一种税务异常检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117710125A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311713465.7

    申请日:2023-12-13

    Abstract: 本申请公开了一种税务异常检测方法、装置、设备及介质,涉及数据挖掘和税务稽查领域,包括:构建初始纳税人特征矩阵和初始交易关系邻接矩阵;构建以纳税人为第一节点集合和以社团为第二节点集合的二部图的初始二部图邻接矩阵以及纳税人的待训练纳税人特征和社团的待训练社团特征;根据图结构学习方法基于上述构建的矩阵和特征训练深度学习模型,得到目标社团特征矩阵和目标二部图邻接矩阵;将目标社团特征矩阵中目标社团特征输入局部异常因子异常检测模型得到每个社团的异常分数,基于目标二部图邻接矩阵确定异常分数大于预设分数的异常社团对应的异常纳税人。能够通过深度学习进行纳税人异常社团检测以及进行重叠社团检测。

    一种多模态文本分类方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117576701A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311541863.5

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本申请公开了一种多模态文本分类方法、装置、设备及存储介质,涉及信息技术领域,包括:基于初始图像、初始输入文本及预定义标签确定目标输入文本,根据目标输入文本及目标语言模型获取目标文本特征;基于初始图像及深度残差网络模型获取初始图像特征,利用注意力机制、初始图像特征及目标文本特征筛选目标图像特征;基于目标语言模型获取中间层无类别文本特征,将中间层无类别文本特征及中间层输入文本特征输入至变分自编码器,得到中间层输入文本特征和中间层无类别文本特征对应的均值和方差;基于均值和方差获取权重值,以便利用分类器根据权重值、目标图像特征及目标文本特征对初始输入文本进行分类。本申请优化了对于图像特征的引入机制。

    一种财税数据关系抽取方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117708326A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311697780.5

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本申请公开了一种财税数据关系抽取方法、装置、设备及存储介质,涉及信息处理技术领域,包括:获取待训练文本集中的当前文本样例;所述待训练文本集为与财税数据相关的文本集;基于头尾实体的类型从所述待训练文本集中确定出与所述当前文本样例对应的正样例和负样例;利用预设文本编码器分别对所述当前文本样例、所述正样例和所述负样例进行编码,以得到第一向量、第二向量和第三向量;根据所述第一向量,并利用所述第二向量和所述第三向量对初始分类器进行训练,以得到目标分类器,以便利用所述目标分类器对相关财税数据进行关系抽取操作。这样一来,本申请考虑文本头尾实体的类型,再进一步训练分类器,可以提高对相近语义关系的区分能力。

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