(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111619018.6 (22)申请日 2021.12.27 (71)申请人 北京来也网络科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区丹棱路3号中国 电子大厦19层1902 申请人 来也科技 （北京） 有限公司 (72)发明人 王国栋　张勇　汪冠春　胡一川　 褚瑞　李玮　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 代理人 杜月 (51)Int.Cl. G06F 16/28(2019.01) G06F 8/30(2018.01) G06Q 10/10(2012.01) (54)发明名称 结合RPA和AI的数据处理方法、 装置、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本公开提出一种结合RPA和AI的数据处理方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 应用于自然语言 处理(Natural  Language  Processing， NLP)， 该 方法包括： 采用机器人流程自动化RPA方法接收 处理请求， 处理请求包括： 实体框架中待处理数 据的标识； 采用RPA方法根据标识， 获取数据处理 方法； 以及采用RPA方法结合人工智能AI， 根据数 据处理方法， 处理待处理数据和关联数据， 其中， 待处理数据和关联数据之间具有实体框架中的 边缘关联关系。 在利用人工智能AI结合机器人流 程自动化RPA进行数据处理时， 实现数据的自动 化的关联处理， 有效降低数据关联处理过程中所 消耗的成本， 当基于实体框架中待处理数据的标 识确定对应数据处理方法时， 能够有效兼顾数据 关联处理的自动化 程度和关联处 理的可靠性。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114416888 A 2022.04.29 CN 114416888 A 1.一种结合RPA和AI的数据处 理方法， 其特 征在于， 应用于自然语言处 理NLP， 包括： 采用机器人流程自动化RPA方法接收处理请求， 其中， 所述处理请求包括： 实体框架中 待处理数据的标识； 采用所述RPA方法根据所述标识， 获取 数据处理方法； 以及 采用所述RPA方法结合人工智能AI， 根据所述数据处理方法， 处理所述待 处理数据和关 联数据， 其中， 所述待处 理数据和所述关联 数据之间具有所述实体框架中的边 缘关联关系。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述采用所述RPA方法根据 所述标识， 获取数 据处理方法， 包括： 采用所述RPA方法获取 所述实体框架中的模板内容； 采用所述RPA方法从所述模板内容中读取与所述标识匹配的目标配置文件， 其中， 所述 目标配置文件中定义所述待处 理数据与所述关联 数据之间的所述 边缘关联关系； 采用所述RPA方法获取与所述边缘关联关系匹配的所述数据处理方法， 其中， 所述匹配 的数据处 理方法， 是 预先根据所述 边缘关联关系构建得到 。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述采用所述RPA方法从所述模板内容中读 取与所述标识匹配的目标配置文件， 其中， 所述 目标配置文件中定义所述待处理数据与所 述关联数据之间的所述 边缘关联关系， 包括： 采用所述RPA方法确定所述标识所属的所述待处理数据的目标数据类型， 其中， 所述目 标数据类型对应所述实体框架中的目标模式； 采用所述RPA方法将所述模板内容中的所述目标模式下的配置文件作为所述目标配置 文件， 其中， 所述 目标配置文件中定义所述待处理数据与所述关联数据之间的基于所述 目 标模式的边 缘关联关系。 4.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在所述采用所述RPA方法获取所述实体框架 中的模板内容之前， 还 包括： 采用所述RPA方法确定所述待处理数据与所述关联数据之间的边缘关联关系， 并采用 所述实体框架的模板内容中的目标配置文件定义所述 边缘关联关系； 采用所述RPA方法结合人工智能AI生成与所述待处理数据对应的第一处理方法， 其中， 在响应于所述处 理请求时， 所述第一处 理方法可被调用以处 理所述待处 理数据； 采用所述RPA方法结合人工智能AI根据所述边缘关联关系， 生成与所述关联数据对应 的第二处理方法， 其中， 所述第二处理方法用于在所述第一处理方法被调用时， 联动处理所 述关联数据。 5.如权利 要求4所述的方法， 其特征在于， 所述采用所述RPA方法结合人工智能AI， 根据 所述数据处 理方法， 处 理所述待处 理数据和关联 数据， 包括： 采用所述RPA方法响应于所述处理请求时， 调用所述第一处理方法联合所述人工智能 AI处理所述待处 理数据； 在所述第一处理方法被调用时， 采用所述RPA方法调用所述第 二处理方法， 并联合所述 人工智能AI处 理所述关联 数据。 6.如权利要求1 ‑5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述第 一处理方法是软删除处理方 法， 所述第二处 理方法是 所述软删除处 理方法。 7.如权利要求1 ‑5任一项所述的方法， 其特 征在于， 所述实体框架是 ent实体框架。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114416888 A 28.一种结合RPA和AI的数据处 理装置， 其特 征在于， 应用于自然语言处 理NLP， 包括： 接收模块， 用于采用机器人流程自动化RPA方法接收处理请求， 其中， 所述处理请求包 括： 实体框架中待处 理数据的标识； 获取模块， 用于采用所述RPA方法根据所述标识， 获取 数据处理方法； 以及 处理模块， 用于采用所述RPA方法结合人工智能AI， 根据所述数据处理方法， 处理所述 待处理数据和关联数据， 其中， 所述待处理数据和所述关联数据之间具有所述实体框架中 的边缘关联关系。 9.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 包括： 第一获取子模块， 用于采用所述RPA方法获取 所述实体框架中的模板内容； 第二获取子模块， 用于采用所述RPA方法从所述模板内容中读取与所述标识匹配的目 标配置文件， 其中， 所述 目标配置文件中定义所述待处理数据与所述关联数据之间的所述 边缘关联关系； 第三获取子模块， 用于采用所述RPA方法获取与所述边缘关联关系 匹配的所述数据处 理方法， 其中， 所述匹配的数据处 理方法， 是 预先根据所述 边缘关联关系构建得到 。 10.如权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述第二获取子模块， 具体用于： 采用所述RPA方法确定所述标识所属的所述待处理数据的目标数据类型， 其中， 所述目 标数据类型对应所述实体框架中的目标模式； 采用所述RPA方法将所述模板内容中的所述目标模式下的配置文件作为所述目标配置 文件， 其中， 所述 目标配置文件中定义所述待处理数据与所述关联数据之间的基于所述 目 标模式的边 缘关联关系。 11.如权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 所述获取模块， 还 包括： 确定子模块， 用于采用所述RPA方法确定所述待处理数据与所述关联数据之间的边缘 关联关系； 第一生成子模块， 用于采用所述RPA方法结合人工智能AI生成与所述待处理数据对应 的第一处理方法， 其中， 在响应于所述处理请求时， 所述第一处理方法可被调用以处理所述 待处理数据； 第二生成子模块， 用于采用所述RPA方法结合人工智能AI根据所述边缘关联关系， 生成 与所述关联数据对应的第二处理方法， 其中， 所述第二处理方法用于在所述第一处理方法 被调用时， 联动处 理所述关联 数据。 12.如权利要求1 1所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理模块， 具体用于： 采用所述RPA方法响应于所述处理请求时， 调用所述第一处理方法联合所述人工智能 AI处理所述待处 理数据； 在所述第一处理方法被调用时， 采用所述RPA方法调用所述第 二处理方法， 并联合所述 人工智能AI处 理所述关联 数据。 13.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器和存 储器； 所述存储器存储计算机执 行指令； 所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令， 使得所述至少一个处理 器执行如权利要求1 ‑7任一项所述的结合RPA和AI的数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114416888 A 3