互联网的蓬勃发展引领着我们进入了“互联网+”的时代,与之息息相关的大数据、云计算以及人工智能等细分领域迎来了发展的黄金期。“互联网+”渗透到各行各业之中,实体经济与互联网的联系愈发紧密,形成了庞大的数据经济体,由于税务端和纳税人每天都在产生海量的交易行为数据,国家税务部门积极推行“互联网+”的改革。因此,依托海量的交易行为发票数据,结合其他多源数据构建智能税务系统,切实解决税收服务中的各项问题,完成税务领域智能化的变革,具有极大的实际应用价值。本文的研究课题是基于神经网络的智能税务系统研究与应用。文中首先阐述了智能税务系统的整体架构和基础平台技术框架,介绍了系统中各部分的研究重点和主要功能,为后续研究内容的展开提供了重要支撑。其次在税收发票交易行为分类编码模型的研究中,重点研究了发票行为数据中短文本分类的特征提取,提出了融合注意力机制的基于组合CNN-RNN文本分类模型,并且构建了基于该模型的高并发交易行为编码查询系统。在区域行业分布结构的分析研究中,重点研究了行业价格与结构的关系以及行业地域分布差异。在基于多源税务数据的知识图谱分析研究中,我们基于纳税人的发票交易关系数据并结合多源数据构建税务企业知识图谱,提供了多种关联关系的查询功能。最后归纳了本文论述的研究成果,并对潜在的研究方向进行了展望。