基于多模型融合的税务风险分类模型研究

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一、前言

数字经济发展和税收体制复杂化使税务风险智能分类对保障财政税收安全尤为重要。当前，税务部门处理海量数据面临挑战，本文提出多模型融合的税务风险分类模型TRC-MMF，以提升分类准确性与处理效率。以DeBERTa模型提取税务文本深层语义特征并生成词向量，特征提取层采用双通道结构：右通道设计DPCNN-Update模型增强局部特征提取能力，左通道设计BiGRU-Attention模型增强全局上下文语义信息提取能力。（剩余4254字）

试读结束

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