区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备与流程

1.本发明涉及区块链的技术领域，特别是涉及一种区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.区块链是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有去中心化、不可篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链创造信任奠定基础。而区块链丰富的应用场景，基本上都基于区块链能够解决信息不对称问题，实现多个主体之间的协作信任与一致行动。现有技术中，区块链在芯片、大数据、云计算等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚，应用不断深化，催生出大量的新技术、新产品、新应用、新模式。
3.目前，市场上有很多跨链产品，如蚂蚁金服的蚂蚁链baas产品、阿里云的阿里云baas产品、华为云的华为bcs产品、腾讯云的tbaas产品、百度云的联盟链baas产品、点融云的点融baas产品、京东科技的jdbaas平台、趣链的飞洛baas产品、纸贵科技的z-baas产品、红枣科技的bsn产品等。然而，上述跨链产品通常存在以下问题：
4.(1)智能合约实例化部署操作步骤复杂，界面模式繁琐，用户需要逐层按照菜单提示，根据引导一步步进行操作才能获得服务，易出错，导致用户体验不佳；
5.(2)因专业性较强，导致学习成本高，只限于部分技术人员才能进行操作，不利于推广普及。


技术实现要素：

6.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备，实现了区块链合约的智能化部署，简化了操作流程，提升了用户体验。
7.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种区块链智能合约部署方法，包括以下步骤：获取区块链智能合约的部署信息；对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息；将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中；判断所述部署字段的类别与填写的字段信息是否匹配；若是，则完成区块链智能合约部署；若否，重新进行所述部署信息的识别和字段信息的填写，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配。
8.于本发明一实施例中，所述区块链智能合约的部署信息包括智能合约部署的机构信息、时间信息、位置信息。
9.于本发明一实施例中，获取区块链合约的部署信息采用以下任一方式：
10.获取用户通过手动输入方式提供的区块链智能合约的部署信息；或者
11.获取用户通过一键复制的方式提供的区块链智能合约的部署信息；或者
12.调用本地存储的历史区块链智能合约的部署信息。
13.于本发明一实施例中，对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
14.识别所述部署信息中的文字信息；
15.对所述文字信息进行分类；
16.基于所述文字信息的分类信息，将所述文字信息与所述区块链智能合约的字段信息相匹配。
17.于本发明一实施例中，对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
18.训练基于深度学习神经网络的部署信息识别模型；
19.基于训练好的深度学习神经网络的部署信息识别模型，对所述部署信息进行识别，以得到区块链智能合约部署所需的字段信息。
20.于本发明一实施例中，重新进行所述部署信息的识别和字段信息的填写采用以下任一方式：
21.手动输入有误字段信息；或者
22.重新获取部署信息，基于重新获取的部署信息完成所述字段信息的填写。
23.于本发明一实施例中，还包括将填写完成的字段信息发送至区块链平台，并接收所述区块链平台发送来的反馈信息。
24.本发明提供一种区块链智能合约部署系统，包括：
25.部署信息获取模块，用于获取区块链智能合约的部署信息；
26.字段信息获取模块，用于对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息；
27.填写模块，用于将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中；
28.判断模块，用于判断所述部署字段的类别与填写的字段信息是否匹配；若是，则完成区块链智能合约部署；若否，重新进行所述部署信息的识别和字段信息的填写，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配。
29.本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述区块链智能合约部署方法。
30.本发明提供一种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区块链智能合约部署方法。
31.如上所述，本发明的区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备，具有以下有益效果：
32.(1)能够对用户提供的区块链智能合约的文本信息进行自动识别并填充到智能合约部署字段或内容中，无需用户手动去填写，简化了操作，提升了用户体验；
33.(2)节省了填写时间成本和填写错误后人工重新审核的成本，有效提升了智能合约的部署效率；
34.(3)降低了区块链技术的学习门槛和学习成本，使得用户能相对更容易地学习和使用区块链技术；且降低了对操作人员的专业度要求，便于推广普及。
附图说明
35.图1显示为本发明的区块链智能合约部署方法于一实施例中的流程图；
36.图2显示为本发明中得到区块链智能合约部署所需的字段信息于一实施例中的流程图；
37.图3显示为本发明中得到区块链智能合约部署所需的字段信息于另一实施例中的流程图；
38.图4显示为本发明的区块链智能合约部署系统于一实施例中的结构示意图；
39.图5显示为本发明的计算机设备于一实施例中的结构示意图。
40.元件标号说明
41.41
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
部署信息获取模块
42.42
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
字段信息获取模块
43.43
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
