基于深度学习的物品分类编码映射系统设计与实现.pdfVIP

编码探究

基于深度学习的物品分类编码映射系统

设计与实现

中国物品编码中心李素彩王佩冉宇辰

北京交通大学丁一张秋霞王雅茁沈正陈俊赫

随着经济全球化的发展和政企合作的深入化，贸目前，物品分类编码存在多标准体系共存、分类不

易类商品跨部门间的流通速度显著提升，随之而来的一致、编码不统一、信息不兼容等问题，而物品管理、储

是，信息管理的复杂程度也不断增加。在此背景下，有备保障、贸易采购、统计追溯都依赖规范化和标准统一

效管理和维护物资实体与其编码之间的精确对应关的物品编目工作。因此，本研究针对GTIN与常用分类

系，已成为相关部门与企业工作的核心之一。标准（GPC、GB/T7635.1）构建基于深度学习的物品分

类编码映射系统（以下简称“系统”），用于有效统一来

物品分类编码映射系统建设目标源不同、分类逻辑不同、编码复杂的供需方物资编码信

为了满足统计与贸易领域的多样化需求，国内外息，使物品信息与各分类标准相互映射，打通供应链物

各类组织依据不同的应用场景和目标，设计了多元化品信息流通渠道，实现“一物、一码、一组属性”的精确

的物品分类标准体系，如《全球产品分类》（GPC）、GB/匹配，提高系统匹配效率。

T7635.1—2002《全国主要产品分类与代码第1部分：

可运输产品》和GB/T7635.2—2002《全国主要产品分技术可行性和需求分析

类与代码第2部分：不可运输产品》等。它们均按照各目前，分类体系多标准并行，同一类物资分类网络

自独特的规则与方法，将物品划分为不同层级的分类复杂且具有多个分类编码。系统的技术可行性主要体

代码体系。现在物品分类编码映射模型与人机交互系统两方面。

全球贸易项目代码（GTIN）用于标识需要检索预同时，还需要准确理解用户对系统的功能、性能、可靠

定义信息的任意贸易项目（产品或服务），它能够为产性等具体需求。

品或服务赋予全球唯一身份。GTIN不仅能对贸易项技术可行性分析

目进行编码与符号化表示，更是推动商品零售、采购、自2023年以来，大语言模型技术飞速发展。由大

库存管理、销售分析及各类业务自动化的关键。GTIN量文本数据训练出来的深度学习模型可以生成自然语

在各类编码系统中被广泛应用，能够显著提升物品的言文本或理解语言文本的含义，能够在应用中达到非

标准化管理水平与运营效率。常好的效果。

条码与信息系统2024年11月第6期总第184期5

BARCODEINFORMATIONSYSTEM

编码探究

基于深度学习的物品分类编码映射模型深度学易懂，降低用户的学习成本和使用难度；应具备良好的

习（DeepLearning，简称“DL”）是机器学习领域的一个扩展性，便于快速集成新的分类标准和编码体系。

重要研究方向。它具有强大的特征提取和学习能力，

能够从原始数据中提取复杂的特征，解决复杂的模式系统总体架构

识别难题。