Resumen

En el rápido desarrollo de diversas tecnologías en la etapa actual, la tecnología de inteligencia artificial representativa se ha desarrollado de manera más prominente. Por lo tanto, se ha aplicado ampliamente en diversas áreas de servicios sociales. La aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en la consulta de impuestos puede optimizar los escenarios de aplicación y actualizar el modo de aplicación, mejorando así la eficiencia y la calidad de la consulta de datos fiscales. En este trabajo, proponemos un modelo novedoso, denominado RDN-MESIM, para las tareas de identificación de paráfrasis en el ámbito de la consulta fiscal. La principal contribución de este trabajo es el diseño de la red RNN-Dense y la modificación del ESIM original para adaptarlo a la estructura de la RDN. Los resultados demuestran que RDN-MESIM obtuvo un mejor rendimiento en comparación con otros modelos relevantes existentes y archivó la mayor precisión, de hasta el 97,63%.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:tecnología de inteligencia artificial, consulta de datos fiscales, área de servicios sociales, calidad de los impuestos, área de asesoría fiscal, tarea de identificación de paráfrasis, modo de aplicación, consulta fiscal, rdn con nombre, esim original
• Keywords:artificial intelligence technology, tax data inquiry, social services area, quality of tax, tax consulting area, paraphrase identification task, application mode, tax consultation, named rdn, original esim