填写模块
44.44
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
判断模块
45.51
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
处理器/处理单元
46.52
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
存储器
47.521
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
随机存取存储器
48.522
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
高速缓存存储器
49.523
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
存储系统
50.524
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
程序/实用工具
51.5241
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
程序模块
52.53
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
总线
53.54
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
输入/输出接口
54.55
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
网络适配器
具体实施方式
55.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
56.需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
57.本发明的区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备通过对用户提供的区块链智能合约的文本信息进行自动识别，实现智能合约的部署字段的自动化填写，无需用户手动去填写，简化了操作，提升了用户体验；降低了操作人员的专业化要求，促进了区块链的推广和普及，极具实用性。
58.如图1所示，于一实施例中，本发明的区块链智能合约部署方法包括以下步骤：
59.步骤s1、获取区块链智能合约的部署信息。
60.于本发明一实施例中，所述区块链智能合约的部署信息包括智能合约部署的机构信息、时间信息、位置信息等。当用户登录区块链平台，完成区块链的其他部署操作后，开始进行区块链智能合约的部署。本发明通过以下任意一种方式提供需要填写的区块链智能合约部署信息：
61.(1)获取用户通过手动输入方式提供的区块链智能合约的部署信息。
62.具体地，用户可以通过手动输入方式将区块链智能合约的部署信息提供至部署页面的文本框中。
63.(2)获取用户通过一键复制的方式提供的区块链智能合约的部署信息。
64.具体地，对于已经存在或应用过的部署信息，用户可以通过一键复制的方式将区块链智能合约的部署信息提供至部署页面的文本框中，从而进一步提升便利性。
65.(3)调用本地存储的历史区块链智能合约的部署信息。
66.具体地，本地存储有历史区块链智能合约的部署信息。当需要提供区块链智能合约的部署信息中，可以直接调用对应的历史区块链智能合约的部署信息。
67.步骤s2、对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息。
68.具体地，通过识别所述部署信息，来获取与所述区块链智能合约部署字段相匹配的文字信息。
69.如图2所示，于本发明一实施例中，对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
70.a)识别所述部署信息中的文字信息。
71.具体地，基于自然语言处理(nature language processing，nlp)进行所述部署信息中的文字信息识别。nlp是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，能够研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。于本发明一实施例中，基于nlp对所述部署信息进行词法分析、句法分析、语义分析和文档分析，从而得到所述部署信息中独立的文字信息。
72.b)对所述文字信息进行分类。
73.具体地，在文字信息识别后，根据文字内容按照机构信息、时间信息、位置信息等类别进行分类。具体地，根据对所述文字信息进行语义识别以获取其对应的分类信息。语义分析可采用机器学习方法，如贝叶斯、支持向量机svm等，可以采用深度学习方法，如fasttext，textcnn等。
74.c)基于所述文字信息的分类信息，将所述文字信息与所述区块链智能合约的字段信息相匹配。
75.具体地，将文字信息按照所获取的分类类别与所述区块链智能合约的字段信息相对应，从而得到区块链智能合约部署所需的字段信息。其中，相对应的分类类别和字段信息可采用同一标识信息进行标记。通过匹配标识信息即可获取与所述字段信息对应的文字信息。例如，对于部署信息“xx机构于2021.11.20部署于yy位置处”经文字识别后，可以获取“xx机构”、“2021.11.20”和“yy位置”这三个文字信息，并分别对应于机构信息、时间信息和位置信息的类别。那么将文字信息“xx机构”、“2021.11.20”和“yy位置”分别与所述区块链智能合约的机构信息字段、时间信息字段和位置信息字段相对应。
76.如图3所示，于本发明另一实施例中，对所述部署信息进行识别，得到区块链智能
合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
77.a)训练基于深度学习神经网络的部署信息识别模型。
78.具体地，针对区块链智能合约部署的技术领域，采集一定数量的区块链智能合约部署信息和字段信息作为训练集和验证集。基于所述训练集训练基于深度学习神经网络的部署信息识别模型，并基于所述验证集验证所述基于深度学习神经网络的部署信息识别模型，使之满足所需的精度需求。
79.优选地，基于深度学习神经网络的部署信息识别模型可采用卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，hubel和wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络。
80.一般地，卷积神经网络的基本结构包括以下两层：
81.(1)特征提取层
