一种基于大数据的动作库生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于大数据的动作库生成方法和装置，获取动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息，将各动作流信息作为动作语段，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字，获取各动作指令关键字对应的动作类型，根据各动作指令关键字对应的动作类型，获取通用逻辑语句，构建动作库，动作库包括各动作指令关键字、动作语段以及通用逻辑语句，通用逻辑语句用于执行对应的动作语段。本发明专利技术提供的基于大数据的动作库生成方法能够降低动作库构建难度，提升构建效率，而且，在后续得到某个动作指令时，根据动作指令对应的关键字获取到对应的动作语段和通用逻辑语句，通过通用逻辑语句执行对应的动作语段，实现动作的可靠执行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的动作库生成方法和装置
本专利技术涉及一种基于大数据的动作库生成方法和装置。
技术介绍
动作库存储有多个动作指令(或者动作指令的关键字)，以及与各动作指令(或者动作指令的关键字)相对应的动作语段，当需要进行相关的动作时，根据接收到的动作指令以及动作库，得到对应的动作语段，然后执行对应的动作语段就可以实现对应的动作。因此，动作库的重要性不言而喻。然而，目前的动作库的构建方式为人工构建，效率较低，可靠性较差。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于大数据的动作库生成方法和装置，用于解决现有的动作库的构建方式的效率较低的技术问题。一种基于大数据的动作库生成方法，包括：获取动作库生成指令；根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息；将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对所述各动作流信息进行语义映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字；获取各动作指令关键字对应的动作类型；根据所述各动作指令关键字对应的动作类型，获取与所述各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句；构建动作库，所述动作库包括各动作指令关键字、与各动作指令关键字相对应的动作语段以及与各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句，所述通用逻辑语句用于执行对应的动作语段。具体地，所述根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息之前，所述动作库生成方法还包括：对所述动作库生成指令的有效性进行校验；若所述动作库生成指令是有效指令，则执行所述根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息。具体地，所述动作库生成指令包括操作人员的目标身份信息和目标指令字符串；相应地，所述对所述动作库生成指令的有效性进行校验具体为：将所述目标身份信息与预设的身份数据库进行比对，若所述目标身份信息属于所述身份数据库中的其中一个身份信息，则判定所述目标身份信息为有效的身份信息；将所述目标指令字符串与预设的指令字符串数据库进行比对，若所述目标指令字符串属于所述指令字符串数据库中的其中一个指令字符串，则判定所述目标指令字符串为有效的指令字符串；若所述目标身份信息为有效的身份信息，且所述目标指令字符串为有效的指令字符串，则判定所述动作库生成指令是有效指令。具体地，所述神经网络包括编码器和解码器，所述编码器用于将所述各动作流信息转换成对应的中间语义表示，所述解码器用于将所述中间语义表示转换成所述各动作流信息相对应的动作指令关键字。一种基于大数据的动作库生成装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述基于大数据的动作库生成方法。本专利技术提供的基于大数据的动作库生成方法的技术效果包括：在获取到动作库生成指令之后，从目标数据库中获取多个动作流信息，然后将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对各动作流信息进行映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字，得到动作指令关键字以及对应的动作语段之后，由于各种动作类型的动作语段在执行时所对应的通用逻辑语句不同，因此，先获取各动作指令关键字对应的动作类型，然后根据各动作指令关键字对应的动作类型，获取与各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句，最后构建动作库，动作库除了包括各动作指令关键字和与各动作指令关键字相对应的动作语段之外，还包括与各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句。本专利技术提供的基于大数据的动作库生成方法相较于人工构建的方法，能够降低构建难度，提升构建效率，而且可靠性较高，而且，在后续得到某个动作指令时，根据动作指令对应的关键字获取到对应的动作语段和通用逻辑语句，通过通用逻辑语句执行对应的动作语段，实现动作的可靠执行。附图说明图1是本专利技术提供的一种基于大数据的动作库生成方法的流程图。具体实施方式本实施例提供一种基于大数据的动作库生成方法，该基于大数据的动作库生成方法的硬件执行主体可以为电脑设备、服务器设备、智能移动终端等等。