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申请/专利权人：深圳市明心数智科技有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开一种海关报关单的分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对海关报关单进行文本提取处理，得到海关报关单中待分类商品的商品描述文本；利用预训练的特征提取模型，从多个预设的商品要素维度对商品描述文本进行特征提取处理，得到特征提取结果；利用预训练的识别模型，根据特征提取结果，对待分类商品进行商品类别识别处理，得到识别结果；对识别结果进行可视化处理，获取用户通过人机交互选择识别结果中的商品类别所产生的交互信息，根据交互信息输出选择结果，以对海关报关单进行分类。本申请实施例可以提高海关报关单的分类效率和分类准确性。

主权项：1.一种海关报关单的分类方法，其特征在于，包括：对海关报关单进行文本提取处理，得到所述海关报关单中待分类商品的商品描述文本；利用预训练的特征提取模型，从多个预设的商品要素维度对所述商品描述文本进行特征提取处理，得到特征提取结果；所述预训练的特征提取模型通过Few-shot学习方法训练得到；利用预训练的识别模型，根据所述特征提取结果，对所述待分类商品进行商品类别识别处理，得到识别结果；所述识别结果包含多个商品类别；对所述识别结果进行可视化处理，获取用户通过人机交互选择所述识别结果中的商品类别所产生的交互信息，根据所述交互信息输出选择结果，以对所述海关报关单进行分类；所述预训练的特征提取模型包括编码器网络和解码器网络；所述利用预训练的特征提取模型，从多个预设的商品要素维度对所述商品描述文本进行特征提取处理，得到特征提取结果，包括：对所述商品描述文本进行预处理，得到预处理后的文本数据；利用所述编码器网络，提取所述预处理后的文本数据每个词语基于自注意力机制的上下文信息和文本特征信息，得到上下文向量和词语特征向量；利用所述解码器网络，以所述词语特征向量作为值项和键项，以所述上下文向量作为查询项，生成文本所述商品描述文本在多个预设的商品要素维度的分类文本表示，得到所述特征提取结果；所述预训练的识别模型包括识别网络和线性映射网络，所述线性映射网络具有多个具有层级关系的线性映射层；所述利用预训练的识别模型，根据所述特征提取结果，对所述待分类商品进行商品类别识别处理，得到识别结果，包括：利用所述识别网络，基于多头注意力机制和前馈机制，提取所述特征提取结果的商品要素特征信息，得到商品要素特征向量；利用所述线性映射网络，在各所述线性映射层中对所述商品要素特征向量进行线性映射分类处理和编码搜索处理，得到所述识别结果；所述利用所述线性映射网络，在各所述线性映射层中对所述商品要素特征向量进行线性映射分类处理和编码搜索处理，得到所述识别结果，包括：将输入要素特征向量输入当前层级的线性映射层，进行线性映射分类处理，得到当前层级的分类结果；所述输入要素特征向量为所述商品要素特征向量或上一层级的线性映射层输出的分类结果；根据预设的编码规则，对所述当前层级的分类结果进行编码搜索处理，以搜索出所述当前层级的分类结果所对应的商品类别编码；将所述当前层级的分类结果及其商品类别编码输出至下一层级的线性映射层，进行线性映射分类处理，直至最后一层级的线性映射层输出最后一层级的分类结果及其商品类别编码，得到所述识别结果。

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百度查询： 深圳市明心数智科技有限公司 海关报关单的分类方法、装置、设备及存储介质