-
公开(公告)号：CN117708394A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311704818.7
申请日：2023-12-12
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/901 , G06F16/9535 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本申请公开了一种基于图算法的企业识别方法，装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：基于采集的目标企业数据构建企业无向图，并确定企业无向图关联的目标企业子图，以通过预设图算法对目标企业子图进行社群划分，得到与目标企业对应的若干关联企业子团；分别构若干关联企业子团对应的若干特征信息，并基于若干特征信息以及历史成交数据生成样本集；利用样本集以及历史未成交数据对待训练企业预测模型进行训练，以通过得到的训练后企业预测模型对若干关联企业子团进行购买意向预测，以识别具有购买意向的目标企业子团。这样一来，可以通过图算法构建并筛选样本，并且可以基于构建的特征从企业的关联企业中筛选出具有购买意向的企业。
-
公开(公告)号：CN117076631A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311024423.2
申请日：2023-08-15
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/279 , G06F18/214 , G06Q40/12
Abstract: 本申请公开了一种基于LLaMA的财税问答模型构建方法、装置、设备及介质，涉及模型训练领域，包括：通过低阶自适应技术利用预设中文训练集对预设LLaMA‑7B模型进行微调，以得到通用中文语言大模型；获取预设财税数据，并基于预设过滤规则对所述财税数据进行数据过滤，以得到过滤后财税数据；对过滤后财税数据进行分词处理，以将所述过滤后财税数据切分为若干分词结果序列，并基于所述分词结果序列创建中文财税训练集；基于所述中文财税训练集对所述通用中文语言大模型进行训练，以得到基于LLaMA的目标财税问答模型。这样一来，可以基于收集的财税语料在垂直领域对模型进行训练，减小模型训练难度，得到应用于财税行业专项领域的问答模型。
-
公开(公告)号：CN114996319B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210913579.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2457
Abstract: 本申请公开了一种基于规则引擎的数据处理方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机软件开发技术领域。该方法包括：获取不同的数据源以统一的数据装填格式进行装填后确定出的元数据和预设业务规则；其中，所述元数据为用于记录与所述预设业务规则相关的本体以及利用所述元数据中的目标本体进行聚合确定出相应的衍生指标的元数据；所述目标本体为根据用户需求从所述元数据中选择的本体；通过预设数据获取方式获取与所述元数据对应的相关数据，并将所述相关数据装载为对应的实体；根据所述预设业务规则对所述实体进行批量的规则运算，以返回相应的处理结果。通过本申请的技术方案，可以提升规则运算效率，提高规则引擎的适用范围。
-
公开(公告)号：CN112445904A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011473133.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种知识检索方法，该方法包括以下步骤：接收待检索的目标输入内容；通过ElasticSearch搜索引擎根据目标输入内容对预置知识库进行知识检索，得到知识候选集；利用word2vec词向量模型计算目标输入内容的第一句向量；获取知识候选集中各候选知识分别对应的第二句向量；分别计算各第二句向量与第一句向量的相似度；利用lambdaRank模型根据各相似度对各候选知识进行排序，得到知识检索结果；其中，lambdaRank模型为根据历史检索记录进行训练得到。应用本发明所提供的知识检索方法，较大地提高了知识检索结果的准确性。本发明还公开了一种知识检索装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
-
公开(公告)号：CN112269567A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011208898.3
申请日：2020-11-03
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨语言机器学习方法及系统，应用于以web服务的形式形成的机器学习平台，根据机器学习算法的各算法流程，生成算法流程图框架；根据各算法流程各自对应的具体操作步骤，一一为算法流程图框架上的各流程节点配置相应的算法描述；遍历算法流程图框架上的各流程节点，生成节点执行顺序，并按照节点执行顺序分别将各流程节点配置的算法描述自主翻译成python代码，得到用python代码表示的机器学习算法，以利用此机器学习算法实现机器学习。可见，本申请既能让web服务系统选择最常用的java语言，又能让机器学习算法的实现使用python语言，从而发挥了两种语言的生态优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117350264B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311645411.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/189
