俄语海关申报分析：基于机器学习的关税分类研究

"这篇研究论文探讨了在海关中利用人工智能技术进行关税归类货物文本分析的方法。文章重点关注了如何基于俄语的货物描述选择正确的关税分类代码，特别是针对稳定器产品的分析。研究发现，人工分析1005份海关申报单后，揭示了机器学习在分类问题中的必要性，这些申报单被分为三类。" 在这项研究中，研究人员使用了Orange Anaconda Navigator平台，这是一个数据科学和可视化工具，来构建工作流图，用于解决这个问题。预处理阶段包括构建词云和词袋模型，形成数据集，其中列是词元，行是单独的申报。为了简化问题，他们采用了过滤、n-gram移除和停用词去除的技术。生成的数据集随后用于评估不同分类器的性能，包括准确率、特异度、敏感性和使用误差矩阵及AUC曲线。 研究者使用训练和测试样本以及交叉验证来比较不同的分类算法。结果显示，基于逻辑回归的分类器在分析指标的复杂性方面表现最优，其方程有助于确定解决分类问题的关键词元。鉴于问题的复杂性与可识别类别的数量有关，论文建议对少数类别使用专门的分类方法，如在信息分析系统、会计系统、海关申报数据库以及“请求-响应”系统中实施。 该论文的贡献在于提出了一种利用自然语言处理和机器学习技术改进海关关税归类的有效方法，尤其是在处理大量俄语文本数据时。通过这种方法，可以提高分类效率，降低错误率，从而优化海关操作流程，提升整体工作效率。此外，这项研究也为其他类似的社会经济系统的数字化转型提供了参考和启示。