包括操作源。在一个示例中，自然语言命令为“从A中复制B，将分录表格中的C修改为B”，那么，对应的第一解析结果中的操作源为A，操作动作为“修改”，操作元素为“分录表格”，操作值为B。

或者，操作元素可以包括多个，多个操作元素形成操作元素集合；操作值也可以包括多个，多个操作值形成操作值集合，因此，第一解析结果也可以包括操作源集合、操作动作集合、操作元素集合和操作值集合。而在一些应用场景中，例如单据操作只是针对一个分录表格的操作，那么，并不涉及到操作源集合，因此，第一解析结果包括操作动作集合、操作元素集合和操作值集合，或者第一解析结果包括操作动作、操作元素和操作值。

可选地，自然语言命令包括单谓语指令和多谓语指令，单谓语指令是指包括一个谓语动词的单据操作指令，多谓语指令是指包括多个谓语动词的单据操作指令。而针对多谓语指令可以拆解为多个单谓语指令。针对单谓语指令所对应的第一解析结果中的操作动作，可以包括ADD指令、EDT指令、DEL指令和QUE指令等，ADD指令包括新增、复制、增加、添加、插入等，EDT指令包括修改、替换、改为等，DEL指令包括删除、移除、去掉、去除等，QUE指令包括查找（针对当前单据）和查询（针对当前单据之外的单据）等；针对单谓语指令所对应的第一解析结果中的操作元素集合，操作元素集合还可以包括单据头、单据体和单据之外的对象，单据体包括表格的行、列和单元格等，单据头可以包括文本框、控件等，单据之外的对象包括组织、参数、余额控件或者其他操作元素。

可选地，可以将词语关系结构和词法分析结果集合进行匹配，得到匹配结果，根据匹配结果，得到第一解析结果。将词语关系结构和词法分析结果集合进行匹配时，可以将包括预设依存关系标识的单词与词法分析结果集合中相应词性的词语进行匹配，也可以将词语关系结构中的动词依次与词法分析结果集合中的所有动词进行匹配，得到相应的第一解析结果。

本实施例中，通过对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合，根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构，根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到第一解析结果，能够实现对用户输入的自然语言命令进行批量化的单据处理，提高单据的处理效率，同时，可以口语化输入自然语言命令，对用户的操作要求较低，可以适用更多的批量操作场景，同时提升用户的使用体验，提高人机交互效率。

在一些实施例中，词语关系结构包括依赖关系树；根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构，包括：

基于词法分析结果集合中各个词语的词性，确定词法分析结果集合中词语之间的依存关系；根据依存关系，构建自然语言命令对应的依赖关系树。

依赖关系树，是自然语言处理中用于表示句子中单词之间依存关系的树形结构，依存关系也称为依赖关系，在依赖关系树的树形结构中，节点表征句子中的词汇单元，词汇单元包括单词或短语，边表示这些词汇单元之间的依赖关系。依赖关系树的根节点是一个核心词，该核心词通常为句子的主要动词，其他词汇单元作为子结点与核心词相连，表示子节点对核心词的依赖，这种依赖关系可以是直接的，也可以是间接的，直接的依赖关系包括子节点直接依赖于根节点，间接的依赖关系包括子节点依赖于其他子节点。

依存关系通常包括主谓关系、动宾关系、定中关系、状中关系等，其中，主谓关系中主语依赖于谓语，表示动作的执行者；动宾关系中宾语依赖于动词，表示动作的对象；定中关系中定语依赖于中心词，用于修饰或限定中心词；状中关系中状语依赖于中心词，描述动作的方式、时间、地点等。除此之外，依赖关系还可以包括并列关系、核心关系等。依赖关系树中包括依存关系标识，依存关系标识用于唯一标识依存关系。在一个示例中，依存关系标识及相应的含义如下表1所示。

表1

示例性地，可以通过依存句法分析算法构建依赖关系树。根据词法分析结果集合中各个词语的词性，分析各个词语之间的依存关系，根据依存关系即可构建自然语言命令对应的依赖关系树，可用于表征自然语言命令对应的句子中各个词汇单元之间的依存关系。在一个示例中，仍然以自然语言命令为“修改第100行至150行的摘要为张三的差旅费”为例，根据图4所示的词法分析结果集合所构建的依赖关系树示意图如图5所示。可以理解地，如果自然语言指令为复合指令，即包括多个谓语，为多谓语指令，则将该自然语言指令拆解为单谓语指令，每个单谓语指令对应构建相应的依赖关系树。例如，自然语言命令为“修改第100行至150行的摘要为张三的差旅费，并替换摘要中的张三为李四”，对应构建的依赖关系树如图6所示，其中，第二谓语“替换”为第一谓语“修改”的子树根节点，以第二谓语为根节点的子树，可以看作是完整的单谓语指令对应的依赖关系树。

