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龍圖騰網(wǎng)恭喜豬哥云(四川)數(shù)字科技有限公司申請的專利一種發(fā)票入賬分類識別方法及識別系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119762260B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510254137.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q40/12；該發(fā)明授權(quán)一種發(fā)票入賬分類識別方法及識別系統(tǒng)是由張青擴設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種發(fā)票入賬分類識別方法及識別系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及發(fā)票數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，公開了一種發(fā)票入賬分類識別方法及識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)初始處理模塊對待分類的發(fā)票數(shù)據(jù)進行分堆，得到多個發(fā)票數(shù)據(jù)堆，根據(jù)分類模式進行分類，分類模式包括基于發(fā)票內(nèi)容的發(fā)票分類識別和基于發(fā)票金額的發(fā)票分類識別，識別得到發(fā)票分類識別特征，完成發(fā)票分類識別。本發(fā)明通過數(shù)據(jù)分堆和多容器并行處理機制，顯著提升了發(fā)票分類的處理速度，尤其適合處理大規(guī)模發(fā)票數(shù)據(jù)。采用動態(tài)分類特征提取與合并策略，有效應(yīng)對發(fā)票數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，提高了分類的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種發(fā)票入賬分類識別方法及識別系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種發(fā)票入賬分類識別方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一，數(shù)據(jù)初始處理模塊對待分類的發(fā)票數(shù)據(jù)進行分堆，得到多個發(fā)票數(shù)據(jù)堆，根據(jù)分類模式進行分類，若分類模式為基于發(fā)票內(nèi)容的發(fā)票分類識別，則進入步驟二，若分類模式為基于發(fā)票金額的發(fā)票分類識別，則進入步驟五；所述的發(fā)票內(nèi)容包括商品銷售、服務(wù)費用、退貨退款；步驟二，發(fā)票分類識別模塊生成第一識別容器，隨機選取發(fā)票數(shù)據(jù)堆發(fā)送到第一識別容器，第一識別容器獲取選取的發(fā)票數(shù)據(jù)堆的分類數(shù)據(jù)，得到第一發(fā)票分類特征；發(fā)票分類識別模塊根據(jù)其余發(fā)票數(shù)據(jù)堆數(shù)量，生成相同數(shù)量的識別容器，將各個發(fā)票數(shù)據(jù)堆分別發(fā)送到各個識別容器，各個識別容器分別與所述的第一識別容器連接；步驟三，根據(jù)第一發(fā)票分類特征，各個識別容器分別進行發(fā)票分類，得到分類結(jié)果，根據(jù)各個識別容器的分類結(jié)果，分別得到發(fā)票分類完整性情況，若發(fā)票分類完整，則識別容器分類完成，則第一發(fā)票分類識別特征為發(fā)票分類識別特征，進入步驟六，若存在發(fā)票分類不完整的識別容器，則進入步驟四；步驟四，第一識別容器對各個發(fā)票分類不完整的識別容器中分類后剩余的發(fā)票數(shù)據(jù)進行分類，得到第二分類特征；第一分類特征和第二分類特征構(gòu)成發(fā)票分類識別特征，進入步驟六；步驟五，發(fā)票分類識別模塊獲取第一發(fā)票分類金額范圍，根據(jù)發(fā)票數(shù)據(jù)堆數(shù)量，生成相同數(shù)量的識別容器，各個識別容器根據(jù)發(fā)票分類金額范圍，進行分類，得到分類結(jié)果，根據(jù)各個識別容器的分類結(jié)果，分別得到發(fā)票分類完整性情況，若發(fā)票分類完整，則識別容器分類完成，進入步驟六；若存在發(fā)票分類不完整的識別容器，則得到各個發(fā)票分類不完整的識別容器中分類后剩余的發(fā)票數(shù)據(jù)的第二發(fā)票金額范圍，第二發(fā)票金額范圍與第一發(fā)票分類金額范圍，構(gòu)成發(fā)票分類識別特征，進入步驟六；步驟六，得到發(fā)票分類識別特征，完成發(fā)票分類識別；其中發(fā)票分類采用如下算法：基于BERT-BASE-CHINESE定義一個類BERT_AVG，包括以下改進：平均池化：對BERT模型的最后隱藏狀態(tài)實現(xiàn)平均池化操作；自定義輸出層：在調(diào)試模型時可以調(diào)整隱藏尺寸和激活函數(shù)；嵌入凍結(jié)選項：凍結(jié)嵌入層縮短訓(xùn)練時間，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時防止過度擬合；損失函數(shù)：模型使用的BCEWithLogitsLoss損失針對多標簽分類問題進行定制；可配置性和靈活性：算法引入了額外的自定義選項，允許用戶指定各種模型參數(shù)；同時，算法也提供了直接返回logits而不計算損失的選項；自定義預(yù)測處理：模型將logits轉(zhuǎn)換為二進制預(yù)測，并將它們組織成每個實例的標簽列表；還對輸出數(shù)據(jù)進行后處理，當發(fā)票數(shù)據(jù)經(jīng)過BERT_AVG算法得到的概率分布的熵值超過設(shè)定的閾值時，使用概率前五的類別作為備選集。

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