Automobile Maintenance Case Matching Method Based on the Continuous Space Language Model

机译：基于连续空间语言模型的汽车维修案例匹配方法

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This paper proposes a method for automobile maintenance case extraction based on a continuous language model to improve the context understanding accuracy and reduce the result redundancy of the traditional keyword matching technology in the car maintenance case diagnosis process. First, the SimHash algorithm is used to find the candidate case diagnosis result sets. Then, a deep learning technology word embedding is used to create a distributive map of the keywords and the candidate case sets and queries. Finally, a continuous space language model-based inference algorithm is developed to produce more accurate matching results between the keywords and the candidate case sets. Experiments carried out on vehicle maintenance case data prove that the continuous language model can effectively improve the case matching accuracy.

机译：提出一种基于连续语言模型的汽车维修案例提取方法，以提高上下文理解的准确性，减少传统关键词匹配技术在汽车维修案例诊断过程中的结果冗余。首先，使用SimHash算法查找候选病例诊断结果集。然后，使用深度学习技术词嵌入来创建关键字以及候选案例集和查询的分布图。最后，开发了一种基于连续空间语言模型的推理算法，以在关键字和候选案例集之间产生更准确的匹配结果。对车辆维修案例数据进行的实验证明，连续语言模型可以有效提高案例匹配的准确性。

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来源
《International Conference on Economic Management and Model Engineering》|2019年|476-481|共6页
会议地点 Malacca(MY)
作者
Weizhi Liao; Yanchao Yin; Guanglei Ye; Dongzhou Zuo; Qiang Zhang; Yaheng Ma;
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作者单位

University of Electronic Science and Technology of China;

Kunming University of Science and Technology;

University of Electronic Science and Te;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
automotive engineering; case-based reasoning; fault diagnosis; inference mechanisms; learning (artificial intelligence); maintenance engineering; mechanical engineering computing; natural language processing; neural nets; pattern matching; query processing; text ana;

机译：汽车工程；基于案例的推理；故障诊断；推理机制；学习（人工智能）；维修工程；机械工程计算；自然语言处理；神经网络模式匹配;查询处理；文字安娜;

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