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龙图腾网获悉吉林电子信息职业技术学院申请的专利一种基于人工智能的会计凭证分类方法及系统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：CN120372010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510400439.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于人工智能的会计凭证分类方法及系统是由张艺泷设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的会计凭证分类方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的会计凭证分类方法及系统，根据各个文本关键词中有效词元的词性确定文本信息与标签数据集之间的标签依赖关系，通过标签依赖关系和各个文本关键词的语义损失确定目标会计凭证中的文本标签特征；将凭证图像的语义特征和标签数据集中各个数据标签进行语义关联匹配，得到凭证图像与标签数据集之间的语义内联关系，基于语义内联关系确定目标会计凭证中语义词元的图像标签特征；对图像标签特征和文本标签特征进行模态融合，进而基于模态融合后的标签特征生成目标会计凭证的可信标签，使用可信标签对目标会计凭证进行多标签分类。基于上述方案可结合文本模态与图像模态的特征融合实现会计凭证的多标签分类。

本发明授权一种基于人工智能的会计凭证分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的会计凭证分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取会计凭证的标签数据集和待分类的目标会计凭证，进而提取目标会计凭证中的文本信息和凭证图像，其中，标签数据集表示一组已标注会计凭证的标签集合，其中每个数据实例都关联有一个或多个数据标签； 对所述文本信息进行语义分词，得到目标会计凭证的多个文本关键词，进而根据各个文本关键词中有效词元的词性确定所述文本信息与所述标签数据集之间的标签依赖关系，通过所述标签依赖关系和各个文本关键词在语义分词中的语义损失确定目标会计凭证中语义词元的文本标签特征，其中，标签依赖关系表示文本信息与标签数据集中标签之间的相互影响关系； 将所述凭证图像的语义特征和所述标签数据集中各个数据标签进行语义关联匹配，得到所述凭证图像与所述标签数据集之间的语义内联关系，基于所述语义内联关系结合自注意力机制确定目标会计凭证中语义词元的图像标签特征，其中，语义内联关系表示凭证图像与标签数据集之间在语义层面的内在关联； 对所述图像标签特征和所述文本标签特征进行模态融合，进而基于模态融合后的标签特征生成目标会计凭证的可信标签，使用所述可信标签对目标会计凭证进行多标签分类； 其中，根据各个文本关键词中有效词元的词性确定所述文本信息与所述标签数据集之间的标签依赖关系具体包括： 基于目标会计凭证中文本信息的语义特征从所述标签数据集中筛选出所有关联标签； 对于各个文本关键词，依据文本关键词的词性特征确定文本关键词与各个关联标签之间的相关系数，其中，词性特征表示自然语言处理中词语所具有的语法功能和角色； 通过所有的相关系数确定文本关键词与所述标签数据集之间的标签依赖值，进而得到各个文本关键词与所述标签数据集之间的标签依赖值； 根据所有的标签依赖值确定所述文本信息与所述标签数据集之间的标签依赖关系； 其中，对所述图像标签特征和所述文本标签特征进行模态融合采用下述步骤实现： 初始化一个基于注意力机制的张量融合模型； 使用注意力机制对目标会计凭证中的图像和文本进行加权，将图像标签特征和图像标签特征作为该张量融合模型的融合对象； 使用该张量融合模型进行标签的模态融合，将模态融合所有标签的集合作为模态融合后的标签特征。

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