公开(公告)号：CN114722151A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210373116.4

申请日：2022-04-11

Applicant: 税友软件集团股份有限公司

Inventor： 郑庆华 ,  关海山 ,  郑玉龙 ,  魏笔凡 ,  施建生 ,  张镇潮 ,  董博

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/211 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种税收优惠文档特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及税务信息处理领域，方法包括：获取税收优惠文档，并对税收优惠文档进行分割，得到初始条款文本；利用第一神经网络模型提取初始条款文本中的税收优惠条款文本；利用预设的特征提取正则表达式和/或第二神经网络模型提取税收优惠条款文本中不同预设特征类型的特征信息；根据预设特征类型将特征信息保存至数据库；可采用正则表达式和神经网络模型提取税收优惠文档中的特征信息，其中正则表达式可提取结构特征较为明显的特征信息，神经网络模型可提取结构较为离散且无明显规律的特征信息，进而有效提升对税收优惠文档中特征信息的提取效率，便于税务领域可用数据集的生成。

公开(公告)号：CN114724163A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210380174.X

申请日：2022-04-12

Applicant: 税友软件集团股份有限公司

Inventor： 郑庆华 ,  郑玉龙 ,  关海山 ,  魏笔凡 ,  施建生 ,  张镇潮 ,  董博

IPC: G06V30/413 ,  G06V30/412 ,  G06Q40/00 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种税种标签识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及税务信息处理领域，方法包括：获取税收优惠文档，并对税收优惠文档进行分割，得到条款文本；利用预先训练的第一神经网络模型从条款文本中提取目标文本；目标文本对应的税种标签数量在预设范围之内；利用预先训练的第二神经网络模型在预设税种标签范围中对目标文本进行多标签识别，得到目标文本对应的税种标签；可采用第一神经网络模型用于对条款文本进行预处理，以从这些文本中提取出税种标签数量在预设范围之内的目标文本，以提升多税种标签的识别准确度；同时，还可采用第二神经网络模型对目标文本进行多标签识别得到对应的多个税种标签，进而可满足多税种标签识别的需求。

公开(公告)号：CN114997973A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210319423.4

申请日：2022-03-29

Applicant: 税友软件集团股份有限公司

Inventor： 郑庆华 ,  关海山 ,  郑玉龙 ,  魏笔凡 ,  施建生 ,  张镇潮 ,  董博

IPC: G06Q40/00 ,  G06F16/951 ,  G06F16/338

Abstract: 本发明提供一种税收优惠信息查询方法、装置、电子设备及存储介质，涉及税务信息处理领域，方法包括：获取税收优惠文档，并从税收优惠文档中提取纳税主体及其他特征信息；将纳税主体与其他特征信息建立关联关系，并根据关联关系将纳税主体及其他特征信息转换为以纳税主体为中心的径向图；当接收到用户输入的目标纳税主体时，输出目标纳税主体对应的目标径向图，以利用目标径向图提供税收优惠信息查询服务；可从税收优惠文档中提取税收主体及其他特征信息并转换为可视化的径向图，以便用户利用该图查询税收优惠信息，能够有效应对税收优惠文档规模大、知识碎片化、组织结构松散等问题，进而可有效提升用户了解税收优惠政策的便捷程度。