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申请/专利权人：上海美嘉林软件科技股份有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种基于迁移学习的车辆故障文本数据生成方法，本发明通过将第一车辆结构化故障数据作为源域，数据预处理，作为预训练模型的训练数据集和测试数据集；选择预训练模型，采用训练数据集对预训练模型进行预训练，并采用测试数据集进行预训练模型进行测试，得到预训练模型的结构与权重参数；将预训练模型中权重参数调整。将第二车辆结构化故障数据作为目标域，经过迁移学习；输入模拟的故障代码、故障描述，生成结构化的第二故障实例数据。本发明还提供了一种系统，新车型能够具有足够的故障数据实例数据，构建全面的故障信息数据库，提升故障案例数据获取效率，使得维修数据具有更高的系统性和完备性。
主权项：1.一种基于迁移学习的车辆故障文本数据生成方法，其特征在于，所述基于迁移学习的车辆故障文本数据生成方法包括，步骤S1，将第一车辆结构化故障数据作为源域，提取第一故障实例数据进行数据预处理，作为预训练模型的训练数据集和测试数据集；其中，所述第一故障实例数据至少包括故障代码、故障描述、故障诊断步骤、维修步骤；步骤S2，选择预训练模型，采用训练数据集对所述预训练模型进行预训练，并采用测试数据集进行预训练模型进行测试，当准确率达到预设值后，得到预训练模型的结构与第一权重参数；步骤S3，将所述预训练模型中n层的权重参数中的前k层保持不变，随机初始化n-k个层权重参数，其中，n，k为正整数，k小于n；步骤S4，将第二车辆结构化故障数据作为目标域，提取故障实例数据进行数据预处理后，输入所述预训练模型进行训练，得到具有第二权重参数的所述预训练模型；步骤S5，在所述预训练模型中输入模拟的故障代码、故障描述，生成结构化的第二故障实例数据，其中，所述第二故障实例数据包括故障代码、故障描述、故障诊断步骤、维修步骤；步骤S6，将所述第二故障实例数据进行结构化后，生成第二车辆故障文本数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海美嘉林软件科技股份有限公司 基于迁移学习的车辆故障文本数据生成方法及系统
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