基于自然語言處理的工藝檢測分類方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1215 K
標簽： 自然語言處理 機械加工 神經(jīng)網(wǎng)絡
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文檔介紹：主要研究了基于自然語言處理和機器學習算法的制造工藝公差檢測文本分類的模型,，針對傳統(tǒng)的工藝公差檢測任務人工分類難度大、效率低,、易出錯等問題，提出一種基于自然語言處理的深度學習建模方法,。通過對大量真實的制造企業(yè)工藝檢測工序短文本數(shù)據(jù)進行預處理,，采用Jieba分詞工具提取詞干、去停用詞,，將關(guān)鍵詞映射到高維度的向量中作為機器學習模型的特征向量，采用CNN模型,、LSTM模型和GRU模型等機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行訓練以建立文本與類別標簽值的聯(lián)系,。將模型用公差檢測文本實例進行驗證，結(jié)果表明所提出方法訓練得到的模型可輔助檢測人員完成公差檢測任務分類,，且在準確度與效率方面優(yōu)于傳統(tǒng)人工的方式,。
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