本实施例中，通过基于词法分析结果集合中各个词语的词性，确定词法分析结果集合中词语之间的依存关系，根据该依存关系，构建自然语言命令对应的依赖关系树，通过依赖关系树可以更好地理解自然语言命令的句子结构和语义信息，进而可以提高对自然语言命令的意图识别，提高单据处理的准确性。

在一些实施例中，根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到第一解析结果，包括：

将词语关系结构中的目标词与词法分析结果集合进行匹配；若目标词与词法分析结果集合匹配成功，则根据目标词，得到第一解析结果。

本实施例中，从词语关系结构中确定满足预设条件的目标词，将该目标词与词法分析结果集合中的词语进行匹配，若目标词与词法分析结果集合匹配成功，则根据目标词得到第一解析结果，例如，将目标词作为第一解析结果。

可选地，满足预设条件的目标词为包括预设依存关系标识的根节点对应的词，依存关系标识是指依存关系的标识，用于表征相应的依存关系。可以将包括预设依存关系标识的根节点对应的目标词与词法分析结果集合中的名词进行匹配，若匹配成功，则将包括预设依存关系标识的根节点对应的目标词作为第一解析结果。或者，满足预设条件的目标词为词语关系结构中的中心词，可以将词语关系结构中的中心词与词法分析结果集合中的动词进行匹配，若匹配成功，则将词语关系结构中的中心词作为第一解析结果。通常情况下，词语关系结构中的中心词为自然语言命令中重要程度最高的动词。

其中，目标词与词法分析结果集合匹配成功，是指目标词包含在词法分析结果集合中，即，若目标词与词法分析结果集合属于包含关系，则目标词与词法分析结果集合匹配成功，若目标词与词法分析结果集合不属于包含关系，则目标词与词法分析结果集合匹配不成功。

或者，可以将目标词与词法分析结果集合中的每个词语依次进行语义匹配，得到语义匹配结果，根据语义匹配结果确定目标词与词法分析结果集合是否匹配成功。例如，可以依次计算目标词与词法分析结果集合中的每个词语之间的语义相似度，若最高相似度高于相似度阈值，则说明目标词与词法分析结果集合匹配成功，否则，若最高相似度不高于相似度阈值，则说明目标词与词法分析结果集合匹配失败。

本实施例中，通过将词语关系结构中的目标词与词法分析结果集合进行匹配，若目标词与词法分析结果集合匹配成功，则根据目标词得到第一解析结果，即，通过词法分析结果集合对词语关系结构中的目标词进行筛选，得到第一解析结果，可以提高第一解析结果的准确性，从而提高单据处理的准确性。

在一些实施例中，目标词包括第一目标词、第二目标词和第三目标词；第一目标词为词语关系结构对应的关系树的根节点对应的词，第二目标词为关系树中包括动宾关系标识的根节点对应的词，第三目标词为关系树中包括动补关系标识的根节点所对应的子树节点的词；将词语关系结构中的目标词与词法分析结果集合进行匹配，包括：

将第一目标词与词法分析结果集合中的动词进行匹配；

将第二目标词与词法分析结果集合中的名词进行匹配；

将第三目标词按照关系树结构的预设遍历顺序，依次与词法分析结果集合中的名词进行匹配；

若目标词与词法分析结果集合匹配成功，则根据目标词，得到第一解析结果，包括：

若第一目标词与词法分析结果集合中的动词匹配成功，则将第一目标词作为目标操作动作；若第二目标词与词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将第二目标词作为目标操作元素；将子树中与词法分析结果集合中的名词匹配成功的第一个第三目标词，作为目标操作值；将目标操作动作、所述目标操作元素和所述目标操作值，作为所述第一解析结果。

