一种融合多层次信息的海关同义词识别方法

摘要

本发明公开了一种融合多层次信息的海关同义词识别方法，包括：步骤1：将相同商品的所述要素短语作为同义词集合，获取多组同义词集合形成同义词识别的数据集；步骤2：将同义词集合进行向量编码转换，采用word2vec模型提取所述数据集中同义词的词向量特征，通过sentence‑BERT模型提取所述数据集中同义词的句向量特征；步骤3：把词向量特征和所述句向量特征分别送入双通道CNN层中进行特征提取，同时利用BiLSTM+attention网络提取所述同义词的语序信息和关键词信息；步骤4：将语序信息和关键词信息对应的特征进行拼接，再与BiLSTM+attention网络的输出层拼接，送入softmax层进行训练分类，得到同义词类别。本发明解决了同类商品要素短语稀疏造成的同义词识别困难问题，提高了同义词识别的准确率。