一种基于提示学习的海关税收风险知识抽取方法

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一种基于提示学习的海关税收风险知识抽取方法
申请号:CN202410718893
申请日期:2024-06-05
公开号:CN118296134B
公开日期:2024-08-09
类型:发明专利
摘要
本发明涉及海关数据处理技术领域,提出了一种基于提示学习的海关税收风险知识抽取方法,建立海关风险知识抽取的数据源:输入通用预训练命名实体识别模型抽取企业实体名称,并利用依存句法优化实体命名结果,得到候选名称;将候选名称放入提示学习语言模型进行验证,输出概率最高的企业实体名称;再进行风险评价提取:基于预训练语言模型的提示学习来对报道正负面做文本分类预测;最后将提取出企业实体名称、风险评价信息进行特征融合,并录入海关报关单数据库。提高实体命名识别的准确性,并解决了对海关风险信息领域的样本信息少,抽取任务准确率低的问题。
技术关键词
知识抽取方法 命名实体识别 企业 实体命名识别 语句 预训练语言模型 依存句法分析 海关报关单 风险 文本 语义角色标注 标记 数据处理技术 分词
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