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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种融合知识图谱的进出口商品智能归类方法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：CN117150006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310894180.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种融合知识图谱的进出口商品智能归类方法是由杨良怀;杨欣;朱艳超;龚卫华;范玉雷;贾美;项逸婧;朱辰;傅萧磊;蔡华设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识图谱的进出口商品智能归类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识图谱的海关进出口商品智能归类方法，步骤如下：1基于通关历史数据构建海关领域词典；2基于海关进出口税则手册和通关历史数据构建海关进出口商品知识图谱；3利用分词工具和海关领域词典对用户商品描述进行分词；4识别出用户商品描述中的海关领域实体，链接到海关进出口商品知识图谱，得到实体集；5使用知识图谱嵌入方法将知识图谱的实体嵌入到连续的向量空间中；6融合文本特征向量和实体特征向量，得到商品最终特征向量，将商品最终特征向量送入分类器，得到商品的税则编码预测结果；本发明将知识图谱引入了海关税则编码分类中，将知识和语言语义信息融合，增强了语义的表示，能提升归类的准确性。

本发明授权一种融合知识图谱的进出口商品智能归类方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识图谱的进出口商品智能归类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1）基于海关历史通关数据构建海关领域词典； 步骤1）具体步骤为： 使用历史通关数据作为领域词典的输入源，将历史通关数据的申报要素通过分隔符切割抽取单词，舍弃长度大于10个中文字符的单词，然后统计上述抽取单词的出现频率，将词汇按照频率大小进行排序，针对每个频率大于5000的词汇，通过人工将它拆分成2个新的词汇，再重新统计新词汇的出现频率，由此构建出一个海关通关数据的领域词典，词典包含领域关键词和关键词出现的频率，将词典作为扩充词库导入到分词工具中； 步骤2）基于进出口税则手册和历史通关数据构建海关进出口商品知识图谱； 步骤2）具体步骤为： 步骤2.1）根据海关税则手册构建知识图谱，具体包括如下步骤： 步骤2.1.1）海关HS编码目录具有层次结构，构建一个五层的HS编码本体结构，分别对应于类、章、品目、子目和扩展编码，HS编码之间是包含与被包含的关系； 步骤2.1.2）对每一条品目、子目和HS编码，都有对应的商品名称，即HS编码唯一确定一个商品名称，从而在HS编码和商品名称中构建一个对应名称的关系； 步骤2.1.3）对于父目录中存在名称为[其他]的子目录的情况，则这个子目录应包括所有父目录中描述的、且没有在此项之外的子目录中出现过的名词和属性； 步骤2.1.4）若目录中的关键词或者属性中出现[或]、[和]、[无论]，则把前后两种商品名关键词或者属性词分为两个部分，跟商品名称构建包含、被包含关系； 步骤2.1.5）若商品名中出现[不]、[否]的否定描述时，则在商品名称和[不]、[否]后面的名词构建不包含关系； 步骤2.1.6）若商品描述中出现数值范围，则构建商品名称和上下限之间的限制关系； 步骤2.2）根据历史通关数据构建知识图谱，具体包括如下步骤： 步骤2.2.1）商品历史通关数据包括商品名称、申报要素和商品编码；针对申报要素，进行申报要素分隔和申报要素对齐，得到每个申报要素以及申报要素对应的值； 步骤2.2.2）完成申报要素分割和对齐任务之后，将对齐后的申报规范作为商品和申报要素的关系，提取出商品，申报要素规范，申报要素三元组； 步骤3）利用分词工具和步骤1）构建的海关领域词典对用户商品描述进行分词，使用词嵌入方法得到文本特征向量； 步骤4）识别出用户商品描述中的海关领域实体，将识别出的海关领域实体链接到步骤2）构建的海关进出口商品知识图谱，得到实体集； 步骤5）使用知识图谱嵌入方法将知识图谱的实体嵌入到连续的向量空间中，从中提取出步骤4）中所识别实体集的向量表示，再使用平均池化方法来将实体集向量表示聚合成一个向量，从而得到实体特征向量； 步骤6）融合文本特征向量和实体特征向量，得到商品最终特征向量，将商品最终特征向量送入分类器，得到商品的税则编码预测结果。

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