而且，该基于大数据的动作库生成方法的硬件执行主体的应用场景不做限定，由实际需要进行设置。如图1所示，该基于大数据的动作库生成方法包括如下步骤：步骤1：获取动作库生成指令：获取动作库生成指令，动作库生成指令用于启动动作库生成过程。为了提升动作库生成的安全性，在步骤1之后，即步骤2之前，该基于大数据的动作库生成方法还包括：对动作库生成指令的有效性进行校验，只有动作库生成指令是有效指令才能够进行后续步骤。本实施例中，动作库生成指令包括操作人员的目标身份信息和目标指令字符串。操作人员的目标身份信息和目标指令字符串可以构成一个数据包，或者操作人员的目标身份信息接在目标指令字符串之后，构成一个数据串。其中，目标身份信息可以为身份证号、员工编号等等，目标指令字符串为一个特定的字符串。相应地，对动作库生成指令的有效性进行校验具体为：预设有身份数据库和指令字符串数据库，身份数据库包括至少一个身份信息，身份数据库中的身份信息均为有效的身份信息。指令字符串数据库包括至少一个指令字符串，指令字符串数据库中的指令字符串均为有效的指令字符串。那么，将目标身份信息与预设的身份数据库进行比对，若目标身份信息属于身份数据库中的其中一个身份信息，则判定目标身份信息为有效的身份信息；将目标指令字符串与预设的指令字符串数据库进行比对，若目标指令字符串属于指令字符串数据库中的其中一个指令字符串，则判定目标指令字符串为有效的指令字符串。相应地，若目标身份信息为有效的身份信息，且目标指令字符串为有效的指令字符串，则判定动作库生成指令是有效指令。步骤2：根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息：本实施例中，若动作库生成指令是有效指令，则根据动作库生成指令，从目标数据库中获取多个(即至少两个)动作流信息。从目标数据库中获取到的动作流信息的个数由实际需要进行设置。目标数据库中存储有多个动作流信息，动作流信息的个数由所需的动作库的规模决定。动作流信息可以为动作语段，即与具体的动作过程相对应的动作程序代码段。步骤3：将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对所述各动作流信息进行语义映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字：将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对各动作流信息进行语义映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字。动作指令关键字与动作语段的关系为：动作指令关键字→动作语段，那么，当动作指令关键字已知时，就可以根据动作指令关键字得到对应的动作语段。本实施例中，神经网络可以为卷积神经网络，包括编码器和解码器，对于任意一个动作流信息，编码器用于将该动作流信息转换成对应的中间语义表示，解码器用于将中间语义表示转换成该动作流信息相对应的动作指令关键字。因此，将该本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的动作库生成方法，其特征在于，包括：/n获取动作库生成指令；/n根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息；/n将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对所述各动作流信息进行语义映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字；/n获取各动作指令关键字对应的动作类型；/n根据所述各动作指令关键字对应的动作类型，获取与所述各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句；/n构建动作库，所述动作库包括各动作指令关键字、与各动作指令关键字相对应的动作语段以及与各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句，所述通用逻辑语句用于执行对应的动作语段。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的动作库生成方法，其特征在于，包括：
获取动作库生成指令；
根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息；
将各动作流信息作为动作语段，结合预设的神经网络，对所述各动作流信息进行语义映射处理，得到与各动作流信息相对应的动作指令关键字；
获取各动作指令关键字对应的动作类型；
根据所述各动作指令关键字对应的动作类型，获取与所述各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句；
构建动作库，所述动作库包括各动作指令关键字、与各动作指令关键字相对应的动作语段以及与各动作指令关键字对应的动作类型相对应的通用逻辑语句，所述通用逻辑语句用于执行对应的动作语段。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的动作库生成方法，其特征在于，所述根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息之前，所述动作库生成方法还包括：
对所述动作库生成指令的有效性进行校验；
若所述动作库生成指令是有效指令，则执行所述根据所述动作库生成指令，从目标数据库中获取多个动作流信息。


3.根据权利要求2所述的基于大数据的动作库生成方法，其特征在于，所述动作库...

【专利技术属性】
技术研发人员：干少明，张怀，
申请(专利权)人：洛阳墨潇网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41