[发明专利]物流对象信息处理方法、装置及计算机系统

说明书

本申请实施例公开了物流对象信息处理方法、装置及计算机系统，其中，所述方法包括：确定待归类的目标物流对象的文本描述信息并对所述文本描述信息进行处理，确定包含的目标特征词；根据所述文本描述信息对各目标特征词的包含情况，生成该目标物流对象对应的特征词向量；将所述特征词向量输入到编码分类模型中，获取对应的分类特征信息。通过本申请实施例，可以实现对物流对象编码的自动分类，降低人力成本的同时降低出错概率。

技术领域

本申请涉及物流对象信息处理技术领域，特别是涉及物流对象信息处理方法、装置及计算机系统。

背景技术

Hscode(The Harmonization System Code，商品名称及编码协调系统码，简称海关编码)是海关清关环节必须要向海关提供的核心数据，涉及到出口的税率以及退税的税率。HS采用六位数编码，把全部国际贸易商品分为22类，98章。章以下再分为目和子目。商品编码第一、二位数码代表“章”，第三、四位数码代表“目”(Heading)，第五、六位数码代表“子目”。前6位数是HS国际标准编码，HS有1241个四位数的税目，5113个六位数子目。

在跨境电商等进出口贸易过程中，需要对具体的商品进行HScode归类，以便于到海关进行清关。所谓HScode归类即为，根据商品的具体信息(文字描述、图片等)以及HScode的归类依据给出商品所属的HScode。与普通电商等系统对商品分类不同的是，HScode归类过程中对商品细分的程度更深。例如，同样是服装类，不同的材质、不同的款式、甚至不同的织造方法，都会对应不同的Hscode。因此，对商品进行Hscode归类是个很繁琐的过程。

目前行业内绝大部分企业使用的是人工预归类的方法，但是，即使是一个具有丰富从业经验的报关专家，归类一个sku(商品的最小库存量单位)需要花费大约2～15分钟，对于一些极其复杂的商品需要花费几小时甚至更长的时间，日均最多处理200个sku。并且，由于相对应的预归类专业人才稀少，预归类学习门槛高等原因，人工预归类主要存在归类成本高、归类时效低、响应时间长等问题。据统计，目前归类一个sku的成本在200～500RMB，一些特殊品类如机电类，预归类成本高达1500RMB以上。但是，一些大型的跨境电商交易平台中，涉及到的sku数量庞大，甚至可以高达几十亿，这种成本显然无法接受。另外，面对B2C跨境电商日均千万级的单量以及“72小时达”甚至更短送达时效的宏伟目标，上述方式下人均每天200个sku的处理量，也显然是无法及时响应和满足需求的。再者，人工归类太依赖专家的经验，面对每天巨大的归类工作量，错误在所难免，并且会随着工作量的增大，这种错误率会逐渐增高，造成企业商品报关商品受到海关挑战，企业资质受到影响。

因此，如何更高效地实现商品的归类，降低成本的同时降低出错概率，成为需要本领域技术人员解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了物流对象信息处理方法、装置及计算机系统，可以实现对物流对象的自动分类，降低人力成本的同时降低出错概率。

本申请提供了如下方案：

一种物流对象信息处理方法，包括：

确定待归类的目标物流对象的文本描述信息并对所述文本描述信息进行处理，确定包含的目标特征词；

根据所述文本描述信息对各目标特征词的包含情况，生成该目标物流对象对应的特征词向量；

将所述特征词向量输入到编码分类模型中，获取对应的分类特征信息。

一种生成编码分类模型的方法，包括：

收集训练样本，其中，每条训练样本中包括已知的物流对象文本描述信息与编码之间的对应关系；

对所述训练样本中的文本描述信息进行分词处理，并过滤掉无效词汇，得到特征词；