[发明专利]基于人工智能的文件校验方法、装置及计算机设备

说明书

本申请揭示了基于人工智能的文件校验方法、装置及计算机设备，其中，一种基于人工智能的文件校验方法，包括：在预关联数据库中调取与待校验文件的文件类型对应的校验规则模型，其中所述待校验文件为包含多级节点的第一树状结构的文件，所述校验规则模型为包含多级节点的第二树状结构的文件，所述第一树状结构与所述第二树状结构的各节点具有一一对应关系；通过解析所述第二树状结构各节点分别对应的配置文件，获取各节点分别对应的校验规则；分别调用对应的校验规则逐层完成所述第一树状结构的各节点的自动校验。本申请的校验规则以配置文件的形式存在，方便根据第一树状结构中对应的节点的数据发生变化更新时实时进行更新。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到基于人工智能的文件校验方法、装置及计算机设备。

背景技术

现有保单文件有些具有较长的管理周期，在管理周期过程中，有些数据需要根据投保人和被保险人等的有关信息进行顺应时间改变而变化，保单清单模型也随着业务的变化，会有一些属性校验需要变更，或者新增一些属性校验。而在以前这些校验修改都是硬编码在java代码里面，每次生效都需要发布升级后的版本，也就是对代码进行重新编译升级，然后再加载到虚拟机内才能完成本次修改生效，开发工作量大耗时长，且校验过程中通过人工参与逐步校验。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种基于人工智能的文件校验方法，旨在解决校验规则修改时开发工作量大，耗时长的技术问题。

本申请提出一种基于人工智能的文件校验方法，包括：

在预关联数据库中调取与待校验文件的文件类型对应的校验规则模型，其中所述待校验文件为包含多级节点的第一树状结构的文件，所述校验规则模型为包含多级节点的第二树状结构的文件，所述第一树状结构与所述第二树状结构的各节点具有一一对应关系；

通过解析所述第二树状结构各节点分别对应的配置文件，获取各节点分别对应的校验规则；

根据所述第一树状结构与所述第二树状结构各节点的一一对应关系，分别调用对应的校验规则逐层完成所述第一树状结构的各节点的自动校验，其中所述第一树状结构的各节点包括根节点到各叶子节点，所述根节点为连接有下级节点的节点，所述叶子节点为未连接下级节点的节点。

优选地，所述在预关联数据库中调取与待校验文件的文件类型对应的校验规则模型的步骤之前，包括：

判断所述预关联数据库中是否存在与所述待校验文件的文件类型对应的校验规则模型；

若否，则筛选与所述第一树状结构相似度达到阈值的第一校验规则模型；

生成所述第一校验规则模型的复制文件，并确定所述第一校验规则模型与所述第一树状结构的差异节点信息；

根据所述差异节点信息，将所述第一校验规则模型的复制文件更新为与所述第一树状结构对应的校验规则模型，并存储于所述预关联数据库中。

优选地，所述差异节点信息包括差异节点的位置信息和/或数据类型，所述根据所述差异节点信息，将所述第一校验规则模型的复制文件更新为与所述第一树状结构对应的校验规则模型，并存储于所述预关联数据库中的步骤，包括：

根据各所述差异节点的位置信息，在所述第一校验规则模型的复制文件中分别对各所述差异节点进行位置修正，其中所述位置修正包括添加节点或删除节点，使修正后的第一校验规则模型与所述第一树状结构具有相同的树状结构；

接收用户输入的校验配置文件，其中所述校验配置文件包括多个，且分别与各所述差异节点的数据类型一一对应；

将所述校验配置文件以链接的方式与所述差异节点一一对应关联存储于所述预关联数据库中；

根据各所述校验配置文件将所述修正后的第一校验规则模型，更新为与所述第一树状结构对应的校验规则模型。