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申请/专利权人：浙江浙能数字科技有限公司;浙江浙能技术研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种基于无监督生成网络的多编码体系互迁移方法，包括步骤：通过采集设备获取编码规则A下的编码与语义描述的数据集；由两种规则编码数据集分别进行等量的随机采样。本发明的有益效果是：本发明采用无监督多编码体系互迁移模型，通过采集设备获取数据集，对数据集中数据进行随机采样，并划分为训练集和测试集，用于训练无监督多编码体系互迁移模型，绕开人工标注的流程，工作量小、求证简单、出错率低；本发明通过无数据标注方法实现无监督的多编码体系互相迁移，克服了传统底层数据治理标准化、统一化方法仅用于设备编码，尚未提出解决方案破解不同编码体系下的自动映射问题。

主权项：1.一种基于无监督生成网络的多编码体系互迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过采集设备获取编码规则A下的编码与语义描述的数据集： ，其中为编码，为语义描述，m为编码规则A下的数据集总量；通过采集设备获取编码规则B下的编码与语义描述的数据集：，其中为编码，为语义描述，n为编码规则B下的数据集总量；步骤2、由步骤1获得的编码数据集和分别进行等量k的随机采样，得到编码规则A下的训练集、编码规则B下的训练集、编码规则A下的测试集和编码规则B下的测试集，其中指实数空间，为编码规则A下的编码与语义描述的数据集的采样总数，为训练集采样数量，为编码规则A下的训练集采样数量，为编码规则B下的编码与语义描述的数据集的采样总数，为编码规则B下的训练集采样总数，将数据集、、、保存在存储装置的存储单元内；步骤3、根据步骤2得到的数据集、、、，对编码和语义描述进行分词，建立编码实体字典，其中q为编码实体编号，为编码实体词；对语义描述建立语义描述实体字典，其中p为描述实体编号，为描述实体词；步骤4、根据步骤2得到的数据集、、、，步骤3获得的编码实体字典、语义描述实体字典，对编码与语义描述进行文本向量化表征，得到编码向量和描述向量；步骤5、通过由步骤2获得的编码规则A下的训练集和编码规则B下的训练集，训练无监督多编码体系互迁移模型，无监督多编码体系互迁移模型由编码网络与解码网络组成；步骤6、将无监督多编码体系互迁移模型部署计算模块，并将编码规则A下的编码与语义描述进行输入，得到编码规则B下的编码与语义描述；或将编码规则B下的编码与语义描述进行输入，得到编码规则A下的编码与语义描述。

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