本实施例中，可以将词语关系结构转换为树形结构的关系树，该关系树包括依赖关系树，关系树中每个节点包括相应的依存关系标识。依存关系标识是指依存关系的标识，例如动宾关系标识、动补关系标识或者状中关系标识。那么，目标词可以包括第一目标词、第二目标词和第三目标词，其中，第一目标词为词语关系结构对应的关系树的根节点所对应的词，第一目标词通常为动词；第二目标词为该关系树中包括动宾关系标识的根节点所对应的词，第二目标词为名词；第三目标词为关系树中包括动补关系标识的根节点所对应的子树中所有节点所对应的词，第三目标词为名词。可选地，在确定第三目标词的过程中，可以先从关系树中确定包括动补关系标识的根节点所对应的子树，然后将该子树中所有节点对应的词作为第三目标词。

本实施例中，可以将第一目标词与词法分析结果集合中的动词进行匹配，若第一目标词与词法分析结果集合中的动词匹配成功，则将第一目标词作为目标操作动作；将第二目标词与词法分析结果集合中的名词进行匹配，若第二目标词与词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将第二目标词作为目标操作元素；以及将第三目标值按照关系树结构的预设遍历顺序，依次与词法分析结果集合中的名词进行匹配，若第三目标值与词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将子树中与词法分析结果集合中的名词匹配成功的第一个第三目标值，作为目标操作值。其中，关系树结构的预设遍历顺序例如为从根节点开始，从上到下、从左到右的遍历顺序。可以理解的，在匹配的双方存在包含关系的情况下，说明双方匹配成功。

可选地，在第二目标词与词法分析结果集合中的名词匹配成功的情况下，将以第二目标词为根节点所对应的子树作为第一子树，将第一子树中的各个节点对应的词，依次与词法分析结果集合中的数量词进行匹配，将与词法分析结果集合中的数量词匹配成功的第一子树节点对应的词，作为目标操作元素。可以理解地，同一个目标操作动作对应的目标操作元素可以包括多个。例如，删除第一行至第100行中的成本金额，那么，目标操作动作为“删除”，目标操作元素为“第一行至第100行中的成本金额”所对应的单元格，即单元格包括多个。

可选地，将以目标操作值为根节点的子树作为第二子树，按照第二子树中的树形结构的预设遍历顺序，将第二子树中各个节点对应的词进行拼接，得到候选操作值，将候选操作值作为第一解析结果。也就是说，第一解析结果可以包括目标操作动作、多个目标操作元素和候选操作值。

本实施例中，通过将词语关系结构中满足预设条件的目标词与词法分析结果集合中相应的词法属性词进行匹配，若匹配成功，则将相应目标词作为第一解析结果，可以提高得到的第一解析结果的准确性。

在一些实施例中，根据目标词，得到第一解析结果，包括：

获取预设单据元素集合；预设单据元素集合用于表征组成单据的元素范围；将目标词与预设单据元素集合进行匹配；若目标词与预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将目标元素作为第一解析结果。

预设单据元素，是指组成单据可能存在的单据元素。预设单据元素可以通过人工收集整理得到，也可以通过单据分析模型对单据分析得到。可选地，预设单据元素包括原始单据元素以及该原始单据元素的近似词，例如，在得到原始单据元素后，可以通过近似词生成模型，生成原始单据元素的近似词。预设单据元素用于表征组成单据的元素范围，通常情况下，预设单据元素的数量越多，对应的组成单据的元素范围越大，反之，预设单据元素的数量越少，对应的组成单据的元素范围越小。在一个示例中，预设单据元素对应的单据元素集合如图7所示，假设一个原始单据元素为“删除”，则该原始单据元素的近似词可以为“去掉”、“去除”或者“移出”等，其他原始单据元素的近似词以此类推。

其中，预设单据元素可以包括单据操作所涉及的所有元素，预设单据元素可以包括操作动作、操作元素和操作值等单据元素。预设单据元素中的操作动作、操作元素或者操作值可以以词语或短语的形式存在。

本实施例中，在得到目标词之后，将该目标词与预设单据元素集合进行匹配，若该目标词与预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将该目标元素作为第一解析结果，其中，该目标词是与词法分析结果集合匹配成功的目标词，也就是说，将目标词转换为预设单据元素集合中的目标元素，单据元素集合中的单据元素是针对单据元素的标准化描述以及处理范围的限定，因此，将目标词转换为预设单据元素集合中的目标元素，将目标元素作为第一解析结果，使得第一解析结果与单据更加匹配，从而提高第一解析结果的准确性。

