| 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(biāo)簽： 自然語言處理 機(jī)械加工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：主要研究了基于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)人工分類難度大、效率低、易出錯(cuò)等問題，提出一種基于自然語言處理的深度學(xué)習(xí)建模方法。通過對大量真實(shí)的制造企業(yè)工藝檢測工序短文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征向量，采用CNN模型、LSTM模型和GRU模型等機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行訓(xùn)練以建立文本與類別標(biāo)簽值的聯(lián)系。將模型用公差檢測文本實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明所提出方法訓(xùn)練得到的模型可輔助檢測人員完成公差檢測任務(wù)分類，且在準(zhǔn)確度與效率方面優(yōu)于傳統(tǒng)人工的方式。 | |
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