數據稿件的自動處理方法和裝置與流程

2023-07-21 08:58:02 1

本發明涉及數據處理領域，具體而言，涉及一種數據稿件的自動處理方法和裝置。

背景技術：

目前，大多數媒體還是通過人工撰寫和編輯的方式生產數據類稿件。圖1是根據相關技術中的一種傳統數據稿件處理方法的流程圖。如圖1所示，步驟s101，官方網站發布用於生成數據稿件的數據；步驟s102，人工監控數據；步驟s103，通過軟體抓取數據；步驟s104，通過記者或者編輯進行撰文；步驟s105，通過發布系統對數據稿件進行發文；步驟s106，對數據稿件審核推薦。圖2是根據相關技術中的另一種傳統數據稿件處理方法的流程圖。如圖2所示，步驟s201，媒體人員在現場獲取用於生成數據稿件的數據；步驟s202，通過記者或者編輯撰文；步驟s203，通過發布系統對數據稿件進行發文；步驟s204，對數據稿件審核推薦，這種傳統稿件發布流程方式，從數據的獲取，監控、撰文、審核、發布，最後到審核推薦，各個環節都會耗損一部分時間。

部分擁有自動寫作技術的系統加入了大數據分析和表達模板來自動生成數據稿件。圖3是根據相關技術中的另一種傳統數據稿件處理方法的流程圖。如圖3所示，步驟s301，官方網站發布用於生成數據文件的數據；步驟s302，通過系統抓取數據；步驟s303，觸發用於生成數據稿件的表達模板；步驟s304，通過內容管理系統(contentmanagementsystem，簡稱為cms)根據該表達模板對數據稿件發文，步驟s305，對數據稿件進行人工審核或者自動推薦，這種自動寫作技術的媒體通過系統抓取、觸發模板、系統發文，再到完成人工審核或自動推薦生成的數據稿件，雖然 提高了自動寫作的速度，但是數據稿件缺少解讀內容，並且同一時間只能生產一篇稿件，滿足不了個性化需求。比如，國內的新華社旗下快筆小新等自動寫作系統，目前僅僅能寫作快訊，不能實現個性化多版本寫作和推送。automatedinsights公司旗下的文章自動生成系統wordsmith、紐約時報旗下的自動寫作系統blossom等，雖然已經實現了對數據稿件的自動寫作功能，但是數據稿件缺少解讀內容，但是均未涉及中文領域，並且未能實現個性化多版本的寫作和推送。

針對相關技術中數據稿件沒有解讀內容的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現要素：

本發明實施例提供了一種數據稿件的自動處理方法和裝置，以至少解決相關技術中數據稿件沒有解讀內容的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種數據稿件的自動處理方法。該數據稿件的自動處理方法包括：在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板；對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種數據稿件的自動處理裝置。該數據稿件的自動處理裝置包括：獲取單元，用於在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；第一生成單元，用於將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板；處理單元，用於對預設稿件數據按照預設計算模 型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；第二生成單元，用於根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

在本發明實施例中，在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件；對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件，達到了生成目標數據稿件的目的，從而達到了數據稿件具有解讀內容的技術效果，進而解決了相關技術中數據稿件沒有解讀內容的技術問題。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用於解釋本發明，並不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1是根據相關技術中的一種傳統數據稿件處理方法的流程圖；

圖2是根據相關技術中的另一種傳統數據稿件處理方法的流程圖；

圖3是根據相關技術中的另一種傳統數據稿件處理方法的流程圖；

圖4是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理方法的計算機終端的硬體結構框圖；

圖5是根據本發明第一實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖；

圖6是根據本發明實施例的將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件的方法的流程圖；

圖7是根據本發明實施例的根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件的方法的流程圖；

圖8是根據本發明第二實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖；

圖9是根據本發明實施例的對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算的方法的流程圖；

圖10是根據本發明第三實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖；

圖11是根據本發明實施例的將更新標識數據推送至預設資料庫中的方法的流程圖；

圖12是根據本發明實施例的對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算的方法的流程圖；

圖13是根據本發明實施例的信貸數據稿件產品的示意圖；

圖14是根據本發明實施例的進出口數據稿件產品的示意圖；

圖15是根據本發明實施例的單篇cpi數據稿件產品的示意圖；

圖16是根據本發明實施例的個性化多版本的cpi數據稿件產品的示意圖；

圖17是根據本發明實施例的nba數據稿件產品的示意圖；

圖18是根據本發明實施例的足球英超聯賽數據稿件產品的示意圖；

圖19是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理方法的流程示意圖；

圖20是根據本發明實施例的自動化寫作系統的登錄界面的示意圖；

圖21是根據本發明實施例的基礎數值數據管理的界面的示意圖；

圖22是根據本發明實施例的政策背景資料庫的示意圖；

圖23是根據本發明實施例的分析解讀資料庫的示意圖；

圖24是根據本發明實施例的自適應模板的界面的示意圖；

圖25是根據本發明實施例的自適應圖表系統界面的示意圖；

圖26是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理裝置的示意圖；以及

圖27是根據本發明實施例的一種計算機終端的結構框圖。

具體實施方式

為了使本技術領域的人員更好地理解本發明方案，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分的實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本發明保護的範圍。

