[发明专利]发票类别识别方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 201811555038.X | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109740642A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 乔媛媛;余剑扬;林文辉;舒南飞;杨洁 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种发票类别识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，应用于数据挖掘技术领域，所述方法包括：提取待识别发票中的关键信息，对关键信息中的每个词进行向量表示，得到关键信息矩阵；将关键信息矩阵输入预先建立的神经网络模型中，得到关键信息矩阵对应的分类概率向量，神经网络模型是根据各发票中的关键信息以及各发票对应的分类编码得到的；将分类概率向量中最大值元素对应的分类编码作为待识别发票的分类编码。与现有技术相比，本发明可以提高发票类别识别的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 关键信息 发票类别 分类编码 发票 矩阵 可读存储介质 神经网络模型 电子设备 分类概率 向量 数据挖掘技术 矩阵输入 向量表示 预先建立 应用 | ||
【主权项】：
1.一种发票类别识别方法，其特征在于，所述方法包括：提取待识别发票中的关键信息，对所述关键信息中的每个词进行向量表示，得到关键信息矩阵；将所述关键信息矩阵输入预先建立的神经网络模型中，得到所述关键信息矩阵对应的分类概率向量，所述神经网络模型是根据各发票中的关键信息以及所述各发票对应的分类编码得到的；将所述分类概率向量中最大值元素对应的分类编码作为所述待识别发票的分类编码。
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