在一些实施例中，得到第一解析结果后，根据第一解析结果对单据进行处理，基于第一解析结果，生成单据处理指令；根据单据处理指令对单据进行处理，得到单据处理结果；展示单据处理结果；在单据处理结果为处理成功的情况下，展示处理后的单据。

本实施例中，服务器可以根据第一解析结果，将第一解析结果生成单据处理指令，然后根据单据处理指令对单据进行处理，得到单据处理结果以及处理后的单据。其中，单据处理结果包括处理成功和处理失败。服务器可以展示单据处理结果，在单据处理结果为处理成功的情况下，展示处理后的单据。在实际应用场景中，在单据处理结果为处理成功的情况下，服务器可以在展示单据处理结果预设时长后，不展示单据处理结果，进而展示处理后的单据。或者，在单据处理结果为处理成功的情况下，服务器可以同时展示单据处理结果和处理后的单据，其中，单据处理结果对应的窗口可以悬浮在处理后的单据对应的窗口之上。

在一个示例中，基于自然语言的单据处理流程的时序图如图8所示，用户在智能操作对话框中输入自然语言文本描述的自然语言命令，解析引擎从智能操作对话框中获取自然语言命令，对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，命令解析结果包括第一解析结果和第二解析结果中至少一种，将命令解析结果发送给单据界面，单据界面根据命令解析结果生成单据处理指令，并根据单据处理指令对单据进行处理，得到单据处理结果，通过智能操作对话框显示单据处理结果，并在单据界面显示处理后的单据。

本实施例中，基于第一解析结果，生成单据处理指令，根据单据处理指令对单据进行处理，得到单据处理结果，展示单据处理结果，在单据处理结果为处理成功的情况下，展示处理后的单据，实现基于单据处理指令对单据进行快速处理，提高单据处理效率，并显示单据处理结果和处理后的单据，可以提高人机交互体验。

在一些实施例中，在对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合之前，上述方法还包括：

识别自然语言命令的格式；若自然语言命令的格式属于预设格式，则提取自然语言命令中预设位置的关键词，并将关键词作为第二解析结果；若自然语言命令的格式不属于预设格式，则执行对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合的步骤。

在一个可选的实施例中，如图9所示，服务器在获取自然语言命令之后，对自然语言命令的格式进行识别，命令解析结果包括第一解析结果和第二解析结果，若自然语言命令的格式属于预设格式，则通过格式解析方式对自然语言命令进行解析，得到第二解析结果；若自然语言命令的格式属于非预设格式，则通过非格式解析方式进行解析，得到第一解析结果。其中，预设格式可以根据实际应用场景进行设置，不同的应用场景对应的预设格式不同。格式解析方式可以包括：提取自然语言命令中预设位置的关键词，将关键词作为第二解析结果，不同预设位置的关键词作为不同的第二解析结果。非格式解析方式包括对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合，根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构，根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到第一解析结果。

在一个示例中，假设自然语言命令按照预设格式输入为“修改（分录）第100行至150行的摘要为张三的差旅费”，如图10所示，可以将自然语言命令文本与预设单据元素集合中的动词匹配，可以得到目标操作动作；则可以提取“第”和“的”以及“第”和“的”之间的关键词，作为目标对象行；提取“的”和“为”以及“的”和“为”之间的关键词，作为目标对象列；提取“为”之后的关键词作为目标操作值，目标对象行和目标对象值作为目标操作元素，从而将上述目标操作动作、目标操作元素和目标操作值作为第二解析结果。可以理解地，本示例中的“分录”是指单据中的分录表格，“分录”也为目标操作元素，对于财务凭证单据而言，“分录”是操作频率最高的操作元素，因此，可以将“分录”设定为默认的操作元素，则可以不用按照关键词提取的方式得到“分录”对应的目标操作元素。由此可知，同一自然语言命令所对应的目标操作元素可以包括多个。

在一个可选的实施例中，若自然语言命令的格式属于预设格式，可以通过格式解析方式得到第二解析结果，也可以通过非格式解析方式得到第一解析结果，则可以根据第一解析结果和第二解析结果中至少一种解析结果对单据进行处理。

