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摘要：本发明涉及贸易管理技术领域，尤其涉及一种进出口货物报关信息审核方法和审核装置。审核方法包括：首先获取货物的报关信息；然后将货物的报关信息输入至训练后的特征提取模型中，得到货物报关信息中包括的关键信息；将货物的关键信息输入至训练后的税号预测模型中，得到货物对应的预测税号，最后将货物对应的申报税号和预测税号进行比对，并根据比对结果确定所述货物的报关信息是否通过。采用本发明的货物报关信息审核方法，采用深度学习的原理可以自动查询到货物对应的税号，查询效率较高且准确性高，最后通过将货物对应的申报税号和预测税号进行智能比对即可确定货物的报关信息是否通过，整个过程无需人工参与，审核效率高且成本较低。
主权项：1.一种进出口货物报关信息审核方法，其特征在于，包括：获取货物的报关信息；将所述货物的报关信息输入至训练后的特征提取模型中，得到所述货物报关信息中包括的关键信息；所述关键信息用于表征货物的身份信息；将所述货物的关键信息输入至训练后的税号预测模型中，得到所述货物对应的预测税号；获取所述货物的报关信息中包括的申报税号，将所述货物对应的申报税号和预测税号进行比对，并根据比对结果确定所述货物的报关信息是否通过；所述特征提取模型中包括CNN模块、LSTM模块和关联规则学习模块；所述将所述货物的报关信息输入至训练后的特征提取模型中，得到所述货物报关信息中包括的关键信息，包括：将所述货物的报关信息输入至所述CNN模块，所述CNN模块用于对所述货物的报关信息进行词汇单元提取，得到多个词汇单元，并将所述多个词汇单元输入至所述LSTM模块；所述LSTM模块，用于获取所述多个词汇单元之间的关联关系，对所述多个词汇单元之间的关联关系进行标注，并将标注后的多个词汇单元输入至所述关联规则学习模块；所述关联规则学习模块，用于根据关联规则学习算法学习商品特征与税号之间的关联规则，有助于提取出用于预测税号的关键信息，确定所述多个词汇单元中的至少一个作为所述货物的关键信息。
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