【摘 要】
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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。本文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征、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的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
【基金项目】
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感谢国家重点研发计划基金资助项目（No.2020AAA0108800）； 国家自然科学基金资助项目（No.62137002，No.61937001，No.62176209，No.62176207，No.62106190，No.62050194）； 国家自然科学基金创新研究群体资助项目（No.61721002）；
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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。本文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征、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的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问题。
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