82.每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来。
83.(2)特征映射层
84.网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。
85.此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率，从而提升了效率。
86.b)基于训练好的深度学习神经网络的部署信息识别模型，对所述部署信息进行识别，以得到区块链智能合约部署所需的字段信息。
87.具体地，当需要进行区块链智能合约部署信息的字段信息识别时，将待识别的部署信息输入训练好的基于深度学习神经网络的部署信息识别模型中，所述基于深度学习神经网络的部署信息识别模型则输出匹配的字段信息。
88.优选地，为了提升所述部署信息的识别精度，降低出错率，根据常用的部署信息来训练部署信息识别模型。基于一些正则和相关的区块链机构背景知识去编写一些规则。其中，将出现的问题抽象成序列标注问题，使用bmeso或bio等标注体系，使用crf、istm等模型，学习对应字段的上下文及内部特征，随着数据规模的增加，模型一次次迭代，效果可以持续上升，具有较强的泛化能力。
89.步骤s3、将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中。
90.具体地，根据部署字段和字段信息的一一对应关系，将所述字段信息依次自动填写至区块链智能合约的部署字段中。其中，根据所述部署字段，在所述字段信息中查找匹配的字段并填写在所述部署字段的文本框中。若查找不到匹配的字段，则发出提醒信息。优选地，所述提醒信息可以是文字提醒信息，如“缺少xx字段，请填写”；也可以是标记色提醒，如将所述文本框红色加粗显示。
91.步骤s4、判断所述部署字段的类别与填写的字段信息是否匹配；若是，则完成区块
链智能合约部署；若否，重新进行所述部署信息进行识别和字段信息的填写，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配。
92.为了进一步保证部署字段填写的准确性，对需要对所述部署字段的类别和所填写的字段信息进行自动识别和检查，判断二者是否匹配。优选地，基于语义分析算法获取所述字段信息的语义类型。根据所述部署字段的类型和所述语义类别是否具有一致性来判断所述部署字段的类别和所填写的字段信息是否匹配。例如，对于时间信息这一部署字段，其对应的类别是时间。对填写的字段信息进行语义分析，获取所述字段信息的语义类别。当所述语义类别为时间时，判断所述部署字段的类别和所填写的字段信息相匹配，否则所述部署字段的类别和所填写的字段信息不匹配。如，对于时间信息的部署字段，当填写的字段信息为某一地址时，其语义类别为地址，故不与所述部署字段的类别相匹配；当填写的字段信息为某一时间时，其语义类别为时间，故与所述部署字段的类别相匹配。
93.当所述部署字段和所述字段信息全部匹配时，表明当前信息填写准确，区块链智能合约部署完成。当所述部署字段和所述字段信息存在一个或多个不匹配的情形时，则会进行文字提醒，如“机构信息不全面”、“xxx信息未更新，请更新数据后再进行重试！”。
94.当所述部署字段和所述字段信息存在一个或多个不匹配的情形时，采用以下任一方式重新进行所述部署信息进行识别和字段信息的填写：
95.(1)手动输入有误字段信息。
96.具体地，当存在部分字段信息有误时，为了加快效率，可以手动完成所述有误字段信息的填写。
97.(2)重新获取部署信息，基于重新获取的部署信息完成所述字段信息的填写。
98.具体地，针对存在错误的字段信息，返回步骤s1，可由用户重新提供满足要求的部署信息，并对所述部署信息重新进行识别，将识别的文字信息按照按照机构信息、时间信息、位置信息等类别进行分类以获取所述区块链智能合约的字段信息，重新将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中，并再次进行所述部署字段与填写的字段信息的匹配判断，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配才完成区块链智能合约部署。
99.于本发明一实施例中，本发明的区块链智能合约部署方法还包括将填写完成的字段信息发送至区块链平台，并接收所述区块链平台发送来的反馈信息。具体地，当核查区块链智能合约部署所需的字段信息全部无误后，发送提交请求至将所述区块链平台，所述区块链平台接收所述区块链智能合约部署字段信息，并反馈接收成功信息或接收失败信息至用户。
100.需要说明的是，上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包含相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
101.如图4所示，于一实施例中，本发明的区块链智能合约部署系统包括：
102.部署信息获取模块41，用于获取区块链智能合约的部署信息。
103.于本发明一实施例中，所述区块链智能合约的部署信息包括智能合约部署的机构信息、时间信息、位置信息等。当用户登录区块链平台，完成区块链的其他部署操作后，开始
进行区块链智能合约的部署。所述部署信息获取模块41可以通过以下任意一种方式提供需要填写的区块链智能合约部署信息：
104.(1)获取用户通过手动输入方式提供的区块链智能合约的部署信息。
105.具体地，用户可以通过手动输入方式将区块链智能合约的部署信息提供至部署页面的文本框中。
106.(2)获取用户通过一键复制的方式提供的区块链智能合约的部署信息。
107.具体地，对于已经存在或应用过的部署信息，用户可以通过一键复制的方式将区块链智能合约的部署信息提供至部署页面的文本框中，从而进一步提升便利性。
108.(3)调用本地存储的历史区块链智能合约的部署信息。
109.具体地，本地存储有历史区块链智能合约的部署信息。当需要提供区块链智能合约的部署信息中，可以直接调用对应的历史区块链智能合约的部署信息。
110.字段信息获取模块42，与所述部署信息获取模块41相连，用于对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息。
111.具体地，所述字段信息获取模块42通过识别所述部署信息，来获取与所述区块链智能合约部署字段相匹配的文字信息。
112.如图2所示，于本发明一实施例中，所述字段信息获取模块对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
113.a)识别所述部署信息中的文字信息。
