【摘 要】
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为解决自然语言记录形式下轨道交通信号系统故障数据利用率低、分类标准不统一等问题,提出了一种基于LDA模型的故障文本数据处理方法。利用改进的TextRank算法为LDA抓取特征
【机 构】
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成都地铁运营有限公司,西南交通大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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四川省科技计划项目.基于人工智能的城轨列车调度控制系统综合运维关键技术研究.19GJHZ0115,成都轨道交通集团有限公司科研项目.成都地铁基于智能运维的设备健康在线监测总体标准研究及平台试点.YYYY-FW-ZB-095-2019-133。
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为解决自然语言记录形式下轨道交通信号系统故障数据利用率低、分类标准不统一等问题,提出了一种基于LDA模型的故障文本数据处理方法。利用改进的TextRank算法为LDA抓取特征词字典,实现信号系统故障数据根因分析;结合现场的故障文本数据进行分析,结果表明:该标记方法能够满足轨道交通信号系统专业词汇的需求,文本标记准确率高,为基于维修记录的智能诊断提供了有效支撑。
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