小语言模型预测层级税则编码

Souvik Nath、Sumit Wadhwa 和 Luis Perez 提交的 arXiv 论文提出一种领域自适应的编码器-解码器小型语言模型，用于从非结构化产品与服务数据中预测层级化税则编码序列。 论文称，该模型在 HSN 税码预测上优于扁平分类器，在结构化序列生成任务上优于纯解码器和纯编码器架构，并可扩展至 UNSPSC、巴西 NCM 等其他政府强制税则编码。上述比较结果来自论文作者的实验报告。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。