本实施例中，通过识别自然语言命令的格式，若自然语言命令的格式属于预设格式，则提取自然语言命令中预设位置的关键词，即通过格式解析方式得到第二解析结果，若自然语言命令的格式不属于预设格式，则对自然语言命令进行词法解析，得到词法分析结果，即通过非格式解析方式得到第一解析结果，可以适用更广泛的单据处理场景，使得单据处理更加灵活，提高单据处理效率。

在一个示例性的实施例中，根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理，包括：

根据命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，得到目标单据处理指令；根据目标单据处理指令对操作元素进行处理，得到处理后的单据。

目标单据处理指令，是与命令解析结果相对应的单据处理指令，目标单据处理指令可以通过高级语言或者可执行程序进行表征。

可选地，可以将命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，按照预设规则进行组合，得到组合元素，将该组合元素进行语言转换得到相应的目标单据处理指令，然后根据目标单据处理指令对操作元素进行处理，得到处理后的单据。可以理解地，除了对操作元素进行删除之外，处理后的单据中仍然存在操作元素，只是操作元素对应的操作值可能发生了变化。

本实施例中，通过根据命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，得到目标单据处理指令，然后根据目标单据处理指令对操作元素进行处理，得到处理后的单据，可以快速得到目标单据处理指令，提高单据处理的效率。

在一个实施例中，基于自然语言的单据处理流程示意图如图11所示，服务器获取自然语言文本形式的自然语言命令，对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合；根据词法分析结果集合进行依存文法分析，得到词语关系结构，词语关系结构包括依存文法分析结果集合；将依存文法分析结果集合中的目标词与词法分析结果集合进行匹配，若依存文法分析结果集合中的目标词与词法分析结果集合匹配成功，则将依存文法分析结果集合中的目标词与预设单据元素集合进行匹配，其中，预设单据元素集合包括单据元素集合和单据元素近似词集合，单据元素近似词集合为单据元素集合的近似词；若目标词与预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将该目标元素作为第一解析结果。可以提高第一解析结果的准确性，同时通过对自然语言命令进行解析，识别自然语言命令的操作意图，可以实现更加高效和智能化的单据操作。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的基于自然语言的单据处理方法的单据处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个基于自然语言的单据处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于自然语言的单据处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图12所示，提供了一种基于自然语言的单据处理装置，包括：命令获取模块1202、命令解析模块1204和单据处理模块1206，其中：

命令获取模块1202，用于获取针对单据处理的自然语言命令；

命令解析模块1204，用于对自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；

单据处理模块1206，用于根据命令解析结果对单据中的操作元素进行处理。在一个实施例中，命令解析结果包括第一解析结果，命令解析模块1204还用于对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合；根据词法分析结果集合，构建自然语言命令对应的词语关系结构；根据词语关系结构和词法分析结果集合，得到第一解析结果。在一个实施例中，词语关系结构包括依赖关系树；命令解析模块1204还用于基于词法分析结果集合中各个词语的词性，确定词法分析结果集合中词语之间的依存关系；根据依存关系，构建自然语言命令对应的依赖关系树。

在一个实施例中，命令解析模块1204还用于将词语关系结构中的目标词与词法分析结果集合进行匹配；若目标词与词法分析结果集合匹配成功，则根据目标词，得到第一解析结果。

在一个实施例中，目标词包括第一目标词、第二目标词和第三目标词；第一目标词为词语关系结构对应的关系树的根节点对应的词，第二目标词为关系树中包括动宾关系标识的根节点对应的词，第三目标词为关系树中包括动补关系标识的根节点所对应的子树节点的词；命令解析模块1204还用于将第一目标词与词法分析结果集合中的动词进行匹配；将第二目标词与词法分析结果集合中的名词进行匹配；将第三目标词按照关系树结构的预设遍历顺序，依次与词法分析结果集合中的名词进行匹配；若第一目标词与词法分析结果集合中的动词匹配成功，则将第一目标词作为目标操作动作；若第二目标词与词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将第二目标词作为目标操作元素；将子树中与词法分析结果集合中的名词匹配成功的第一个第三目标词，作为目标操作值；将目标操作动作、目标操作元素和目标操作值，作为第一解析结果。

在一个实施例中，命令解析模块1204，还用于获取预设单据元素集合；预设单据元素集合用于表征组成单据的元素范围；将目标词与预设单据元素集合进行匹配；若目标词与预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将目标元素作为第一解析结果。

