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基于深度变压器句子嵌入的技术故障排除( Technological troubleshooting based on sentence embedding with deep transformers )
AL Alfeo MGCA Cimino G Vaglini
在当今制造业中，每一项技术援助操作都是数字化跟踪的。这就产生了大量的文本数据，可以作为知识库来改进这些操作。例如，可以通过在过去的操作中处理类似问题的方法中检索潜在的解决方案来解决正在发生的问题。为了有效，大多数语义文本相似性方法都需要一个结构化的语义上下文（例如，特定于行业的本体）来支持，这导致了很高的开发和管理成本。我们通过一种文本相似度方法克服了这一限制，该方法具有三个功能模块。数据准备模块提供标点符号和停用词的去除，以及词的引理化。预处理后的句子经过句子嵌入模块，该模块基于从变换器得到的双向编码器表示，旨在将句子转换为固定长度的向量。它们的余弦相似度由评分模块处理，以匹配两个原始句子之间的预期相似度。最后，利用这种相似性度量来检索正在进行的问题的最合适的记录解。本文通过一个最先进的竞争对手和两个著名的文本相似度方法，以及两个案例研究，即私营公司的技术援助报告和一个语义文本相似度基准数据集，对所提方法的有效性进行了检验。相对于现有技术，本文提出的方法具有相当的检索性能和较低的管理成本：30分钟的调查问卷就足以获得语义上下文知识，并将其注入到我们的文本搜索引擎中。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
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