[发明专利]一种商品分类方法及装置

摘要

本发明公开了一种商品分类方法及装置，所述方法包括：确定纳税人企业信息的每个第一分词，和开票商品信息的每个第二分词；确定每个第一分词对应的每个第一向量，和每个第二分词对应的每个第二向量；基于CNN，对第一向量进行卷积计算，确定第一特征向量；基于LSTM，确定开票商品信息对应的第二特征向量；根据每个第一特征向量和所述第二特征向量，及softmax分类层，确定所述发票中的商品的类型。由于纳税人企业信息多为连续的规范信息，开票商品信息多为不规范信息，而CNN对于规范信息生成的向量进行卷积计算的准确性好，LSTM对于不规范信息生成的向量进行计算的准确性好，因此能够准确的进行商品分类。

主权项

1.一种商品分类方法，其特征在于，所述方法包括：识别发票中的纳税人企业信息和开票商品信息；确定所述纳税人企业信息的每个第一分词，和开票商品信息的每个第二分词；基于词转向量算法，确定所述每个第一分词对应的每个第一向量，和所述每个第二分词对应的每个第二向量；基于预先训练完成的分类模型中的卷积神经网络CNN，针对所述每个第一向量，根据所述CNN中的权重系数，对该第一向量进行卷积计算，确定该第一向量对应的第一特征向量；基于所述分类模型中的长短时记忆网络LSTM，将所述每个第二向量按顺序依次输入所述LSTM中的对应的计算单元，根据所述LSTM中的每个计算单元对应的参数值，以及输入的每个第二向量，确定所述开票商品信息对应的第二特征向量；根据所述每个第一特征向量和所述第二特征向量，及所述分类模型中的softmax分类层，确定所述发票中的商品的类型。