需要說明的是，本發明的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語「第一」、「第二」等是用於區別類似的對象，而不必用於描述特定的順序或先後次序。應該理解這樣使用的數據在適當情況下可以互換，以便這裡描述的本發明的實施例能夠以除了在這裡圖示或描述的那些以外的順序實施。此外，術語「包括」和「具有」以及他們的任何變形，意圖在於覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。

根據本發明實施例，提供了一種數據稿件的自動處理方法的實施例，需要說明的是，在附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執行指令的計算機系統中執行，並且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同於此處的順序執行所示出或描述的步驟。

本申請實施例所提供的數據稿件的自動處理方法的實施例可以在移動終端、計算機終端或者類似的運算裝置中執行。以運行在計算機終端上為例，圖4是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理方法的計算機終端的硬體結構框圖。如圖4所示，計算機終端1可以包括一個或多個(圖中僅示出一個)處理器102(處理器102可以包括但不限於微處理器mcu 或可編程邏輯器件fpga等的處理裝置)、用於存儲數據的存儲器104、以及用於通信功能的傳輸裝置106。本領域普通技術人員可以理解，圖1所示的結構僅為示意，其並不對上述電子裝置的結構造成限定。例如，計算機終端1還可包括比圖4中所示更多或者更少的組件，或者具有與圖4所示不同的配置。

存儲器104可用於存儲應用軟體的軟體程序以及模塊，如本發明實施例中的對應的程序指令/模塊，處理器102通過運行存儲在存儲器104內的軟體程序以及模塊，從而執行各種功能應用以及數據處理，即實現上述的數據稿件的自動處理方法。存儲器104可包括高速隨機存儲器，還可包括非易失性存儲器，如一個或者多個磁性存儲裝置、快閃記憶體、或者其他非易失性固態存儲器。在一些實例中，存儲器104可進一步包括相對於處理器102遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網絡連接至計算機終端1。上述網絡的實例包括但不限於網際網路、企業內部網、區域網、移動通信網及其組合。

傳輸裝置106用於經由一個網絡接收或者發送數據。上述的網絡具體實例可包括計算機終端1的通信供應商提供的無線網絡。在一個實例中，傳輸裝置106包括一個網絡適配器(networkinterfacecontroller，簡稱為nic)，其可通過基站與其他網絡設備相連從而可與網際網路進行通訊。在一個實例中，傳輸裝置106可以為射頻(radiofrequency，簡稱為rf)模塊，其用於通過無線方式與網際網路進行通訊。

在上述運行環境下，本申請提供了如圖5所示的數據稿件的自動處理方法。該數據稿件的自動處理方法可以應用於智能終端設備中，由智能終端設備中的處理器執行，智能終端設備可以是智慧型手機、平板電腦等。

圖5是根據本發明第一實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖。如圖5所示，該數據稿件的自動處理方法的一種可選的方案包括如下步驟：

步驟s502，在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據。

在本申請上述步驟s502提供的方案中，目標數據稿件為數據類的稿件，預設稿件數據可以為官方網站發布的實時數據。通過數據監控系統對官方網站發布的實時數據進行監控，抓取最新的預設稿件數據，該預設稿件數據可以為財經數據，體育數據，天氣數據，公益數據，自然災害數據等可以用於生成數據稿件的數據。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據，該預設資料庫可以為數據處理系統的資料庫，用於存儲預設稿件數據，可選地，一旦數據監控系統監測到新的預設稿件數據，將觸發自動寫作系統從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據。

步驟s504，將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件。

在本申請上述步驟s504提供的方案中，在從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據之後，將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件。其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板，預設約有10個表達模板，從約10個表達模板中選擇與預設稿件數據最為匹配的表達模板作為該預設稿件模板。可選地，不同的官方網站對應於不同的預設稿件模型。目標稿件的主體內容為預設稿件的核心主體部分，通過預設稿件數據中的核心數據通過最匹配的預設稿件模板生成。

步驟s506，對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件。

在本申請上述步驟s506提供的方案中，預設計算模型可以為對目標數據稿件進行定性分析和定量計算的計算模型。獲取預設計算模型，對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，比如，對於財經類的預設稿件數據，結論稿件用於表示經濟學結論和周期性意義。預設資料庫還存儲用於表達目標稿件中的解 讀內容的解讀稿件，不同官方網站發布的解讀內容的數據會預先存儲在不同的分析資料庫中。在得到結論稿件之後，根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件。

步驟s508，根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

在本申請上述步驟s508提供的方案中，根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。在得到目標數據稿件的主體稿件和解讀稿件之後，根據主題稿件和解讀稿件生成完整的目標數據稿件，達到了數據稿件具有解讀內容的效果。

本發明實施例在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板；對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件，達到了數據稿件具有解讀內容的效果。

作為一種可選的實施方式，目標數據稿件的預設稿件模板包括多套預設稿件模板。圖6是根據本發明實施例的將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件的方法的流程圖。如圖6所示，該將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件的方法包括以下步驟：

步驟s601，從預設資料庫中調取多套預設稿件模板。

在本申請上述步驟s601提供的方案中，預設資料庫中預先存儲多套預設稿件模板，多套預設稿件模板可以用於匹配不同的官方網站發布的實時數據，從預設資料庫中調取多套預設稿件模板。可以通過算法從10套左右的表達模板中挑選與預設稿件數據相匹配的預設稿件模板，比如，從 10套左右的表達模板中調取3套以上的預設稿件模板。

