Архив статей журнала
В работе рассматривается один из этапов определения кода товарной номенклатуры внешнеэкономической деятельности для товаров, входящих в целевую группу «обувь», состоящий в анализе изображений товарных позиций, присутствующих в сопроводительных документах. Приведено обоснование применения сверточных нейронных сетей для классификации изображений. Рассмотрены возможные подходы к построению специализированных нейросетевых классификаторов. Проведен сравнительный анализ эффективности подходов, основанных на дообучении существующих классификаторов (transfer learning) и на построении сверточных сетей, обученных только на размеченных данных выбранного товарного ассортимента. Исследованы вопросы получения обучающей выборки путем парсинга специализированных сайтов и получения элементов выборки с помощью систем искусственного интеллекта, специализирующихся на генерации изображений по запросу.
В работе проведен анализ текстов описаний товарных позиций ТН ВЭД для обуви, определены признаки, влияющие на классификацию. Предложена систематизация признаков, доступных для визуального распознавания и формализации из документации. Приведены возможности использования методов искусственного интеллекта для решения задач классификации, приведен опыт построения экспертной системы.