【摘要】：在當今信息時代,企業(yè)普遍追求事務處理的精細高效。制造企業(yè)、研發(fā)企業(yè),甚至核電工程公司都希望可以批量地開展對管理事件的分類工作,并進行相關(guān)的知識管理。論文基于核電經(jīng)驗反饋理念的管理要求,在核電設備技術(shù)問題解決過程中,積累形成質(zhì)量管理語料庫,通過使用機器學習算法,高效地解決事件短文本的分類問題。首先,對本分類任務準備了語料庫,對訓練集進行了人工標注;后面通過采用Labeled-LDA、SVMs、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法對質(zhì)量事件的分類任務進行了訓練,再利用驗證集內(nèi)容對分類的效果進行比較;最后,本文對分類結(jié)果進行了分析。通過使用了基于機器學習技術(shù)手段,在質(zhì)量管理人員不足、分類事件數(shù)量非常多的情況下,核電工程公司可以高效地進行質(zhì)量事件的分類,把管理人員從繁復的人工分類中解放出來。同時,核能質(zhì)量事件的分類也是國際原子能機構(gòu)(IAEA)對核電經(jīng)驗反饋管理要求的基本任務。通過把非結(jié)構(gòu)化的事件文本轉(zhuǎn)化為可供統(tǒng)計的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),為核電工程的經(jīng)驗反饋和知識管理提供了扎實的數(shù)據(jù)基礎。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1;TM623

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