文獻標(biāo)識碼: A
DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.09.003
引用格式: 費清春,史瑩瑩,曾慶國. 基于故障模式的裝備質(zhì)量問題文本分類方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全,2021,40(9):14-18.
0 引言
隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)建立了產(chǎn)品質(zhì)量問題處理信息系統(tǒng),存儲了大量的產(chǎn)品質(zhì)量問題處理歷史記錄。產(chǎn)品質(zhì)量改進通常是建立在產(chǎn)品質(zhì)量問題數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,將質(zhì)量問題快速、準(zhǔn)確地自動歸類為不同的故障模式,對于促進企業(yè)識別質(zhì)量問題關(guān)鍵因素,推動產(chǎn)品質(zhì)量改進具有十分重要的現(xiàn)實意義。如何將成千上萬,甚至是幾十萬條質(zhì)量問題數(shù)據(jù)按照故障模式自動分類,單憑專家篩選、甄別和分類,是一個巨量的、難以短時間完成的任務(wù),成為了亟需解決的實際問題。以關(guān)鍵詞檢索等自動化程度較低的人機協(xié)作模式開展質(zhì)量問題分類,結(jié)果存在大量的誤報和漏報,不能滿足實際使用的需要。
運用大數(shù)據(jù)技術(shù),分析挖掘產(chǎn)品質(zhì)量問題數(shù)據(jù),能夠為產(chǎn)品質(zhì)量改進的技術(shù)創(chuàng)新提供有效的技術(shù)支持[1]。當(dāng)前,計算機領(lǐng)域已形成了中文分詞、文本挖掘等自然語言處理技術(shù),在此背景下,本文重點聚焦裝備質(zhì)量問題文本數(shù)據(jù)的故障模式自動分類方法展開研究。
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作者信息:
費清春1,史瑩瑩1,曾慶國2
(1.南京電子技術(shù)研究所,江蘇 南京210039;2.工業(yè)和信息化部電子第五研究所,廣東 廣州511300)