ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ КОДОВ

1. Система, содержащая
запоминающее устройство, содержащее: (i) гибридный классификатор на основе машинного обучения, причем указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует классификатор на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений для прогнозирования префикса тарифного кода из входного вектора признаков, указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует множество экспертных деревьев, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, для прогнозирования суффикса тарифного кода на основе свойств, относящихся к химическим компонентам, связанным с соответствующим префиксом тарифного кода, и (ii) множество файлов компонентов, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, которые содержат наименования химических компонентов, связанных с соответствующим префиксом тарифного кода; и
вычислительное устройство, выполненное с возможностью
получения нового набора химических компонентов;
определения из нового набора химических компонентов основного химического компонента;
определения пропорции основного химического компонента по сравнению с другими химическими компонентами в новом наборе химических компонентов;
для каждого соответствующего файла из указанного множества файлов компонентов вычисления показателей сходства для нового набора химических компонентов посредством определения расстояний редактирования между словами, используемыми для описания нового набора химических компонентов, и словами в соответствующем файле;
создания вектора признаков для нового набора химических компонентов из указанной пропорции основного химического компонента и показателей сходства;
получения спрогнозированного префикса тарифного кода посредством применения классификатора на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений к указанному вектору признаков;
выбора из указанного множества экспертных деревьев конкретного экспертного дерева, связанного со спрогнозированным префиксом тарифного кода;
получения спрогнозированного суффикса тарифного кода посредством обхода указанного конкретного экспертного дерева в соответствии с указанными свойствами, относящимися к новому набору химических компонентов; и
создание тарифного кода для нового набора химических компонентов посредством объединения спрогнозированного префикса тарифного кода и спрогнозированного суффикса тарифного кода.
2. Система по п. 1, в которой тарифный код состоит из n цифр, префиксы тарифного кода состоят из j цифр, а суффиксы тарифного кода тарифов состоят из n-j цифр, причем j меньше n.
3. Система по п. 2, в которой n равно 10, а j равно 4.
4. Система по п. 1, в которой вычисление показателей сходства для нового набора химических компонентов включает
определение слов, относящихся к новому набору химических компонентов; и
удаление из указанных определенных слов знаков препинания и игнорируемых слов.
5. Система по п. 4, в которой вычисление показателей сходства для нового набора химических компонентов дополнительно включает расшифровку любых сокращений в указанных определенных словах.
6. Система по п. 5, в которой по меньшей мере одно из слов в указанном множестве файлов компонентов представлено как регулярное выражение.
7. Система по п. 1, в которой определение расстояний редактирования включает вычисление нормализованных расстояний Левенштейна между словами, используемыми для описания нового набора химических компонентов, и наименованиями в соответствующем файле.
8. Система по п. 1, в которой показатели сходства вычисляют на основе суммы расстояний редактирования.
9. Реализуемый с помощью компьютера способ, включающий
получение вычислительным устройством нового набора химических компонентов, причем указанное вычислительное устройство имеет доступ к: (i) гибридному классификатору на основе машинного обучения, причем указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует классификатор на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений для прогнозирования префикса тарифного кода из входного вектора признаков, указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует множество экспертных деревьев, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, для прогнозирования суффикса тарифного кода на основе свойств, относящихся к химическим компонентам, связанным с соответствующим префиксом тарифного кода, и (ii) множество файлов компонентов, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, которые содержат наименования химических компонентов, связанных с соответствующим префиксом тарифного кода;
определение вычислительным устройством на основе нового набора химических компонентов основного химического компонента;
определение вычислительным устройством пропорции основного химического компонента по сравнению с другими химическими компонентами в новом наборе химических компонентов;
для каждого соответствующего файла из указанного множества файлов компонентов вычисление вычислительным устройством показателей сходства для нового набора химических компонентов посредством определения расстояний редактирования между словами, используемыми для описания нового набора химических компонентов, и словами в соответствующем файле;
создание вычислительным устройством вектора признаков для нового набора химических компонентов из указанной пропорции основного химического компонента и показателей сходства;
получение вычислительным устройством спрогнозированного префикса тарифного кода посредством применения указанного классификатора случайного на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений к указанному вектору признаков;
выбор вычислительным устройством из указанного множества экспертных деревьев конкретного экспертного дерева, связанного со спрогнозированным префиксом тарифного кода;
получение вычислительным устройством спрогнозированного суффикса тарифного кода посредством обхода указанного конкретного экспертного дерева в соответствии с указанными свойствами, относящимися к новому набору химических компонентов; и
создание вычислительным устройством тарифного кода для нового набора химических компонентов посредством объединения спрогнозированного префикса тарифного кода и спрогнозированного суффикса тарифного кода.
10. Изделие, содержащее энергонезависимый машиночитаемый носитель, на котором хранятся программные инструкции, которые при исполнении вычислительным устройством вызывают выполнение этим вычислительным устройством операций, включающих
получение нового набора химических компонентов, причем указанное вычислительное устройство имеет доступ к: (i) гибридному классификатору на основе машинного обучения, причем указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует классификатор на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений для прогнозирования префикса тарифного кода из входного вектора признаков, указанный гибридный классификатор на основе машинного обучения использует множество экспертных деревьев, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, для прогнозирования суффикса тарифного кода на основе свойств, относящихся к химическим компонентам, связанным с соответствующим префиксом тарифного кода, и (ii) множество файлов компонентов, по одному для каждого из префиксов тарифного кода, которые содержат наименования химических компонентов, связанных с соответствующим префиксом тарифного кода;
определение на основе нового набора химических компонентов основного химического компонента;
определение пропорции основного химического компонента по сравнению с другими химическими компонентами в новом наборе химических компонентов;
для каждого соответствующего файла из указанного множества файлов компонентов вычисление показателей сходства для нового набора химических компонентов посредством определения расстояний редактирования между словами, используемыми для описания нового набора химических компонентов, и словами в соответствующем файле;
создание вектора признаков для нового набора химических компонентов из указанной пропорции основного химического компонента и показателей сходства;
получение спрогнозированного префикса тарифного кода посредством применения указанного классификатора на основе комитета регрессионных деревьев принятия решений к указанному вектору признаков;
выбор из указанного множества экспертных деревьев конкретного экспертного дерева, связанного со спрогнозированным префиксом тарифного кода;
получение спрогнозированного суффикса тарифного кода посредством обхода указанного конкретного экспертного дерева в соответствии со свойствами, относящимися к новому набору химических компонентов; и
создание тарифного кода для нового набора химических компонентов посредством объединения спрогнозированного префикса тарифного кода и спрогнозированного суффикса тарифного кода.