步驟s602，將預設稿件數據通過多套預設稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件。

在本申請上述步驟s602提供的方案中，在從預設資料庫中調取多套預設稿件模板之後，將預設稿件數據通過多套預設稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件。該多種主體稿件的類型有常規版、精要版、研判版、民生版等類型，適應於不同人群的需求。

該實施例通過從預設資料庫中調取多套預設稿件模板，將預設稿件數據通過多套預設稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件，實現了對數據稿件的多版本的個性化寫作。

作為一種可選的實施方式，圖7是根據本發明實施例的根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件的方法的流程圖。如圖7所示，該根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件的方法包括以下步驟：

步驟s701，為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的目標數據稿件。

在本申請上述步驟s701提供的方案中，在獲取預設數據稿件的主體稿件和解讀稿件之後，為多種主體稿件分別添加該解讀稿件，從而將多種主體稿件和解讀稿件生成多種表達風格的目標數據稿件，該多種表達風格可以為常規版、精要版、研判版、民生版等風格，從而在同一時間可以生成多篇數據稿件，滿足了個性化需求。

步驟s702，將多種表達風格的目標數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化目標數據稿件。

在本申請上述步驟s702提供的方案中，在為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的目標數據稿件之後，獲取預設重組模板，預設重組模板為將多種表達風格的目標數據稿件按照預設條件進行重組的模板，該預設條件可以為不同人群的預設需求，將多種表達風格的目標 數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化目標數據稿件，該個性化目標數據稿件適應於不同人群，達到了對數據稿件的多版本的個性化需求，避免了有的用戶覺得數據稿件內容不夠豐富、有的用戶覺得數據稿件太過冗餘、有的用戶覺得數據稿件晦澀難懂等問題的發生。

該實施例通過為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的目標數據稿件；將多種表達風格的目標數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化目標數據稿件，達到了對數據稿件的多版本的個性化寫作的效果。

作為一種可選的實施方式，在根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件之後，可以將目標數據稿件向特定的人群推送。圖8是根據本發明第二實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖。如圖8所示，該數據稿件的自動處理方法還包括以下步驟：

步驟s801，接收用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據。

在本申請上述步驟s801提供的方案中，目標數據稿件可以向特定的人群推送。在根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件之後，用戶可以選擇自己閱讀目標數據稿件的風格，發出用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據，自動寫作系統接收該請求數據。

步驟s802，根據請求數據發布預設風格的目標數據稿件至目標用戶。

在本申請上述步驟s802提供的方案中，在接收用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據之後，根據請求數據發布預設風格的目標數據稿件至目標用戶。

該實施例通過接收用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據，根據請求數據發布預設風格的目標數據稿件至目標用戶，達到了將不同風格的數據稿件推送至不同的目標用戶的效果。

作為一種可選的實施方式，圖9是根據本發明實施例的對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算的方法的流程圖。如圖9所示，該對預設稿 件數據按照預設計算模型執行計算的方法包括以下步驟：

步驟s901，觸發預設資料庫中的定性分析模型。

在本申請上述步驟s901提供的方案中，預設計算模型包括定性分析模型，對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，可以觸發預設資料庫中的定性分析模型。定性分析模型為按照一定的標準和底線對目標數據稿件進行分析的模型。

步驟s902，對預設稿件數據按照定性分析模型執行分析，得到分析結果。

在本申請上述步驟s902提供的方案中，在觸發預設資料庫中的定性分析模型之後，對預設數據稿件數據按照定性分型模型執行分析。得到結論稿件中的分析結果。

步驟s903，觸發預設資料庫中的定量計算模型。

在本申請上述步驟s903提供的方案中，預設計算模型包括定量計算模型，對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，可以觸發預設資料庫中的定量計算模型。定量計算模型為用於對數據的變量、公式等進行計算的模型。

步驟s904，對預設稿件數據按照定量計算模型執行計算，得到第一計算結果。

在本申請上述步驟s904提供的方案中，在觸發預設資料庫中的定量計算模型之後，對預設稿件數據按照定量計算模型執行計算，得到第一計算結果，該第一計算結果為結論稿件中的計算結果，表達數據間的關係。

步驟s905，根據分析結果和第一計算結果生成結論稿件。

在本申請上述步驟s905提供的方案中，在得到分析結果和第一計算結果之後，根據分析結果和第一計算結果生成結論稿件，進一步根據結論稿件調取已抓取進資料庫中與結論相匹配的分析評論，得到解讀內容。

該實施例通過對預設稿件數據按照定性分析模型執行分析，得到分析結果，觸發預設資料庫中的定量計算模型，對預設稿件數據按照定量計算模型執行計算，得到第一計算結果，根據分析結果和第一計算結果生成結論稿件，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件。

作為一種可選的實施方式，圖10是根據本發明第三實施例的數據稿件的自動處理方法的流程圖。如圖10所示，該數據稿件的自動處理方法的流程圖包括以下步驟：

步驟s1001，檢測預設網站的標識數據是否有更新。

在本申請上述步驟s1001提供的方案中，標識數據為用於標識預設網站發布的內容的數據，也即，預設網站發布的內容的關鍵數據。將財經全部官方網站的公布入口以及體育全部的實時資料庫列入監控列表，可以通過數據監控系統監控財經全部官方網站的公布入口以及體育全部的實時資料庫。

