典型文献
税收优惠政策关键要素抽取与可视化分析
文献摘要：
随着税收优惠政策数量的迅速增加,纳税人面对海量的税收优惠政策难以快速定位与自身相关的优惠内容,导致许多纳税人没有享受到应该享受的优惠政策.基于预训练语言模型BERT与规则处理相结合的方法实现了对税收优惠政策法规的表示、关键要素抽取和税收优惠的可视化查询,使纳税人可以快速准确地定位与自身相关的税收优惠信息,并对结果进行可视化展示.实验结果表明,关键要素抽取性能优越,税收优惠政策查询快速直观,可有效缓解海量税收优惠信息过载.
文献关键词：
税收优惠政策;预训练语言模型;信息抽取;可视化
中图分类号：
作者姓名：
关海山;郑玉龙;魏笔凡;张泽民;岳浩;师斌;董博
作者机构：
西安交通大学软件学院,陕西 西安 710049;陕西省天地网技术重点实验室,陕西 西安 710049;西安交通大学继续教育学院,陕西 西安 710049;西安交通大学计算机科学与技术学院,陕西 西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]关海山;郑玉龙;魏笔凡;张泽民;岳浩;师斌;董博-.税收优惠政策关键要素抽取与可视化分析)[J].大数据,2022(05):106-123
A类：
B类：
税收优惠政策,纳税人,人面,快速定位,身相,多纳,预训练语言模型,BERT,政策法规,可视化查询,快速准确,可视化展示,性能优越,信息过载,信息抽取
AB值：
0.217647
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