114.具体地，基于自然语言处理(nature language processing，nlp)进行所述部署信息中的文字信息识别。nlp是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，能够研究实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。于本发明一实施例中，基于nlp对所述部署信息进行词法分析、句法分析、语义分析和文档分析，从而得到所述部署信息中独立的文字信息。
115.b)对所述文字信息进行分类。
116.具体地，在文字信息识别后，根据文字内容按照机构信息、时间信息、位置信息等类别进行分类。具体地，根据对所述文字信息进行语义识别以获取其对应的分类信息。语义分析可采用机器学习方法，如贝叶斯、支持向量机svm等，可以采用深度学习方法，如fasttext，textcnn等。
117.c)基于所述文字信息的分类信息，将所述文字信息与所述区块链智能合约的字段信息相匹配。
118.具体地，将文字信息按照所获取的分类类别与所述区块链智能合约的字段信息相对应，从而得到区块链智能合约部署所需的字段信息。其中，相对应的分类类别和字段信息可采用同一标识信息进行标记。通过匹配标识信息即可获取与所述字段信息对应的文字信息。例如，对于部署信息“xx机构于2021.11.20部署于yy位置处”经文字识别后，可以获取“xx机构”、“2021.11.20”和“yy位置”这三个文字信息，并分别对应于机构信息、时间信息和位置信息的类别。那么将文字信息“xx机构”、“2021.11.20”和“yy位置”分别与所述区块链智能合约的机构信息字段、时间信息字段和位置信息字段相对应。
119.如图3所示，于本发明另一实施例中，所述字段信息获取模块对所述部署信息进行识别，得到区块链智能合约部署所需的字段信息包括以下步骤：
120.a)训练基于深度学习神经网络的部署信息识别模型。
121.具体地，针对区块链智能合约部署的技术领域，采集一定数量的区块链智能合约部署信息和字段信息作为训练集和验证集。基于所述训练集训练基于深度学习神经网络的部署信息识别模型，并基于所述验证集验证所述基于深度学习神经网络的部署信息识别模型，使之满足所需的精度需求。
122.优选地，基于深度学习神经网络的部署信息识别模型可采用卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，hubel和wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络。
123.一般地，卷积神经网络的基本结构包括以下两层：
124.(1)特征提取层
125.每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来。
126.(2)特征映射层
127.网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。
128.此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率，从而提升了效率。
129.b)基于训练好的深度学习神经网络的部署信息识别模型，对所述部署信息进行识别，以得到区块链智能合约部署所需的字段信息。
130.具体地，当需要进行区块链智能合约部署信息的字段信息识别时，将待识别的部署信息输入训练好的基于深度学习神经网络的部署信息识别模型中，所述基于深度学习神经网络的部署信息识别模型则输出匹配的字段信息。
131.优选地，为了提升所述部署信息的识别精度，降低出错率，根据常用的部署信息来训练部署信息识别模型。基于一些正则和相关的区块链机构背景知识去编写一些规则。其中，将出现的问题抽象成序列标注问题，使用bmeso或bio等标注体系，使用crf、istm等模型，学习对应字段的上下文及内部特征，随着数据规模的增加，模型一次次迭代，效果可以持续上升，具有较强的泛化能力。
132.填写模块43，与所述字段信息获取模块42相连，用于将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中。
133.具体地，所述填写模块43根据部署字段和字段信息的一一对应关系，将所述字段信息依次自动填写至区块链智能合约的部署字段中。其中，根据所述部署字段，在所述字段信息中查找匹配的字段并填写在所述部署字段的文本框中。若查找不到匹配的字段，则发出提醒信息。优选地，所述提醒信息可以是文字提醒信息，如“缺少xx字段，请填写”；也可以是标记色提醒，如将所述文本框红色加粗显示。
134.判断模块44，与所述填写模块43相连，用于判断所述部署字段的类别与填写的字
段信息是否匹配；若是，则完成区块链智能合约部署；若否，重新进行所述部署信息的识别和字段信息的填写，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配。
135.为了进一步保证部署字段填写的准确性，对需要对所述部署字段的类别和所填写的字段信息进行自动识别和检查，判断二者是否匹配。优选地，基于语义分析算法获取所述字段信息的语义类型。根据所述部署字段的类型和所述语义类别是否具有一致性来判断所述部署字段的类别和所填写的字段信息是否匹配。例如，对于时间信息这一部署字段，其对应的类别是时间。对填写的字段信息进行语义分析，获取所述字段信息的语义类别。当所述语义类别为时间时，判断所述部署字段的类别和所填写的字段信息相匹配，否则所述部署字段的类别和所填写的字段信息不匹配。如，对于时间信息的部署字段，当填写的字段信息为某一地址时，其语义类别为地址，故不与所述部署字段的类别相匹配；当填写的字段信息为某一时间时，其语义类别为时间，故与所述部署字段的类别相匹配。
136.当所述部署字段和所述字段信息全部匹配时，表明当前信息填写准确，区块链智能合约部署完成。当所述部署字段和所述字段信息存在一个或多个不匹配的情形时，则会进行文字提醒，如“机构信息不全面”、“xxx信息未更新，请更新数据后再进行重试！”。
137.当所述部署字段和所述字段信息存在一个或多个不匹配的情形时，采用以下任一方式重新进行所述部署信息进行识别和字段信息的填写：
138.(1)手动输入有误字段信息。
139.具体地，当存在部分字段信息有误时，为了加快效率，可以手动完成所述有误字段信息的填写。
140.(2)重新获取部署信息，基于重新获取的部署信息完成所述字段信息的填写。
141.具体地，针对存在错误的字段信息，返回步骤s1，可由用户重新提供满足要求的部署信息，并对所述部署信息重新进行识别，将识别的文字信息按照按照机构信息、时间信息、位置信息等类别进行分类以获取所述区块链智能合约的字段信息，重新将所述字段信息填写至对应的区块链智能合约的部署字段中，并再次进行所述部署字段与填写的字段信息的匹配判断，直至所述部署字段的类别与填写的字段信息相匹配才完成区块链智能合约部署。
