[發(fā)明專利]一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建方法及裝置

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011008803.3
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112257842A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊為琛;伺彥偉;張婷;祁洪波;馬軍肖;魏榮祁;申永利;何武;張運波
• 申請（專利權(quán)）人: 河北航天信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/00
• 代理公司: 天津合正知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 12229
• 代理人: 李成運;石熠

本發(fā)明提供一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建方法及裝置，讀取辦稅人員歷史辦稅業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；特征處理，按時間先后整理涉稅行為，對特征進(jìn)行補零化；將處理完的納稅人行為特征數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測試集；將訓(xùn)練集作為LSTM模型的輸入，使用LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，輸入數(shù)據(jù)通過輸入門、遺忘門和輸出門，得到模型訓(xùn)練后的結(jié)果；將訓(xùn)練好的LSTM模型應(yīng)用到劃分的測試集上，進(jìn)行預(yù)測。本發(fā)明利用納稅人歷史涉稅行為進(jìn)行智能分析,梳理納稅人涉稅行為規(guī)律，根據(jù)涉稅行為構(gòu)建預(yù)測模型，達(dá)到對辦稅人員進(jìn)行智能預(yù)測，并推薦稅務(wù)業(yè)務(wù)辦理,提高涉稅事項辦理效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于稅務(wù)管理領(lǐng)域，特別是涉及到一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建方法及裝置。

背景技術(shù)

對于納稅人來說，辦理稅務(wù)方面的事務(wù)是既非常重要又非常繁瑣的工作，雖然現(xiàn)在稅務(wù)大廳采取了各種簡化流程的方法，但都沒有帶來根本性的改變。

目前推行的“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”，探索智能化、多元化新機制，對于稅務(wù)工作也是一個新的發(fā)展方向，如果能夠在自助辦稅方向在納稅人到達(dá)稅務(wù)大廳后智能預(yù)測其可能辦理的涉稅業(yè)務(wù)，減少納稅人等待、查詢、詢問時間，則可極大的提高納稅人涉稅事項辦理效率，有效的提升納稅人滿意度。為了實現(xiàn)智能預(yù)測功能，則必須構(gòu)建針對納稅人的智能導(dǎo)稅模型。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建方法及裝置，根據(jù)涉稅行為構(gòu)建預(yù)測模型，達(dá)到對辦稅人員進(jìn)行智能預(yù)測的目的。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建方法，包括：

S1、讀取辦稅人員歷史辦稅業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；主要包括從登記業(yè)務(wù)、社保業(yè)務(wù)、申報繳稅等方向提取納稅人的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

S2、特征處理，按時間先后整理涉稅行為，對特征進(jìn)行補零化；

S3、將處理完的納稅人行為特征數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測試集；

S4、將訓(xùn)練集作為LSTM模型的輸入，使用LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，輸入數(shù)據(jù)通過輸入門、遺忘門和輸出門，得到模型訓(xùn)練后的結(jié)果；

S5、將訓(xùn)練好的LSTM模型應(yīng)用到劃分的測試集上，進(jìn)行預(yù)測。

進(jìn)一步的，步驟S2中所述特征處理的具體方法為：

S201、將歷史辦稅業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成歷史辦稅行為記錄序列，以時間發(fā)生前后為排列規(guī)則；

S202、每個納稅人從注冊開始辦稅行為整理為一條時間序列數(shù)據(jù)；

S203、所述時間序列數(shù)據(jù)設(shè)有最長序列限制，長度不滿足最長序列限制的序列數(shù)據(jù)，進(jìn)行前補零處理。

進(jìn)一步的，步驟S3中，特征數(shù)據(jù)劃分訓(xùn)練集與測試集的比例為7:3。

進(jìn)一步的，步驟S4中，將當(dāng)下時刻的稅務(wù)行為作為現(xiàn)階段輸入X_t，將前一個時刻稅務(wù)行為經(jīng)過前一個神經(jīng)單元處理后的值作為為上階段輸出H_t－1，上階段存儲狀態(tài)為C_t－1，當(dāng)下時刻某一點的稅務(wù)行為經(jīng)過此神經(jīng)單元處理的值作為現(xiàn)階段輸出H_t，現(xiàn)階段的存儲狀態(tài)為C_t。

本發(fā)明另一方面還提出了一種基于LSTM的智能導(dǎo)稅模型構(gòu)建裝置，包括：

讀取模塊，用于讀取辦稅人員歷史辦稅業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；主要包括從登記業(yè)務(wù)、社保業(yè)務(wù)、申報繳稅等方向提取納稅人的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

特征處理模塊，用于辦稅業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特征處理，按時間先后整理涉稅行為，對特征進(jìn)行補零化；

劃分模塊，用于將處理完的納稅人行為特征數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測試集；