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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津易泰科技發(fā)展有限公司;中國(guó)電子口岸數(shù)據(jù)中心天津分中心申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120496113B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510985133.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/42；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法是由張程;李彤彤;呂哲楠;張弛;張成喆;王玉楠;楊璐;周騰;吳博涵;殷曉萍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法，包括：利用實(shí)時(shí)海關(guān)單據(jù)文本進(jìn)行預(yù)處理得到海關(guān)單據(jù)文本特征；根據(jù)所述海關(guān)單據(jù)文本特征基于深度學(xué)習(xí)建立海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型；利用所述海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)處理得到海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別結(jié)果，通過(guò)同時(shí)考慮數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)容量、文本內(nèi)容、時(shí)間戳及歷史數(shù)據(jù)等多維度特征，建立動(dòng)態(tài)閾值判定體系，提升異常單據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率，同時(shí)數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型與數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型的交叉驗(yàn)證機(jī)制，在測(cè)試中降低了高風(fēng)險(xiǎn)單據(jù)的漏檢率，有效解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)冷啟動(dòng)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別方法，其特征在于，包括： S1、利用實(shí)時(shí)海關(guān)單據(jù)文本進(jìn)行預(yù)處理得到海關(guān)單據(jù)文本特征； S2、根據(jù)所述海關(guān)單據(jù)文本特征基于深度學(xué)習(xí)建立海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型； S2-1、利用所述海關(guān)單據(jù)文本特征基于深度學(xué)習(xí)建立海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型； S2-1-1、利用所述海關(guān)單據(jù)文本特征的歷史海關(guān)單據(jù)文本對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)容量作為輸入，所述海關(guān)單據(jù)文本特征的歷史海關(guān)單據(jù)文本的文本內(nèi)容作為輸出，基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練建立初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型； S2-2、利用所述海關(guān)單據(jù)文本特征基于深度學(xué)習(xí)建立海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型； S2-2-3、利用所述海關(guān)單據(jù)文本特征的文本內(nèi)容作為輸入，所述海關(guān)單據(jù)文本特征的文本內(nèi)容對(duì)應(yīng)第一關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集作為輸出，基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練建立初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型； S2-2-4、利用所述歷史海關(guān)單據(jù)文本的文本內(nèi)容作為輸入，所述歷史海關(guān)單據(jù)文本的文本內(nèi)容對(duì)應(yīng)第二關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集作為輸出，基于深度學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練建立輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型； S2-2-5、利用所述初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型與輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型依次建立海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型； S2-3、利用所述海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型與海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型進(jìn)行交叉優(yōu)化處理得到海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型； S2-3-1、利用所述實(shí)時(shí)海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)容量輸入海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型得到待處理數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)結(jié)果； S2-3-2、利用所述待處理數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)結(jié)果輸入海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型對(duì)應(yīng)初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型得到待處理初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果； S2-3-3、利用所述待處理數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)結(jié)果輸入海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型對(duì)應(yīng)輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型得到待處理輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果； S2-3-4、判斷所述待處理初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果與待處理輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果是否重復(fù)，若是，則刪除初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型，利用所述海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)內(nèi)容分類(lèi)模型與輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析模型依次建立海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型，否則，執(zhí)行S2-3-5； S2-3-5、判斷當(dāng)前時(shí)刻S2-3-4的執(zhí)行次數(shù)是否為1，若是，則利用所述實(shí)時(shí)海關(guān)單據(jù)文本的數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)容量更新海關(guān)單據(jù)文本特征的歷史海關(guān)單據(jù)文本對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)容量，并返回S2-1-1，否則，輸出待處理初始數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果與待處理輔助數(shù)據(jù)內(nèi)容分析結(jié)果，并結(jié)束處理； S3、利用所述海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)處理得到海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別結(jié)果； S3-1、利用所述海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析模型獲取初始海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析結(jié)果； S3-2、根據(jù)所述初始海關(guān)單據(jù)文本分類(lèi)分析結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證處理得到海關(guān)單據(jù)文本特征識(shí)別結(jié)果。

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