基于机器学习的短文本分类在核电质量管理中的研究与应用

发布时间：2020-05-27 06:36

【摘要】：在当今信息时代,企业普遍追求事务处理的精细高效。制造企业、研发企业,甚至核电工程公司都希望可以批量地开展对管理事件的分类工作,并进行相关的知识管理。论文基于核电经验反馈理念的管理要求,在核电设备技术问题解决过程中,积累形成质量管理语料库,通过使用机器学习算法,高效地解决事件短文本的分类问题。首先,对本分类任务准备了语料库,对训练集进行了人工标注;后面通过采用Labeled-LDA、SVMs、卷积神经网络算法对质量事件的分类任务进行了训练,再利用验证集内容对分类的效果进行比较;最后,本文对分类结果进行了分析。通过使用了基于机器学习技术手段,在质量管理人员不足、分类事件数量非常多的情况下,核电工程公司可以高效地进行质量事件的分类,把管理人员从繁复的人工分类中解放出来。同时,核能质量事件的分类也是国际原子能机构(IAEA)对核电经验反馈管理要求的基本任务。通过把非结构化的事件文本转化为可供统计的结构化数据,为核电工程的经验反馈和知识管理提供了扎实的数据基础。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.1;TM623

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