Abstract: 本申请公开了一种PPT文件生成方法、装置、设备及存储介质，涉及税务领域技术领域，包括：获取用户端上传的待分析文件，并通过预设输入检测算法对所述待分析文件的内容进行检测以确定所述待分析文件的内容格式是否符合目标内容模板的内容格式要求；若不符合且所述待分析文件的内容格式为文本内容或对齐图内容时，调用相应的文件处理算法对所述待分析文件的内容进行处理以得到符合所述内容格式要求的待处理文件；利用预设自动PPT生成算法对所述待处理文件中的内容进行解析并匹配对应的目标PPT模板以得到目标PPT文件。这样一来，使用自动PPT生成算法，用户输入文档自动生成PPT，
-
公开(公告)号：CN117455054A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311429799.1
申请日：2023-10-31
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种税收收入预测方法、装置、设备及存储介质，涉及税收收入预测领域，包括：基于目标地区的区域要求筛选与目标地区的税收收入对应的若干种指标特征；构建初始弹性网络，基于指标特征以及坐标下降法对初始弹性网络进行训练以及优化，以得到目标弹性网络；确定预设历史时间内的各指标特征，利用预先构建的时间序列模型基于预设历史时间内的各指标特征确定相应的下一时段指标特征；基于目标弹性网络以及下一时段指标特征对下一时段的税收收入进行预测，以得到下一时段税收收入的预测值。由此，本申请能够通过弹性网络回归分析税收收入，同时引入时间序列模型，对未来的税收收入进行预测，以提高预测结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN117350264A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311645411.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F40/186 , G06F40/189
Abstract: 本申请公开了一种PPT文件生成方法、装置、设备及存储介质，涉及税务领域技术领域，包括：获取用户端上传的待分析文件，并通过预设输入检测算法对所述待分析文件的内容进行检测以确定所述待分析文件的内容格式是否符合目标内容模板的内容格式要求；若不符合且所述待分析文件的内容格式为文本内容或对齐图内容时，调用相应的文件处理算法对所述待分析文件的内容进行处理以得到符合所述内容格式要求的待处理文件；利用预设自动PPT生成算法对所述待处理文件中的内容进行解析并匹配对应的目标PPT模板以得到目标PPT文件。这样一来，使用自动PPT生成算法，用户输入文档自动生成PPT，提高了效率，降低了人力成本，还确保数据的安全性。
-
公开(公告)号：CN117273965A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311326535.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06Q40/10 , G06Q10/04 , G06N7/01 , G06N20/20 , G06F18/23213 , G06F18/231 , G06F18/2321
Abstract: 本申请公开了一种税收预测方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：确定当前时刻之前预设时长内对应的目标税收模式标签；根据目标税收模式标签和预先构建的马尔科夫状态转移矩阵预测当前时刻之前第一预设时间内和当前时刻之后第二预设时间内的税收收入模式状态；确定与税收收入模式状态对应的目标税收预测模型，以基于加权的方式进行税收收入预测得到初始税收预测值；确定与目标税收预测模型对应的目标政策效应模型，并利用基于不同的税收模式标签创建的目标政策效应模型预测税收政策对税收的影响得到税收影响值；根据税收影响值和初始税收预测值确定最终的目标税收预测值。本申请能够提高不同税收模式下税收收入预测的准确度。
-
公开(公告)号：CN117271567A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311313291.5
申请日：2023-10-10
Applicant: 税友软件集团股份有限公司
IPC: G06F16/2452 , G06F16/242 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于大模型的税务文本转换方法、装置、设备及存储介质，涉及自然语言处理领域，包括：对获取的财税数据进行预处理，并对得到的预处理后财税数据进行向量化操作；基于向量化财税数据构建财税训练知识库，从财税训练知识库抽取若干向量化财税数据，并将若干向量化财税数据转换为相应的若干标识数据；将若干标识数据作为预设语言模型每层模型层级的输入，以对预设语言模型进行模型微调，得到目标语言模型；接收用户端输入的财税问题，以基于目标语言模型对财税问题进行处理，得到与财税问题匹配的目标数据库语句。这样一来，可以在接收到用户端输入的财税问题时，可以直接基于训练得到的语言模型生成与财税问题对应的数据库语句。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.029 seconds)