在一个实施例中，单据处理模块1204，还用于基于第一解析结果，生成单据处理指令；根据单据处理指令对单据进行处理，得到单据处理结果；展示单据处理结果；在单据处理结果为处理成功的情况下，展示处理后的单据。

在一个实施例中，上述单据处理装置还包括格式识别模块，用于在对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合之前，识别自然语言命令的格式；若自然语言命令的格式属于预设格式，则提取自然语言命令中预设位置的关键词，并将关键词作为第二解析结果；若自然语言命令的格式不属于预设格式，则执行对自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合的步骤。

在一个实施例中，单据处理模块1206，还用于根据命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，得到目标单据处理指令；根据目标单据处理指令对操作元素进行处理，得到处理后的单据。

上述基于自然语言的单据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于自然语言的单据处理方法。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述实施例中基于自然语言的单据处理方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中基于自然语言的单据处理方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中基于自然语言的单据处理方法的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种基于自然语言的单据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取针对单据处理的自然语言命令；

对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；

根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命令解析结果包括第一解析结果；所述对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果，包括：

对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合；

根据所述词法分析结果集合，构建所述自然语言命令对应的词语关系结构；

根据所述词语关系结构和所述词法分析结果集合，得到所述第一解析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述词语关系结构包括依赖关系树；所述根据所述词法分析结果集合，构建所述自然语言命令对应的词语关系结构，包括：

基于所述词法分析结果集合中各个词语的词性，确定所述词法分析结果集合中词语之间的依存关系；

根据所述依存关系，构建所述自然语言命令对应的依赖关系树。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述词语关系结构和所述词法分析结果集合，得到所述第一解析结果，包括：

将所述词语关系结构中的目标词与所述词法分析结果集合进行匹配；

若所述目标词与所述词法分析结果集合匹配成功，则根据所述目标词，得到所述第一解析结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标词包括第一目标词、第二目标词和第三目标词；所述第一目标词为所述词语关系结构对应的关系树的根节点对应的词，所述第二目标词为所述关系树中包括动宾关系标识的根节点对应的词，所述第三目标词为所述关系树中包括动补关系标识的根节点所对应的子树节点的词；所述将所述词语关系结构中的目标词与所述词法分析结果集合进行匹配，包括：

将所述第一目标词与所述词法分析结果集合中的动词进行匹配；

将所述第二目标词与所述词法分析结果集合中的名词进行匹配；

将所述第三目标词按照关系树结构的预设遍历顺序，依次与所述词法分析结果集合中的名词进行匹配；

所述若所述目标词与所述词法分析结果集合匹配成功，则根据所述目标词，得到所述第一解析结果，包括：

若所述第一目标词与所述词法分析结果集合中的动词匹配成功，则将所述第一目标词作为目标操作动作；

若所述第二目标词与所述词法分析结果集合中的名词匹配成功，则将所述第二目标词作为目标操作元素；

将所述子树中与所述词法分析结果集合中的名词匹配成功的第一个第三目标词，作为目标操作值；

将所述目标操作动作、所述目标操作元素和所述目标操作值，作为所述第一解析结果。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标词，得到所述第一解析结果，包括：

获取预设单据元素集合；所述预设单据元素集合用于表征组成所述单据的元素范围；

将所述目标词与所述预设单据元素集合进行匹配；

若所述目标词与所述预设单据元素集合中的目标元素相匹配，则将所述目标元素作为所述第一解析结果。

7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，在所述对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合之前，所述方法还包括：

识别所述自然语言命令的格式；

若所述自然语言命令的格式属于预设格式，则提取所述自然语言命令中预设位置的关键词，并将所述关键词作为第二解析结果；

若所述自然语言命令的格式不属于所述预设格式，则执行所述对所述自然语言命令进行词法分析，得到词法分析结果集合的步骤。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理，包括：

根据所述命令解析结果中的操作动作、操作元素和操作值，得到目标单据处理指令；

根据所述目标单据处理指令对所述操作元素进行处理，得到处理后的单据。

9.一种基于自然语言的单据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

命令获取模块，用于获取针对单据处理的自然语言命令；

命令解析模块，用于对所述自然语言命令进行解析，得到命令解析结果；

单据处理模块，用于根据所述命令解析结果对所述单据中的操作元素进行处理。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

11.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。