基于深度学习的海关虚假贸易案件罚款金额预测

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近年来,中国对外进出口经济贸易呈飞速增长趋势,与此同时,海关进出口违规违法案件数量也随之不断增加。为保证进出口贸易健康有序发展,海关法务人员需要加大对虚假贸易案件的打击力度,并根据案件描述文本预测对应罚款金额。然而,海关相关法务人员目前主要依赖于人工方法来对案件文本进行分析,并据此预测罚款金额,工作量大且效率低下。针对以上分析,本文提出一种基于深度学习的海关虚假贸易案件罚款金额预测模型。具体而言,本文主要研究内容如下:(1)在虚假贸易案件文本分析过程中,本文采用传统文本分析模型Quick-thoug
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