摘要
冶金工艺数据管理平台是融合了信息技术与冶金工业的数字化系统,其核心价值在于通过对全流程工艺数据的整合、分析与应用,解决冶金行业数据碎片化、管理效率低、决策缺乏数据支撑等问题。基于深度学习的冶金工艺数据关键字提取与分类方法,通过关键字将冶金工艺数据进行整理归类,建立冶金工艺数据索引,提高冶金工艺数据利用效率。结合BERTBiLSTM-CRF模型和ESIM模型,利用BERT预训练模型编码文本特征、BiLSTM的上下文序列能力和CRF的标签预测能力,以及ESIM的语义匹配优势,提出一种高效的关键字提取与分类算法。实验结果表明,所提出的算法在关键字提取和分类任务中具有较高的准确率、召回率和F1分数,显著优于传统方法,能够更好地处理复杂的冶金工艺数据。该算法不仅提升了冶金工艺数据管理的自动化水平,还能够为冶金工艺数据管理平台的智能化运营提供技术支持,具有较强的应用潜力。
出处
《冶金管理》
2025年第7期36-43,共8页
China Steel Focus
