稅友軟件集團股份有限公司鄭慶華獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉稅友軟件集團股份有限公司申請的專利一種稅種標簽識別方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN114724163B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202210380174.X，技術領域涉及：G06V30/413；該發明授權一種稅種標簽識別方法、裝置、電子設備及存儲介質是由鄭慶華;鄭玉龍;關海山;魏筆凡;施建生;張鎮潮;董博設計研發完成，并于2022-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種稅種標簽識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種稅種標簽識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及稅務信息處理領域，方法包括：獲取稅收優惠文檔，并對稅收優惠文檔進行分割，得到條款文本；利用預先訓練的第一神經網絡模型從條款文本中提取目標文本；目標文本對應的稅種標簽數量在預設范圍之內；利用預先訓練的第二神經網絡模型在預設稅種標簽范圍中對目標文本進行多標簽識別，得到目標文本對應的稅種標簽；可采用第一神經網絡模型用于對條款文本進行預處理，以從這些文本中提取出稅種標簽數量在預設范圍之內的目標文本，以提升多稅種標簽的識別準確度；同時，還可采用第二神經網絡模型對目標文本進行多標簽識別得到對應的多個稅種標簽，進而可滿足多稅種標簽識別的需求。
本發明授權一種稅種標簽識別方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種稅種標簽識別方法，其特征在于，包括： 獲取稅收優惠文檔，并對所述稅收優惠文檔進行分割，得到條款文本； 利用預先訓練的第一神經網絡模型從所述條款文本中提取目標文本，以采用第一神經網絡模型對條款文本中潛在包含的稅種標簽數目進行控制；所述目標文本對應的稅種標簽數量在預設范圍之內； 利用預先訓練的第二神經網絡模型在預設稅種標簽范圍中對所述目標文本進行多標簽識別，得到所述目標文本對應的稅種標簽； 所述利用預先訓練的第一神經網絡模型從所述條款文本中提取目標文本，包括： 利用所述第一神經網絡模型對所述條款文本進行文本分類，得到所述條款文本對應的分類標簽；所述分類標簽包括第一標簽和第二標簽，所述第一標簽表示所述條款文本的稅種標簽數量在所述預設范圍之內；所述第二標簽表示所述條款文本的稅種標簽數量超出所述預設范圍； 將所述分類標簽為所述第一標簽的條款文本設置為所述目標文本。
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