原创《基于pLSA算法的装备故障信息分类方法》
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【摘 要】 本文针对现有使用人力分类装备故障数据效率和准确率较低的问题,提出并使用pLSA 模型对故障数据自动分类,达到较高效率及准确率.
【关键词】 装备故障数据 pLSA 模型
一、pLSA 模型的基本原理
1.1 模型建立
pLSA 模型基于主题决定词汇分布,文章决定主题分布的两层贝叶斯网络建立.词汇在主题上服从多项分布,主题在文章上服从多项分布.D 代表文档,Z 代表主题, W 代表词汇, 文档中词汇的分布即为二者的联合分布,(di,wi) 的分布为：
通过多次实验对样本的关键词进行了删选,EM 算法的迭代次数进行控制,对比了训练集与测试集的准确率的变化,降低了过拟合的风险,最终准确率在训练集与测试集上稳定在85.0 左右.pLSA 算法在本文的故障信息分类中取得较为理想的成绩,图1 展示了在多次实验中准确率在训练集与测试集中的变化.
在上图中,上虚线为训练集准确率的变化,下虚线为测试集准确率的变化,训练初期由于过拟合原因导致训练集准确率较高,测试集准确率较低,通过增加词袋中关键词数量,调节相关参数,最终使训练集与测试集趋向一致,达到约85.0% 左右,高于人工分类77% 的准确率.
三、结语
潜在语义分析模型（pLSA）克服了 Unigram Model 仅利用文档中词汇的概率分布以及Mixture of Unigram 模型对主题的概率分布模型设置过于简单等缺点,将主题设置为隐含变量,具有独立概率分布,利用了文本语义信息,较大程度上解决了一词多义与多词一义的问题,在本文装备故障信息分类中达到了较好的效果.
装备论文参考资料：
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