基于语义分割的工单标签数据自动分类标注系统

刘晓伟，刘科学，谢枫，王莉，巩冬梅

（国网冀北电力有限公司营销服务中心（计量中心），北京 100045）

随着电网企业的不断壮大，在日常运营活动中，运营商每天将获取海量的文本数据，这些文本数据涉及机械、电子、信息等多个领域，种类多样，数量庞杂，缺乏规范的整合处理操作。为此，不少研究学者针对工单标签数据的特点对其进行自动分类标注操作，提升这些数据的分辨率，便于高效地识别[1-2]。

由于工单标签数据自动分类标注系统在数据操作的过程中需获取完整的工单标签数据信息，并不断审核系统内部的操作空间结构，因此，在操作的同时需调整系统硬件元件与软件程序间的结构关系，管理硬件与软件的数据存储方式[3-4]。目前的研究选用数据分类的方式整合工单标签数据信息，简化操作步骤，缩减操作所需的数据数量，避免了复杂的系统操作。

传统基于文本挖掘技术的工单标签数据自动分类标注系统，利用文本挖掘方式对工单标签数据进行深度挖掘，在掌控系统数据的基础上执行数据挖掘命令，有效缓解操作系统的内部压力，并调整自动分类标注系统的内部结构，具有良好的操作性[5]。传统基于预训练BERT模型的工单标签数据自动分类标注系统根据标准模型管理操作中产生的操作问题，训练基础数据，并调节基础数据的传输方式，获取准确率较高的基础数据信息，确保数据的良好传输，提升自动分类标注的操作效率。……