申请/专利权人：大连大学

申请日：2023-01-13

公开（公告）日：2023-06-06

公开（公告）号：CN116226376A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/33;G06F40/30;G06N3/045;G06N3/09

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.23#实质审查的生效;2023.06.06#公开

摘要：本发明提供了面向海关进出口商品规范申报审核的关键字掩码预训练方法；首先，对申报文本数据进行预处理，将要素名称、大词名称、章节和要素编码作为申报文本的主体信息；其次，利用基于注意力权重的方法对训练集中的关键字进行提取，得到正负样本各20个关键字；然后，根据所选出的关键字，执行关键字致盲策略和关键字遮掩策略，并用BERT模型进行处理，提取申报文本数据的信息特征；最后对分类模型进行训练，并保存最佳模型。本发明很好地消除了规范申报任务中BERT模型依赖训练集中的关键字进行分类的问题，更深入地学习到了规范申报文本的潜在格式规律，提高了筛选出不规范文本的能力。

主权项：1.面向海关进出口商品规范申报审核的关键字掩码预训练方法，其特征在于，包括：步骤1：对海关申报数据进行预处理，并提取其中的要素名称、大词名称、章节、要素编码作为数据集；步骤2：利用注意力分数的权重方法，筛选出数据集中所包含的关键字；步骤3：将海关申报数据进行嵌入表示，并根据所选出的关键字，执行关键字致盲策略和关键字遮掩策略，然后提取海关申报数据的信息特征；步骤4：对BERT模型进行训练，并保存最佳模型；步骤5：加载所述最佳模型，输入待预测的申报数据，并输出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连大学 面向海关进出口商品规范申报审核的关键字掩码预训练方法

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