针对海关商品申报过程中人工审核的低效率和易出错问题，本研究提出一种融合文本分类与特征关联的海关商品规范申报诊断技术。首先，对商品申报要素进行审核并提取申报数据，按照商品编码分类保存。其次，采用RoBERTa-WWM模型对申报文本进行向量化处理，生成高质量的文本向量表示。然后，建立申报要素诊断模型，通过数据质量增强、特征规则挖掘和模型训练与存储，实现申报内容的智能化审核。最后，引入用户反馈机制和白名单规则策略，持续改进模型性能。实验结果表明，本方法在提升申报效率和准确性方面具有显著效果。本研究的应用优化了海关监管流程，进一步推动海关业务流程的信息化和智能化发展。