【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电商平台发票处理，具体而言，涉及一种多电商平台发票集中处理方法及系统。
技术介绍
1、现阶段，对于消费者在不同电商平台提交开票申请，各电商平台都是独立处理开票请求，多平台数据割裂，无法跨平台统一处理开票请求，数据分散导致处理流程冗余，多平台开票数据处理效率低下；并且多电商平台消费者提交申请的数据不统一，企业财务需要分别登录各个电商后台，查看消费者申请开票的相关信息，导致业务操作复杂，处理效率较为低下。
2、对于发票处理中的税收分类编码匹配，企业通常基于关键词匹配或人工预设规则（如正则表达式）映射编码，但是由于商品名称的多样性与语义复杂性（如“苹果”可能对应水果或电子产品），商品税收分类编码匹配复杂度高，传统方法依赖人工维护编码映射表，商品种类繁多时维护成本高、错误率高，导致关键词匹配准确率不足。基于传统nlp的编码匹配方案使用分词加tf-idf算法提取商品关键词，与编码库匹配，但是对上下文语义理解不足，匹配准确率低于70%。有的电商平台采用预设规则匹配税收编码（如关键词“手机”映射至编码“1090412”），但...
【技术保护点】
1.一种多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述S3步骤的自监督学习的方法包括：
3.根据权利要求2所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述S35步骤的微调模型的方法包括：
4.根据权利要求1所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述S3步骤的实现语义编码匹配的大模型中的语义匹配流程包括：
5.一种多电商平台发票集中处理系统，执行如权利要求1-4任一项所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，包括：
6....
【技术特征摘要】
1.一种多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述s3步骤的自监督学习的方法包括：
3.根据权利要求2所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述s35步骤的微调模型的方法包括：
4.根据权利要求1所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，所述s3步骤的实现语义编码匹配的大模型中的语义匹配流程包括：
5.一种多电商平台发票集中处理系统，执行如权利要求1-4任一项所述的多电商平台发票集中处理方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的多电商平台发票集中处理系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海峰，魏国宏，
申请(专利权)人：金财数科北京信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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