随着我国进出口贸易规模的不断扩大,海关商品归类成为进出口贸易中的重要问题。传统的商品归类过程由职业归类师完成,当大量商品需要归类时存在着耗时长、成本高、效率低的问题,而智能归类则可以提高通关效率、降低交易风险、节省大量人力和物力成本。本文从实际项目需求出发,针对海关商品归类特殊场景,基于大数据、自然语言处理、机器学习、深度学习等技术进行海关商品智能归类算法研究。本文提出了基于索引和机器学习方法的海关商品层次智能归类算法,按照章、节、品目、子目等层级进行不同位数编码的判断,并通过理论分析和实验证明了该算法可以达到较高的准确率;设计并实现了海关商品智能归类系统,提供界面和API接口满足用户的使用需求。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)提出海关商品领域词典和特征选择方法。通过构造领域词典解决海关商品领域内分词问题,选择合适的特征类型、特征维度并获得了更好的特征表示。(2)提出海关商品层次智能归类算法。算法通过逐级分析商品编码的方式进行归类,通过建立倒排索引和四位编码二分类器获得商品的前四位编码,经过四位-六位编码分类器以及相关分类强规则约束得到六位编码,通过六位-十位编码分类器获得十位编码,并与传统机器学习算法、fast Text文本分类模型、GCN图卷积神经网络算法以及海关商品归类业内先进方法进行实验结果对比,结果表明该算法归类准确度最高。(3)设计并实现海关商品智能归类系统。设计归类系统架构与用户交互逻辑,优化存储计算逻辑,提高系统响应速度,并提供前台界面与API接口供用户使用,最后在云服务器上部署上线。本文设计的海关商品层次智能归类算法可以在多种归类场景下使用,实验证明该算法具有较高的归类准确率,设计完成的智能归类系统符合用户需求,可以帮助相关使用者快速完成归类过程。