步驟s1002，當檢測到預設網站的標識數據有更新時，獲取更新標識數據。

在本申請上述步驟s1002提供的方案中，當檢測到預設網站的標識數據有更新時，獲取更新標識數據。一旦檢測到標識數據有更新，將自動啟動寫作系統，並觸發數據處理系統中資料庫的運行，將數據推送至資料庫中。

步驟s1003，將更新標識數據推送至預設資料庫中。

在本申請上述步驟s1003提供的方案中，將更新標識數據推送至預設資料庫中。

該實施例檢測預設網站的標識數據是否有更新；當檢測到預設網站的標識數據有更新時，獲取更新標識數據；將更新標識數據推送至預設資料庫中，從而將數據稿件的預設稿件數據存儲至預設資料庫中。

作為一種可選的實施方式，圖11是根據本發明實施例的將更新標識數據推送至預設資料庫中的方法的流程圖。如圖11所示，該將更新標識數據推送至預設資料庫中的方法包括以下步驟：

步驟s1101，獲取更新標識數據的數據類型。

在本申請上述步驟s1101提供的方案中，將更新標識數據推送至預設資料庫中時，獲取更新標識數據的數據類型，也即，識別更新標識數據是哪一類數據，比如，信貸數據，進出口數據等。數據類型用於確定預設網站發布的內容的類型。

步驟s1102，根據數據類型將更新標識數據推送至與數據類型相對應的預設資料庫中。

在本申請上述步驟s1102提供的方案中，在獲取更新標識數據的類型之後，將根據數據類型將更新標識數據推送至與數據類型相對應的預設資料庫中。可以進而根據更新標識數據計算出相應的經濟學結論和周期性意義。

該實施例通過獲取更新標識數據的數據類型；根據數據類型將更新標識數據推送至與數據類型相對應的預設資料庫中，從而將數據稿件的預設稿件數據存儲至預設資料庫中。

作為一種可選的實施方式，圖12是根據本發明實施例的對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算的方法的流程圖。如圖12所示，該對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算的方法包括以下步驟：

步驟s1201，觸發預設資料庫中的預設計算模型。

在本申請上述步驟s1201提供的方案中，預設資料庫中存儲預設計算模型，觸發預設資料庫中的預設計算模型。

步驟s1202，獲取預設資料庫中存儲的前值。

在本申請上述步驟s1202提供的方案中，在觸發預設資料庫中的預設 計算模型之後，獲取預設資料庫中存儲的前值，其中，該前值為預設網站發布的歷史數據，用於與預設稿件數據進行對比計算。

步驟s1203，獲取預設資料庫中存儲的預測值。

在本申請上述步驟s1203提供的方案中，在觸發預設資料庫中的預設計算模型之後，獲取預設資料庫中存儲的預測值，該預測值為預設網站發布的預期數據。

步驟s1204，將預設稿件數據、前值和預測值按照預設計算模型執行對比計算，得到第二計算結果。

在本申請上述步驟s1204提供的方案中，將預設稿件數據、前值和預測值按照預設計算模型執行對比計算，得到第二計算結果。比如，預設稿件數據為預設財經稿件數據，對預設財經稿件數據、前值和預測值按照預設計算模型執行對比計算，得出相應的經濟學結論和周期意義。

步驟s1205，根據第二計算結果生成結論稿件。

在本申請上述步驟s1205提供的方案中，根據第二計算結果生成用於表示目標數據稿件的結論內容的結論稿件，根據結論稿件從分析資料庫調取與結論稿件相對應的解讀內容，進而根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

該實施例通過觸發預設資料庫中的預設計算模型；獲取預設資料庫中存儲的前值；獲取預設資料庫中存儲的預測值；將預設稿件數據、前值和預測值按照預設計算模型執行對比計算，得到第二計算結果；根據計算結果生成結論稿件，從而得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件。

下面結合優選的實施例對本發明的技術方案進行說明。

圖13是根據本發明實施例的信貸數據稿件產品的示意圖。如圖13所示，該信貸數據稿件產品為財經自動寫作系統dreamwriter的信貸數據稿件產品。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取信貸數據稿件的預設信貸 稿件數據，將預設信貸稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達信貸數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設信貸稿件數據相適應的用於表達信貸數據稿件的模板；對預設信貸稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達信貸數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達信貸數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，根據主體稿件和解讀稿件生成該信貸數據稿件，生成關於7月份人民幣貸款新增1.48萬億m2餘額同比增長13.3％的信貸數據稿件。

圖14是根據本發明實施例的進出口數據稿件產品的示意圖。如圖14所示，該進口數據稿件產品為財經自動寫作系統的進口數據稿件產品。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取進口數據稿件的預設進口稿件數據，將預設進口稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達進口數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設信貸稿件數據相適應的用於表達進口數據稿件的模板；對預設進口稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達進口數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達進口數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，根據主體稿件和解讀稿件生成該進口數據稿件，生成關於7月出口同比下降8.9％進口同比下降8.6％的進口數據稿件。

