Classification Algorithm for Goods Names Based on Enhanced Semantic Model

Abstract

Abstract: Customs declaration is the process of the owner of the import and export goods to the customs . The process of customs declaration mainly includes： filling customs declaration， document inspection， cargo inspection， and others. This paper primarily focuses on the name of goods in the customs declaration depends on manual filling and the problems of high declaration cost， low efficiency， unstable accuracy， and other to be optimized， proposes to take the short texts of goods description at customs declaration as corpus， and extractes the word-frequency features and semantic features using the TF-IDF and the BERT models. According to the characteristics of the corpus， this paper innovatively enhances semantic features with word-frequency features. Secondly， the ViT model extractes image features and fuses them with text features under the cross-attention mechanism. Finally， the multi-grain cascade forest classifier realizes the classification of goods names and achieves the purpose of accurately obtaining goods names. The experimental results show that the precision is 0.92， the recall is 0.90， and the F1-score is 0.91， which fully demonstrates the rationality and superiority of the algorithm in solving this problem and helps solve the existing problems.

Key words: goods description, goods name, goods name classification, enhanced semantic

LI Xiao-feng, MA Jing, ZHOU Yan. Classification Algorithm for Goods Names Based on Enhanced Semantic Model[J]. Computer and Modernization, 2023, 0(03): 71-78.

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