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龙图腾网获悉中华人民共和国南京海关申请的专利基于知识图谱表示的海关数据分类方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115098694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210662243.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱表示的海关数据分类方法、装置及存储介质是由朱立平;易欣;王文卓设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱表示的海关数据分类方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱表示的海关数据分类方法、装置及存储介质，用于解决海关多属性数据中的分类问题，方法包括：在海关每条多属性数据中定义实体和关系，构建成知识图谱三元组；利用一个新型翻译模块无监督地训练出实体和关系的表示；将实体的表示整合为海关数据的预训练表示层；最后用一个分类模块提取预训练表示层的特征，同时对于海关数据中的文本信息用传统的语言表示并提取特征；在结合了知识图谱表示和语言模型表示后对海关中一些核心属性进行分类，在该表示的基础上，采用轻量级的并行卷积单元就能够快捷地计算出海关数据的特征，为解决海关核心属性预测问题提供了有效的解决方法。

本发明授权基于知识图谱表示的海关数据分类方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱表示的海关数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：提取海关数据中包含名词实体的属性； 步骤2：利用步骤1中提取的实体构建三元组，将每条海关数据拆成多个三元组：三元组中头实体，关系，尾实体分别对应海关数据中数据序号，属性名称，该条数据中对应属性的值； 步骤3：对步骤2的尾实体进行分词，去停用词，得到文本的序列化表示； 步骤4：将步骤2中得到的头实体，关系和尾实体通过三个不同的嵌入层，将头实体，关系，尾实体嵌入到低维向量中，同时，由步骤3中的尾实体序列化表示进行词嵌入并通过一层BiLSTM处理为等长特征，头实体和关系的嵌入向量，以及尾实体嵌入向量和BiLSTM输出特征的组合分别记录为h，l，t； 步骤5：构建一个翻译模块，利用h和l作为输入，输出一个翻译矩阵； 步骤6：将步骤5得到的翻译矩阵与h相乘，得到h的翻译结果t*，并计算t和t*之间的距离； 步骤7：利用步骤6的计算结果，计算loss函数，在没有监督信息的条件下，训练嵌入层模块和翻译模块； 步骤8：将t的嵌入层和BiLSTM层作为海关数据每条属性的预训练语言表示方法，对于单条数据，将多条属性得到的表示拼接，作为分类的输入数据； 步骤9：将步骤6的数据输入分类模块，提取数据特征； 步骤10：将步骤9得到的数据特征展开成一维向量并拼接，通过全连接层进行分类，使用交叉熵loss训练分类模块和全连接层； 步骤11：采用步骤10训练的分类模块和全连接层对海关数据进行分类。

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