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A METHOD USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO FIND A UNIQUE HARMONIZED SYSTEM CODE FROM GIVEN TEXTS AND SYSTEM FOR IMPLEMENTING THE SAME

机译:一种使用人工神经网络从给定文本中查找统一的统一系统代码的方法及实现该方法的系统

摘要

The invention disclosed hereby generally concerns a method for allocating specific/unique numbers for any suggested item according to, but not limited to, the Harmonized System (HS) which is the internationally valid generalized commodity nomenclature standards, and a system implementing said method for designating said specific/unique numbers to a suggested item or merchandise that is, a machine-learning oriented approach capable of handling given texts in a conceptual manner to produce accurate and precise prediction(s).
机译:在此公开的发明总体上涉及一种用于根据但不限于作为国际上有效的通用商品术语标准的协调制度(HS)为任何建议的物品分配特定/唯一编号的方法,以及实现所述用于指定方法的系统建议商品或商品的特定/唯一编号,即一种面向机器学习的方法,该方法能够以概念方式处理给定的文本,以生成准确的预测。

著录项

  • 公开/公告号WO2020009670A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-01-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SOLMAZ GUMRUK MUSAVIRLIGI A.S.;

    申请/专利号WO2018TR50344

  • 发明设计人 AKDULGER HUR;GUMUS IBRAHIM;

    申请日2018-07-04

  • 分类号G06Q10;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:13:54

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