一种基于噪声标签学习的纳税人行业分类方法

摘要

一种基于噪声标签学习的纳税人行业分类方法，首先，提取纳税人行业信息中待挖掘的文本信息进行文本嵌入，并对嵌入后的信息做特征处理；其次,提取纳税人行业信息中的非文本信息进行编码处理；再次，构建符合纳税人行业分类问题的BERT‑CNN深层网络结构，依据处理后的特征信息和目标类别数来确定网络的层数、每层的神经元个数以及输入输出的维度；然后，依次通过对比学习、最近邻的语义聚类及自标签学习对构建的网络进行预训练；最后，在所构建的深层网络基础上增加一个噪声建模层，通过网络的自信任以及噪声标签信息对噪声分布进行建模，并基于噪声标签数据进行模型训练；最终，将噪声建模层前的深层网络作为分类模型，基于此模型进行纳税人行业分类。