【摘 要】
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针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象，提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理，采用Word2vec进行文本表示与词向量训练，运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断，引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题，以提高诊断精度。以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例，进行实验，精确率与召回率分别达到86.30%和86.68%。结果表明：
【基金项目】
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中国国家自然科学基金项目（52072214）；
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针对地铁工程车辆故障文本数据未得到合理利用的现象，提出了一种基于自然语言处理的故障智能诊断方法。该方法对故障文本进行预处理，采用Word2vec进行文本表示与词向量训练，运用LSTM与Softmax组成的RNN模块完成故障诊断，引入SMOTE算法处理文本数据类别不平衡问题，以提高诊断精度。以某地铁设备中心的工程车辆故障数据为例，进行实验，精确率与召回率分别达到86.30%和86.68%。结果表明：新方法能够提升地铁工程车辆的故障诊断准确性，为地铁设备故障智能诊断和故障文本的利用提供解决思路。
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