圖15是根據本發明實施例的單篇cpi數據稿件產品的示意圖。如圖15所示，該cpi數據稿件產品為財經自動寫作系統的單篇cpi數據稿件產品，也即，該cpi數據稿件產品只有一種表達風格。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取cpi數據稿件的預設cpi稿件數據，將預設cpi稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達cpi數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設cpi稿件數據相適應的用於表達cpi數據稿件的模板；對預設cpi稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達cpi數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達cpi數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，根據主體稿件和解讀稿件生成該cpi數據稿件，生成關於7月cpi同比上漲1.6％創9個月新高的cpi數據稿件。該單篇cpi數據稿件產品由騰訊財經開發的 自動化新聞寫作機器人，根據算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，可以一分鐘內將重要的資訊和解讀內容送達至用戶，提高了數據稿件自生成到發布的效率。

圖16是根據本發明實施例的個性化多版本的cpi數據稿件產品的示意圖。如圖16所示，該cpi數據稿件產品為財經自動寫作系統的個性化多版本的cpi數據稿件產品，也即，該cpi數據稿件產品用多種表達風格表達同一主體內容的數據稿件。cpi數據稿件的預設稿件模板包括多套預設cpi稿件模板，從預設資料庫中調取多套預設cpi稿件模板；將預設cpi稿件數據通過多套預設cpi稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件，為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的cpi數據稿件；將多種表達風格的cpi數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化cpi數據稿件。該實施例的多種表達風格分別為常規版，精要版，民生版和研判版等用於表達9月份cpi漲幅回落至1.6％的cpi數據稿件。其中，常規版的數據稿件為普通數據稿件的表達形式，研判版的數據稿件用於對數據稿件進行研析和評判，民生版的數據稿件用於從民生方面對數據稿件的內容進行表達。

在根據主體稿件和解讀稿件生成cpi數據稿件之後，接收用於請求獲取預設風格的cpi數據稿件的請求數據，該請求數據為對數據稿件進行查看的請求數據；根據請求數據發布預設風格的cpi數據稿件至目標用戶，可以實現生成三種以上不同風格的數據稿件，並將不同風格的數據稿件進行發布，推送至不同的目標用戶，從而有針對性地發布數據稿件，滿足了同一數據稿件適應不同目標用戶的不同需求。

圖17是根據本發明實施例的nba數據稿件產品的示意圖。如圖17所示，該nba數據稿件產品為體育自動寫作系統的nba數據稿件產品。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取nba數據稿件的預設nba稿件數據，將預設nba稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達nba數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設nba稿件數據 相適應的用於表達nba數據稿件的模板；對預設nba稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達nba數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達nba數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，根據主體稿件和解讀稿件生成該nba數據稿件，生成勇士主場123:101戰勝火箭的nba數據稿件。該nba數據稿件產品為騰訊開發的財經和體育新聞寫作機器人，根據數據和算法實時生成的數據稿件，可以一秒鐘將重要的財經資訊和體育賽況送達至用戶，提高了數據稿件的時效性。

圖18是根據本發明實施例的足球英超聯賽數據稿件產品的示意圖。如圖18所示，該足球英超聯賽數據稿件產品為體育自動寫作系統的足球英超聯賽數據稿件產品。在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取足球英超聯賽數據稿件的預設足球英超聯賽稿件數據，將預設足球英超聯賽稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達足球英超聯賽數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設足球英超聯賽稿件數據相適應的用於表達足球英超聯賽數據稿件的模板；對預設足球英超聯賽稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達足球英超聯賽數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達足球英超聯賽數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，根據主體稿件和解讀稿件生成該足球英超聯賽數據稿件，該足球英超聯賽數據稿件為阿森納主場3:0戰勝曼聯的數據稿件。該足球英超聯賽數據稿件產品為由騰訊開發的財經和體育新聞寫作機器人，根據數據和算法實時生成的數據稿件，可以一秒鐘將重要的財經資訊和體育賽況送達至用戶，提高了數據稿件的時效性。

圖19是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理方法的流程示意圖。如圖19所示，財經官方網站發布的官網公告，或者體育官方網站發布的實時賽況，dreamwriter的數據監控系統自動觸發數據稿件的寫作系統，將最新的預設稿件數據推送至數據處理系統的資料庫並加以識別。然後將預設稿件數據中的核心數據通過最匹配的預設稿件模板生成數據稿件的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標 數據稿件的模板，預設約10個模板，該主體稿件為數據稿件的核心主體部分。同時通過定量計算和定性分析兩套計算模型對預設稿件數據執行計算，得出結論稿件，該結論稿件用於表達目標數據稿件的結論內容，然後根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，也即，調取推送進資料庫中的與結論稿件相匹配的分析評論，該分析評論為解讀內容，其中，該預設資料庫通過抓取回定、自主學習、人工智慧等方式處理數據。接下來再加入算法，同時生成多個版本的個性化樣稿，提交到cms系統進行自動審核發布和推薦展示。可選地，風險加權級別較高的稿件提交到人工審核窗口。整個流程理論上是實時的，可以以毫秒計算，考慮到各個環節的銜接有可能損耗一些時間，總共的流程耗時應該在1分鐘以內，提高了數據稿件生成的效率。

