[发明专利]一种基于深度学习的税务商品编码分类方法和系统在审
| 申请号： | 201811094559.X | 申请日： | 2018-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN109213866A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 叶丰;尘健;吴鹏;单立强;王军;朱泳存;刘海明 | 申请（专利权）人： | 浙江诺诺网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市西湖区双龙街199号杭政*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的税务商品编码分类方法和系统，该方法包括：预先建立包含商品名和对应商品编码的验证数据库，并制作训练集和测试集；对验证数据库中的商品名进行预处理，获取相应的商品名分词；对商品名分词进行向量化，并进行卷积网络搭建；对目标商品名进行预处理，获取相应的目标商品名分词；通过卷积网络对目标商品名分词进行分类，确定目标商品名的类别。对验证数据库中的商品名以及待测的目标商品名进行相同条件的预处理和分词处理，通过建立卷积网络对目标商品名进行分类，能够有效提取文本词语的语义的关联性，实现了准确高效的商品编码自动分类。 | ||
| 搜索关键词： | 目标商品 商品编码 分词 预处理 卷积 分类 数据库 验证 分词处理 网络搭建 预先建立 自动分类 语义 测试集 关联性 向量化 训练集 税务 词语 网络 文本 学习 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的税务商品编码分类方法，其特征在于，包括：预先建立包含商品名和对应商品编码的验证数据库，并制作训练集和测试集；对所述验证数据库中的商品名进行预处理，获取相应的商品名分词；对所述商品名分词进行向量化，并进行卷积网络搭建；对目标商品名进行预处理，获取相应的目标商品名分词；通过所述卷积网络对所述目标商品名分词进行分类，确定所述目标商品名的类别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江诺诺网络科技有限公司，未经浙江诺诺网络科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811094559.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
