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基于Chinese-BERT和BiLSTM的海洋石油工程行业质量问题分类
1
作者 蔡玉华 安鑫鹏 +1 位作者 马永军 安广山 《现代信息科技》 2025年第7期151-156,共6页
为提升海洋石油行业工程施工质量检查的智能化水平,提出一种基于中文预训练模型Chinese-BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的施工质量问题分类算法。Chinese-BERT模型采用中文预训练能够更好地进行中文文本的特征提取,提高文本向量语义... 为提升海洋石油行业工程施工质量检查的智能化水平,提出一种基于中文预训练模型Chinese-BERT和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的施工质量问题分类算法。Chinese-BERT模型采用中文预训练能够更好地进行中文文本的特征提取,提高文本向量语义表示的准确性,而BiLSTM则进一步对Chinese-BERT得出的特征向量进行关键信息提取。将模型在真实数据中进行有效性验证,结果显示,所提模型在分类性能上优于其他对比模型,能有效地解决质量问题分类问题。 展开更多
关键词 海洋石油工业 质量问题 文本分类 chinese-bert BiLSTM
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