可選地，全網數據監控系統會在官方數據發布的同時自動觸發寫作系統。數據監控系統將財經全部的官方網站的公布入口以及體育全部的實時資料庫都列入監控列表，一旦有標識數據更新，將標識數據作為預設稿件數據，同時將自動啟動dreamwriter寫作系統，並觸發數據處理系統中的資料庫運行，將該預設稿件數據推送到資料庫。其中，標識數據為用於標識預設網站發布的內容的數據，也即，預設網站的關鍵數據。

可選地，新的預設稿件數據通過數據處理系統識別數據類型並調用定量計算模型和定性計算模型對新的預設稿件數據執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件。數據處理系統對剛剛引起系統觸發的新的預設稿件數據進行識別，比如，當預設稿件數據為財經數據時，首先要識別該預設稿件數據的數據類型，該數據類型用於確定預設網站發布的內容的類型是信貸數據還是進出口數據。當識別出該預設稿件的類型之後，推送該預設稿件數據推送到與預設稿件數據的類型對應的資料庫。接下來觸發與數據類型對應的資料庫的預設計算模型，將新的預設稿件數據與前值、預測值等進行對比計算，得出結論稿件，該結論稿件反映出相應的經濟學結論和周期性意義。

可選地，將預設稿件數據和結論連同資料庫中歷史積累和實時抓取的各項資料和分析等通過自適應模板系統生成文章。自適應模板系統分為兩個部分：第一部分是核心主體部分，由算法從10套左右的模板中挑選最匹配的一套預設稿件模板，將最新的預設稿件數據通過該預設稿件模板生成該部分的數據稿件文本和圖表，該數據稿件文本和圖標在計算機和移動終端上都可以匹配；第二部分是分析評論部分，由預設計算模型對預設稿件數據執行按照預設計算模型執行計算，得到用於表達數據稿件的結論內容的結論稿件，根據這個結論稿件從分析資料庫中調取與結論稿件相對應的解讀內容，根據該結論稿件和解讀內容最後生成完整的數據稿件。

可選地，自動寫作系統可以根據算法實現針對同一事件，同時寫出多種不同風格、不同角度的數據稿件，並向特定的人群推送。個性化寫作系統在預設稿件數據更新時啟動，也即，當具有特定類別的預設稿件數據發布時啟動，此時由算法從十套左右的模板中挑選三套以上的預設稿件模板，該預設稿件模板為用於將預設稿件數據生成主體稿件的核心主體部分模板。通過三套以上的預設稿件模板各自生成該部分的數據稿件文本和圖表，數據稿件文本和圖標在計算機和移動終端上均可以適配。在每一套預設稿件模板生成的數據稿件文本和圖表上加入解讀內容，得到多種表達風格的目標數據稿件。新增個性化多版本模板重組，根據個性化多版本的預設條件整理重組模板，最終生成包括三篇以上不同風格的個性化目標數據稿件，可以在發布的同時向特定人群推送，從而達到了數據稿件具有解讀內容的技術效果，並且實現了多版本的數據稿件的寫作和推送。

圖20是根據本發明實施例的自動化寫作系統的登錄界面的示意圖。如圖20所示，該自動化協作系統為騰訊財經-自動化寫作系統，用於對數據稿件進行處理。在使用該自動化協作系統之前，對該自動化協作系統進行登錄。該自動化寫作系統的登錄界面包括用戶名的輸入區域和與用戶名相對應的密碼輸入區域。用戶通輸入用戶名和與用戶名相對應的密碼從而完成對該自動化寫作系統的登錄。

圖21是根據本發明實施例的基礎數值數據管理的界面的示意圖。如圖21所示，該基礎數值數據管理的界面為dreamwriter財經自動寫作系統數據處理系統的基礎數值數據管理總界面，用於維護所有數值類數據的抓取、整理和更新，包括獲取預設資料庫中存儲的前值、獲取預設資料庫中存儲的預測值等。

圖22是根據本發明實施例的政策背景資料庫的示意圖。如圖22所示，該政策背景資料庫為dreamwriter財經自動寫作系統數據處理系統的政策背景資料庫。dreamwriter政策背景資料庫用於維護官方政策類數據的抓取、整理和更新，包括部委、地方以及行業的政策和法規等。

圖23是根據本發明實施例的分析解讀資料庫的示意圖。如圖23所示，該分析解讀資料庫為dreamwriter財經自動寫作系統數據處理系統的分析解讀資料庫。該dreamwriter分析解讀資料庫用於調用定量計算模型和定性分析模型對預設稿件數據執行計算，得出結論稿件，再調取已抓取進資料庫中的與結論稿件相匹配的分析評論，得到解讀內容。

圖24是根據本發明實施例的自適應模板的界面的示意圖。如圖24所示，該自適應模板為dreamwriter財經自動寫作系統數據處理系統的自適應模板系統界面，包括個性化多版本的自適應模板。dreamwriter自適應模板系統負責根據算法實現針對同一事件，同時生成多個不同風格不同角度的稿件，並向發布審核系統推送，從而滿足不同用戶的不同需求。

圖25是根據本發明實施例的自適應圖表系統界面的示意圖。如圖25所示，該自適應圖表系統界面為dreamwriter財經自動寫作系統數據處理系統的自適應圖表系統界面，該dreamwriter自適應圖表系統負責將數值類數據通過圖表系統生成可以在計算機和移動終端上均可以適配的自適應圖表。

