| 基于自然语言处理的工艺检测分类方法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1215 K | |
| 標簽： 自然语言处理 机械加工 神经网络 | |
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| 文檔介紹：主要研究了基于自然语言处理和机器学习算法的制造工艺公差检测文本分类的模型，针对传统的工艺公差检测任务人工分类难度大、效率低、易出错等问题，提出一种基于自然语言处理的深度学习建模方法。通过对大量真实的制造企业工艺检测工序短文本数据进行预处理，采用Jieba分词工具提取词干、去停用词，将关键词映射到高维度的向量中作为机器学习模型的特征向量，采用CNN模型、LSTM模型和GRU模型等机器学习神经网络算法进行训练以建立文本与类别标签值的联系。将模型用公差检测文本实例进行验证，结果表明所提出方法训练得到的模型可辅助检测人员完成公差检测任务分类，且在准确度与效率方面优于传统人工的方式。 | |
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