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基于人工智能算法的商品归类研究与应用
1
作者
商志坚
熊涛
+4 位作者
刘强
李鼎一
钱胜胜
孙学忠
张明光
《中国口岸科学技术》
2024年第5期40-46,共7页
准确高效的商品归类有助于进出口企业提升通关速度、降低通关成本。为帮助进出口企业传统商品归类在效率和准确率等方面实现进一步提升,本文利用企业申报数据,构建了基于双向转换编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from...
准确高效的商品归类有助于进出口企业提升通关速度、降低通关成本。为帮助进出口企业传统商品归类在效率和准确率等方面实现进一步提升,本文利用企业申报数据,构建了基于双向转换编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)与文本卷积神网络(Text Convolutional Neural Network,Text CNN)联合模型的商品归类算法,并完成归类系统开发及验证。以企业实际商品申报数据进行测试,归类准确率达95%以上,取得了较好的应用效果。
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关键词
商品归类
文本
卷积
神经网络
(
text
CNN)
双向转换编码器表征(BERT)
原文传递
题名
基于人工智能算法的商品归类研究与应用
1
作者
商志坚
熊涛
刘强
李鼎一
钱胜胜
孙学忠
张明光
机构
中国电子口岸数据中心
中远海运物流供应链有限公司
中国科学院自动化研究所
东方口岸科技有限公司
出处
《中国口岸科学技术》
2024年第5期40-46,共7页
文摘
准确高效的商品归类有助于进出口企业提升通关速度、降低通关成本。为帮助进出口企业传统商品归类在效率和准确率等方面实现进一步提升,本文利用企业申报数据,构建了基于双向转换编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)与文本卷积神网络(Text Convolutional Neural Network,Text CNN)联合模型的商品归类算法,并完成归类系统开发及验证。以企业实际商品申报数据进行测试,归类准确率达95%以上,取得了较好的应用效果。
关键词
商品归类
文本
卷积
神经网络
(
text
CNN)
双向转换编码器表征(BERT)
Keywords
commodity classification
text
Convolutional Neural Network(
text
CNN)
Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)
分类号
F752.6 [经济管理—国际贸易]
TP18 [经济管理—产业经济]
TP391.1 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工智能算法的商品归类研究与应用
商志坚
熊涛
刘强
李鼎一
钱胜胜
孙学忠
张明光
《中国口岸科学技术》
2024
0
原文传递
已选择
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参考文献
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