本發明實施例不僅通過對預設稿件數據進行抓取以及表達編排，也可以由機器人完成實時的全自動發文，速度更快，比以往人工稿件快5分鐘左右(行業內公認的反應時間是5至20分鐘)，搶佔了先機，並且根據計 算模型等定性和定量分析，給出最及時的解讀內容，另外，還能根據算法評估用戶喜好，產生自適應表達模板，完成多版本的個性化寫作、發布和推送，滿足了不同人群對同一報導的不同需求。

需要說明的是，對於前述的各方法實施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領域技術人員應該知悉，本發明並不受所描述的動作順序的限制，因為依據本發明，某些步驟可以採用其他順序或者同時進行。其次，本領域技術人員也應該知悉，說明書中所描述的實施例均屬於優選實施例，所涉及的動作和模塊並不一定是本發明所必須的。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到根據上述實施例的方法可藉助軟體加必需的通用硬體平臺的方式來實現，當然也可以通過硬體，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在一個存儲介質，如只讀存儲器(read-onlymemory，簡稱為rom)/(randomaccessmemory，簡稱為ram)、磁碟、光碟中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，計算機，伺服器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述的方法。

本發明實施例還提供了一種用於實施上述數據稿件的自動處理方法的裝置。圖26是根據本發明實施例的數據稿件的自動處理裝置的示意圖。如圖26所示，該裝置包括：第一獲取單元10，第一生成單元20，處理單元30和第二生成單元40。

該實施例的數據稿件的自動處理裝置中，第一獲取單元10可以用於執行本發明實施例中的步驟s502，第一生成單元20可以用於執行本發明實施例中的步驟s504，處理單元30可以用於執行本發明實施例中的步驟s506，第二生成單元40可以用於執行本發明實施例中的步驟s508。

第一獲取單元10，用於在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據。

第一生成單元20，用於將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板。

處理單元30，用於對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件。

第二生成單元40，用於根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

可選地，目標數據稿件的預設稿件模板包括多套預設稿件模板，第一生成單元20包括調取模塊和第一生成模塊。其中，調取模塊，用於從預設資料庫中調取多套預設稿件模板；第一生成模塊，用於將預設稿件數據通過多套預設稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件。

可選地，第二生成單元40包括添加模塊和重組模塊。其中，添加模塊，用於為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的目標數據稿件；重組模塊，用於將多種表達風格的目標數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化目標數據稿件，其中，預設重組模板為將多種表達風格的目標數據稿件按照預設條件進行重組的模板。

可選地，該數據稿件的自動處理裝置還包括：接收單元和發布單元。其中，接收單元，用於在根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件之後，接收用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據；發布單元，用於根據請求數據發布預設風格的目標數據稿件至目標用戶。

可選地，處理單元30包括：第一觸發模塊，分析模塊，第二觸發模塊計算模塊和第二生成模塊。其中，第一觸發模塊，用於觸發預設資料庫中的定性分析模型；分析模塊，用於對預設稿件數據按照定性分析模型執行分析，得到分析結果；第二觸發模塊，用於觸發預設資料庫中的定量計算模型；計算模塊，用於計算對預設稿件數據按照定量計算模型執行計算，得到第一計算結果；第二生成模塊，用於根據分析結果和第一計算結果生 成結論稿件。

可選地，該數據稿件的自動處理裝置還包括：檢測單元，第二獲取單元和推送單元。其中，檢測單元，用於在從預設資料庫中獲取預設稿件數據之前，檢測預設網站的標識數據是否有更新，其中，標識數據為用於標識預設網站發布的內容的數據；第二獲取單元，用於當檢測到預設網站的標識數據有更新時，獲取更新標識數據；推送單元，用於將更新標識數據推送至預設資料庫中，其中，第一獲取單元10用於從預設資料庫中獲取更新標識數據。

可選地，推送單元包括獲取模塊和推送模塊。其中，獲取模塊，用於獲取更新標識數據的數據類型，其中，數據類型用於確定預設網站發布的內容的類型；以及推送模塊，用於根據數據類型將更新標識數據推送至與數據類型相對應的預設資料庫中。

該實施例通過第一獲取單元10在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據，通過第一生成單元20將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板，通過處理單元30對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件，通過第二生成單元40根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件，達到了數據稿件具有解讀內容的效果。

本發明的實施例還提供了一種存儲介質。可選地，在本實施例中，上述存儲介質可以用於保存上述實施例一種數據稿件的自動處理方法所執行的程序代碼。

可選地，在本實施例中，上述存儲介質可以位於計算機網絡的多個網絡設備中的至少一個網絡設備。

可選地，在本實施例中，存儲介質被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：

在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；

將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板；

對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；

根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：從預設資料庫中調取多套預設稿件模板；將預設稿件數據通過多套預設稿件模板生成針對於同一種主體內容的多種主體稿件。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：為多種主體稿件分別添加解讀稿件，得到多種表達風格的目標數據稿件；將多種表達風格的目標數據稿件按照預設重組模板執行重組，得到個性化目標數據稿件，其中，預設重組模板為將多種表達風格的目標數據稿件按照預設條件進行重組的模板。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：在根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件之後，接收用於請求獲取預設風格的目標數據稿件的請求數據；根據請求數據發布預設風格的目標數據稿件至目標用戶。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：觸發預設資料庫中的定性分析模型；對預設稿件數據按照定性分析模型執行分析，得到分析結果；觸發預設資料庫中的定量計算模型；對預設稿件數 據按照定量計算模型執行計算，得到第一計算結果；根據分析結果和第一計算結果生成結論稿件。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：在從預設資料庫中獲取預設稿件數據之前，檢測預設網站的標識數據是否有更新，其中，標識數據為用於標識預設網站發布的內容的數據；當檢測到預設網站的標識數據有更新時，獲取更新標識數據；將更新標識數據推送至預設資料庫中。

