商品税收分类

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某税务公关

税务机构面临庞大的商品税收数据无法快速进行分类

且商品种类繁多，名称常有重复

偷税漏税情况难以排查

半人科技拥有对超短文本准确挖掘关键信息的能力

起到辅助制度调整和监管的作用

项目背景

税务发票中商品名称的长度往往在20个字以内，商品名称短、同名不同类的情况多、商品税收数据庞大，如何更快速而准确地从这些短语中挖掘出关键信息，并将这些数据进行准确分类处理，是当前数税务行业面临的难点问题。

项目内容&成果

半人科技运用协同过滤算法模型，将超短文本分类问题转换成一个推荐问题，首先将商品名称和类别信息构建出推荐矩阵，根据余弦相似度计算出超短文本的相似度值，最后结合欲分类信息得出分类结果。通过分析计算海量历史商品税收记录，找出逃税较为严重的商品类别，辅助税务进行税收制度调整和监管。

体验DEMO

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