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申请/专利权人：核动力运行研究所
摘要：本发明提供了一种基于BERT‑BiGRU模型的核电厂状态报告严重级别筛选方法，包括以下步骤：获取状态报告工单数据，进行数据清洗；预处理的数据作为训练语料库训练BERT‑BiGRU模型，调整参数并训练得到最优BERT‑BiGRU预测模型；接收用户输入的状态报告工单数据，对接收到的数据调用数据预处理部分进行数据清洗；将数据输入部分处理好的文本数据输入到预训练的BERT模型中，得到文本数据的向量化表征；将文本向量化过程得到的向量矩阵输入到预训练的BiGRU神经网络中，实现状态报告严重级别的分类判别，得到级别筛选结果；若用户输入的状态报告符合要求，则返回级别筛选结果；若用户输入的状态报告不符合要求，则返回错误提示。本发明促进核电业务信息化、智能化。
主权项：1.一种基于BERT-BiGRU模型的核电厂状态报告严重级别筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：数据预处理：获取状态报告工单数据，进行数据清洗；步骤2：模型预训练：预处理的数据作为训练语料库训练BERT-BiGRU模型，调整参数并训练得到最优BERT-BiGRU预测模型；步骤3：数据输入：接收用户输入的状态报告工单数据，对接收到的数据调用数据预处理部分进行数据清洗；步骤4：文本向量化：将数据输入部分处理好的文本数据输入到BERT模型中，得到文本数据的向量化表征；步骤5：级别筛选：将文本向量化过程得到的向量矩阵输入到预训练的BiGRU神经网络中，实现状态报告严重级别的分类判别，得到级别筛选结果；步骤6：结果返回：若用户输入的状态报告符合要求，则返回级别筛选结果；若用户输入的状态报告不符合要求，则返回错误提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 核动力运行研究所 一种基于BERT-BiGRU模型的核电厂状态报告严重级别筛选方法
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