可選地，存儲介質還被設置為存儲用於執行以下步驟的程序代碼：將更新標識數據推送至預設資料庫中包括：獲取更新標識數據的數據類型，其中，數據類型用於確定預設網站發布的內容的類型；根據數據類型將更新標識數據推送至與數據類型相對應的預設資料庫中。

可選地，觸發預設資料庫中的預設計算模型；獲取預設資料庫中存儲的前值，其中，前值為預設網站發布的歷史數據；獲取預設資料庫中存儲的預測值，其中，預測值為預設網站發布的預期數據；將預設稿件數據、前值和預測值按照預設計算模型執行對比計算，得到第二計算結果；根據計算結果生成結論稿件。

可選地，在本實施例中，上述存儲介質可以包括但不限於：u盤、只讀存儲器rom、隨機存取存儲器ram、移動硬碟、磁碟或者光碟等各種可以存儲程序代碼的介質。

本發明的實施例還提供一種計算機終端，該計算機終端可以是計算機終端群中的任意一個計算機終端設備。可選地，在本實施例中，上述計算機終端也可以替換為移動終端等終端設備。

可選地，在本實施例中，上述計算機終端可以位於計算機網絡的多個網絡設備中的至少一個網絡設備。

可選地，圖27是根據本發明實施例的一種計算機終端的結構框圖。如圖27所示，該計算機終端a可以包括：一個或多個(圖中僅示出一個) 處理器271、存儲器273、以及傳輸裝置275。

其中，存儲器273可用於存儲軟體程序以及模塊，如本發明實施例中的數據稿件的自動處理方法和裝置對應的程序指令/模塊，處理器271通過運行存儲在存儲器273內的軟體程序以及模塊，從而執行各種功能應用以及數據處理，即實現上述的數據稿件的自動處理方法。存儲器273可包括高速隨機存儲器，還可以包括非易失性存儲器，如一個或者多個磁性存儲裝置、快閃記憶體、或者其他非易失性固態存儲器。在一些實例中，存儲器273可進一步包括相對於處理器271遠程設置的存儲器，這些遠程存儲器可以通過網絡連接至計算機終端a。上述網絡的實例包括但不限於網際網路、企業內部網、區域網、移動通信網及其組合。

上述的傳輸裝置275用於經由一個網絡接收或者發送數據。上述的網絡具體實例可包括有線網絡及無線網絡。在一個實例中，傳輸裝置275包括一個網絡適配器nic，其可通過網線與其他網絡設備與路由器相連從而可與網際網路或區域網進行通訊。在一個實例中，傳輸裝置275為射頻rf模塊，其用於通過無線方式與網際網路進行通訊。

其中，具體地，存儲器273用於存儲預設動作條件和預設權限用戶的信息、以及應用程式。

處理器271可以通過傳輸裝置調用存儲器273存儲的信息及應用程式，以執行下述步驟：

在預設觸發條件下從預設資料庫中獲取目標數據稿件的預設稿件數據；

將預設稿件數據通過預設稿件模板生成用於表達目標數據稿件中的主體內容的主體稿件，其中，預設稿件模板為與預設稿件數據相適應的用於表達目標數據稿件的模板；

對預設稿件數據按照預設計算模型執行計算，得到用於表達目標數據稿件的結論內容的結論稿件，並根據結論稿件從預設資料庫中獲取用於表 達目標數據稿件中的解讀內容的解讀稿件；

根據主體稿件和解讀稿件生成目標數據稿件。

可選地，本實施例中的具體示例可以參考上述實施例中所描述的示例，本實施例在此不再贅述。

上述本發明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。

上述實施例中的集成的單元如果以軟體功能單元的形式實現並作為獨立的產品銷售或使用時，可以存儲在上述計算機可讀取的存儲介質中。基於這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分或者該技術方案的全部或部分可以以軟體產品的形式體現出來，該計算機軟體產品存儲在存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺或多臺計算機設備(可為個人計算機、伺服器或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法的全部或部分步驟。

在本發明的上述實施例中，對各個實施例的描述都各有側重，某個實施例中沒有詳述的部分，可以參見其他實施例的相關描述。

在本申請所提供的幾個實施例中，應該理解到，所揭露的客戶端，可通過其它的方式實現。其中，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結合或者可以集成到另一個系統，或一些特徵可以忽略，或不執行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，單元或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性或其它的形式。

所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位於一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根據實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現本實施例方案的目的。

另外，在本發明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元 中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以採用硬體的形式實現，也可以採用軟體功能單元的形式實現。

以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對於本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護範圍。