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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種融合知識圖譜的進出口商品智能歸類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117150006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310894180.1，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權一種融合知識圖譜的進出口商品智能歸類方法是由楊良懷;楊欣;朱艷超;龔衛華;范玉雷;賈美;項逸婧;朱辰;傅蕭磊;蔡華設計研發完成，并于2023-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合知識圖譜的進出口商品智能歸類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合知識圖譜的海關進出口商品智能歸類方法，步驟如下：1基于通關歷史數據構建海關領域詞典；2基于海關進出口稅則手冊和通關歷史數據構建海關進出口商品知識圖譜；3利用分詞工具和海關領域詞典對用戶商品描述進行分詞；4識別出用戶商品描述中的海關領域實體，鏈接到海關進出口商品知識圖譜，得到實體集；5使用知識圖譜嵌入方法將知識圖譜的實體嵌入到連續的向量空間中；6融合文本特征向量和實體特征向量，得到商品最終特征向量，將商品最終特征向量送入分類器，得到商品的稅則編碼預測結果；本發明將知識圖譜引入了海關稅則編碼分類中，將知識和語言語義信息融合，增強了語義的表示，能提升歸類的準確性。

本發明授權一種融合知識圖譜的進出口商品智能歸類方法在權利要求書中公布了：1.一種融合知識圖譜的進出口商品智能歸類方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1）基于海關歷史通關數據構建海關領域詞典； 步驟1）具體步驟為： 使用歷史通關數據作為領域詞典的輸入源，將歷史通關數據的申報要素通過分隔符切割抽取單詞，舍棄長度大于10個中文字符的單詞，然后統計上述抽取單詞的出現頻率，將詞匯按照頻率大小進行排序，針對每個頻率大于5000的詞匯，通過人工將它拆分成2個新的詞匯，再重新統計新詞匯的出現頻率，由此構建出一個海關通關數據的領域詞典，詞典包含領域關鍵詞和關鍵詞出現的頻率，將詞典作為擴充詞庫導入到分詞工具中； 步驟2）基于進出口稅則手冊和歷史通關數據構建海關進出口商品知識圖譜； 步驟2）具體步驟為： 步驟2.1）根據海關稅則手冊構建知識圖譜，具體包括如下步驟： 步驟2.1.1）海關HS編碼目錄具有層次結構，構建一個五層的HS編碼本體結構，分別對應于類、章、品目、子目和擴展編碼，HS編碼之間是包含與被包含的關系； 步驟2.1.2）對每一條品目、子目和HS編碼，都有對應的商品名稱，即HS編碼唯一確定一個商品名稱，從而在HS編碼和商品名稱中構建一個對應名稱的關系； 步驟2.1.3）對于父目錄中存在名稱為[其他]的子目錄的情況，則這個子目錄應包括所有父目錄中描述的、且沒有在此項之外的子目錄中出現過的名詞和屬性； 步驟2.1.4）若目錄中的關鍵詞或者屬性中出現[或]、[和]、[無論]，則把前后兩種商品名關鍵詞或者屬性詞分為兩個部分，跟商品名稱構建包含、被包含關系； 步驟2.1.5）若商品名中出現[不]、[否]的否定描述時，則在商品名稱和[不]、[否]后面的名詞構建不包含關系； 步驟2.1.6）若商品描述中出現數值范圍，則構建商品名稱和上下限之間的限制關系； 步驟2.2）根據歷史通關數據構建知識圖譜，具體包括如下步驟： 步驟2.2.1）商品歷史通關數據包括商品名稱、申報要素和商品編碼；針對申報要素，進行申報要素分隔和申報要素對齊，得到每個申報要素以及申報要素對應的值； 步驟2.2.2）完成申報要素分割和對齊任務之后，將對齊后的申報規范作為商品和申報要素的關系，提取出商品，申報要素規范，申報要素三元組； 步驟3）利用分詞工具和步驟1）構建的海關領域詞典對用戶商品描述進行分詞，使用詞嵌入方法得到文本特征向量； 步驟4）識別出用戶商品描述中的海關領域實體，將識別出的海關領域實體鏈接到步驟2）構建的海關進出口商品知識圖譜，得到實體集； 步驟5）使用知識圖譜嵌入方法將知識圖譜的實體嵌入到連續的向量空間中，從中提取出步驟4）中所識別實體集的向量表示，再使用平均池化方法來將實體集向量表示聚合成一個向量，從而得到實體特征向量； 步驟6）融合文本特征向量和實體特征向量，得到商品最終特征向量，將商品最終特征向量送入分類器，得到商品的稅則編碼預測結果。

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