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基于迁移学习的装备领域词向量训练方法研究
文献摘要：
基于当前装备故障诊断的现状,装备故障和维修经验在装备故障诊断过程中形成的数据越来越多,装备故障文本的合理有效表示是进行装备故障辅助诊断的首要条件.结合装备故障文本的特点,提出了一种基于迁移学习思想的装备领域词向量训练方法,以腾讯词向量作为初始向量进行了装备领域的词向量训练.实验表明,该方法较自主训练提高了词性语义的关联性,较腾讯词向量具备装备领域的针对性.
文献关键词：
表示;迁移学习;装备领域;腾讯词向量;词向量训练
中图分类号：
作者姓名：
祖月芳;凌海风
作者机构：
陆军工程大学野战工程学院,南京 210004;解放军96761部队,河南 三门峡 472100
文献出处：
引用格式：
[1]祖月芳;凌海风-.基于迁移学习的装备领域词向量训练方法研究)[J].火力与指挥控制,2022(08):103-108
A类：
腾讯词向量
B类：
迁移学习,装备领域,领域词向量,词向量训练,训练方法,维修经验,诊断过程,行装,辅助诊断,首要条件,学习思想,自主训练,词性
AB值：
0.235136
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