摘要
本申请实施例公开了一种获取抬头信息的方法和系统,该方法包括以下步骤:采集企业抬头信息,并通过实时流处理与离线批处理方式进行数据接收和更新,企业抬头信息包括历史开票数据、用户输入数据和工商数据;利用自然语言处理技术和深度学习模型提取企业抬头信息的六要素,并基于规则库对六要素进行格式归一化和校验;采用相似度计算方法合并多源数据,并通过投票机制或置信度评分法确定最优数据;基于置信度评分对数据进行分类存储,将高置信度数据存入缓存,将低置信度数据存入复核队列并在复核后存入数据库。本申请实施例能够实现抬头信息的全面覆盖、高准确度和实时更新,提升开票系统的效率和可靠性。
技术关键词
地址标准化
度计算方法
数据
字符串匹配算法
深度学习模型
BERT模型
企业
自然语言
机制
非标准
开票系统
格式
离线
队列
语义
存储模块
系统为您推荐了相关专利信息
智能门禁系统
图像采集组件
自动闸机
后台管理模块
车辆图像数据
光谱成像系统
成像光学单元
传动组件
优化深度神经网络
峰值搜索方法
旅客
量计算方法
移动互联网数据
交通运输方式
广义
智能分析管理系统
数据采集程序
数据处理模块
采样模块
知识点
优化控制系统
节点
碳排放量预测技术
网络
时间段