142.于本发明一实施例中，本发明的区块链智能合约部署系统还包括通信模块，用于将填写完成的字段信息发送至区块链平台，并接收所述区块链平台发送来的反馈信息。具体地，当核查区块链智能合约部署所需的字段信息全部无误后，发送提交请求至将所述区块链平台，所述区块链平台接收所述区块链智能合约部署字段信息，并反馈接收成功信息或接收失败信息至用户。
143.需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，
上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
144.例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
145.本发明的计算机可读存储介质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的区块链智能合约部署方法的步骤。优选地，所述存储介质包括：rom、ram、磁碟、u盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
146.可以采用一个或多个存储介质的任意组合。存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、ram、rom、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
147.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
148.计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
149.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
150.下面将参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本发明。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些计算机
程序指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。
151.也可以把这些计算机程序指令存储在计算机可读介质中，这些指令使得计算机、其它可编程数据处理装置、或其他设备以特定方式工作，从而，存储在计算机可读介质中的指令就产生出包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的指令的制造品(article of manufacture)。
152.也可以把计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令提供实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的过程。
153.于一实施例中，本发明的计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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上述区块链智能合约部署方法的步骤。
154.所述存储器包括：rom、ram、磁碟、u盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
155.所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
156.如图5所示，本发明的计算机设备以通用计算设备的形式表现。计算机设备的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元51，存储器52，连接不同系统组件(包括存储器52和处理单元51)的总线53。
157.总线53表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。
158.计算机设备典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
159.存储器52可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)521和/或高速缓存存储器522。计算机设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统523可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom，dvd-rom或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线53相连。存储器52可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
160.具有一组(至少一个)程序模块5241的程序/实用工具524，可以存储在例如存储器
52中，这样的程序模块5241包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块5241通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
161.计算机设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口54进行。并且，计算机设备还可以通过网络适配器55与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器55通过总线53与计算机设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
162.综上所述，本发明的区块链智能合约部署方法、系统、存储介质及计算机设备能够对用户提供的区块链智能合约的文本信息进行自动识别并填充到智能合约部署字段或内容中，无需用户手动去填写，简化了操作，提升了用户体验；节省了填写时间成本和填写错误后人工重新审核的成本，有效提升了智能合约的部署效率；降低了区块链技术的学习门槛和学习成本，使得用户能相对更容易地学习和使用区块链技术；且降低了对操作人员的专业度要求，便于推广普及。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
163.上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。